フレッシュコンクリート２

[1228] AIを用いた練混ぜ画像からのVC値の予測に関する検討

工藤正智¹, 大森寛人¹, 岸良竜¹ (1.太平洋セメント)

キーワード：VC値、練混ぜ画像、AI、ニューラルネットワーク

超硬練りコンクリートの製造時の品質を簡便に評価できる方法が求められている。本研究では，粗骨材の最大寸法20mmおよび40mmの超硬練りコンクリートを対象に，AIを用いた練混ぜ画像からのVC値の予測方法を検討した。予測モデルは，学習を練混ぜ画像のみとする場合と，練混ぜ画像に配合情報を加えた場合の2種類とした。いずれの予測モデルでもVC値の実測値と予測値の間には正の相関が得られ，特に練混ぜ画像に配合情報を加えた予測モデルで高い正解率が得られた。学習させる配合情報のうち，粗骨材の最大寸法，単位水量および単位容積質量は予測精度に及ぼす影響が大きかった。