7. Brückenkolloquium - September 2026 413 Digitale Transformation von Prozessen der Brückenprüfung Durch Prozessdigitalisierung zu einer effizienteren Brückenprüfung Bernhard Braun, M. Eng. Bundesanstalt für Straßen- und Verkehrswesen, Bergisch Gladbach Dr. rer. nat. Stefan Kraus Bundesanstalt für Straßen- und Verkehrswesen, Bergisch Gladbach Regina Panzer, M. Eng. Bundesanstalt für Straßen- und Verkehrswesen, Bergisch Gladbach Zusammenfassung Routinemäßige Prüfungen von Ingenieurbauwerken wie Brücken sind unerlässlich, um deren Zuverlässigkeit und strukturelle Integrität zu gewährleisten. Viele Brückenprüfaufgaben erfordern manuelle Arbeit und analoge Werkzeuge und sind mit subjektiven Entscheidungen und Datenfragmentierung behaftet. Die Digitalisierung dieser Aufgaben hin zu innovativen Technologien wie Augmented Reality (AR) kann den Prüfprozess unterstützen. AR-Anwendungen ermöglichen die Interaktion mit einer Vielzahl von Brückeninformationen vor Ort. Dies können Bestandsdaten aus Brückenmanagementsystemen, Ergebnisse zerstörungsfreier Prüfverfahren oder semantische Schadensannotationen wie z. B. Risssegmentierungen sein. Die Verknüpfung mit BIM-Modellen (Building Information Modeling) bietet sich zur Organisation und Pflege dieser Daten an. Diese Modelle können Brücken in Komponenten mit unterschiedlichem Detaillierungsgrad segmentieren, die auf Informationen wie Bauplänen, Materialparametern, früheren Prüfergebnissen und mehr basieren. Für die Verwaltung dieser Daten eignen sich Containerlösungen wie ICDD (Information Container for Linked Document Delivery). In unserem Beitrag möchten wir die Vorteile der oben genannten Verfahren beispielhaft aufzeigen. 1. Einführung Die Aufgaben der routinemäßigen Prüfung von Ingenieurbauwerken gemäß Titel der DIN 1076 [1], werden noch immer weitgehend analog durchgeführt. Dies gilt nicht nur für die Dokumentation vor Ort, sondern auch für den Abruf und Vergleich historischer Daten, beispielsweise zur Nachverfolgung der Entwicklung spezifischer Schäden. Diese analogen Methoden erschweren den Zugriff auf einzelne Datensätze und führen somit zu einer Datenfragmentierung. Die Digitalisierung kann verschiedene Aspekte der Brückenprüfung unterstützen, deren Prozesse effizienter gestalten und gleichzeitig die Qualität der Langzeitbewertung verbessern. Eine digitale und vernetzte Dateninfrastruktur sowie digitale Werkzeuge können das Personal daher vor, während und nach Brückenprüfungen unterstützen. 2. Digitales Datenmanagement Ein zentraler Aspekt der Brückenprüfung ist die Verwaltung und Speicherung der während des Prüfprozesses generierten Daten. Um die historische Nachverfolgung dieser Daten und die Analyse ihrer zeitlichen Entwicklung zu ermöglichen, ist ein strukturiertes und standardisiertes Datenmanagementsystem mit definierten Verknüpfungen und Schnittstellen unerlässlich. Derzeit werden verschiedene Datenquellen wie Prüf berichte, Fotos oder Ergebnisse objektspezifischer Schadensanalysen (OSA) meist in separaten Datenbanken gespeichert. Für die Umsetzung einer strukturierteren Datenorganisation existieren verschiedene Ansätze. Im Mittelpunkt der digitalen Darstellung einer Bauwerksstruktur steht das Building Information Modeling (BIM), welches die Struktur in digitaler Form darstellt. Im Gegensatz zu herkömmlichen 3D-Modellen umfasst BIM nicht nur geometrische Daten, sondern auch eine Vielzahl zusätzlicher Strukturinformationen, die in definierten Beziehungen organisiert sind. Das am häufigsten