Interne Forschungsproj

Unsere internen Forschungsprogramme konzentrieren sich auf die stetige Weiterentwicklung von KI-optimierter Optik, Sensorfusion, Deep-Learning- Modellen und Analyseverfahren für Bilddaten. Hier finden Sie eine Auswahl aktueller Schwerpunkte.

Adaptive Lens Optimization

Entwicklung dynamischer Optikmodelle, die automatisch auf Lichtverhältnisse, Bewegungen und Materialoberflächen reagieren.

Noise Pattern Reduction

Ein Ansatz zur Analyse von Rauschmustern, der zu klareren, konsistenteren Bildern bei niedrigen Signalstärken führt.

Real-Time AI Tuning

Experimentelle Architektur zur Live-Anpassung von KI-Parametern für schnelle und präzise Segmentierung in dynamischen Szenen.

Vergleichende Tests

Unsere erweiterten Vergleichstests decken eine Vielzahl von Szenarien ab: unterschiedliche Lichtverhältnisse, variable Materialien, schnelle Bewegungsabläufe, thermische Einflüsse sowie komplexe Oberflächen. Die Ergebnisse zeigen deutlich die Leistungsüberlegenheit der AITHubLens- Architektur gegenüber herkömmlichen Ansätzen.

Standard-Bildverarbeitung

  • Begrenzte Schärfe bei feinen Strukturen
  • Starkes Rauschen bei geringer Beleuchtung
  • Instabile Ergebnisse bei schnellen Bewegungen
  • Wenig Anpassung an wechselnde Lichtbedingungen
  • Begrenzte Mat.-Erkenn. auf glatten oder reflektierenden Flächen
  • Schwaches Verhalten bei Temp.-Veränd.
  • Oft unklare Kanten bzw. Artefakte in komplexen Szenen
  • Geringe Verarb.-Geschw. in Echtz.-Anwend.

AITHubLens Optimierte Analyse

  • Hohe Detailgenauigkeit und stabile Kant.-Rekonstr.
  • Minimiertes Rauschen dank intelligenter Sign.-Optimier
  • Robust gegenüber Bewegung, Vibration und Mikroerschütter.
  • Automatische Anpassung an Licht, Material und Umgebung
  • Präzise Materialanalyse auch bei reflektierenden oder glänzenden Flächen
  • Temp.-stabil Verarbeitung für Außen- und Industrieregionen
  • Klare, artefaktfreie Rekonstruktion in komplex strukturierten Szenen
  • Hochoptimierte Pipeline für Echtzeit- und Hochgeschw.-Szen.

KNOWLEDGE

Whitepapers zu KI-Optik & Bildsystemen

Unsere Whitepapers vertiefen technische Aspekte von KI-gestützten Optiksystemen – von optischem Design über Bildqualitätsmetriken bis hin zu Edge-KI-Modulen für kompakte und industrielle Anwendungen.

Optische Designrichtlinien für KI-Sensorsysteme

Dieses Whitepaper beschreibt, wie Linsenaufbau, Blendenwahl und Sensorcharakteristik auf KI-gestützte Auswertung abgestimmt werden können. Behandelt werden unter anderem MTF, Streulicht, Verzerrungen und deren Einfluss auf neuronale Modelle.

Bildqualitätsmetriken für industrielle Vision

Fokus auf robuste Kennzahlen für Bildqualität in Fertigung, Inspektion und Robotik. Das Whitepaper zeigt, wie klassische Metriken mit KI-basierten Qualitätsmodellen kombiniert werden, um driftende Optik oder suboptimale Setups frühzeitig zu erkennen.

Edge-KI-Optikmodule für kompakte Geräte

Beschreibung einer modularen Architektur für linsenbasierte Edge-KI-Systeme: von der Wahl des Sensors über Optik-Stacks bis zur Integration von On-Device-KI. Ideal für kompakte Geräte, mobile Plattformen und spezialisierte Messsysteme.

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