Bereits heute ist absehbar, dass notwendige Veränderungen in der Betontechnologie zur Erreichung der Klimaschutzziele einen signifikanten Wandel in den typischerweise eingesetzten Betonzusammensetzungen zur Folge haben werden. Die eingesetzten Ausgangsstoffe werden immer vielfältiger und komplexer. Durch den Einsatz rezyklierter Ausgangsstoffe werden auch Schwankungen in den Ausgangsstoffeigenschaften signifikant zunehmen. Eine zielsichere und zeiteffiziente Ermittlung der granulometrischen Eigenschaften der verwendeten Gesteinskörnung ist somit insbesondere für sogenannte Ökobetone zur Sicherstellung gleichbleibender Qualitätsmerkmale von entscheidender Bedeutung. Es gilt zukünftig, mögliche Qualitätsabweichungen des Frischbetons resultierend aus Schwankungen der Ausgangsstoffe zeiteffizient zu ermitteln, um so schnellstmöglich entsprechende Anpassungen im Produktionszyklus vornehmen zu können. In diesem Beitrag wird daher eine bildbasierte Methodik zur digitalen Bewertung granulometrischer Eigenschaften der Gesteinskörnung im Rahmen der Ausbreitmaßprüfung vorgestellt. Damit wird das Eigenschaftsspektrum der bereits in Teil 1 dieses Beitrags vorgestellten bildbasierten Methodik, welcher die bildbasierte Ermittlung der Konsistenz und des Leimgehalts beschreibt, hin zu einer vollumfänglichen digitalen Frischbetonprüfung entsprechend erweitert.

Image-based quality control - part 2: granulometric properties
The changes in concrete technology necessary to achieve the climate protection targets will lead to a significant change in the concrete mixtures typically used. The raw materials used are becoming more diverse and complex. The use of recycled raw materials will also significantly increase the fluctuations in the properties of the raw materials. An Accurate and time-efficient determination of the granulometric properties of the aggregate is of crucial importance, especially for “eco-concretes”, in order to ensure consistent quality characteristics. As a natural raw material, the aggregate is subject to certain fluctuations to which such optimized concrete compositions can react relatively sensitively. In the future, it will be necessary to determine possible quality deviations of the fresh concrete resulting from fluctuations in the raw materials in a time-efficient manner in order to be able to make appropriate adjustments in the production process as quickly as possible. This paper presents an image-based quality control for the digital evaluation of granulometric properties of the aggregate as a part oft he flow table test. Accordingly, the range of properties of the image-based method already presented in Part 1 of this paper is extended to a fully comprehensive digital quality control. This paper presents the image-based determination of the granulometric properties of the aggregate as a part oft he flow table test. The determination is based on the image-based quality control described in part 1 of this paper.