品質管理・検査／ポンプ圧送

[V-412] Research on quality control by image of concrete unloading

〇Satoru Yamamoto¹, Akira Shimmura¹, Masaki Tanaka¹, Fumiya Yanaka² (1.OBAYASHI CORPORATION, 2.Hitachi Solutions, Ltd.)

Keywords:AI, Image processing, Concrete, Concrete slump, Deep learning, Quality control

コンクリートを打設する際は、充填不良の原因となる、ワーカビリティーの低下したコンクリートを、排除することが重要である。ワーカビリティーの管理は20～150m³毎に、荷下ろし時のスランプ試験により行われる。しかし、スランプ試験は抜取り試験であり、スランプ試験間の品質変動を把握することは難しい。本研究ではコンクリート荷卸し時に、アジテータ車のシュート上のコンクリートの流動状況画像から、AIの深層学習によりスランプ推定を行った。その結果、同配合、もしくは現場で使用したコンクリ―トの画像を学習に使用することで、推定精度を向上できる可能性が確認された。