verwendete Format - Industry Foundation Classes (IFC) - ist in ISO 16739 [2] definiert und ermöglicht die Verknüpfung wesentlicher Strukturinformationen innerhalb des Dateiformats. Dank der Open-Source-Softwarebibliothek ifcOpenShell können IFC-Modelle nicht nur mit kommerzieller Software, sondern auch codebasiert und mit Open-Source-Tools wie Blender bearbeitet werden, welches ifcOpenShell über das Bonsai-Add-on integriert. Diese offene Zugänglichkeit bietet einen niedrigschwelligen Einstiegspunkt für die Interaktion mit solchen Modellen und ermöglicht die Implementierung benutzerdefinierter Routinen. Innerhalb dieser Modelle werden komponentenspezifische Attribute wie Materialeigenschaften und -zusammensetzungen gespeichert. Diese Modelle spielen eine Schlüsselrolle auf dem Weg zum digitalen Zwilling. Da bei Brückenprüfungen jedoch eine Vielzahl von Daten erfasst werden, reicht die Verwendung eines IFC-Modells allein nicht aus. Das Dateiformat ist nicht für die Verarbeitung großer Datenmengen ausgelegt und wurde 414 7. Brückenkolloquium - September 2026 Digitale Transformation von Prozessen der Brückenprüfung für solche Zwecke nicht vorgesehen. Daher müssen diese Modelle in ein umfassenderes Datenmanagementsystem eingebettet werden, wie in Abbildung 1 dargestellt. Besonders vielversprechend sind Containerlösungen, die Daten unterschiedlicher Formate bündeln und Beziehungen zwischen ihnen ermöglichen. Ein vielversprechendes Format - Information Container for Linked Document Delivery (ICDD) - ist in ISO 21597 [3] spezifiziert und definiert die Schnittstellen, über die Informationen in den Datencontainer eingespeist werden und wie die entsprechenden Daten abgerufen werden können. Abb. 1: Prinzip des digitalisierten Strukturdatenmanagements. Die zentrale Datei des in Abbildung 1 dargestellten Containers ist das BIM-Modell, beispielsweise das Modell einer Brücke, welches im ifc-Format vorliegt. Die zur Modellerstellung verwendeten Eingabedaten können aus Bauplänen oder aus Strukturdatenbanken wie SIB-Bauwerke [4] stammen. Diese Eingabedaten müssen nicht zwingend im Container selbst gespeichert sein, sondern werden in das Modell integriert. Im Rahmen der Bauwerksprüfung besteht eine bidirektionale Beziehung zum Container. Das bedeutet, dass Ergebnisse aus früheren Prüfungen abgerufen oder neue Ergebnisse in den Container hochgeladen werden können. Zu den im Container gespeicherten Bilddaten können Fotos von Bauteilen oder Schadensstellen wie Rissen, Abplatzungen und Korrosion gehören. Liegen Daten aus objektspezifischen Schadensanalysen (OSA) vor, können die entsprechenden Ergebnisse ebenfalls im Container gespeichert werden (sowohl Rohdaten als auch auf bereitete Daten). Durch die Definition des Containers werden die Daten ontologisch organisiert, d. h. es werden logische Beziehungen zwischen den Daten definiert. So können einzelne Komponenten innerhalb des Modells auf andere Daten innerhalb desselben Containers verweisen. Dadurch können zusätzliche Informationen wie Rissbilder oder Radardaten räumlich im digitalen Modell verortet und mit Attributen angereichert werden. Neben der Definition der Datenstruktur ist auch eine serverbasierte Implementierung wichtig. Idealerweise sind die Daten sowohl vom Büro als auch während der Prüfung vor Ort zugänglich, um sicherzustellen, dass stets aktuelle Informationen zur Verfügung stehen. Dies kann die Zeiteffizienz von Bauwerksprüfungen steigern. Werden die während der Prüfung gesammelten Daten direkt im Container gespeichert, kann eine zeitaufwändige Nachbearbeitung im Büro vermieden werden. Beispiele für solche Implementierungen finden sich in [5] und [6]. 