AI-powered Thermal Data Processing - Online-Event
Die Infrarot-Thermografie liefert anders als z. B. die Messung mit Pyrometern nicht nur einzelne Temperaturwerte, sondern komplexe Thermogramme und Bildsequenzen. Diese enthalten wertvolle thermische Informationen über Materialien, Bauteile und Prozesse. Mithilfe von Künstlicher Intelligenz lassen sich diese Informationen noch besser extrahieren und auswerten, Muster erkennen und Anomalien zuverlässig identifizieren.
Das englischsprachige Webinar "AI-powered Thermal Data Processing" richtet sich zum einen an Thermografie-Anwender, die ihre Messmethode durch Machine Learning und Deep Learning erweitern möchten. Zum anderen werden Nutzer von KI- und Machine-Vision-Systemen angesprochen, die Wärmebilddaten als zusätzlichen Sensor-Input einsetzen wollen. Convolutional Neural Networks oder prädiktive Modelle eröffnen hier vielfältige Einsatzmöglichkeiten.
Bereits heute ergänzt Künstliche Intelligenz verschiedene Thermografielösungen von InfraTec. Beispiele sind die automatische ROI-Erkennung, die Reduzierung von Fehlalarmen bei der Brandfrüherkennung oder die Vorhersage von Härteeigenschaften beim Warmumformen. Das Webinar greift diese Entwicklung auf und zeigt praxisnah, wie sich thermische Daten künftig noch stärker in datengetriebene industrielle Anwendungen integrieren lassen. Zwei Gastredner stellen zudem eigene Ansätze vor, wie sich die Möglichkeiten der Thermografie mithilfe von KI erweitern lassen.
Titel: "AI in Thermography – How to Analyze Faster and Save Time?"
Referent: Dr. Krzysztof Dziarski, Poznan University of Technology
Titel: "AI-Driven Multimodal NDE Using Robot-Assisted Infrared Thermography"
Referentin: Sruthi Krishna Kunji Purayil, Ph.D., Bundesanstalt für Materialprüfung, Berlin
Das englischsprachige Webinar "AI-powered Thermal Data Processing" richtet sich zum einen an Thermografie-Anwender, die ihre Messmethode durch Machine Learning und Deep Learning erweitern möchten. Zum anderen werden Nutzer von KI- und Machine-Vision-Systemen angesprochen, die Wärmebilddaten als zusätzlichen Sensor-Input einsetzen wollen. Convolutional Neural Networks oder prädiktive Modelle eröffnen hier vielfältige Einsatzmöglichkeiten.
Bereits heute ergänzt Künstliche Intelligenz verschiedene Thermografielösungen von InfraTec. Beispiele sind die automatische ROI-Erkennung, die Reduzierung von Fehlalarmen bei der Brandfrüherkennung oder die Vorhersage von Härteeigenschaften beim Warmumformen. Das Webinar greift diese Entwicklung auf und zeigt praxisnah, wie sich thermische Daten künftig noch stärker in datengetriebene industrielle Anwendungen integrieren lassen. Zwei Gastredner stellen zudem eigene Ansätze vor, wie sich die Möglichkeiten der Thermografie mithilfe von KI erweitern lassen.
Titel: "AI in Thermography – How to Analyze Faster and Save Time?"
Referent: Dr. Krzysztof Dziarski, Poznan University of Technology
Titel: "AI-Driven Multimodal NDE Using Robot-Assisted Infrared Thermography"
Referentin: Sruthi Krishna Kunji Purayil, Ph.D., Bundesanstalt für Materialprüfung, Berlin
