Bildbasierte Frischbetonprüfung zur digitalen Qualitätsregelung (DAfStb-Heft)

With a service life of about 50 years, building structures are extremely durable capital goods. In concrete structures in particular, the quality features such as the loadbearing capacity or the durability, are determined by processes such as casting or concrete compaction that take place in an extremely short time period of a few hours. Therefore, the precise control of both the concrete quality - and here especially of the fresh concrete properties - as well as of the involved processes is of particular importance. The quality characteristics of fresh concrete are currently still determined empirically on the construction site. As a standard method, the flow table test is used to assess the consistency. In addition, the spread out fresh concrete is assessed visually. The use of digital quality control standards is currently failing due to the lack of appropriate sensor and measurement processes for recording and digitally evaluating the fresh concrete properties as well as corresponding control loops. In order to introduce such digital processes into concrete technology, suitable sensors and methods that enable an automatic and digital derivation of the fresh concrete properties during the quality control have to be developed. In order to overcome the limitations of the subjective visual inspection, an image-based method has been developed and validated in this thesis. This method allows a digital recording and evaluation of concrete properties as part of the quality control (flow table test). By combining digital image analysis methods (computer vision) and the use of deep neural networks, concrete properties can be predicted in real time from image data. In this way, the quality control of the fresh concrete is expanded to include a large number of additional parameters. Based on this evaluation, the data can be integrated into a digital control loop. The results of experimental investigations clearly show that the image-based method can be used to record and evaluate concrete properties as a part of the quality control (flow table test). As information which can be extracted from the image data and which can subsequently be used to derive the fresh concrete properties from, both, 3D surface parameters and geometric 2D properties as well as the reflection are suitable. Based on these parameters, the digital control loop offers the possibility to link the concrete production directly with the quality characteristics of the fresh concrete. Thus, Industry 4.0-standards can be established in concrete construction industry.; Massivbauwerke gehören mit einer Lebensdauer von zumeist weit über 50 Jahren zu extrem langlebigen Investitionsgütern. Insbesondere bei Betonbauwerken werden die Qualitätsmerkmale, wie z. B. die sichere Gewährleistung der Tragfähigkeit oder der Dauerhaftigkeit, in hohem Maße durch Prozesse bestimmt, die in einem im Vergleich zur Nutzungsdauer des Bauwerks extrem kurzen Zeitraum von wenigen Stunden ablaufen. Dementsprechend kommen der präzisen Prüfung und Bewertung der Eigenschaften bei der Herstellung und Verarbeitung des Frischbetons eine besondere Bedeutung zu. Auf der Baustelle ist die Ermittlung der (Frisch-)Betoneigenschaften gegenwärtig noch immer rein empirisch geprägt. Zur Prüfung der Eigenschaften bei der Identitätsprüfung wird zumeist allein das Ausbreitmaß in Verbindung mit einer subjektiven Augenscheinprüfung eingesetzt. Eine mögliche Integration digitaler Methoden zur Qualitätsprüfung scheitert gegenwärtig an entsprechenden Sensorsystemen und Auswertemethoden. Zur Einführung solcher digitalen Methoden in der Betontechnologie muss es gelingen, die bisher rein subjektiv wahrgenommenen Eigenschaften des Frischbetons, im speziellen der Augenscheinprüfung bei der Identitätsprüfung, z. B. mit bildbasierten Methoden zu erfassen und in digitale Kennwerte zu überführen. Zur Überwindung der Grenzen der subjektiven Augenscheinprüfung wurde im Rahmen dieser Arbeit eine bildbasierte Messmethodik entwickelt und validiert, die es gestattet maßgebende (Frisch-)Betoneigenschaften im Rahmen der Konsistenzprüfung (Ausbreitmaß) digital zu erfassen und zu bewerten. Durch Anwendung photogrammetrischer Messprinzipien und digitaler Bildanalyseverfahren sowie Methoden der künstlichen Intelligenz können maßgebende (Frisch-)Betoneigenschaften aus Bilddaten prädiziert werden und somit die Identitätsprüfung des Frischbetons durch eine Vielzahl zusätzlicher Parameter erweitert werden. Darauf aufbauend können die ermittelten Daten in einen digitalen Regelkreislauf integriert werden, der eine unmittelbare Anpassung der Eigenschaften bei der weiteren Produktion ermöglicht. Die Ergebnisse umfangreicher experimenteller Untersuchungen zeigen deutlich, dass eine zielsichere digitale Erfassung und Bewertung von (Frisch-)Betoneigenschaften mit der entwickelten bildbasierten Methodik im Rahmen der Konsistenzprüfung möglich ist. Als zu bewertende Oberflächeneigenschaften des ausgebreiteten Frischbetons eignen sich