3. Digitale Werkzeuge Für die geeignete digitale Datenerfassung und -visualisierung bei Prüfungen vor Ort sind spezielle Werkzeuge erforderlich. Anwendungen, die Augmented Reality (AR) nutzen, sind besonders vielversprechend. Zu den wichtigsten technischen Lösungen zählen mobile Geräte wie Smartphones und Tablets sowie AR-Brillen. Smartphones und Tablets bieten derzeit aufgrund ihrer intuitiven Bedienung, ihrer fortschrittlichen Entwicklung und ihrer hohen Rechenleistung einen erheblichen Vorteil und ermöglichen so eine 3D-Visualisierung und Datenanalyse in Echtzeit vor Ort. In [7] werden erste Schritte in diese Richtung demonstriert, bei denen ein Tablet zur georeferenzierten Visualisierung migrierter Radardaten eingesetzt wurde. In [8] wurden Tablets ebenfalls zur Überlagerung von BIM-Modellen vor Ort eingesetzt, was eine räumlich referenzierte Annotation von Strukturschäden während des Prüfprozesses ermöglichte. Neben der Interaktion mit dem Bauwerk selbst eignen sich Tablet-Anwendungen insbesondere für den Zugriff auf Datenblätter oder Strukturpläne vor Ort und ersetzen so analoge Dokumente. AR-Brillen stellen einen weiteren Ansatz für den Einsatz von Augmented Reality vor Ort dar, wurden jedoch bisher, insbesondere im Zusammenhang mit Brückenprüfungen weniger intensiv genutzt. AR-Brillen können zusätzliche Informationen direkt auf das zu prüfende Bauteil legen und ermöglichen so eine dreidimensionale und räumliche Visualisierung und Interaktion. Die Informationen werden stereografisch in das Sichtfeld des Prüfers projiziert. Die meisten AR-Brillen nutzen Sensoren wie LiDAR, um die unmittelbare Umgebung zu scannen 3-dimensional zu erfassen und ein lokales Koordinatensystem zu erstellen. Zur Interaktion mit den projizierten Informationen oder Objekten kann kontinuierliches Eye-Tracking und Hand-Tracking genutzt werden, um eine Gestensteuerung zu ermöglichen. Ein erheblicher Vorteil des Einsatzes von AR-Brillen ist die Möglichkeit, während des Prüfprozesses beide Hände frei zu halten. Ein Beispiel für den Einsatz von AR-Brillen zur Unterstützung der Bauwerksprüfung ist die automatisierte Defekterkennung und -segmentierung [9]. Dabei werden Bilddaten in Echtzeit mithilfe künstlicher Intelligenz verarbeitet, vor Ort gespeichert und direkt auf die inspizierte Struktur projiziert. Neben den typischen Aufgaben einer regulären Bauwerksprüfung - wie der visuellen Beurteilung von Rissen, Abplatzungen oder Korrosion - kann auch die Auswertung der Ergebnisse einer objektspezifischen Schadensanalyse (OSA) Teil des Vor-Ort- Diagnoseprozesses sein. Dieser Beitrag konzentriert sich auf den Einsatz zerstörungsfreier Prüfverfahren (ZfP). Zu den wichtigsten Verfahren zählen Radar, Ultraschallecho, Impakt-Echo, magnetisch-induktive Betondeckungsmessungen und elektrische Potenzialfeldmessungen. Bildgebende Verfahren wie Radar oder Ultraschallecho ermöglichen zerstörungsfreie Einblicke in das Innere von Bauteilen. Mit diesen Techniken lassen sich 2D-Schnitte 7. Brückenkolloquium - September 2026 415 Digitale Transformation von Prozessen der Brückenprüfung oder abgeleitete 3D-Rekonstruktionen erzeugen, welche die innere Struktur des Bauteils visualisieren. Aufgrund ihrer bildgebenden Fähigkeiten eignen sich solche Verfahren ideal für die Kombination mit AR-Brillen, da diese - im Gegensatz zu Tablets - eine