KI-gestützte Verarbeitung thermischer Daten
Nehmen Sie an unserer Online-Veranstaltung teil und erfahren Sie, wie sich thermische Informationen mithilfe von Künstlicher Intelligenz noch besser extrahieren und auswerten, Muster erkennen und Anomalien zuverlässig identifizieren lassen. Unsere Experten zeigen Ihnen, wie Thermografie durch Machine Learning und Deep Learning erweitert werden kann und wie Sie Wärmebilddaten als zusätzlichen Sensor-Input für KI und Machine-Vision-Systeme nutzen können, um neue Möglichkeiten für Datenverarbeitung und industrielle Qualitätssicherung zu erschließen.
Aktuelle Termine
- AI-powered Processing of Thermal Data (Englisch)Virtuell
Datum
10.11.2026, 10:00 MEZ – 12:00 MEZJetzt anmelden
Neue Möglichkeiten für Datenverarbeitung, Machine Vision und industrielle Qualitätssicherung
Die Infrarot-Thermografie liefert – anders als z. B. die Messung mit Pyrometern – nicht nur einzelne Temperaturmesswerte, sondern komplexe Thermogramme und Bildsequenzen mit der flächigen und zeitlichen Verteilung derselben. Sie enthalten wertvolle thermische Informationen aus denen Rückschlüsse auf Eigenschaften und Qualität von Materialien, Bauteilen und Prozessen gezogen werden können. Mithilfe von Künstlicher Intelligenz lassen sich diese Informationen noch besser extrahieren und auswerten, Muster erkennen und Anomalien zuverlässig identifizieren.
Entscheidend für zuverlässige KI Modelle sind stabile, reproduzierbare und qualitativ hochwertige Eingangsdaten. Die Wärmebildkameras von InfraTec bieten dafür die besten Voraussetzungen.
Leistungsmerkmale der Wärmebildkameras von InfraTec
Hohe geometrische Auflösung bis 1,3 µm
Große thermische Empfindlichkeit bis < 0,015 K
Exakte Kalibrierung
Hohe Bildraten bis 105.000 Hz im Teilbild
Dadurch liefern sie auch bei schnellen thermischen Prozessen und geringem Signal zuverlässige und exakte Messdaten. Diese bilden eine belastbare Basis für Training, Validierung und Anwendung KI-gestützter Auswertemethoden.
Die Veranstaltung im Überblick
Einsatz von konvolutionellen neuronalen Netzen und Vorhersagemodellen für die Verarbeitung thermischer Daten
Zuverlässige KI-Modelle auf Basis stabiler, reproduzierbarer und qualitativ hochwertiger Eingabedaten von InfraTec-Infrarotkameras
Erfassung, Analyse, Verarbeitung und Export von thermografischen Messdaten mit IRBIS® 3, einschließlich NumPy-kompatibler Formate
Anwendungsbeispiele wie die automatische ROI-Erkennung, weniger Fehlalarme bei der Brandfrüherkennung und die Vorhersage von Härtemerkmalen beim Warmumformen
Praktische Einblicke von zwei Gastrednern zum Einsatz von KI zur Erweiterung der Möglichkeiten der Thermografie
Fachvortrag aus der Thermografiepraxis
Fachvortrag 1
Referent: Dr. Krzysztof Dziarski, Poznan University of Technology
Titel: AI in Thermography – How to Analyze Faster and Save Time?
Fachvortrag 2
Referentin: Sruthi Krishna Kunji Purayil, Ph.D,; Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung, Berlin
Titel: AI-Driven Multimodal NDE Using Robot-Assisted Infrared Thermography
