Was ist eine visuelle Fahrzeuginspektion mit KI?

Visuelle Fahrzeuginspektion mit KIbezeichnet den Einsatz von Computer Vision und künstlicher Intelligenz, um Fahrzeuge automatisch auf Mängel oder Schäden zu scannen und zu analysieren. Anstatt dass ein menschlicher Prüfer ein Auto manuell untersucht, verwendet ein KI-basiertes System Kameras (oder andere Sensoren), um Tausende von Bildern aufzunehmen, während das Fahrzeug durch ein Scan-Portal fährt. Deep-Learning-Algorithmen verarbeiten diese Bilder anschließend, um Anomalien zu erkennen. Das Ergebnis ist eine vollautomatische Inspektion, die schneller und häufig genauer ist als herkömmliche Methoden. In der Praxis bedeutet dies, dass ein Fahrzeug in Sekunden statt in Minuten oder Stunden inspiziert werden kann und jede Delle und jeder Kratzer zur Überprüfung markiert wird. Branchenkommentatoren vergleichen ein modernes KI-Inspektionssystem mit einem „MRT-Scan für Fahrzeuge“, der in der Lage ist, selbst subtile Schäden mit beispielloser Präzision aufzudecken. Eine derartige Automatisierung macht die Schadensabwicklung und Wartungsplanung „viel schneller und effizienter“, da Versicherer oder Flottenmanager nahezu augenblicklich einen umfassenden Zustandsbericht erhalten.

Wie Visuelle KI FahrzeuginspektionWerke

KI-Fahrzeuginspektionbasiert auf fortschrittlichen Computer-Vision-Techniken. In einem typischen Szenario fährt ein Auto durch einen Tunnel oder unter einem Bogen hindurch, der mit hochauflösenden Kameras und Beleuchtung ausgestattet ist. Die einzelnen Schritte umfassen:

Bilderfassung: Während das Fahrzeug durch den Scanner fährt, erfassen Kameras und Lichter seinen Zustand. Beispielsweise das Dragate von Elscope Vision Bogenscanner Mit 17 synchronisierten 4K-Kameras wird die gesamte Karosserie in einem Durchgang erfasst. Insgesamt können pro Fahrzeug 2.000 bis 3.000 Bilder aufgenommen werden, um selbst kleinste Defekte zu erfassen. Ähnliche Überfahreinheiten fotografieren Fahrwerk und Räder.

KI-Analyse: Die gesammelten Bilder werden in trainierte neuronale Netze eingespeist. Neuronale Netze und Objekterkennungsmodelle scannen die Bilder, um Merkmale und Anomalien zu identifizieren. Beispielsweise lernt das System, normale Karosserieteile zu erkennen und erkennt Abweichungen (eine neue Beule oder eine unerwartete Reflexion). Die KI klassifiziert praktisch jeden Pixel als „normal“ oder „defekt“. Sie vergleicht Form und Textur des Fahrzeugs mit erlernten Mustern und markiert dabei Beulen, Lackkratzer, verzogene Karosserieteile, Rostflecken, Flüssigkeitstropfen, Reifenschäden usw.

Schadensklassifizierung: Sobald potenzielle Probleme erkannt werden, kategorisiert die KI diese. Zu den gängigen Schadensklassen gehören Dellen und Kratzer an Metallteilen, zerbrochenes oder gesprungenes Glas, Rad- und Reifenverschleiß sowie Unterbodenschäden (wie Rost oder Undichtigkeiten). Beispielsweise wurde der Klassifikator eines Systems darauf trainiert, fünf Schadensarten zu erkennen: zerbrochenes Glas, zerbrochene Scheinwerfer, zerbrochene Rücklichter, Kratzer und Dellen. Diese Multi-Label-Klassifizierung bedeutet, dass ein Bild mehrere sich überlappende Schäden enthalten kann (ein Auto kann sowohl eine Delle als auch einen Kratzer aufweisen). Die Modelle ordnen jedem Defekt einen Typ zu und messen dessen Schweregrad (z. B. die Fläche einer Delle oder die Länge eines Kratzers).

Berichterstellung: Abschließend fasst die KI ihre Ergebnisse in einem benutzerfreundlichen Bericht zusammen. Erkannte Mängel werden typischerweise in eine Fahrzeugskizze eingeblendet. Die Software von Elscope Vision erstellt beispielsweise ein kommentiertes Diagramm, in dem farbige Markierungen Schäden hervorheben: Rosa Symbole können Dellen, blaue Kratzer usw. bedeuten. Der Bericht fasst die Gesamtzahl und den Ort jedes Mangels zusammen. Dieses Dashboard zeigt beispielsweise deutlich „drei Dellen an der linken Tür, zwei Kratzer auf der Motorhaube“ zusammen mit der Schweregradbewertung an. Alle Bilder und Daten (einschließlich hochauflösender Fotos) werden zur Rückverfolgbarkeit und Integration mit anderen Systemen in der Cloud gespeichert.