verbesserte räumliche Wahrnehmung ermöglichen. Die Integration von AR-Brillen in die Visualisierung zerstörungsfreier Prüfverfahren ist bisher wenig erforscht. Dieser Beitrag stellt zum einen erste Experimente zur Visualisierung bildgebender Messverfahren mittels AR-Brillen vor. Für diese ersten Schritte wurde Radar als Verfahren gewählt und das in Abb. 2d dargestellte Testobjekt - ein Doppel-T-Träger mit einer daran verbundenen Stahlbetonplatte - verwendet. Zum anderen wird das Konzept eines Software-Prototyps auf Tablet-Basis vorgestellt, welcher mittels AR die Überlagerung eines Modells oder 3D-Scans vor Ort mit dem Bauwerk erlaubt und in diesen Alt-Schäden wie Risse verortet. 4. AR-Brille In einem ersten Schritt wurde ein BIM-Modell des Exponats im IFC-Format erstellt, das die Konstruktionsdaten als digitale Repräsentation nutzt. Das Modell ist komponentenspezifisch und alle Elemente sind nicht nur mit geometrischen Daten, sondern auch mit zusätzlichen Attributen wie Materialeigenschaften angereichert. Um das Modell mit weiteren Informationen anzureichern, wurden Radarmessungen an der Betonplatte anhand eines vordefinierten Rasters durchgeführt (siehe Abb. 2a). Zum Einsatz kam ein tragbares Radargerät mit fester Frequenz, wie in Abb. 2b dargestellt. Jede Messspur innerhalb des Rasters erzeugt ein Radargramm, wie in Abb. 2c dargestellt. Diese Radargramme zeigen charakteristische Hyperbeln, die für Radarmessungen typisch sind, wobei sich an den Scheitelpunkten der Hyperbeln Reflektoren befinden. In diesem Fall werden die Reflexionen durch die Stahlstäbe in der Betonplatte verursacht. Im nächsten Schritt wurden die Radargramme in das BIM-Modell integriert und anhand des auf die Platte angewendeten Messrasters räumlich lokalisiert. Zur Bearbeitung des BIM-Modells und zum Einfügen der Messergebnisse wurde, wie bereits erwähnt, die Open-Source-Software Blender mit der Erweiterung Bonsai verwendet. Aufgrund der Architektur von IFC-Dateien können Bitmaps wie Radargramme nicht direkt eingebettet werden, ohne die Stabilität und Verarbeitungsgeschwindigkeit der Datei zu beeinträchtigen. Daher wird die Integration durch die Erstellung IFC-spezifischer PropertySets erreicht, die mit Texturen (d. h. den Radargrammen) verknüpft sind, die als externe Dateien gespeichert sind. Diese Beziehung zwischen dem Modell und den Messdaten entspricht genau der in Abb. 1 beschriebenen containerbasierten Datenlogik. Im folgenden Schritt wurde das Modell inklusive der Radargramme mithilfe einer AR-Brille auf das reale Bauteil projiziert, wie in Abb. 2d dargestellt. Zu diesem Zweck wurde die Microsoft HoloLens 2 verwendet, die mit einer Frontkamera und LiDAR-Sensoren ausgestattet ist. Mithilfe der Unity-Game-Engine wurde eine Prototyp-Software entwickelt, die auf der HoloLens läuft. Zur Programmierung der AR-Komponenten wurde das Open-Source-Mixed-Reality-Toolkit (MRTK) in das Unity-Projekt integriert. Zur Visualisierung wurde ein 3D- Modell inklusive Radartexturen aus dem BIM-Modell exportiert. Im nächsten Schritt soll eine direkte Schnittstelle implementiert werden, die es der HoloLens ermöglicht, bidirektional mit einem Datencontainer zu kommunizieren. Dies ermöglicht den direkten Abruf gespeicherter Informationen über mobile Daten vor Ort und das sofortige Hochladen von Prüfergebnissen. Die Ansicht durch die HoloLens ist in Abb. 2d dargestellt. Nach dem Start der Software wird das Modell automatisch geladen und kann über die bewehrte Platte gelegt werden. Zur