(57)【要約】【課題】脱型後のコンクリートの外観に基づいて、施工不良を検出及び識別できるようになる。【解決手段】施工品質評価プログラムは、型枠工法で形成された脱型後のコンクリート構造物を撮像し、画像データを生成する撮像ステップと、脱型後のコンクリート構造物の画像と、当該コンクリート構造物の施工品質に関する評価を示す情報とを関連付けて予め機械学習させた基準情報と、撮像ステップにおいて生成した画像データとを用いて、撮像されたコンクリート構造物の施工品質を評価し、施工品質に関する情報を出力する評価ステップとをコンピュータに実行させる。【選択図】図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
型枠工法で形成された脱型後のコンクリート構造物を撮像し、画像データを生成する撮像ステップと、
脱型後のコンクリート構造物の画像と、当該コンクリート構造物の施工品質に関する評価を示す情報とを関連付けて予め機械学習させた基準情報と、前記撮像ステップにおいて生成した画像データとを用いて、撮像された前記コンクリート構造物の施工品質を評価し、施工品質に関する情報を出力する評価ステップと、
をコンピュータに実行させる施工品質評価プログラム。
【請求項２】
前記施工品質に関する情報は、複数種類の施工不良を識別した結果を含む
請求項１に記載の施工品質評価プログラム。
【請求項３】
前記施工不良は、沈下ひび割れ、温度ひび割れ、気泡・あばた、豆板、流れ縞・施工縞、コールドジョイント、色むら、型枠目地違い・段差、又は表面剥離を含む請求項２に記載の施工品質評価プログラム。
【請求項４】
前記撮像ステップにおいて、前記コンクリート構造物の全体を撮像し、
前記評価ステップにおいて、前記撮像ステップにおいて生成した画像を格子状の領域に分割し、各領域について施工品質を評価する
請求項１から３のいずれか一項に記載の施工品質評価プログラム。
【請求項５】
前記基準情報は、予めコンクリート構造物の種類ごとに生成され、
前記評価ステップにおいて、前記撮像ステップにおいて撮像されたコンクリート構造物の種類に応じて異なる基準情報が用いられる、
請求項１から４のいずれか一項に記載の施工品質評価プログラム。
【請求項６】
型枠工法で形成された脱型後のコンクリート構造物を撮像し、画像データを生成する撮像ステップと、
脱型後のコンクリート構造物の画像と、当該コンクリート構造物の施工品質に関する評価を示す情報とを関連付けて予め機械学習させた基準情報と、前記撮像ステップにおいて生成した画像データとを用いて、撮像された前記コンクリート構造物の施工品質を評価し、施工品質に関する情報を出力する評価ステップと、
をコンピュータが実行する施工品質評価方法。
【請求項７】
型枠工法で形成された脱型後のコンクリート構造物を撮像し、画像データを生成する撮像部と、
脱型後のコンクリート構造物の画像と、当該コンクリート構造物の施工品質に関する評価を示す情報とを関連付けて予め機械学習させた基準情報と、前記撮像部が生成した画像データとを用いて、撮像された前記コンクリート構造物の施工品質を評価し、施工品質に関する情報を出力する評価部と、
を備える施工品質評価装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本技術は、施工品質評価プログラム、施工品質評価方法及び施工品質評価装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
コンクリートの脱型表面には、気泡やあばた、豆板（ジャンカ）、流れ縞、コールドジョイント、沈下ひび割れ、ブリーディングによる砂筋などが発生する。従来、コンクリート技術者が脱型後のコンクリートを目視で確認し、品質を判断すると共に、品質向上のための対策を行っていた。
【０００３】
なお、コンクリート構造物の写真データの輝度の変動係数が小さい場合に、コンクリート表面の外観ムラが少ないため品質が良好であると判断する技術が提案されている（特許文献１）。
【０００４】
また、ニューラルネットワークを使用して画像の特徴量を学習し、検査対象物の画像を認識するという技術も提案されている（特許文献２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１３−１２７４１５号公報
【特許文献２】特開平５−２８２４５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来、外観からコンクリートの施工品質を判断するためには、技術者の知識と経験が必要とされていた。すなわち、判断の精度は技術者の知識と経験に左右され、統一された基準の下で定量化することは困難であった。
【０００７】
