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ResourceApp - Entwicklung eines mobilen Systems zur Erfassung und Erschließung von Ressourceneffizienzpotenzialen beim Rückbau von Infrastruktur und Produkten

 
: Volk, Rebekka; Sevilmis, Neyir; Stier, Christian; Bayha, Ansilla

Dürkoop, A.; Brandstetter, C.P.; Gräbe, G.; Rentsch, L.:
Innovative Technologien für Ressourceneffizienz - Strategische Metalle und Mineralien : Ergebnisse der Fördermaßnahme r3; mit CD-ROM
Stuttgart: Fraunhofer Verlag, 2016
ISBN: 978-3-8396-1102-9
S.389-404
Bundesministerium für Bildung und Forschung BMBF
033R092
Deutsch
Aufsatz in Buch
Fraunhofer IGD ()
3D data acquisition; object recognition; point clouds; KINECT; Guiding Theme: Digitized Work; Research Area: Computer graphics (CG); Research Area: Computer vision (CV)

Abstract
Der Anteil an Bau- und Abbruchabfallen beträgt mit rund 200 Mio. t mehr als 50 % der jährlich anfallenden Abfälle in Deutschland [Statistik Portal 2015]. Dabei sind Rückbau- und Abbruchprojekte durch einen grosen Zeit- und Kostendruck gekennzeichnet. Bei der heute üblichen Erfassung von Rückbauobjekten durch Begehung werden die verbauten, oft werthaltigen Materialien grob geschätzt, was zu einer grosen Abweichung zur tatsächlichen Materialzusammensetzung führen kann. Dennoch dienen diese Schatzwerte zurzeit als Grundlage für das Angebot und die Projekt- und Verwertungsplanung der Rückbauunternehmer. Im Projekt ResourceApp wurde ein Demonstrator entwickelt, der erstmals die mobile, dreidimensionale (3D) und semantische Erfassung von Gebäuden und Bauteilen und eine anschliesende Umbau- oder Rückbauplanung in Echtzeit ermöglicht.
Das System besteht aus einem Sensor und Software-Modulen auf einem Laptop, die die Datenverarbeitung der Sensordaten erlauben, um das Rohstoffpotenzial eines Gebäudes zu bestimmen und dessen Rückbau zu planen. Für das Gebäudeaudit wird der Innenraum erfasst und in 3D rekonstruiert sowie dessen Inventar bestimmt. Notwendige Rückbaumasnahmen zur Wiedergewinnung der Rohstoffe werden ermittelt und geplant und daraus die Rückgewinnungskosten der Materialien bestimmt.
Im Fall des Praxistests, des Krankenhauses von Bad Pyrmont, wurde das Gebäude mit dem Sensor aufgenommen, automatisiert inventarisiert und nach der Begehung rückgebaut. In der Praxis war es möglich, große Bauteile (Wände, Decken, Böden, Türen, Fenster) mit der App zu erkennen. Aufgrund schwieriger Raumgeometrien (kleine, verwinkelte und langgestreckte gleichförmige Räume), die die Aufnahme mit dem Kinect-Sensor erschwerten, konnten aber ca. 20 % der großen Bauteile nicht erkannt werden. Zudem konnte ein Großteil der zu erkennenden Anschlüsse (wie Steckdosen), die Rückschlusse auf die technische Gebäudeausstattung und somit auf die werthaltigen Rohstoffe des Gebäudes geben sollten, nicht erkannt werden. Hier besteht weiterer erheblicher Forschungsbedarf, da die eingesetzten Sensoren eine noch nicht ausreichende Auflösung aufweisen.
Koordiniert wurde das Projekt ResourceApp vom Fraunhofer-Institut für Chemische Technologie ICT. Weitere Partner waren das Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD, das Institut für Industriebetriebslehre und Industrielle Produktion IIP des Karlsruher Instituts für Technologie KIT, die Abbruch- bzw. Sanierungsunternehmen Werner Otto GmbH und COSAWA Sanierung GmbH sowie das Umwelt-Beratungsbüro GPB Arke.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/N-426757.html