要自制人脸签到软件，你需要以下步骤：
材料准备
RaspberryPi单片机
RaspberryPi摄像头模块
指纹识别模块
电子屏幕或显示器
电源供应器
连接线
硬件组装
将RaspberryPi单片机连接到电源供应器，并通过HDMI线连接到电子屏幕或显示器。
将RaspberryPi摄像头模块插入RaspberryPi单片机的摄像头接口，确保插入正确并稳固连接。
将指纹识别模块连接到RaspberryPi单片机的GPIO引脚上，确保连接正确并稳固。
软件配置
在RaspberryPi上安装合适的操作系统，推荐使用Raspbian。
安装OpenCV库，用于人脸识别功能。可以通过以下命令进行安装：
```
sudo apt-get install libopencv-dev python-opencv
```
安装指纹识别库，用于指纹识别功能。具体安装方式可以参考指纹识别模块厂商提供的文档。
编写代码
使用Python编写程序，调用OpenCV库实现人脸识别功能。程序通过摄像头模块捕捉图像，并使用OpenCV库提供的函数进行人脸检测和人脸特征提取。将提取到的人脸特征与已存储的人脸特征进行比对，以实现人脸识别功能。
示例代码（简易版人脸签到/签退系统）：
```python
import cv2
import os
import numpy as np
from PIL import Image
初始化摄像头
cap = cv2.VideoCapture（0）
创建面部识别器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier（'haarcascade_frontalface_default.xml'）
创建指纹识别器
这里需要根据具体的指纹识别模块进行设置
签到/签退功能
def sign_in（name, student_id）:
插入签到信息到数据库
...
print（"欢迎 {} 签到成功".format（name））
def sign_out（name）:
从数据库中删除签退信息
...
print（"欢迎 {} 签退成功".format（name））
主循环
while True:
读取摄像头图像
ret, img = cap.read（）
if not ret:
break
转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor（img, cv2.COLOR_BGR2GRAY）
检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale（gray, 1.3, 5）
for （x, y, w, h） in faces:
截取人脸图像
face = gray[y:y+h, x:x+w]
保存人脸图像到数据库
...
显示人脸图像
cv2.imshow（'image', face）
按下Esc键退出
k = cv2.waitKey（1）
if k == 27:
break
签到操作
if cv2.waitKey（1） & 0xFF == ord（'s'）:
name = input（"请输入姓名："）
student_id = input（"请输入学号："）
sign_in（name, student_id）
签退操作
if cv2.waitKey（1） & 0xFF == ord（'q'）:
name = input（"请输入姓名："）
sign_out（name）
释放资源
cap.release（）
cv2.destroyAllWindows（）
```
请注意，这只是一个简易版的人脸签到系统示例，实际应用中可能需要更多的功能和优化，例如数据库存储、用户管理、多用户识别等。此外，指纹识别模块的使用也需要根据具体的模块进行相应的配置和编程。