本発明は、脱型後のコンクリートの外観及びコンクリート技術者の暗黙知に基づいて、客観的に施工品質を評価できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明に係る施工品質評価プログラムは、型枠工法で形成された脱型後のコンクリート構造物を撮像し、画像データを生成する撮像ステップと、脱型後のコンクリート構造物の画像と、当該コンクリート構造物の施工品質に関する評価を示す情報とを関連付けて予め機械学習させた基準情報と、撮像ステップにおいて生成した画像データとを用いて、撮像されたコンクリート構造物の施工品質を評価し、施工品質に関する情報を出力する評価ステップとをコンピュータに実行させる。
【０００９】
このようにすれば、脱型後のコンクリート構造物の画像に基づいて客観的に施工品質を評価できるようになる。また、機械学習による基準情報に基づいて判断ができるため、経験の十分なコンクリート技術者による評価をあらかじめ学習させておけば、本発明に係る施工品質評価プログラムのユーザに知識や経験がなくても、コンクリート技術者の暗黙知に基づいて評価を行うことができると共に技術者による判断のばらつきが低減される。なお、コンクリート技術者の「暗黙知」とは、経験を積んだコンクリート技術者が身につけた言語化の難しい評価基準をいうものとする。このような評価基準は、例えばニューラルネットワークを用いたディープラーニング等による機械学習を行うことで、評価に用いる
関数（モデル）として得ることができる。そして、評価に用いる関数に評価対象のコンクリート構造物の画像を入力することで、施工品質に関する評価結果や施工品質を示す点数が得られる。また、脱型後、すなわち仕上げ前のコンクリート構造物の画像を用いるため、表面の状態から施工品質を評価することができると共に、施工過程の客観的な記録を残すことができる。
【００１０】
また、施工品質に関する情報は、複数種類の施工不良を識別した結果を含むようにしてもよい。このようにすれば、知識や経験の浅いユーザであっても客観的に理解できるようになる。
【００１１】
また、施工不良は、沈下ひび割れ、温度ひび割れ、気泡・あばた、豆板、流れ縞・施工縞、コールドジョイント、色むら、型枠目地違い・段差、型枠目地からのノロ漏れ、又は表面剥離を含むようにしてもよい。具体的には、このような施工不良の外観上の特徴を学習させ、識別するようにしてもよい。
【００１２】
また、撮像ステップにおいて、コンクリート構造物の全体を撮像し、評価ステップにおいて、撮像ステップにおいて生成した画像を格子状の領域に分割し、各領域について施工品質を評価するようにしてもよい。このようにすれば、コンクリート構造物の撮影箇所の選択による恣意性を排除することができるとともに、コンクリート構造物全体における施工不良の偏りを検知し得る。
【００１３】
なお、課題を解決するための手段に記載の内容は、本発明の課題や技術的思想を逸脱しない範囲で可能な限り組み合わせることができる。また、課題を解決するための手段の内容は、コンピュータ等の装置若しくは複数の装置を含むシステム、コンピュータが実行する方法、又はコンピュータに実行させるプログラムとして提供することができる。なお、プログラムを保持する記録媒体を提供するようにしてもよい。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、脱型後のコンクリートの外観及びコンクリート技術者の暗黙知に基づいて、客観的に施工品質を評価できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】施工品質評価の概要を説明するための図である。
【図２】施工品質評価の概要を説明するための図である。
【図３】評価項目及び機械学習における教師値を説明するための図である。
【図４】評価装置の一例を示す機能ブロック図である。
【図５】コンピュータの一例を示す装置構成図である。
【図６】施工品質評価処理の一例を示す処理フロー図である。
【図７】画像データを格子状に分割する例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。なお、以下の実施形態は例示であり、本発明は下記の構成には限定されない。
【００１７】
＜施工品質評価の概要＞
図１及び図２は、本実施形態に係る施工品質評価（「評価処理」とも呼ぶ）の概要を説明するための図である。本実施形態に係るコンクリート構造物の評価処理は、型枠工法において脱型後に実施される。なお、コンクリート構造物は、建物、橋梁、ダム、トンネル、道路等の側壁、海岸等の擁壁等、型枠工法で形成する様々なコンクリート構造物である。なお、本実施形態に係るコンクリート構造物を、「評価対象」とも呼ぶ。図１に示すよ
うに、破線で示したユーザが撮像装置を備える評価装置１を操作し、評価対象２を撮像する。また、図２は、ユーザの視点から評価装置１を介して評価対象２を見た模式的な斜視図である。評価装置１は、様々な施工不良が表れたコンクリート構造物の写真データと、コンクリート技術者が施工不良の種別を評価したデータとを用いて所定の機械学習手法により生成したモデル（「関数」、「基準情報」とも呼ぶ）を予め保持している。なお、事前に行われる機械学習を、「学習処理」とも呼ぶ。そして、評価装置１は、評価対象２を撮像した写真データに表れている施工不良を、前記関数を用いて検出し、その種別を表示する。
