Ontwikkeling Car Body Inspector
Het project ontwikkelt een Car Body Inspector voor snelle, objectieve schade-inspecties van voertuigen, ter verbetering van veiligheid en kostenbeheersing.
Projectdetails
Inleiding
Binnen de auto-industrie en de logistieke sector zijn veel partijen actief voor wie schade aan voertuigen een grote impact heeft op het bedrijf. Voor deze partijen is het van groot belang om de fysieke staat van de voertuigen goed te monitoren. Bij elke overdracht van verantwoordelijkheid dient het voertuig volledig te worden geïnspecteerd op schade, waarbij een schaderapport wordt opgesteld inclusief een hersteladvies zodat de reparatiekosten beheersbaar en controleerbaar zijn.
Huidige situatie
Momenteel worden voertuigen doorgaans handmatig nagelopen op eventuele schade. De inspectietijd per voertuig bedraagt 5 tot 15 minuten en het proces is vaak zeer subjectief. Hierdoor bestaat er te veel ruimte voor misinterpretatie en het missen van aanwezige schade.
Daarnaast is er ruimte voor discussie over de kosten die het herstel met zich meebrengt. Met de komst van steeds meer elektrische voertuigen, uitgerust met battery-packs aan de onderkant van het voertuig, wordt het controleren van de bodemplaat steeds belangrijker. Beschadigde battery-packs kunnen brandgevaarlijk zijn of storingen in het systeem veroorzaken.
De bodemplaat is lastig met het blote oog waar te nemen, waardoor de inspecties tijdsintensief en subjectief zijn. Daar komt bij dat voertuigen steeds geavanceerder worden door verschillende veiligheidssystemen die zijn geïntegreerd achter de bumpers. Beschadigingen aan de bumper kunnen leiden tot het falen van deze systemen, waardoor de veiligheid van de bestuurder in het geding komt.
Projectdoel
De projectpartners World Hail Solutions B.V. en International Development of Technology B.V. beogen een ‘Car Body Inspector’ te ontwikkelen welke in staat is om personenauto’s binnen 10 seconden op aanwezige schade te inspecteren.
Door middel van intelligente camera-, licht- en sensorische technologieën zullen de voertuigen glashelder en objectief in beeld worden gebracht terwijl deze stapvoets door het systeem rijden. De gescande beelden zullen middels te ontwikkelen Artificial Intelligence software objectief worden geïnterpreteerd om zo inzichtelijk te maken welke beschadigingen, zoals krassen, deuken, en andere onregelmatigheden zich op een voertuig bevinden.
Uit de schadevaststelling volgt een automatische kostenindicatie en advies voor schadeherstel.
Huidige status en toekomstplannen
Op dit moment beschikken de projectpartners over een oriënterende proefopstelling, zonder enige softwarematige systemen en Artificial Intelligence. Tijdens dit project verwacht men de opgedane ervaringen tijdens het vervaardigen van de proefopstelling door middel van de ontwikkeling van verschillende hardware- en softwarecomponenten door te zetten naar een werkend en markt klaar prototype.
Verwachte voordelen
De ontwikkeling van de “Car Body Inspector” zal zorgen voor:
- Verhoogde veiligheid
- Tijdwinsten
- Kostenreducties
- Vermindering in geschillen over de mate van schade
- Reductie in CO2-uitstoot en grondstoffengebruik
Het resultaat is een efficiënte, nauwkeurige en objectieve schadebeoordeling waarvan, naast de directe belanghebbenden, ook de maatschappij en het milieu profiteren.
Financiële details & Tijdlijn
Financiële details
Subsidiebedrag | € 194.408 |
Totale projectbegroting | € 555.450 |
Tijdlijn
Startdatum | 5-7-2023 |
Einddatum | 31-12-2024 |
Subsidiejaar | 2023 |
Partners & Locaties
Projectpartners
- International Development of Technology B.V.penvoerder
- World Hail Solutions B.V.
