プログラム(PRISM)を活用した国土交通省の「建設現場の生産性を飛躍的に向上するための革新的技術の導入・活用に関するプロジェクト」において「クラウド上で共有した動画を含む生コン情報のCIMモデル連携」に取り組んでいます。概要フレッシュコンクリート(生コン)の品質指標として,スランプ(SL)値やスランプフロー(SF)値が存在します。従来、建設現場においては生コン車1台毎のスランプや単位水量などの品質情報を、複数名の立ち会いのもと人手で計測し、判定、記録していました。これらを測定には人手によりスランプコーンなどの器具を使用する必要があり,多くの動員を要することが課題となっていました。建設作業のDXに取組む当社は、シュートを流れるコンクリートの画像から荷降ろし時のスランプをリアルタイムかつ高精度で推定する技術開発を行い高い精度でスランプの推定を可能としました。取り組みまず、現状のスランプ測定をどのようにAIで測定すると現場の負担が削減できるのかから検討を開始しました。Concept)を作成し、実際の現場でのデータ取りと検証を行いました。シュートを流れるコンクリートを測定PoCの評価結果として、以下のような課題があることがわかりました。様々な測定環境の変化が大きく既存アルゴリズムでは精度良く計測できない・カメラ台に車両の振動伝わったり、作業員がぶつかることで誤検知が発生する・SL/SF値と流速は流量が同一であれば比例関係にありますが,SF値が約40cmを超える高流動生コンの場合,SF値に対して流速は比例しません。これはシュートとの接触面における粘着性が高くなり、流動に対する抵抗性(コンシステンシー)が大きくなるためです[1]これらの課題を解決するために、オプティカルフローを基本としたSL/SF値の推定アルゴリズムの改良を重ねました。・排出量に影響されない流量補正方式で普通コンクリートのSL/SFを高精度で推定する。・シュート端部とシュート中央部の流速差を利用して高流動生コンにおけるSL/SF値を高精度で推定する。・動き量が0となるオプティカルフローの数を利用して振動を推定する検出器を作成。・逆光/フレア時のコントラスト低下をSF値に着眼してチューニングする。高精度に推定可能なアルゴリズムを開発することができました。・処理フロー1.ミキサー車のシュートに固定したカメラで、流れるコンクリートの動画を撮影する。3.コンクリートの流出速度を画像認識により推定する。4.推定した流出速度から、機械学習によりスランプフローを推測する。開発したSL/SF値推定アルゴリズムの有効性を証明するため、普通生コン及び高流動生コンの流下動画像を使用して、JIS規格で定められた許容差内に収まっているかを評価しました。評価結果として、普通生コンは評価データのすべてが許容差内に収まり、高流動生コンについても許容差内に収まることが確認できました。SL/SF値の自動推定システムを構築することにより、スランプ試験の簡略化・省人化と推定結果の電子化による管理の効率化が期待できます。当社は、コンクリート工法のさらなる作業効率向上に向け、より一層の利便性を提供できる技術開発を目指してまいります。Corporation。