Schack, T. (2022): Bildbasierte Frischbetonprüfung zur digitalen Qualitätsregelung,  Berichte aus dem Institut für Baustoffe, Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover Weitere Informationen
DOI: https://doi.org/10.15488/13180
ISBN: 978-3-936634-27-3

Schack, T.; Coenen, M.; Haist, M. (2023): Bildbasierte Frischbetonprüfung – Teil 1: Konsistenz und Leimgehalt des Frischbetons,  Beton- und Stahlbetonbau 118(4), pp. 220-228
DOI: https://doi.org/10.1002/best.202300013

Schack, T.; Coenen, M.; Haist, M. (2023): Bildbasierte Frischbetonprüfung – Teil 2: Granulometrische Eigenschaften der Gesteinskörnung,  Beton- und Stahlbetonbau
DOI: https://doi.org/10.1002/best.202300038

T. Schack, M. Coenen and M. Haist (2023): Bildbasierte Frischbetonprüfung Teil 3: Homogenität des Frischbetons,  Beton- und Stahlbetonbau
DOI: https://doi.org/10.1002/best.202300055

Coenen, M.; Schack, T.; Beyer, D.; Heipke, C.; Haist, H. (2022): ConsInstancy: Learning Instance Representations for Semi-Supervised Panoptic Segmentation of Concrete Aggregate Particles,  Machine Vision and Applications 33 (57)
DOI: https://doi.org/10.1007/s00138-022-01313-x

Coenen, M., Beyer, D., and Haist, M. (2023): Granulometry Transformer: Image-based Granulometry of Concrete Aggregate for an automated Concrete Production Control,  Proceedings of the 2023 European Conference on Computing in Construction Weitere Informationen
DOI: 10.35490/EC3.2023.223

Coenen, M., Vogel, C., Schack, T., and Haist, M. (2023): Concrete Flow Transformer: Predicting fresh Concrete Properties from Concrete Flow using Vision Transformers,  Proceedings of the 2023 European Conference on Computing in Construction Weitere Informationen
DOI: 10.35490/EC3.2023.222
ISSN: 2684-1150

Coenen, M.; Beyer, D.; Heipke, C.; Haist, M. (2022): Learning to Sieve: Prediction of Grading Curves from Images of Concrete Aggregate,  ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences V-2-2022, pp. 227–235 Weitere Informationen
DOI: 10.5194/isprs-annals-V-2-2022-227-2022

Haist, M.; Heipke, C.; Beyer, D.; Coenen, M.; Schack, T.; Vogel, C.; Ponick, A.; Langer, A. (2022): Digitization of the Concrete Production Chain Using Computer Vision and Artificial Intelligence,  Proceedings of the 6th fib Congress 2022, Oslo, Norway. Weitere Informationen

Ponick, A.; Langer, A.; Beyer, D.; Coenen, M.; Haist, M.; Heipke, C. (2022): Image-based Deep Learning for Rheology Determination of Bingham Fluids,  International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLIII-B2-2022, pp. 711–720 Weitere Informationen
DOI: 10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2022-711-2022

Coenen, M.; Schack, T.; Beyer, D.; Heipke, C.; Haist, M. (2021): Semi-supervised segmentation of concrete aggregate using consensus regularisation and prior guidance,  ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, V-2-2021, 83–91 Weitere Informationen
DOI: https://doi.org/10.5194/isprs-annals-V-2-2021-83-2021

Schack, T. (2023): Frischbetonprüfung mit bildbasierten Methoden - Potenzial zur digitalen Qualitätsregelung,  VHV Allgemeine Versicherung AG, Hannover [Hrsg.] VHV-Bauschadenbericht Tiefbau und Infrastruktur 2022/23. Frauenhofer IRB Verlag. S. 268-273

Haist, M.; Scheydt, J.; Heipke, C.; Beyer, D.; Coenen, M.; Schack, T.; Ponick, A.; et al. (2022): Concrete 4.0 – Self-learning digital production techniques for sustainable concrete,  BFT International, 06/2022. S. 61-62

Schack, T.; Coenen, M.; Haist, M. (2022): Slump Flow 4.0 - Digital quality control,  BFT International, 06/2022. S. 73

Haist, M.; Heipke, C.; Schack, T. (2021): Computer Vision-basierte Messmethoden zur Charakterisierung von (Frisch-)Betoneigenschaften,  DBV-Rundschreiben 269, S. 24-27