Entwicklung einer innovativen KI-Lösung zur Erkennung von Autoschäden

Das Problem
Das Projekt

TÜV Rheinland und Adomea haben ein System zur automatischen Bewertung von Fahrzeugschäden entwickelt, das in nur einer Minute ein detailliertes Bild der Fahrzeugoberfläche erstellt. Die hochpräzisen Messdaten basieren nicht nur auf RGB-Bildern, sondern nutzen Reflexions- und Krümmungsinformationen, um kleinste Veränderungen an der Karosserieoberfläche auf Mikrometer-Ebene zu erfassen. Der Messaufbau von Adomea generierte eine Datenbasis, die ein hohes Potenzial für den Einsatz von Computer Vision zur weiteren Automatisierung des Arbeitsablaufs der Schadensbewertung bot.
Merantix Momentum wurde involviert, um Fehlerklassen wie Kratzer, Abschürfungen, Dellen, etc. auf der Karosserieoberfläche zu detektieren und neue Maßstäbe in der Erkennung von Fahrzeugschäden zu setzen. Die Lösung ist später auch für verschiedene Anwendungsfälle geeignet - z. B. End-of-Line-Inspektion, Fahrzeuglogistik, Leasingrückgabe oder andere Anwendungen, die eine präzise Bewertung erfordern.
Die Lösung
Unser Beitrag

Für die Entwicklung eines leistungsstarken Computer-Vision-Modells nutzte Momentum eine Datenbasis, die aus drei verschiedenen Modalitäten besteht, nämlich RGB-Werten, Krümmung und Reflektivität.
Die Herausforderung in diesem Projekt war die Komplexität der Daten und insbesondere eine sehr unausgewogene Verteilung der Daten. So waren Schäden beispielsweise in weniger als 1% der Fahrzeug-Bilddaten enthalten. Außerdem waren die vorhandenen Schäden extrem klein: Selbst für die Experten war es schwierig zu erkennen, ob die Bilder Schäden enthielten oder nicht.
Zur Lösung führte Merantix Momentum einen neuen Labeling Ansatz ein, um die Daten schnell zu annotieren und ihre Qualität zu verbessern. Die Arbeit mit der agilen und datenzentrierten Methodik ermöglichte die schnelle Generierung von annotierten Daten und die Bewältigung des Ungleichgewichts im ursprünglichen Datensatz.
Unser Ergebnis
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