(57)【要約】【課題】現場の担当者等の作業負担を低減でき、容易且つ短時間で充填率の算出が可能で、生産性を向上できるコンクリート表面の充填率算出システムおよび充填率算出方法を提供する。【解決手段】複数のコンクリート表面を撮影する撮影手段と、撮影手段で撮影した複数の画像の二値化画像を生成する二値化画像生成手段３０１と、二値化画像生成手段で生成された二値化画像と、撮影手段で撮影されたコンクリート表面画像との関係性を学習する学習手段３０２と、学習手段で学習された関係性により、被検体としてのコンクリートの表面の画像に基づいて当該被検体のコンクリート表面の充填率を算出する充填率算出手段３０３とを備える。【選択図】図１
2020160748.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のコンクリート表面を撮影する撮影手段と、
該撮影手段で撮影した複数の画像の二値化画像を生成する二値化画像生成手段と、
該二値化画像生成手段で生成された二値化画像と、前記撮影手段で撮影されたコンクリート表面画像との関係性を学習する学習手段と、
該学習手段で学習された関係性により、被検体としてのコンクリートの表面の画像に基づいて当該被検体のコンクリート表面の充填率を算出する充填率算出手段と
を備えることを特徴とするコンクリート表面の充填率算出システム。
【請求項２】
前記二値化画像生成手段は、
前記複数の画像において、前記各コンクリートの表面に存在する気泡部分の大きさ、形状、個数に着目して二値化画像の生成を行うことを特徴とする請求項１に記載のコンクリート表面の充填率算出システム。
【請求項３】
前記画像内に存在する気泡部分にマーカを付与するマーカ付与手段をさらに備えることを特徴とする請求項１または請求項２に記載のコンクリート表面の充填率算出システム。
【請求項４】
前記二値化画像生成手段は、前記気泡部分と該気泡部分以外の充填部分について二値化画像を生成することを特徴とする請求項１から請求項３の何れか１項に記載のコンクリート表面の充填率算出システム。
【請求項５】
前記学習手段および前記充填率算出手段は、前記複数の画像から成るビッグデータに基づいて、ディープラーニングによる解析によって前記各コンクリートの表面の特徴点を抽出し、前記二値化画像生成手段で生成された二値化画像と、前記撮影手段で撮影されたコンクリート表面との関係性を学習する学習型のＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ：人工知能）エンジンで構成されることを特徴とする請求項１から請求項４の何れか１項に記載のコンクリート表面の充填率算出システム。
【請求項６】
複数のコンクリートの表面を撮影する撮影過程と、
撮影した複数の画像の二値化画像を生成する生成過程と、
生成された二値化画像と、撮影されたコンクリート表面画像との関係性を学習する学習過程と、
学習された関係性により、被検体としてのコンクリートの表面の画像に基づいて当該被検体のコンクリート表面の充填率を算出する充填率算出過程と
を有することを特徴とするコンクリートの充填率算出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンクリート表面の充填率算出システムおよびコンクリート表面の充填率算出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、建築等に広く利用されているコンクリート表面の充填率をできるだけ速く、正確に知りたいという要望がある。コンクリート表面の充填率は、建築物などの強度や美観等に大きな影響を与えるためである。
【０００３】
ここで、従来におけるコンクリート表面の充填率の算出技術について述べるに先立って、図２から図４を参照して、１例として免震下部基礎のプレート下に打設されるコンクリートについて説明する。
【０００４】
ここで、図２は、免震下部基礎のプレート下に打設されるコンクリートについて説明する説明図、図３は、免震下部基礎のプレート下に打設されるコンクリートの流れを示す説明図、図４は打設されたコンクリートの表面の撮像図である。
【０００５】
図２に示すように、免震下部基礎のプレート下にコンクリートを打設する場合には、先行打設されたコンクリート１０上に、矩形状の型枠１１を載置し、一層目のコンクリートＣ１を打設する。
【０００６】
次に、コンクリートＣ１に複数のスタッド１３を立設し、このスタッド１３上に鉄製のベースプレート２０を載置する。なお、ベースプレート２０の略中央には、専用ホッパー３０の打設口２１と対向する開口部２０ａが設けられている。
【０００７】
そして、コンクリートポンプ車のホース３１が接続された専用ホッパー３０の打設口２１から、例えば高流動・高強度コンクリートで構成される二層目のコンクリートＣ２が打設される。