【００１８】
なお、施工品質評価を行うシステムの構成は、インターネット等のネットワークを介して撮像装置と評価装置とを接続し、撮像装置が生成した画像データを評価装置に送信すると共に、評価装置が評価結果を撮像装置等任意の装置に返すようにしてもよい。また、メモリカード等の記憶媒体を介して撮像装置が生成した画像データを評価装置に取り込むようにしてもよい。
【００１９】
上述の関数は、脱型後のコンクリート構造物の画像データとコンクリート技術者による評価値との組み合わせを複数用いて、例えばニューラルネットワークによる教師付き学習を行うことで生成する。ニューラルネットワークによる機械学習は、入力層と出力層との間に１以上の中間層を有し、各層に任意の数のノードを有するモデルを用いて、出力値と教師値との差が小さくなるようにノード間の関数のパラメータを調整することにより生成される。機械学習には、例えば、いわゆるディープラーニングのような既存の技術を利用することができる。
【００２０】
また、本実施形態に係る機械学習において入力される画像データは、コンクリート構造物の全体を撮像したものとする。すなわち、施工不良の有無を判定する場所の選択により恣意性が入る余地があるため、例えば、コンクリート構造物の全体をできるだけ高い解像度で撮像することが好ましい。なお、撮像したコンクリート構造物を例えば格子状の領域に分割し、各領域について施工不良が生じているか判定するようにしてもよい。また、学習処理に用いた画像と、評価処理に用いる画像との縮尺が近い方が判定の精度が向上するため、例えば予め大きさのわかっている基準物をコンクリート構造物と共に撮像し、評価処理において縮尺を補正するようにしてもよい。
【００２１】
評価の項目としては、「沈下ひび割れ」、「温度ひび割れ」、「気泡・あばた」、「豆板」、「流れ縞・施工縞」、「コールドジョイント」、「色むら」、「型枠目地違い・段差」、「表面剥離」等が挙げられる。図３は、機械学習の教師値となるデータの一例を示す図である。施工不良の生じたコンクリート構造物の画像データの各々について、熟練した技術者が予め図３に示すような項目を、例えば５段階等の点数によって評価する。
【００２２】
「沈下ひび割れ」は、凝固前のコンクリートが沈下することにより鉄筋に沿って発生するひび割れである。「温度ひび割れ」は、コンクリートが例えば外部拘束された状態で熱収縮することにより発生する引張応力によって発生するひび割れである。「気泡・あばた」は、コンクリート表面に空気やブリーディング水が残ったまま硬化したものである。「豆板」は、粗骨材が集まってコンクリート内に空隙が生じたものをいう。「流れ縞・施工縞」は、生コンクリートが例えば水平方向に移動することにより発生する跡や、ブリーディングによる砂筋である。「コールドジョイント」は、適切な間隔以上に時間を空けてコンクリートを打ち重ねることで発生する一体化しない状態をいう。「色むら」は、材料やその配合、堰板の材質や状態、養生の状態等によってコンクリート表面に生じる色の不均一な状態をいう。「型枠目地違い・段差」は、型枠の継ぎ目に生じた段差である。「型枠目地からのノロ漏れ」は型枠目地に隙間が生じることにより隙間からコンクリート中の水分やセメントペースト分、またはモルタル分が型枠外に流出することによって生じる色む
らや表面の空隙である。「表面剥離」は、コンクリートの表面が内部と一体性を失い剥がれ落ちる現象をいう。なお、これらの項目のすべてを検出できるようにしなくてもよいし、他の項目を含むようにしてもよい。
【００２３】
学習処理においては、上記のような施工不良の各々について、施工不良が発生したコンクリート構造物の写真データと、コンクリート技術者が評価した施工不良の程度を示す点数とを用いて機械学習させ、コンクリート構造物の画像に施工不良が表れているか否かを示す尤度を算出するための関数を生成する。そして、コンクリート構造物の評価処理においては、評価対象のコンクリート構造物を撮像した画像データを入力として、各施工不良について生成した関数を用いて尤度を算出し、尤度が所定の閾値よりも大きい場合、該当する施工不良が発生していると判断（検知）する。
【００２４】
＜機能構成＞
図４は、本実施形態に係る評価装置１の一例を示す機能ブロック図である。評価装置１は、撮像部１１と、画像記憶部１２と、画像読出部１３と、画像解析部（「評価部」とも呼ぶ）１４と、関数記憶部１５と、結果出力部１６とを有する。
【００２５】
撮像部１１は、デジタルスチルカメラやデジタルビデオカメラ等として機能し、生成した画像データを画像記憶部１２に記憶させる。画像記憶部１２は、データを一時的に保持する主記憶装置又はデータを永続的に記憶する補助記憶装置によって形成され、コンクリート構造物２を撮像した画像データを記憶する。なお、他のユーザ端末である撮像装置から画像記憶部１２へ、フラッシュメモリや光ディスク等、可搬性の記憶媒体を介して画像データの取り込みを行うようにしてもよいし、ネットワークを介して画像データの取り込みを行うようにしてもよい。
