Ready for BIM – Digitalisierung der Erfassung und Beurteilung von Bestandsbauwerken
Bei Maßnahmen im Bestand stehen meist keine BIM-Modelle als Planungsgrundlage zur Verfügung. Folglich werden Erfassungstechnologien wie Laserscanning, Fotogrammetrie oder Mobile-Mapping-Systeme eingesetzt, um den Bestand digital zu erfassen. Ergebnis der Bestandserfassung sind Punktwolken, die das physische Objekt durch Punkte in engem Raster dreidimensional repräsentieren. In größtenteils manuellen, arbeitsaufwändigen und fehleranfälligen Prozessen werden hieraus BIM-Bestandsmodelle erarbeitet.
Daher sind Verfahren notwendig, mit denen BIM-Bestandsmodelle (teil-)automatisiert erzeugt werden können, wofür drei Teilschritte
automatisiert werden müssen: Bauteilerkennung, Geometrieauswertung
und BIM-Modellierung.
Für die Erkennung von Bauteilen wie Wand, Decke, Stütze oder Fenster werden Machine-Learning-Verfahren zur semantischen
Segmentierung von Punktwolken [1] eingesetzt. Hierbei erfolgt eine
Klassifizierung jedes einzelnen Punktes mit einer entsprechenden
Bauteilklasse. Eingesetzt werden hierfür Verfahren des Supervised Learnings, bei denen im Rahmen eines Trainingsprozesses mit a priori
klassifizierten Daten die Bauteilerkennung erlernt wird. Hierfür sind entsprechende Trainingsdaten in ausreichender Anzahl und Qualität notwendig. Diese werden synthetisch aus BIM-Modellen mittels
Laserscanner-Simulationen wie dem Blender Sensor Simulation
Toolkit [2] erzeugt. So können hinsichtlich Punktdichte, Texturierung
und Verschattung realistische Punktwolken in großer Anzahl automatisiert erzeugt werden. Von den BIM-Modellen werden
semantische Informationen wie die Bauteilklasse vererbt.
Die segmentierten Punktwolkenausschnitte, d. h. die einzelnen Bauteile, werden anschließend geometrisch ausgewertet, z. B. indem Körper (Flächen, Zylinder usw.) mittels geeigneter Algorithmen in die Punktwolke eingepasst werden. Abschließend erfolgt die automatisierte
Erstellung der BIM-Modelle mittels Programmierschnittstellen
einschlägiger Softwarewerkzeuge.