【０００８】
この二層目のコンクリートＣ２は、図３に示すように、矢印Ｄ１方向に流れて、最終的にベースプレート２０下に充填される。
【０００９】
コンクリートＣ２の硬化後に、試験的にベースプレート２０を外して、表面を撮影した撮像図が図４である。
【００１０】
なお、図４の撮像図において、略中央の凸部は、開口部２０ａを外した跡である。
【００１１】
図４の撮像図を見ると分かるように、大きさ、形状の異なる気泡部分Ａが、コンクリートＣ２の表面全体に多数個に亘って散在している。
【００１２】
このようなコンクリート表面の気泡部分Ａの存在は、コンクリートＣ２の充填率と関係することが分かっている。したがって、気泡部分Ａ大きさ、形状、個数を正確に計測することにより、コンクリートＣ２の充填率を算出することができる。
【００１３】
このようなコンクリート表面の気泡に基づいた充填率算出に関する技術としては、特許文献１等が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１４】
【特許文献１】特開２０１３−２００１４８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
ところで、従来技術では、現場の担当者等が、ペンキ、油性ペンや粉体などを用いて、例えば気泡部分Ａを黒塗り、充填部分を白塗り等してマーキングした後に、カメラで撮影してコンクリートＣ２の表面の画像を取得し、二値化処理を行った画像に基づいて充填率を算出していた。
【００１６】
ここで、免震下部基礎プレート下のコンクリートＣ２は、表面のサイズが例えば３ｍ×３ｍ程度の比較的大面積となる場合があり、上述のように手作業でマーキングおよび撮影を行うことは作業負担が多く、また充填率を算出するまでに例えば４８時間以上の時間を要し、生産性が低下するという問題があった。
【００１７】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、現場の担当者等の作業負担を低減でき、容易且つ短時間で充填率の算出が可能で、生産性を向上できるコンクリート表面の充填率算出システムおよび充填率算出方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
上記目的を達成するため、請求項１に係るコンクリート表面の充填率算出システムは、複数のコンクリート表面を撮影する撮影手段と、該撮影手段で撮影した複数の画像の二値化画像を生成する二値化画像生成手段と、該二値化画像生成手段で生成された二値化画像と、前記撮影手段で撮影されたコンクリート表面画像との関係性を学習する学習手段と、該学習手段で学習された関係性により、被検体としてのコンクリートの表面の画像に基づいて当該被検体のコンクリート表面の充填率を算出する充填率算出手段とを備えることを特徴とする。
【００１９】
これにより、現場の担当者等の作業負担を低減することができ、容易且つ短時間で充填率の算出が可能となり、生産性を向上することができる。
【００２０】
請求項２に係るコンクリート表面の充填率算出システムは、請求項１に記載の発明について、前記二値化画像生成手段は、前記複数の画像において、前記各コンクリートの表面に存在する気泡部分の大きさ、形状、個数に着目して二値化画像の生成を行うことを特徴とする。
【００２１】
これにより、充填率をより容易且つ正確に算出することができる。
【００２２】
請求項３に係るコンクリート表面の充填率算出システムは、請求項１または請求項２に記載の発明について、前記画像内に存在する気泡部分にマーカを付与するマーカ付与手段をさらに備えることを特徴とする。
【００２３】
これにより、現場の担当者等の作業負担を低減することができ、生産性を向上することができる。
【００２４】
請求項４に係るコンクリート表面の充填率算出システムは、請求項１から請求項３の何れか１項に記載の発明について、前記二値化画像生成手段は、前記気泡部分と該気泡部分以外の充填部分について二値化画像を生成することを特徴とする。
【００２５】
これにより、充填率をより容易且つ正確に算出することができる。
【００２６】
請求項５に係るコンクリート表面の充填率算出システムは、請求項１から請求項４の何れか１項に記載の発明について、前記学習手段および前記充填率算出手段は、前記複数の画像から成るビッグデータに基づいて、ディープラーニングによる解析によって前記各コンクリートの表面の特徴点を抽出し、前記二値化画像生成手段で生成された二値化画像と、前記撮影手段で撮影されたコンクリート表面画像との関係性を学習する学習型のＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ：人工知能）エンジンで構成されることを特徴とする。
【００２７】