Land(en)
Vergelijkbare projecten binnen MIT R&D Samenwerking
Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
---|---|---|---|---|
K.N.I.T.T.: Knitwear Next-level Interactive Textile TechnologyHet project van Knitwear Lab B.V. en Raverko B.V. ontwikkelt een 3D-simuleringstool voor duurzame textielproductie, gericht op co-creatie en de overgang naar digitale productpaspoorten. | MIT R&D Samenwerking | € 151.428 | 2023 | Details |
Full electric rim drive aandrijving voor commerciële vaartHet project ontwikkelt een prototype van een 50 kW elektrische rim drive motor voor commerciële vaartuigen, ter vervanging van dieselmotoren, met focus op duurzaamheid en innovatieve functionaliteiten. | MIT R&D Samenwerking | € 177.700 | 2023 | Details |
Ecotop AI Ripening systeemHet project ontwikkelt AI-software en een rijpcel om de rijpheid en kwaliteit van tropisch fruit automatisch te meten en te optimaliseren, wat leidt tot minder verspilling en energiebesparing. | MIT R&D Samenwerking | € 286.773 | 2023 | Details |
EEGX2Dit project ontwikkelt een softwaretool voor vroegtijdige dementiedetectie via EEG-analyse, gebruikmakend van goedkope hardware en geavanceerde algoritmes, in samenwerking met zorginstellingen. | MIT R&D Samenwerking | € 120.943 | 2023 | Details |
K.N.I.T.T.: Knitwear Next-level Interactive Textile Technology
Het project van Knitwear Lab B.V. en Raverko B.V. ontwikkelt een 3D-simuleringstool voor duurzame textielproductie, gericht op co-creatie en de overgang naar digitale productpaspoorten.
Full electric rim drive aandrijving voor commerciële vaart
Het project ontwikkelt een prototype van een 50 kW elektrische rim drive motor voor commerciële vaartuigen, ter vervanging van dieselmotoren, met focus op duurzaamheid en innovatieve functionaliteiten.
Ecotop AI Ripening systeem
Het project ontwikkelt AI-software en een rijpcel om de rijpheid en kwaliteit van tropisch fruit automatisch te meten en te optimaliseren, wat leidt tot minder verspilling en energiebesparing.
EEGX2
Dit project ontwikkelt een softwaretool voor vroegtijdige dementiedetectie via EEG-analyse, gebruikmakend van goedkope hardware en geavanceerde algoritmes, in samenwerking met zorginstellingen.
Vergelijkbare projecten uit andere regelingen
Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
---|---|---|---|---|
AutoDamageDetectBoostPhysics ontwikkelt 'AutoDamageDetect' om automatisch schade aan sensoren van rijhulpsystemen in zware voertuigen te detecteren, wat de verkeersveiligheid en systeembetrouwbaarheid verbetert. | MIT Haalbaarheid | € 20.000 | 2023 | Details |
Intelligent Remote Inspection ToolOntwikkel een remote inspectietool met AI voor automatische schadeherkenning, waarmee leasemaatschappijen audits op afstand kunnen uitvoeren en fraude effectief kunnen bestrijden. | MIT Haalbaarheid | € 20.000 | 2021 | Details |
Intelligent Remote Inspection ToolHet project onderzoekt de haalbaarheid van een AI-gestuurde remote inspectietool voor efficiënte audits van bouwmaterieel. | MIT Haalbaarheid | € 20.000 | 2021 | Details |
AutoDamageDetectBoostPhysics ontwikkelt AutoDamageDetect om automatisch schade aan rijhulpsystemen te detecteren en rapporteren, ter verbetering van verkeersveiligheid. | MIT Haalbaarheid | € 20.000 | 2023 | Details |
AutoDamageDetect
BoostPhysics ontwikkelt 'AutoDamageDetect' om automatisch schade aan sensoren van rijhulpsystemen in zware voertuigen te detecteren, wat de verkeersveiligheid en systeembetrouwbaarheid verbetert.
Intelligent Remote Inspection Tool
Ontwikkel een remote inspectietool met AI voor automatische schadeherkenning, waarmee leasemaatschappijen audits op afstand kunnen uitvoeren en fraude effectief kunnen bestrijden.
Intelligent Remote Inspection Tool
Het project onderzoekt de haalbaarheid van een AI-gestuurde remote inspectietool voor efficiënte audits van bouwmaterieel.
AutoDamageDetect
BoostPhysics ontwikkelt AutoDamageDetect om automatisch schade aan rijhulpsystemen te detecteren en rapporteren, ter verbetering van verkeersveiligheid.