Thermografie ontmoet Data Science

Onze methoden onthullen wat conventionele thermografie-inspecties over het hoofd zien.

Door de combinatie van hoogwaardige warmtebeeldtechnologie, drone-opnames en AI-gestuurde beeldanalyse brengen we verborgen energieverliezen, koudebruggen, vochtschade en technische defecten aan het licht die met het blote oog onzichtbaar blijven. We leveren geen simpele warmtebeelden, maar nauwkeurige, datagedreven analyses voor gebouwen, zonnepanelen en technische infrastructuur. Zo identificeert u kritieke zwakke plekken voordat ze leiden tot kostbare vervolgschade.

Ons dienstenaanbod varieert van de analyse van woningen, industriële hallen en kassen tot fotovoltaïsche installaties, batterijen, laadstations en transformatoren.

Exploitanten, huiseigenaren, makelaars en energieadviseurs profiteren van een betrouwbare basis voor beslissingen over aankoop, renovatie, onderhoud of schadebeoordeling.

AI in thermografie is geen wondermiddel, maar het onthult consequent diagnostisch relevante kenmerken die menselijke inspecteurs vaak over het hoofd zien of niet betrouwbaar kunnen onderscheiden. Fouten die tijdens de gegevensverzameling ontstaan, kan het niet corrigeren.

Bij hoogwaardige input maakt het echter streng wetenschappelijk en mathematisch onderbouwde conclusies mogelijk, waardoor anders kwalitatieve thermische onderzoeken worden omgezet in kwantitatief reproduceerbare classificatieanalyses.

Omdat thermogrammen pixel voor pixel radiometrische meetwaarden bevatten die moeten worden gecorrigeerd voor emissiegraad, gereflecteerde schijnbare temperatuur en atmosferische verzwakking, kunnen zelfs zeer kleine verschillen tussen pixels worden gedetecteerd, samengevat en geïnterpreteerd met moderne neurale architecturen.

Geavanceerde computer vision en experimentele analyses op het hoogste technologische niveau

Bepaalde anomalieklassen zijn in passieve thermografie met niet-invasieve opnames op één enkel tijdstip niet direct zichtbaar. Actieve thermografie is thermisch gestimuleerd, gedeeltelijk invasief en kan met één of meerdere tijdopnames deze beperkingen aanpakken door gecontroleerde stimulatie toe te passen en de daaropvolgende afkoelcurves te analyseren. Dit verhoogt het detectiepercentage, maar is in de uitvoering aanzienlijk complexer en veel kostbaarder.

Moderne AI kan onder bepaalde scenario's vergelijkbaar onderscheidende signalen uit volledig passieve opnames halen en blijft daarbij volledig niet-invasief. Dit wordt vooral bereikt door geavanceerde en normconforme opnameprotocollen volgens DIN EN 13187 en DIN 54190, in combinatie met wetenschappelijk gevalideerde data­verwerkings- en analysepipelines die de signaal-ruisverhouding verbeteren en zo een robuuste anomaliedetectie mogelijk maken.

Bij Arcana Lumen maken wij gebruik van verschillende volledig niet-invasieve experimentele methoden om moeilijk waarneembare thermische anomalieën zichtbaar te maken. Bovendien leveren onze methoden technische dataschattingen met statistische betrouwbaarheids­niveaus van meer dan 90 procent.

Enkele fundamentele analyses zijn ook opgenomen in ons demorapport. Hieronder vindt u enkele van de parameters die met onze niet-invasieve experimentele thermische inspectiemethoden kunnen worden geschat.