Interaktion wurden gestenbasierte Steuerungen in Form von Schiebereglern implementiert, wie ebenfalls in der Abbildung dargestellt. Ein Schieberegler (oben rechts) ermöglicht das Ein- und Ausschalten der Messdaten, während ein weiterer Schieberegler die Transparenz des Modells unabhängig von den Radargrammen stufenlos von vollständig transparent bis undurchsichtig regelt. Bei diesen Tests zeigte sich, dass eine halbtransparente Darstellung des Modells optimal für die Betrachtung der Messergebnisse vor Ort ist. Diese Art der Visualisierung vermittelt eine räumliche Wahrnehmung und ermöglicht einen „Blick in die Betonplatte“, wodurch Messergebnisse unter realen Bedingungen visualisiert und beurteilt werden können. Abb. 2: a) Messraster auf der Stahlbetonplatte. b) Verwendetes Handradargerät. c) Radargramm einer Messstrecke. d) Ansicht durch eine AR-Brille einschließlich Interaktionsmechanismen. 416 7. Brückenkolloquium - September 2026 Digitale Transformation von Prozessen der Brückenprüfung 5. Tablet-Prototyp mit AR-Funktion Trotz der Vorteile von AR-Brillen für die beschriebenen Spezialanwendungen ist die flächenhafte Anwendung zum aktuellen technologischen Stand noch nicht sinnvoll und realistisch. Einerseits existieren bislang nur prototypische Anwendungen für AR-Brillen, welche für den praktischen Einsatz nicht geeignet sind, andererseits bedarf es technologischer Weiterentwicklung für den wirtschaftlichen Einsatz. Dazu müssen die Rechenleistung und Akkulaufzeit bei gleichzeitig geringerem Preis umgesetzt werden. Weiterhin sollten die Geräte für den praktischen Einsatz noch in kompakterer und leichterer Bauform umgesetzt werden. Aus diesem Grund arbeiten wir für Testzwecke von AR- Funktionen im praktischen Einsatz mit einem Tablet (in diesem Fall Android-basiert). Ziel unseres Tablet-Prototypen ist es, eine konkrete praktische Problemstellung der regelmäßigen Brückenprüfung anzugehen und Möglichkeiten zu evaluieren, inwiefern AR-Funktionen die Prüfungen schneller und effizienter gestalten können. Dazu konzentrieren wir uns auf die Verortung und Beschreibung visueller Schäden. Aktuell werden diese Informationen größtenteils mit Stift und Papier notiert. Die Position erkannter Schäden wird dabei innerhalb einer Beschreibung als Freitext festgehalten, z. B. in Relation zu wichtigen Bauteilen. Ebenfalls im Freitext werden genauere Informationen über die erkannten Schäden beschrieben, so wie Schadenstyp oder genaue Informationen wie Rissbreite und Risslänge. Dieser analoge Prozess kann den Prüfvorgang verlangsamen. Um praktisch evaluieren zu können, inwiefern digitale und AR-basierte Methoden bei diesen Prozessen unterstützen können, arbeiten wir an einem Software-Prototypen zur Visualisierung für Tablets. Die entsprechende Programmierung wird dabei in Android-Studio mit ergänzenden AR- und XR-Paketen statt. Zentral ist die Frage, wie mit geringen Hürden die Schadensverortung digitalisiert werden kann. Da in den meisten Fällen, insbesondere bei kleinen Brücken (Beispiel: Abb. 3a), keine BIM-Modelle vorhanden sind, arbeiten wir mit einfachen 3D-Scans. Diese können mit handelsüblichen Tablets und Mobiltelefonen aufgenommen werden. Anschließend lässt sich daraus ein 3D-Objekt inklusive Texturen erstellen (siehe Abb. 3b), welches über den Prototypen geladen werden kann. Vor Ort kann dieses Modell markerbasiert verortet werden. An dem verorteten Modell können nun mittels AR-Funktionen Schäden lokalisiert und dann durch Attribute beschrieben