CUVIS.NEXT

Erfasse, erkunde und analysiere Hyperspektraldaten – ganz ohne Programmierkenntnisse.

Kamerasteuerung

Spektralanalyse

KI-Workflows

ANWENDUNGSFÄLLE


VON DER AUFNAHME BIS ZU ERGEBNISSEN IN ECHTZEIT

Von der Kamerasteuerung und Spektralanalyse bis hin zur KI-gestützten Auswertung: CUVIS.NEXT vereint den gesamten hyperspektralen Arbeitsablauf in einer Desktop-Anwendung.

  • Erfassen
    Steuere deine Kamera, zeige Livebilder an und zeichne hyperspektrale Daten auf.
  • Erkunden und annotieren
    Untersuche Bilder und Spektren, markiere Objekte und bereite deinen Datensatz vor.
  • Trainieren
    Teile deine Daten für KI-Workflows in Trainings-, Validierungs- und Testdaten auf und trainiere anschließend dein Modell.
  • Bereitstellen
    Mache deinen trainierten Workflow für die Ausführung in CUVIS.NEXT bereit.
  • Live ausführen
    Wende deinen Workflow auf einzelne Messungen, aufgezeichnete Sitzungen oder Live-Kameradaten an.
  • Ergebnisse anzeigen
    Sieh dir Segmentierungsmasken, Anomaliekarten und quantitative Ergebnisse direkt in der Anwendung an.
Unterstützt durch CUVIS.AI

FÜHRE KI-WORKFLOWS OHNE PROGRAMMIERUNG AUS

Führe CUVIS.AI-Verarbeitungsprozesse und KI-Pipelines über die grafische Benutzeroberfläche von CUVIS.NEXT auf deinen hyperspektralen Daten aus. Wende Workflows auf aufgezeichnete Messungen oder Live-Kameradaten an und prüfe die Ergebnisse direkt in der Anwendung.
Entwickler können Pipelines in CUVIS.AI erstellen und erweitern und sie anschließend den Nutzern von CUVIS.NEXT zur Verfügung stellen.

CUVIS.AI ENTDECKEN
Fremdkörpererkennung

MACHEN SIE SICHTBAR, WAS RGB VERBORGEN BLEIBT

Fremdkörper können dem umgebenden Material sehr ähnlich sehen. In diesem Beispiel liefern hyperspektrale Aufnahmen von Linsen zusätzliche Spektralinformationen, mit denen KI-Workflows Anomalien erkennen können.

  • Erkennen Sie Materialunterschiede, die über die sichtbare Farbe hinausgehen
  • Nutzen Sie KI-Modelle, um mögliche Fremdkörper zu identifizieren
  • Lassen Sie erkannte Anomalien als Überlagerungen im Bild anzeigen
Live-Demo anfragen
Fremdkörpererkennung in Linsen mit der ULTRIS XMR. Farbige Umrandungen heben erkannte Anomalien hervor.
Objektverfolgung

OBJEKTE ÜBER SICHTBARE FARBEN HINAUS VERFOLGEN

Ähnlich aussehende Objekte lassen sich in RGB-Bildern oft nur schwer unterscheiden. Dieses Beispiel zeigt, wie ausgewählte Spektralkanäle denselben KI-Tracker dabei unterstützen, eine Person weiterzuverfolgen, wenn das sichtbare Erscheinungsbild allein nicht mehr ausreicht.

  • Unterschiede jenseits sichtbarer Farben erkennen
  • Das Ziel auch bei kurzzeitiger Verdeckung weiterverfolgen
  • RGB- und Spektraltracking direkt miteinander vergleichen
Live-Demo anfragen
Yellow outline: RGB tracking. Green outline: tracking with selected spectral channels.

Entdecken Sie Ihre hyperspektralen Daten

Steuern Sie Ihre Cubert-Kamera, erfassen Sie Messungen und erkunden Sie hyperspektrale Bilder und Spektren in CUVIS.NEXT. Arbeiten Sie mit Live-Kameradaten oder aufgezeichneten Sessions, um spektrale Signaturen zu vergleichen und Unterschiede zwischen Materialien zu untersuchen.

  • Steuerung & Erfassung
    Steuern Sie Ihre Kamera, betrachten Sie Live-Bilder und zeichnen Sie hyperspektrale Messungen auf.
  • Bilder & Spektren erkunden
    Untersuchen Sie Bilddetails und Spektralinformationen, um Unterschiede jenseits sichtbarer Farben zu erkennen.
  • Messungen verwalten
    Organisieren Sie aufgezeichnete Daten und arbeiten Sie mit einzelnen Messungen oder ganzen Sessions.
  • Annotieren & Vorbereiten
    Beschriften Sie Objekte und teilen Sie Ihre Datensätze in Trainings-, Validierungs- und Testdaten auf.
  • Pipelines ausführen
    Wenden Sie Verarbeitungs- und KI-Pipelines auf aufgezeichnete Messungen oder Live-Kameradaten an.
  • Ergebnisse untersuchen
    Prüfen Sie Bilder und Spektralkurven zusammen mit Workflow-Ergebnissen wie Segmentierungsmasken, Anomaliekarten und quantitativen Messwerten.

Spektrale Unterschiede visualisieren

CUVIS.NEXT bietet direkt in der Desktop-Anwendung Werkzeuge zur Visualisierung und Analyse von Spektraldaten:

  • Stellen Sie Ihre Daten in RGB-Echtfarben, Color-Infrarot (CIR) und Pseudofarben dar.
  • Berechnen und visualisieren Sie individuelle Spektralindizes, um Unterschiede in Ihren Daten hervorzuheben.
  • Erfassen, verarbeiten und speichern Sie Rohdaten sowie Reflexions- und Strahlungsdaten für die weitere Analyse.
Cuvis RGB 300x300
RGB
Cuvis CIR 300x300
CIR
Cuvis hnDVI 300x300
hNDVI

Gesunde, getrocknete und künstliche Blätter weisen unterschiedliche spektrale Signaturen auf. Ihr Aussehen liefert zwar erste Hinweise, doch ihre Spektralkurven zeigen weitere Unterschiede jenseits der sichtbaren Farben – besonders im nahinfraroten Bereich. Dieses Beispiel veranschaulicht, wie der Vergleich von Spektren dabei hilft, natürliche und künstliche Materialien zu unterscheiden und Veränderungen durch das Trocknen zu erkennen. Diese Unterschiede bilden die Grundlage für weiterführende Analysen und die spektrale Klassifizierung.

Gesunde, getrocknete und künstliche Blätter
Vergleich der spektralen Signaturen
Treffen Sie uns auf der VISION 2026

CUVIS.NEXT AUF DER VISION 2026 ERLEBEN

Entdecken Sie CUVIS.NEXT und CUVIS.AI auf der VISION in Stuttgart vom 6. bis 8. Oktober 2026. Lernen Sie unser Team kennen, erleben Sie hyperspektrale Workflows live und sprechen Sie mit uns darüber, wie diese Ihre Anwendung unterstützen können.

  • Halle 10
  • Stand 10D12
Termin vereinbaren
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