これにより、現場の担当者等の作業負担を低減することができ、容易且つ短時間で充填率の算出が可能となり、生産性を向上することが可能なコンクリート表面の充填率算出システムを実現できる。
【００２８】
請求項６に係るコンクリート表面の充填率算出方法は、複数のコンクリートの表面を撮影する撮影過程と、撮影した複数の画像の二値化画像を生成する生成過程と、生成された二値化画像と、撮影されたコンクリート表面画像との関係性を学習する学習過程と、学習された関係性により、被検体としてのコンクリートの表面の画像に基づいて当該被検体のコンクリート表面の充填率を算出する充填率算出過程とを有することを特徴とする。
【００２９】
これにより、現場の担当者等の作業負担を低減することができ、容易且つ短時間で充填率の算出が可能となり、生産性を向上することができる。
【発明の効果】
【００３０】
本発明によれば、現場の担当者等の作業負担を低減でき、容易且つ短時間で充填率の算出が可能で、生産性を向上できるコンクリート表面の充填率算出システムおよび充填率算出方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】実施の形態に係るコンクリート表面の充填率算出システムの構成例を示す機能ブロック図である。
【図２】実施の形態に係るコンクリート表面の充填率算出システムを適用可能なコンクリートの打設状態を示す説明図である。
【図３】実施の形態に係るコンクリート表面の充填率算出システムを適用可能なコンクリートの流れを示す説明図である。
【図４】打設されたコンクリートの表面の撮像図である。
【図５】実施の形態に係るコンクリート表面の充填率算出システムにおける処理工程を示す説明図である。
【図６−１】実施の形態に係るコンクリート表面の充填率算出システムで実行される学習処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図６−２】実施の形態に係るコンクリート表面の充填率算出システムで実行される充填率算出処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図７】実施の形態に係るコンクリート表面の充填率算出システムにおける気泡部分の判定について、マーカなしの場合と、マーカありの場合とを比較する対比図である。
【発明を実施するための形態】
【００３２】
図１〜図７を参照して、本発明の実施の形態に係るコンクリート表面の充填率算出システムＳ１について説明する。
【００３３】
ここで、図１は、本実施の形態に係るコンクリート表面の充填率算出システムＳ１の構成例を示す機能ブロック図、図２は、コンクリート表面の充填率算出システムＳ１を適用可能なコンクリートＣ２の打設状態を示す説明図、図３は、コンクリート表面の充填率算出システムＳ１を適用可能なコンクリートＣ２の流れを示す説明図、図４は、打設されたコンクリートＣ２の表面の撮像図、図５は、コンクリート表面の充填率算出システムＳ１における処理手順を示す説明図、図６−１は、コンクリート表面の充填率算出システムＳ１で実行される学習処理の処理手順を示すフローチャート、図６−２は、コンクリート表面の充填率算出システムＳ１で実行される充填率算出処理の処理手順を示すフローチャート、図７は、実施の形態に係るコンクリート表面の充填率算出システムＳ１における気泡部分の判定について、マーカなしの場合と、マーカありの場合とを比較する対比図である。
【００３４】
なお、図２〜図４については、前出の背景技術の欄で述べた通りであるので、重複した説明は省略する。
【００３５】
（コンクリート表面の充填率算出システムの構成例）
本実施の形態に係るコンクリート表面の充填率算出システムＳ１は、図１に示すように、複数のコンクリートの表面を撮影するデジタルカメラ等で構成される撮影手段１００と、この撮影手段１００で撮影した複数の画像（例えば、数百〜数万枚程度）の二値化画像を生成する二値化画像生成手段３０１と、生成された二値化画像と、撮影手段１００で撮影されたコンクリート表面との関係性を学習手段３０２と、学習された関係性により、被検体としてのコンクリート表面の画像に基づいて当該被検体のコンクリート表面の充填率を算出する充填率算出手段３０３とを少なくとも備えている。
【００３６】
ここで、二値化画像生成手段３０１は、複数の画像において、各コンクリートの表面に存在する気泡部分の大きさ、形状、個数に着目して二値化画像の生成を行うようにしてもよい。
【００３７】
また、気泡部分にマーカ（例えば、各気泡部分を囲う矩形等）を付与するマーカ付与手段２０３をさらに備えるようにできる。
【００３８】
