Onder elke straat ligt een riool, en om de zoveel jaar rijdt er een camera doorheen. Een inspecteur kijkt de beelden terug en benoemt elk defect volgens de Europese norm EN 13508-2: een scheur, een wortel, een lekkende voeg. Dat is vakwerk, en het kost tijd. Wij wilden weten of een AI-model zo’n rioolinspectie kan meelopen. Boven de grond herkennen we al schade aan wegen, afval en groen. Deze proof of concept gaat een laag dieper.
Wat je in de film ziet
97 meter riool in 80 seconden: het model kijkt mee, de inspecteur staat ernaast.
Links het beeld uit de buis. Elk kader is een defect dat het model herkent, met de code uit de norm erbij: BAF voor oppervlakteschade, BCA voor een aansluiting, BBF voor infiltratie. Rechts de leiding op de kaart, met de camera die meeloopt. Daaronder per code een tijdlijn: een streep voor wat het model vond, een ruit voor wat de inspecteur noteerde.
Wat de rioolinspectie liet zien
Het model herkent veertien defecten uit de norm, van wortelingroei, scheuren en breuken tot bezinksel, infiltratie en aansluitingen. Op veel plekken vallen streep en ruit samen. Bij de aansluitingen staat bij vrijwel elke ruit van de inspecteur een streep van het model. De oppervlakteschade loopt als één balk over de hele buis, precies zoals de inspecteur die vastlegde. En op andere plekken ziet de inspecteur nog meer dan het model. Daar ligt de volgende stap.
Wat het betekent voor beheerders en inspecteurs
Het filmen gaat snel. Het terugkijken en coderen vraagt de meeste aandacht, en daar komt het aan op ervaring en een scherp oog. Een model dat meekijkt, kan het herhalende deel dragen: de aansluitingen tellen, de lange zones vastleggen. Dan houdt de inspecteur tijd over voor de plekken die er echt toe doen.
Voor de beheerder is het een tweede paar ogen dat nooit moe wordt. Wat het model niet zeker weet, blijft bij de inspecteur.
Stap voor stap, zoals de automatische piloot
Het doet ons denken aan de automatische piloot. In het begin mocht die alleen rechtdoor vliegen, hoog in de lucht. Pas veel later mocht hij zelf landen, zelfs in de mist. Als we hadden geëist dat hij eerst kon landen, was hij nooit opgestegen.
Zo zien wij het ook. Eerst de aansluitingen herkennen. Ernstgradaties en voorspellend onderhoud komen later, en tot die tijd zit de inspecteur aan het stuur. Klein beginnen, snel leren, groeien met vertrouwen.
En net als bij die piloot groeit het vertrouwen met de vlieguren. Elke inspectie die erbij komt, maakt het model scherper en betrouwbaarder. Deze proof of concept is een eerste vlucht, geen eindstation, zoals eerder de hartslag van de weg.
Vlieg mee
Beheer je een rioolstelsel of inspecteer je riolen, en heb je beelden en rapporten liggen? Dan leggen we het model graag naast je eigen inspecties. Je ziet wat het nu al herkent, en jouw beelden helpen het verder. Plan een demo en we laten het zien op je eigen leidingen.
AI kijkt, jij beslist.