ABC (AI Book Cataloguer): dal concept al prototipo
28 Febbraio 2026 | Notizie |
Nome del progetto: ABC (AI Book Cataloguer). Acronimo ufficiale: ABC.
Questo articolo fa seguito al nostro precedente post: Axelera AI Smarter Spaces Project Challenge, in cui abbiamo annunciato la nostra partecipazione alla challenge.
Dal concept al prototipo funzionante: il nostro percorso nell’Axelera Project Challenge.
Il progetto
ABC (“AI Book Cataloguer”) è un sistema di edge-AI per la catalogazione automatica dei libri, sviluppato da noi di Denovo, startup italiana, nell’ambito dell’Axelera Project Challenge 27. Il progetto è stato annunciato per la prima volta sulla community Axelera il 3 dicembre 2025 e ha raggiunto la fase di prototipo pienamente funzionante il 25 febbraio 2026, con la documentazione finale pubblicata il 28 febbraio 2026.
L’idea alla base è semplice: eliminare il lavoro manuale di catalogazione dei libri (un’attività lenta e piena di errori di trascrizione) sostituendolo con una stazione smart da tavolo che acquisisce automaticamente la copertina di un libro ed estrae titolo, autore ed editore in tempo reale, senza alcuna connessione al cloud.
Il team
Siamo una startup innovativa nel campo della meccatronica guidata dall’AI, un piccolo team internazionale formato da:
- Due ingegneri italiani
- Una project manager polacca
Maggiori informazioni sul team sono disponibili nella pagina Chi siamo.
ABC è il nostro primo vero progetto di edge-AI, reso possibile grazie al kit hardware fornito da Axelera nell’ambito della challenge.
Il problema che ABC vuole risolvere
La digitalizzazione delle collezioni librarie è storicamente un processo lento e laborioso. Gli operatori devono leggere ciascun libro, inserire i dati a mano e correggere eventuali errori: un flusso di lavoro che rallenta le operazioni e compromette la qualità dei metadati.
ABC elimina questo collo di bottiglia: l’estrazione delle informazioni è automatica e la correzione avviene con gesti naturali, senza tastiera né mouse.
Le applicazioni potenziali vanno dalle biblioteche alle librerie dell’usato e ai negozi di fumetti, dove la catalogazione continua di stock in costante cambiamento è una sfida concreta e costosa.
L’hardware
Il sistema è costruito attorno al kit fornito da Axelera, arrivato dai Paesi Bassi a fine dicembre 2025. I componenti utilizzati nel setup finale sono:
- SBC: Orange Pi 5 Plus
- Acceleratore NPU: Axelera Metis M.2
- Camera: Sonoff CAM S2
- Rete locale: router TP-Link con collegamento Ethernet diretto
- Supporto camera: luce ad anello con braccio regolabile
- Livellamento: doppia livella a bolla applicata alla camera
- Storage: scheda SD
- Display: monitor
La pipeline software e AI
Dopo diverse iterazioni abbiamo adottato la soluzione finale basata su PP-OCR (PaddleOCR v3 Latin) in modalità ibrida, dopo aver scartato EasyOCR, Tesseract e vari LLM (risultati troppo “creativi”, tendenti a inventare i dati invece di correggerli).
La pipeline completa prevede:
- Acquisizione RTSP dalla camera e crop dell’area di caricamento con OpenCV
- Rilevamento del libro tramite YOLOv8l sulla NPU Metis
- Sub-pipeline OCR ibrida: individuazione dei blocchi di testo su Metis e acquisizione vera e propria sulla CPU con modello più recente
- Fuzzy matching contro un database locale (dump di Open Library, 12 GB)
- Visualizzazione del risultato e attesa del gesto dell’operatore
Interazione operatore e UX
L’operatore interagisce con il sistema in modo completamente hands-free, basato su gesti:
- Posare un libro nell’area di caricamento avvia automaticamente il processo
- Far scivolare via il libro conferma l’acquisizione: viene mostrata una grande spunta verde e i dati vengono salvati su file CSV locale
- Mostrare le dita incrociate (forma a X) sotto la camera attiva il rifiuto: viene mostrata una grande X rossa
- Entrambe le azioni hanno una barra temporale che permette all’operatore di annullare l’azione
Nella fase finale è stato aggiunto un sistema di comandi via QR code per ri-avviare la calibrazione, abilitare la diagnostica e gestire lo spegnimento dell’Orange Pi.
Timeline del progetto
- 3 dicembre 2025: primo post pubblicato sulla community Axelera
- 20 dicembre 2025: kit hardware ricevuto dai Paesi Bassi
- 12 gennaio 2026: unboxing completo, installazione Voyager SDK, primo test con “inference.py”
- 1 febbraio 2026: setup fisico, integrazione del DB di Open Library, codice pubblicato su GitHub
- 23 febbraio 2026: pipeline completa, passaggio a PaddleOCR v3, debug finale
- 25 febbraio 2026: prototipo funzionante completato
- 28 febbraio 2026: documentazione finale e setup fisico verificato
Axelera rilancia il progetto
Il 10 aprile 2026 Axelera ha pubblicamente rilanciato il nostro progetto sul proprio profilo LinkedIn: vedi il post.
Stato finale del prototipo
Il prototipo è stato completato entro i tempi della challenge. Opera interamente offline (con la sola eccezione del link Wi-Fi tra camera e access point locale) e dimostra che un sistema di catalogazione automatica può girare su hardware edge a basso costo.
Tutto il codice, la documentazione, le istruzioni, i QR code, le immagini e il file “.stl” del supporto per l’Orange Pi sono liberamente disponibili nel repository GitHub del progetto: github.com/denovo-it/abc.
Progetto sviluppato da noi di Denovo nell’ambito dell’Axelera Project Challenge 27, dicembre 2025 / marzo 2026.
ABC (AI Book Cataloguer) è uno dei progetti pubblici della nostra linea di intelligenza artificiale Terni e Centro Italia, sviluppata in‑house insieme a meccatronica Terni e Centro Italia, blockchain Terni e Centro Italia e cybersecurity Terni e Centro Italia.