ここで、学習手段３０２および充填率算出手段３０３等は、複数の画像から成るビッグデータに基づいて、ディープラーニングによる解析によって各コンクリートの表面の特徴点を抽出し、生成された二値化画像と、撮影手段１００で撮影されたコンクリート表面との関係性を学習する学習型のＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ：人工知能）エンジン３００で構成される。
【００３９】
ＡＩエンジン３００の全部または一部を構成するコンピュータプログラムコードは、特定のプログラム言語（例えば、Ｐｙｔｈｏｎ（登録商標）、Ｍａｔｌａｂ（登録商標）、Ｊａｖａ（登録商標）、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）、ＡｃｔｉｏｎＳｃｒｉｐｔ（登録商標）、ＤＡＲＴ（登録商標）、Ｃ＋＋、Ｃ＃、ＰＨＰ、Ｒｕｂｙ、ＰＥＲＬ、Ｓｃａｌａ、Ｅｒｌａｎｇ、Ｃａｎｄｌｅ、および．ＮＥＴ言語からなるグループから選択された動的言語またはスクリプト言語を使用して記述することができる。
【００４０】
（コンクリート表面の充填率算出システムにおけるＡＩエンジンの学習工程の概要）
図５の説明図を参照して、上記構成のコンクリート表面の充填率算出システムＳ１で行われる処理工程（イ）〜（ニ）について説明する。
【００４１】
工程（イ）では、撮影手段１００によって、図４に示すような打設されたコンクリートＣ２の表面を撮影して、ＡＩエンジン３００に入力する。
【００４２】
なお、撮影手段１００を構成するデジタルカメラは、単眼レンズを備えるタイプ、ステレオタイプの何れであってもよい。
【００４３】
撮影条件は、画像データを均質化できるように、一定の距離で撮影する方が望ましい。
【００４４】
また、撮影手段１００が有する撮像素子と、コンクリートＣ２とが略平行となるように調整することが望ましい。
【００４５】
撮影手段１００による撮影は、同一のコンクリートＣ２の表面について、位置を変えて複数回行って画像データを収集するようにしてもよい。
【００４６】
次に、工程（ロ）では、例えば矩形状のマーカＭで、各気泡部分Ａと判断される部分を囲う。マーカＭの付与は、マーカ付与手段２０３で自動的に行ってもよいし、例えばタッチパネルを備えたディスプレイ等により人為的に指定してもよい。
【００４７】
次いで、工程（ハ）では、工程（ロ）で付与されたマーカＭに過不足や過誤が無いかチェックする。このマーカＭのチェックは、ＡＩエンジン３００で行ってもよいし、人為的にチェックしてもよい。
【００４８】
次に、工程（ニ）では、二値化画像生成手段３０１で画像を二値化し、充填率算出手段３０３に出力する。
【００４９】
このような工程（イ）〜（ニ）を種々のコンクリート表面について行うことで、学習手段３０２により、各コンクリートの充填率と画像との相関関係を学習するディープラーニングが進められる。
【００５０】
（コンクリート表面の充填率算出システムにおける学習処理）
図６−１のフローチャートを参照して、実施の形態に係るコンクリート表面の充填率算出システムＳ１で実行される学習処理について説明する。
【００５１】
ステップＳ１０では、まずコンクリートＣ２の表面を撮影手段１００で撮影して、撮影画像を取得してステップＳ１１に移行する。
【００５２】
ステップＳ１１では、図５の工程（ロ）で示すように、気泡部分Ａを矩形状等のマーカＭで囲い、入力画像を作成してステップＳ１２に移行する。なお、入力画像の例等については後述する。
【００５３】
ステップＳ１２では、二値化画像生成手段３０１で、気泡部分Ａと充填部分Ｂの二値化画像を作成して、ステップＳ１３に移行する。
【００５４】
ステップＳ１３では、入力画像と二値化画像を入力し、ＡＩエンジン３００で構成される学習手段３０２によるディープラーニング（深層学習）を行って、処理を終了する。
【００５５】
（コンクリート表面の充填率算出システムにおける充填率算出処理）
次に、図６−２のフローチャートを参照して、実施の形態に係るコンクリート表面の充填率算出システムＳ１で実行される充填率算出処理について説明する。
【００５６】
ステップＳ２０では、まずコンクリートＣ２の表面を撮影手段１００で撮影して、撮影画像を取得してステップＳ２１に移行する。
【００５７】
ステップＳ２１では、気泡部分Ａを矩形状等のマーカＭで囲い、入力画像を作成してステップＳ２２に移行する。なお、入力画像の例等については後述する。
【００５８】
ステップＳ２２では、ＡＩエンジン３００によるディープラーニングで気泡判定を行い、気泡部分Ａと充填部分Ｂの二値化画像を出力して、ステップＳ２３に移行する。
【００５９】
ステップＳ２３では、充填率算出手段３０３で、生成された二値化画像と撮影されたコンクリート表面画像との関係性に基づいて、被検体としてのコンクリートＣ２の充填率を算出して、処理を終了する。
【００６０】
（気泡部分の判定の具体例について）
図７を参照して、気泡部分の判定の具体例について説明する。
【００６１】
