Markus König, Firdes Celik, Stephan Embers, Benedikt Faltin, Patrick Herbers, Sven Zentgraf, Jan-Derrick Braun, David Schammler, Jessica Steinjan

• Die Instandhaltung von Gebäuden im Infrastrukturbereich ist aus finanziellen und wirtschaftlichen Gründen von großer Bedeutung. Insbesondere bei Brücken ist es wichtig, die Instandhaltungskosten im Auge zu behalten. Die frühzeitige Erkennung von Schäden und deren frühzeitige Behebung ermöglicht es, den Aufwand für Erhaltungsmaßnahmen zu begrenzen. Die Verfolgung des Schadensverlaufs kann nur durch regelmäßige und häufige Begehungen durch Sachverständige erfolgen, die ihre Befunde in der Regel manuell dokumentieren. Ziel dieses Forschungsvorhabens ist es, ein Konzept für ein Brückeninspektionstool vorzustellen, prototypisch umzusetzen und zu evaluieren. Das Brückeninspektionstool wird mehrere Arten von Hardware-Geräten verwenden, um das Brückeninspektionspersonal bei der Beurteilung und Dokumentation von Schäden zu unterstützen, wobei Kombinationen aus Künstlicher Intelligenz und Mixed Reality Technologien eingesetzt werden. Hierfür wurden Interviews mit Bauwerksprüfenden aus verschiedenen Unternehmen und Branchen durchgeführt, um wichtige Anforderungen zu ermitteln. Auf der Grundlage dieser Anforderungen wurde ein Konzept entwickelt, das mit bestehenden Datenbanken für Infrastrukturen kompatibel ist. Weiter wurde das Konzept prototypisch in einen Demonstrator umgesetzt, welcher Informationen über die Künstliche Intelligenz sammelt und mithilfe der Mixed Reality Technologien anzeigt. Hierfür wurde sowohl eine Augmented Reality Anwendung zur Anzeige der gesammelten Informationen, sowie eine Tablet Anwendung zur Datenspeicherung entwickelt. Weiter wurde die entwickelte Künstliche Intelligenz auf einem selbsterstellten Datensatz trainiert, um Schäden erkennen und klassifizieren zu können. Der erstellte Demonstrator wurde unter realen Bedingungen an einem realen Bauwerk von Brückenprüfenden getestet und evaluiert. Die Ergebnisse der Tests zeigen großes Potential für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Mixed Reality Technologien, wie im vorgestellten Demonstrator, für Bauwerksprüfungen. Besonders hoch wird das Potenzial der Künstlichen Intelligenz zur Detektion von Schäden gewertet.
• Early detection of damage to bridges is very important for financial and environmental reasons. This can only be achieved by regular and frequent inspections by experts, who usually document their findings by hand. The aim of this research project is to present a concept for a bridge inspection tool, as well as prototype and evaluate the presented concept. The bridge inspection tool will use several types of hardware devices to assist bridge inspection personnel in assessing and documenting damages, using combinations of artificial intelligence and mixed reality technologies. For this purpose, interviews were conducted with structural inspectors from various companies and industries to identify key requirements. Based on these requirements, a concept was developed that is compatible with existing databases for infrastructures. Further, the concept was prototypically implemented in a demonstrator, which collects information with the help of artificial intelligence and displays it using mixed reality technologies. For this purpose, both an augmented reality application for displaying the collected information and a tablet application for data storage were developed. Further, the developed Artificial Intelligence was trained on a self-created dataset to be able to detect and classify damages. The implemented demonstrator was tested and evaluated under real conditions on a real structure by bridge inspectors. The results of the tests show great potential for the use of Artificial Intelligence and Mixed Reality technologies, as presented in the demonstrator, for structural inspections. The potential of Artificial Intelligence for damage detection was rated particularly high.