Das obige Bild zeigt beispielsweise einen typischen KI-generierten Inspektionsbericht: Jede Delle (pink) und jeder Kratzer (blau) wird auf dem Fahrzeugschema markiert, und die Gesamtzahl pro Teil wird ermittelt. Solche farbcodierten Berichte (wie beim Dragate-Scanner) ermöglichen es Technikern, jeden Defekt schnell zu visualisieren, ohne Probleme manuell einkreisen zu müssen. Wie in einer Broschüre von Elscope Vision erwähnt, hebt das System „die Gesamtzahl der Defekte, ihre Position und ihren Schweregrad auf jeder Fahrzeugoberfläche hervor“ und bietet so einen umfassenden Überblick. Dies reduziert menschliche Fehler drastisch: Der Prüfer überprüft einfach die kommentierten Bilder, anstatt blind nach Schäden zu suchen.

KI-basierte FahrzeugschadensbewertungT

Wenn wir sprechen von Fahrzeugschadensbewertung mittels KIDamit ist die Fähigkeit der KI gemeint, Schäden nicht nur zu erkennen, sondern auch zu bewerten und zu quantifizieren. Nach der Erkennung von Mängeln kategorisiert das KI-System die Schäden und empfiehlt häufig weitere Schritte. Wichtige Aspekte sind:

Schadenskategorisierung: Die KI ordnet jeden Defekt einer Kategorie zu. Typische Kategorien sind:

Dellen und Kratzer (Metallteile): Diese kommen am häufigsten vor. Die KI analysiert die Form und Textur der Karosserieteile, um Vertiefungen oder Lackschäden zu finden.

Unterboden- und Strukturfehler: Kameras untersuchen Fahrgestell, Rahmen und Unterboden. KI erkennt Korrosion, lose Teile oder Flüssigkeitslecks. Der Unterbodenscanner von Elscope Vision ist beispielsweise darauf trainiert, „Unterbodendefekte wie Risse, Rost, Kratzer und Öllecks zu erkennen“.

Reifen- und Radprobleme: Seitenwandbeulen, Schnitte oder eingebettete Objekte werden von der Seite sichtbar, und die Profiltiefe wird gemessen. Das System kann außerdem den DOT-Code auf dem Reifen per OCR (Optical Character Recognition) lesen, um Reifenalter, Marke und Größe zu bestimmen. So kann die KI nicht passende Reifen erkennen und Ersatz empfehlen.

Spureinstellungs-/Bremsindikatoren: Ungleichmäßige Reifenabnutzungsmuster können indirekt auf Spureinstellungsprobleme hinweisen.

Quantifizierung des Schweregrads: Neben dem Typ misst die KI oft auch den Schweregrad. Sie misst beispielsweise den Durchmesser einer Delle oder die Länge eines Risses. Diese Messwerte können zu Reparaturkostenschätzungen oder der Dringlichkeit von Wartungsarbeiten führen. Beispielsweise kann der Bericht eine „tiefe Delle – dringend“ gegenüber einem „kleinen Kratzer – kosmetisch“ kennzeichnen. Der Reifeninspektionsbericht von ElscopeVision enthält sogar konkrete Empfehlungen, wie beispielsweise einen Reifenwechsel oder eine Warnung zur Achsvermessung, wenn unregelmäßiger Verschleiß erkannt wird.

Umsetzbare Erkenntnisse: Entscheidend ist, KI-Schadensermittlung liefert verwertbare Daten. Ein Inspektionsbericht könnte lauten: „Linken Hinterreifen ersetzen“, „Vorderräder ausrichten“ oder „Karosseriearbeiten an der linken Tür erforderlich“. Ein Reifensystem von Elscope Vision wirbt damit, dass es auf Basis der gescannten Daten „Wartung und Austausch vorschlagen“ kann. Durch die automatisierte Defektklassifizierung ermöglichen diese Systeme eine transparente Kommunikation mit den Kunden. Für Versicherer beschleunigt die Automatisierung den Schadenprozess – Studien zeigen, dass der Einsatz von KI zur Schadenklassifizierung die Schadenbearbeitung „deutlich schneller und effizienter“ machen und die Wartezeit bis zur Schadensregulierung deutlich verkürzen kann. Kurz gesagt: KI verwandelt ein vages „Es liegt ein Schaden vor“ in einen präzisen Reparaturplan.

Ausgabe und Berichterstattung: Die abschließende Bewertung erfolgt üblicherweise in einem digitalen Dashboard. Es listet jeden Defekt auf (z. B. „Delle – vordere Stoßstange – 2 cm, Tiefe 0,5 cm“), zeigt Fotos und kann Diagnosedaten integrieren. Die Plattformen von Elscope Vision zeichnen sich durch eine umfassende Benutzeroberfläche aus: Alle Daten werden sicher in der Cloud gespeichert und sind über APIs zugänglich. So können Techniker Inspektionen nach Fahrzeug filtern, den Flottenverschleiß im Zeitverlauf überwachen und sogar Wartungsbedarf vorhersagen (vorausschauende Wartung).