Ausgangslage
Reale Objekte digital nutzbar zu machen, ist heute kein Nischenthema mehr – aber die meisten Workflows brauchen weiterhin teure Spezialscanner, vorbereitete Studios und Spezialwissen, bevor aus einem Gegenstand ein verwertbares 3D-Asset wird. Gleichzeitig wächst die Erwartung, dass Inhalte direkt in VR-, AR- und perspektivisch visionOS-Anwendungen platzierbar sein müssen – nicht in zwei Wochen, sondern unmittelbar nach der Erfassung.
Für das Forschungsprojekt geht es darum, diese Lücke zu schließen: mit Consumer-Hardware loslegen, professionell verarbeiten, sauber in immersive Umgebungen ausspielen.
Lösung
Wir entwickeln eine iOS-App, die genau diesen Workflow von Anfang bis Ende abbildet.
- Erfassung per iPhone-LiDAR. Aktuelle iPhones bringen einen LiDAR-Sensor mit, der für 3D-Scans im Alltag mehr als ausreicht. Die App leitet Nutzer:innen durch die Erfassung, prüft Qualität und Vollständigkeit und legt eine saubere Datengrundlage an.
- Maschinelle Weiterverarbeitung an der Uni Wuppertal. Die Bergische Universität Wuppertal übernimmt die anspruchsvolle wissenschaftliche Aufbereitung der Scandaten – von Geometrie-Bereinigung bis zur Anreicherung mit Metadaten und automatischer Klassifikation (z. B. Bauteilerkennung).
- Darstellung und Platzierung in der App. Aufbereitete 3D-Objekte landen zurück in der App, können angesehen, vermessen und in VR-/AR-Szenen platziert werden. Perspektivisch entsteht daraus eine visionOS-Anwendung, die die räumliche Auseinandersetzung mit den Objekten auf ein neues Level hebt.
Das Projekt läuft im europäischen Förderkontext und ist kofinanziert von der Europäischen Union.
Ergebnis
Just Scan it 3D liefert einen durchgängigen Workflow von der mobilen Erfassung bis zur immersiven Nutzung – mit Consumer-Hardware als Einstiegspunkt und einer wissenschaftlich fundierten Verarbeitung dahinter. Das macht 3D-Capture-Anwendungsfälle breiter zugänglich: von Reverse-Engineering und Schadensdokumentation (siehe Aufmacherbild: KFZ-Schadens-Klassifizierung) bis zu Trainings- und Visualisierungs-Szenarien in VR/AR.
Warum diese Aufgabe zu uns passt
Spatial-Computing-Projekte stranden oft dort, wo Forschungs-Pipeline und Produkt-Engineering aufeinandertreffen. Wir bringen beides zusammen: native iOS-Entwicklung mit LiDAR, robuste Datenwege zur Uni-Verarbeitung, und immersive Frontends, die nicht wie ein Demo-Prototyp aussehen. Genau diese Brücke ist hier gefragt.