werden. Beispielhafte Schäden sind in Abb. 3c-d gezeigt. Dies ermöglicht eine räumliche Orientierung über das Tablet und kann bei der folgenden Prüfung unterstützen, vorige Schäden wiederzufinden und deren Beschreibung über die Attribute zentral zu erfassen. Wichtig dabei ist, die so gesammelten Informationen derart vorzubereiten, dass sie in einer klar strukturierten Form auf ein entsprechendes BIM-Modell übertragen werden können, sobald dieses verfügbar ist. Durch den rudimentären 3D-Scan ist somit eine geringe Einstiegshürde gegeben, während die langfristige Weiternutzung durch die Übertragbarkeit gewährleistet ist. An dieser Übertragbarkeit auf höherwertige Modelle arbeiten wir in den nächsten Schritten, welche auf den aktuellen Prototypen auf bauen. Abb. 3: a) Beispielhaftes Bild einer Brückenunterführung. b) Zugehöriger mit Tablet erstellter 3D-Scan. c) Verknüpftes Schadensfoto einer Abplatzung. d) Verknüpftes Schadensfoto einer großen Abplatzung mit Korrosion. 6. Fazit und Ausblick Die Digitalisierung des Strukturdatenmanagements durch standardisierte Formate und Schnittstellen bietet enormes Potenzial, vorhandene Daten effektiver zu nutzen und Daten effizienter zu verarbeiten. Dies gilt insbesondere für die Verwaltung von Ergebnissen aus zerstörungsfreien Prüfverfahren, wie in diesem Beitrag beschrieben. Durch die Verknüpfung dieser Daten mit 7. Brückenkolloquium - September 2026 417 Digitale Transformation von Prozessen der Brückenprüfung digitalen Strukturmodellen können Messergebnisse vor Ort leichter abgerufen und unter realen Bedingungen ausgewertet werden. Die Visualisierung mittels AR-Brille ermöglicht einen digitalen Einblick in die Brücke und unterstützt die Beurteilung des inneren Zustands des geprüften Bauteils. Dies funktioniert nachweislich besonders gut in Kombination mit einer vorherigen Lokalisierung innerhalb eines digitalen Strukturmodells. Es ist zu beachten, dass derzeit nur sehr wenige AR-Brillen auf dem Markt erhältlich sind. Die in dieser Studie verwendete HoloLens 2 eignet sich dank ihrer Unity-Programmierschnittstelle gut für die Entwicklung von Softwareprototypen, ist jedoch für den Feldeinsatz noch nicht praxistauglich. Dies liegt hauptsächlich an der begrenzten Akkulaufzeit und Rechenleistung, die die HoloLens auf grundlegende Visualisierungs- und Analyseaufgaben beschränkt. Die Weiterentwicklung der HoloLens wurde kürzlich eingestellt. Der Software-Support endet 2027. Für praktische Anwendungen bleibt daher abzuwarten, wann kompaktere und leistungsfähigere AR-Brillen verfügbar sein werden. Sobald diese technischen Voraussetzungen in zukünftigen AR-Geräten erfüllt sind, eröffnen sich zahlreiche Möglichkeiten für den Einsatz vor Ort. Neben der Visualisierung werden komplexere Datenverarbeitungsschritte - wie beispielsweise die 3D-Rekonstruktion aus Rohdaten - möglich. Dadurch könnten die Schritte zur Datenauswertung an die lokalen Gegebenheiten angepasst und die Benutzerfreundlichkeit der finalen Datenanalysen verbessert werden. Eine weitere vielversprechende Anwendung ist die Unterstützung der Datenerfassung durch die Projektion eines Messrasters (wie in Abb. 1a) in digitaler Form. Mithilfe des lokalen Koordinatensystems der AR-Brille können so Messdaten direkt lokalisiert und mit der Struktur verknüpft werden. Der beschriebene Software-Prototyp für das Tablet mit AR-Funktion soll in erster Linie die Möglichkeit bieten, die integrierten Funktionen praktisch zu testen und mit Bauwerksprüfenden zu evaluieren. Dies