図７は、本実施の形態に係るコンクリート表面の充填率算出システムＳ１における気泡部分Ａの判定について、マーカなしの場合と、マーカありの場合とを比較する対比図である。
【００６２】
図７において、左側が「マーカなし」の場合、右側が「マーカあり」の場合を示す。
【００６３】
画像等の項目は、上から「入力画像」、「ＡＩ推定画像」、「正解画像との比較結果」、「正解画像との比較結果の一部拡大図」、「適合率」および「再現率」である。
【００６４】
ここで、適合率および再現率について説明する。
【００６５】
正確性（精度）と網羅性の総合的な評価の際に利用される尺度として、Ｆ−尺度（Ｆ値：Ｆ−ｍｅａｓｕｒｅ）がある。
【００６６】
Ｆ値は、適合率（ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ）と再現率（ｒｅｃａｌｌ）で表される。
【００６７】
まず、正と負の２クラスの分類問題を考えた場合に、分類器の予測結果と、真の結果に基づいて表１のように分類される。
【００６８】
【表１】
2020160748.tif 000003
【００６９】
ここでは、例えば、真に正であるデータで、かつ、予測結果も正であったようなデータ数をＴＰ（Ｔｒｕｅ  Ｐｏｓｉｔｉｖｅ）個とする。
【００７０】
なお、ＦＰ（Ｆａｌｓｅ  Ｐｏｓｉｔｉｖｅ）真に負であるデータで、かつ、予測結果も正であったようなデータ数の個を、ＦＮ（Ｆａｌｓｅ  Ｎｅｇａｔｉｖｅ）真に正であるデータで、かつ、予測結果も負であったようなデータ数の個を、ＴＮ（Ｔｒｕｅ  Ｎｅｇａｔｉｖｅ）真に負であるデータで、かつ、予測結果も負であったようなデータ数の個を夫々表す。
【００７１】
各用語の定義および式は、以下の通りである。
【００７２】
正解率（精度、ａｃｃｕｒａｃｙ）とは、正や負と予測したデータのうち、実際にそうであるものの割合である。
【００７３】
Ａｃｃｕｒａｃｙ＝（ＴＰ＋ＴＮ）／（ＴＰ＋ＦＰ＋ＴＮ＋ＦＮ）
適合率（ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ）とは、正と予測したデータのうち、実際に正であるものの割合である。
【００７４】
Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ＝ＴＰ／（ＴＰ＋ＦＰ）
再現率  （ｒｅｃａｌｌ）とは、実際に正であるもののうち、正であると予測されたものの割合である。
【００７５】
Ｒｅｃａｌｌ＝ＴＰ／（ＴＰ＋ＦＮ）
特異度  （ｓｐｅｃｉｆｉｃｉｔｙ）とは、実際に負であるもののうち、負であると予測されたものの割合である。
【００７６】
Ｓｐｅｃｉｆｉｃｉｔｙ＝ＴＮ／（ＦＰ＋ＴＮ）
このうち、本実施の形態では、表２に示す指標で評価を行った。
【００７７】
【表２】
2020160748.tif 000004
【００７８】
そして、図７の正解画像との比較（一部拡大図）の項目を参照すると、マーカありの方が、マーカなしの場合に比して、正解部分Ａ１が増え、過剰部分Ａ２および不足部分Ａ３が減っていることが分かる。
【００７９】
この結果、「マーカなし」の場合には、適合率：９１．０％、再現率：６８．８０％であったが、一方の「マーカあり」の場合には、適合率：９３．２１％、再現率：８３．６２％で、両値ともに向上させることができた。
【００８０】
このように、適合率および再現率を向上させることにより、現場の担当者等の作業負担を低減でき、容易且つ短時間で充填率の算出が可能で、生産性を向上できるコンクリート表面の充填率算出システムＳ１を実現できる。
【００８１】
以上、本発明のコンクリート表面の充填率算出システム等を図示の実施形態に基づいて説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、各部の構成は、同様の機能を有する任意の構成のものに置き換えることができる。
【符号の説明】
【００８２】
Ｓ１…コンクリート表面の充填率算出システム
Ａ…気泡部分
Ｂ…充填部分
Ｃ１…一層目のコンクリート
Ｃ２…二層目のコンクリート
２０…ベースプレート
２１…打設口
３０…専用ホッパー
１００…  撮影手段
２０３…マーカ付与手段
３００…ＡＩ（人工知能）エンジン
３０１…二値化画像生成手段
３０２…学習手段
３０３…充填率算出手段
【図１】
2020160748.tif 000005
【図２】
2020160748.tif 000006
【図３】
2020160748.tif 000007
【図４】
2020160748.tif 000008
【図５】
2020160748.tif 000009
【図６−１】
2020160748.tif 000010
【図６−２】
2020160748.tif 000011
【図７】
2020160748.tif 000012