Bildbasierte Erfassung und digitale Dokumentation von Geometrie und Zustand an Eisenbahnbrücken

Image-based acquisition and digital documentation of geometry and condition of railway bridges

Die regelmäßige Prüfung ist zur Sicherstellung der Verkehrs- und Standsicherheit von Infrastrukturbauwerken unabdingbar. Das bisherige Vorgehen bei der Brückenprüfung ist sehr personalintensiv. Ein großes Potenzial für Optimierungen in diesem Bereich bieten hochwertige digitale Daten zum Bauwerkszustand, die eine über die Ergebnisse konventioneller Bauwerksprüfungen hinausgehende Informationsdichte zur Zustandsbewertung ermöglichen. Vor diesem Hintergrund stellt der Beitrag neuartige Verfahren der Bilddatenauswertung zur Zustandsermittlung und zur digitalen Modellierung von Geometrie und Schadensmerkmalen an Ingenieurbauwerken vor. Zentrales Element der Vorgehensweise ist die Erstellung eines digitalen Bauwerksmodells (Digitaler Zwilling), das durch eine hoch aufgelöste 3D-Rekonstruktion des Realbauwerks aus den aufgenommenen Bilddaten gewonnen wird. Die wesentlichen Komponenten des Konzepts zum Einsatz bildgebender Verfahren werden erläutert. Außerdem werden typische Anwendungsszenarien für Eisenbahnbrücken gezeigt, die in einer zukünftigen digitalen Erhaltungsstrategie angewendet werden können. Die Aufnahme der Bilddaten kann zum Beispiel durch Kameraarrays (mehrere in einer Matrix angeordnete Kameras) oder unbemannte Flugsysteme (Drohnen) erfolgen. Wichtig ist die Erfassung und Aufbereitung von Einzelschäden mit diesen bildbasierten Systemen. Mittels der Anwendung neuronaler Netze und von Methoden des maschinellen Lernens (ML) gelingt aus diesen Bilddaten eine automatisierte Schadenserkennung und eine Klassifizierung von relevanten Schäden nach einem vorherigen Training des Systems mit einem Katalog von Schadensbildern. Die aufgenommenen und aufbereiteten Daten eignen sich des Weiteren für die Ermittlung von Zustandsänderungen bei aufeinander folgenden Bauwerksprüfungen als Grundlage für eine vorausschauende Erhaltungsstrategie. Es werden einige Anwendungsszenarien und Beispiele der bildbasierten 3D-Erfassung von Eisenbahnbrücken vorgestellt. Beim Einsatz der Verfahren ist jedoch immer zu beachten, dass eine digitale Bauwerksprüfung die herkömmliche Bauwerksprüfung nur unterstützen, aber nicht ersetzen kann. Die Verknüpfung in einem Digitalen Zwilling ermöglicht Analysen und Dokumentationen im Lebenszyklus und sollte immer mit einer Nullmessung an neuen Bauwerken beginnen. ABSTRACT IN ENGLISH: The continuous safety and performance of infrastructure structures is of particular importance for a modern society. The rail network becomes increasingly relevant in the context of the energy transition. Demands for resource efficiency in the construction sector will require significantly longer service lives for structures in the future. New digital maintenance strategies can make this goal achievable while reducing maintenance expenditures at the same time. This report focuses on new image-based methods for condition assessment and digital modelling of the geometry of structures as well as damage characteristics. In particular, the permanent storage of highly accurate damage position and extent information allows the tracking of damage propagation as a basis for novel predictive maintenance strategies. Using the example of railway bridges, it is shown how high-quality digital condition documentation is possible with the concept of digital twins. Photogrammetry is used to generate highly accurate geo-referenced 3D building models from image data acquired by drones, for example, and AI processes are used to perform automated damage detection. The linking in a digital twin enables analyses and high-quality documentation over the life cycle and should start with an initialization measurement on new structures. (A)

Language

  • German

Media Info

  • Media Type: Print
  • Features: Figures; References;
  • Pagination: pp 310-7
  • Serial:
    • Bautechnik
    • Volume: 100
    • Issue Number: 6
    • Publisher: Ernst & Sohn GmbH
    • ISSN: 0932-8351

Subject/Index Terms

Filing Info

  • Accession Number: 01896644
  • Record Type: Publication
  • Source Agency: Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt)
  • Files: ITRD
  • Created Date: Oct 18 2023 5:05PM