bezieht sich insbesondere auf den Einsatz und die Praktikabilität im regelmäßigen Prüf betrieb. Die hauptsächliche Fragestellung dabei ist, ob die visualisierenden Verfahren mit Vor-Ort-Überlagerung der historischen und neu erkannten Schäden bei der Orientierung helfen und ebenfalls die Prüfungsplanung vereinfachen und effizienter gestalten können. Da durch die Verwendung simpler 3D-Scans die Einstiegshürde gering ist, kann eine solche Anwendung prinzipiell gut auf viele auch kleinere Bauwerke skaliert werden. Um die vor Ort getesteten Funktionen nachhaltig nutzen zu können, muss die programmierte Testoberfläche an ein prototypisches Datensystem angeschlossen werden, in welchem alle gewonnenen Informationen gesammelt und strukturiert auf bereitet werden. Dieser Anschluss an ein Datensystem ist der nächste Schritt für die Weiterentwicklung unseres Prototypen und erfordert die konkrete und sichere Umsetzung der beschriebenen Umgebung mit ICDD-Containern und Ontologien, sowie den entsprechenden Datentransfer zum und vom Tablet. Aus Sicht der Baulastträger ist der Mehrwert solcher Containerlösungen vor allem durch die Reduzierung der Datenfragmentierung gegeben. Dadurch können routinemäßig durchgeführte Prüfarbeiten besser geplant, effizienter durchgeführt und einfacher historisiert werden. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass AR-Anwendungen im gesamten Prozess des Prüf betriebs - von der Datenerfassung und -verarbeitung bis zur Archivierung - unterstützen können, insbesondere mit den erwarteten Leistungsverbesserungen der nächsten Generation von AR-Geräten. Literatur [1] DIN 1076: Ingenieurbauwerke im Zuge von Straßen und Wegen - Überwachung und Prüfung (DIN 1076: 2026-01). DOI: https: / / dx.doi.org/ 10.31030/ 3640051 [2] ISO 16739: Industry Foundation Classes (IFC) for data sharing in the construction and facility management industries (ISO 16739-1: 2024). [3] ISO 21597: Information container for linked document delivery - Exchange specification (ISO 21597-1: 2020). [4] SIB-Bauwerke Webpage: https: / / sib-bauwerke.de/ [5] Hagedorn, P.; Block, M.; Zentgraf, S.; Sigalov, K.; König, M. Toolchains for Interoperable BIM Workflows in a Web-Based Integration Platform. Appl. Sci. 2022, 12, 5959. https: / / doi.org/ 10.3390/ app 12125959 [6] Hagedorn, P.; Pauwels, P.; König, M.; Semantic rule checking of cross-domain building data in information containers for linked document delivery using the shapes constraint language. Autom. Constr. 2023, 156, 105106. https: / / doi.org/ 10.1016/ j.autcon.2023.105106 [7] Schickert, M., Koch, C., & Bonitz, F. (2018). Erste Schritte zu einer Augmented-Reality-Visualisierung des inneren Aufbaus von Betonbauteilen. DGZfP Jahrestagung 2018, 7-9 May, Leipzig, Germany. https: / / www.ndt.net/ ? id=23043 [8] M. Hill, S. Bahlau, F. Butenhof, L. Degener, F. Klein, A. Kukushkin, U. Riedlinger, L. Oppermann, C. Lambracht, M. Mertens, Bauwerksprüfung mittels 3D-Bauwerksmodellen und erweiterter/ virtueller Realität, BASt-Bericht, 2022, B 185. https: / / www. bast.de/ DE/ Publikationen/ BerichteBASt/ Berichte/ unterreihe-b/ 2022-2021/ b-185.html? nn=472054 [9] M. König, F. Celik, S. Embers, B. Faltin, P. Herbers, S. Zentgraf, J.-D. Braun, D. Schammler, J. Steinjan. Kombination von Augmented/ Mixed-Reality-Systemen mit weiteren digitalen Technologien, BASt, 2024, DOI: https: / / doi.org/ 10.60850/ fv-b-69.0008 [10] LiLoc: LiDAR Image Localization. https: / / github. com/ RUB-Informatik-im-Bauwesen/ LiLoc.git XYZ