Metodologia per la validazione end-to-end dei QR dinamici nei workflow PDF

La validazione automatica deve essere integrata in ogni fase del ciclo di vita del documento, partendo dalla generazione fino alla lettura operativa. Si articola in quattro fasi fondamentali: integrazione del QR nel template, controllo pre-utilizzo, validazione runtime e gestione degli errori.

• Fase 1: Inserimento strutturato del QR nel PDF
  Utilizzare librerie come qrcode.py o il motore ZXing per generare codici con timestamp crittografati (SHA-256) e dimensioni >=300×300 px. Inserire l’immagine in posizione fissa con margine di almeno 10 mm dal bordo, accompagnata da metadati XMP che includono data, batch, ID utente e stato validità.
• Fase 2: Controllo automatico pre-stampa
  Implementare script Python che, al momento della creazione, verificano: lunghezza codice (min 15 caratteri, ~300 chars), corrispondenza URL (URL assoluto, non relativo), assenza di caratteri non validi, e corretta codifica UTF-8. Esempio di script:

import os
import qrcode
from lxml import etree
  
  def validare_qr_pdf(path_qr, path_template):
    # Lettura QR
    qr_img = qrcode.make(open(path_qr).read())
    # Estrazione dati
    url_incorporato = qr_img._data.decode('utf-8')
    # Controllo URL
    if not url_incorporato.startswith("https://") and not url_incorporato.startswith("http://"):
        raise ValueError("URL non assoluto; generare URL completo prima");
    # Verifica dimensione
    if qr_img.size[0] < 300 or qr_img.size[1] < 300:
        raise ValueError("QR troppo piccolo: min 300x300 px");
    # Scrittura nel PDF con metadati
    tree = etree.parse(path_template)
    root = tree.getroot();
    annotation = etree.Element("annotation", {  
    'timestamp': "2024-06-15T10:30:00Z",  
    'batch_id': "2024-0012",  
    'valid': True  
  });
    root.append(annotation);
    tree.write(path_qr, xml_declaration=True, encoding='utf-8');
    return True