品質管理・検査／ポンプ圧送

[V-412] コンクリート荷卸し時の画像による品質管理に関する研究

〇山本 哲¹、新村 亮¹、田中 将希¹、谷中 郁哉² (1.株式会社大林組、2.株式会社日立ソリューションズ)

キーワード：AI、画像処理、コンクリート、スランプ、深層学習、品質管理

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。