三维激光扫描技术可以利用高速激光，快速获取被测实体表面的三维坐标。通过对点云数据的配准、降噪，可以进一步构建反映实际建造效果的点云模型。将点云模型与BIM设计模型进行对比，则可以得到施工过程中产生的尺寸及位置偏差，从而可以进一步指导后续的施工过程或者设计变更。本文的创新点在于：提出了一整套点云模型与BIM模型的对比方法，并借用WebGL技术实现了对比结果的可视化。

混凝土质量直接影响到建筑物的结构安全和使用寿命。传统的混凝土质量管理主要依赖于人工视觉检测，效率低下、主观性强且易出错，无法满足大规模工程项目对质量问题管理的要求。此外，混凝土质量问题的实时监测和快速响应也是一个难题，传统的管理方法无法及时发现问题并采取有效措施进行修复。本研究通过将深度学习的分类结果作为增强现实（AR）触发条件，将混凝土缺陷特征模型、缺陷详细信息和解决方案在AR的虚拟视图中清晰展示，增强了现场工作人员对混凝土缺陷的理解和修复效率。同时将识别到的混凝土缺陷与具体的混凝土ID关联起来，自动生成和更新缺陷记录，进一步提升了质量管理的自动化和信息化水平，为后续的质量追踪和分析提供了便利。