Gegen Ende des Jahres 2020 startete das Forschungsprojekt „Bridge Inspect“ der Bundesanstalt für Straßenwesen – kurz BASt. Projektpartner ist neben der Firma HOCHTIEF ViCon GmbH auch der Lehrstuhl für Informatik im Bauwesen. 

 Als Teammitglied seitens des IIB ist auch Sven Zentgraf mit dabei. Er ist wissenschaftlicher Mitarbeiter und seine Forschung beschäftigt sich hauptsächlich mit der den Feldern KI und AR. Worum es in dem Projekt „Bridge Inspect“ genau geht und welche Möglichkeiten sich für die Zukunft daraus ergeben, erzählt er im Interview.

Was ist Ziel des Projektes „Bridge Inspect“ und welche Aufgabe übernimmt der Lehrstuhl dabei?

Sven: Ganz praktisch geht es um das Entwickeln einer Software, mit der das Erkennen von Brückenschäden möglich gemacht wird. Zentrale Elemente sind dabei KI- und AR-basierte Prototypen, die Bauwerksprüfer:innen unterstützen sollen. Vorhandene Schäden sollen dabei automatisiert erfasst und ausgewertet werden. Unter der Koordination von Prof. Markus König unterstützten wir das Projekt mit fünf Mitarbeiter:innen aus unterschiedlichen Forschungsschwerpunkte. Hierbei bringt der Lehrstuhl Erfahrung und einiges Know-how in das Projekt ein, vor allem in den Bereichen KI und AR. Zwei Mitarbeiter beschäftigen sich zum Beispiel in ihrer Forschung hauptsächlich mit AR und der GPS-losen Verortung.

Was sind die aktuellen Probleme bei der Prüfung von (teils) beschädigten Brücken? Welche Arten von Schäden können durch die Software erkannt werden?

Sven: Bei einer Brückenprüfung wird die gesamte Brücke rein visuell, durch ein Prüfteam bestehend aus einer/einem Prüfingenieur:in und zwei Techniker:innen, nach den Vorgaben der DIN 1076 inspiziert. Die Güte der Prüfung hängt dabei von der Erfahrung und der Sorgfaltspflicht des/der Prüfenden ab. Dadurch besteht immer die Gefahr, dass Schäden übersehen werden, welche die Tragfähigkeit oder Verkehrssicherheit des Bauwerkes beeinträchtigen. Im Rahmen des Projektes fokussieren wir uns erstmal nur auf die Erkennung von Betonschäden, wie Rissen, Abplatzungen und so weiter. Grundsätzlich kann es auch sehr aufwendig werden, bei entsprechend großen Brücken alle Bereiche effizient und sicher zu untersuchen, dazu können auch Gerüste oder spezielle Besichtigungswagen notwendig sein – das soll nach Möglichkeit vereinfacht werden, zum Beispiel mithilfe von Drohnen.

Wie sieht es mit der Projektplanung aus – wie ist der aktuelle Stand?

Sven: Momentan stehen wir noch am Anfang, ausgelegt ist das Projekt auf zwei Jahre. Bevor wir mit der Entwicklung der Software beginnen können, führen wir eine Anforderungsanalyse durch. Der Beginn der Realisierung ist dann für den Anfang des zweiten Projektjahres geplant. Im Rahmen der Anforderungsanalyse wird bestimmt, welche Kameraauflösung benötigt wird, ob das Gerät in der Hand gehalten werden muss oder bspw. im Bauhelm integriert ist. Außerdem werden Aspekte wie Akkulaufzeit, Notwendigkeit einer Internetverbindung und letztendlich auch die Leistungsfähigkeit des eingesetzten Gerätes betrachtet. Zum Beispiel untersuchen wir gerade ob als Head-Mounted Display die Google HoloLens eingesetzt werden kann, diese stände bereits am Lehrstuhl zur Verfügung. Bei allen Entscheidungen stehen wir natürlich immer im engen Austausch mit der BASt.

Wie soll die Software getestet werden? Gibt es eine bestimmte Beispielbrücke?

Sven: Bisher haben wir uns noch nicht für eine Brücke als Testumgebung entschieden. Wir wollen die Anwendbarkeit unserer Software natürlich prüfen und das am liebsten in der Realität. Unser Projektpartner HOCHTIEF ViCon kann uns den Zugang zu Brückenbauwerken ermöglichen. Die Auswahl hängt auch vom Zeithorizont ab, denn eine solche Prüfung benötigt einiges an Vorbereitung. Zum Trainieren der KI-Verfahren werden wir aber auch Daten von anderen verwenden, HOCHTIEF besitzt einen gewissen Datensatz an Schadensbildern von ebensolchen Prüfungen, mit denen die KI-Verfahren später getestet werden können. Wir haben am Lehrstuhl schon einiges an Erfahrung mit neuronalen Netzen und der KI-basierten Schadensdetektion gesammelt, speziell mit Asphalt- und Betonschäden. Aus den entstandenen und aufbereiteten Daten werden eigene Datenkataloge erstellt, mit denen KI-Verfahren in nachfolgenden Projekten besser trainiert werden können. Das ist bei „Bridge Inspect“ ebenfalls angedacht.

Was für zukünftige Anwendungsmöglichkeiten ergeben sich aus den Ergebnissen des Projektes?

Sven: Perspektivisch sollen die Ergebnisse des Projektes die Brückenprüfung vereinfachen und den Prüfingenieur:in bei der Arbeit unterstützen. Eine weitere Möglichkeit wäre die Nutzung von Drohnen zur Datenakquise und Auswertung der Daten durch die entwickelte Software. Durch das “Vier-Augen-Prinzip“ von Prüfer:innen und KI-System wird die Prüfung weniger fehleranfällig und schneller. Denkbar wäre auch die automatische Überführung der erkannten Schäden in ein BIM-Modell, also für die Erstellung digitaler Zwillinge. Das heißt nicht, dass der Prüfvorgang am Bauwerk schneller durchgeführt wird, aber die Dateneingabe, Verarbeitung und Nachbereitung werden deutlich beschleunigt. Kurz gesagt: Ziel des Projektes ist die Prozessoptimierung.