Die zukünftige Entwicklung der Infrarot-Wärmebildtechnologie

Die zukünftige Entwicklung von Infrarot-Wärmebildtechnologiemehrere Trends zeigen:

Hohe Auflösung und hohe Empfindlichkeit: Die Anzahl der Detektorpixel nimmt kontinuierlich zu, und die Größe der Pixel schrumpft, was die Wärmebilder klarer und detailreicher macht. Dies ermöglicht die Erkennung geringfügiger Temperaturunterschiede, was für die frühzeitige Fehlerdiagnose und die Erkennung schwacher Ziele von Vorteil ist.

Schnelle Reaktion: Die Verbesserung der Reaktionsgeschwindigkeit ermöglicht die Echtzeit-Erfassung sich schnell ändernder Wärme, wie die Überwachung der Temperaturverteilung von schnell bewegten Objekten und die Erfassung von Temperaturänderungen während instantaner physikalischer und chemischer Prozesse.

Zielerkennung und Klassifizierung: Durch die Kombination mit Deep-Learning-Algorithmen ermöglicht es die automatische Erkennung, Klassifizierung und Positionierung von Zielen in Wärmebildern. Zum Beispiel kann es im Bereich der Sicherheit automatisch zwischen Menschen und Tieren unterscheiden und verschiedene Fahrzeugtypen identifizieren. Im militärischen Bereich kann es automatisch Waffen und militärische Einrichtungen erkennen.

Fehlerdiagnose und Warnung: Durch die Analyse von Big Data und maschinellem Lernen werden thermische Merkmalsmodelle von Geräten unter normalen Betriebs- und Fehlerbedingungen erstellt, die eine automatische Fehlerdiagnose und Frühwarnung ermöglichen und somit die Ausrüstungs- und Betriebseffizienz verbessern.

Miniaturisierte Detektoren: Durch den Einsatz neuer Materialien und Nanofertigungstechnologien werden Infrarotgeräte mit kleinerer Größe und geringerem Stromverbrauch hergestellt, was die Integration in miniaturisierte Geräte und tragbare Geräte wie Mikrodrohnen, Smartphones und Smartwatches erleichtert.

Systemintegration: Hochintegrierende Wärmebildmodule mit anderen Sensoren, Prozessoren, Kommunikationsmodulen usw. integrieren, multifunktionale, integrierte Systeme bilden, Kosten, Größe und Stromverbrauch reduzieren sowie Systemstabilität und -zuverlässigkeit verbessern.

Informationskomplementarität: Die Fusion mit sichtbaren Lichtkameras, LiDAR, Millimeterwellenradars und Sensoren liefert umfassendere und genauere Umgebungswahrnehmungsinformationen. Zum Beispiel verbessert die Fusion von Infrarot-Wärmebildern mit sichtbaren Lichtbildern die Wahrnehmung des Fahrzeugs auf der Straße und der umliegenden Objekte.

Kollaborative Operation: Erreichen der kollaborativen Operation und Datenfusion von mehreren Sensoren, Nutzung ihrer jeweiligen Vorteile und Verbesserung des Systemleistungsintelligenzniveaus. Zum Beispiel ermöglicht die gemeinsame Analyse von Daten aus verschiedenen Sensoren in der Sicherheitsüberwachung eine genauere Zielverfolgung und Verhaltensanalyse.

Gesundheit: Entwicklung weiterer medizinischer Erkennungs- und Diagnoseanwendungen, wie z.B. Früherkennung von Tumoren, Überwachung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen und Schlafapnoe-Überwachung, zur Unterstützung der Krankheitsprävention und -behandlung.

Verwendung für die Überwachung von Luftverschmutzung, Überwachung der Meerestemperatur und Waldbrandwarnung, Bereitstellung von Datenunterstützung für Umweltschutz und Ressourcenmanagement.

Intelligentes Zuhause: Integration von intelligenten Haussystemen zur Realisierung von Funktionen wie Körpersensorik, Brandalarm und Energiemanagement, zur Verbesserung von Sicherheit und Komfort im Zuhause.

Luft- und Raumfahrt: Wird zur Fehlererkennung bei Flugzeugen und zur Überwachung des thermischen Schutzsystems von Raumfahrzeugen eingesetzt, um den sicheren Betrieb von Luft- und Raumfahrtgeräten zu gewährleisten.