【００２６】
画像読出部１３は、画像記憶部１２から、処理対象の画像データを読み出す。画像解析部１４は、関数記憶部１５に予め記憶されている所定の関数を用いて画像読出部１３が読み出した画像データを解析し、撮像されたコンクリート構造物の施工品質を評価する。関数記憶部１５には、予め、施工品質の評価と対応付けて脱型後のコンクリート構造物の画像を複数入力して各施工不良の外観上の特徴を機械学習させた関数が記憶されているものとする。なお、特徴を機械学習させた関数は、上述の通り既存の技術を用いて生成することができ、本実施形態ではその生成手法は問わない。
【００２７】
また、結果出力部１６は、評価装置１の出力として、コンクリート構造物の施工品質の評価を出力する。出力先は、評価装置１に接続されたディスプレイ上であってもよいし、図示していないネットワークを介して接続された他のコンピュータであってもよい。ここでは、「沈下ひび割れ」、「温度ひび割れ」、「気泡・あばた」、「豆板」、「流れ縞・施工縞」、「コールドジョイント」、「色むら」、「型枠目地違い・段差」、「表面剥離」等の評価値が出力される。
【００２８】
以上のように、評価装置１によれば、画像解析において暗黙知を反映した関数を用いることで、コンクリートに精通していないユーザにも客観的に理解できる評価結果を出力することができる。また、複数の施工不良についてそれぞれ発生の有無を判定することができる。
【００２９】
＜装置構成＞
図５は、コンピュータの一例を示す装置構成図である。評価装置１は、例えば図５に示すようなコンピュータである。図５に示すコンピュータ１０００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１００１、主記憶装置１００２、補助記憶装置（外部記憶装置）１００
３、通信ＩＦ（Interface）１００４、入出力ＩＦ（Interface）１００５、ドライブ装置
１００６、通信バス１００７を備えている。ＣＰＵ１００１は、プログラムを実行することにより本実施の形態に係る処理等を行う。主記憶装置１００２は、ＣＰＵ１００１が読み出したプログラムやデータをキャッシュしたり、ＣＰＵの作業領域を展開したりする。主記憶装置は、具体的には、ＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）等である。補助記憶装置１００３は、ＣＰＵ１００１により実行されるプログラムや、本実施の形態で用いる設定情報などを記憶する。補助記憶装置１００３は、具体的には、ＨＤＤ（Hard-disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）、ｅＭＭＣ（embedded Multi-Media Card）、フラッシュメモリ等である。主記憶装置１００２や補助記憶装置１０
０３は、評価装置１の画像記憶部１２、構造物ＤＢ１０４、劣化要因ＤＢ１０６及び特徴ＤＢ１０８として働く。通信ＩＦ１００４は、他のコンピュータとの間でデータを送受信する。通信ＩＦ１００４は、具体的には、有線又は無線のネットワークカード等である。上述の通り評価装置１は、ネットワークを介して撮像装置から画像データを受信する構成にしてもよい。入出力ＩＦ１００５は、入出力装置と接続され、ユーザから入力を受け付けたり、ユーザへ情報を出力したりする。入出力装置は、具体的には、キーボード、マウス、ディスプレイ、タッチパネル等である。ドライブ装置１００６は、磁気ディスク、光磁気ディスク、光ディスク等の記憶媒体に記録されたデータを読み出したり、記憶媒体にデータを書き込んだりする。そして、以上のような構成要素が、通信バス１００７で接続されている。なお、これらの構成要素はそれぞれ複数設けられていてもよいし、一部の構成要素（例えば、通信ＩＦ１００４やドライブ装置１００６）を設けないようにしてもよい。また、入出力装置がコンピュータと一体に構成されていてもよい。また、ドライブ装置１００６で読み取り可能な可搬性の記憶媒体や、フラッシュメモリのような可搬性の補助記憶装置１００３、通信ＩＦ１００４などを介して、本実施の形態で実行されるプログラムが提供されるようにしてもよい。そして、ＣＰＵ１００１がプログラムを実行することにより、上記のようなコンピュータを例えば図４に示した評価装置１として働かせる。具体的には、評価装置１は、スマートフォン、スレートＰＣ、ラップトップ型ＰＣ等によって構成することができる。
【００３０】
＜施工品質評価処理＞
図６は、施工品質評価処理の一例を示す処理フロー図である。なお、関数記憶部１５には、施工不良の種別及び程度と対応付けてコンクリート構造物の画像を複数入力して各々の外観上の特徴を機械学習させた関数が予め記憶されているものとする。
【００３１】
まず、評価装置１の撮像部１１は、例えばユーザの操作を受け、評価対象となる脱型後のコンクリート構造物を撮像する（図８：Ｓ１）。本ステップでは、例えば図１及び図２に示したように、評価対象２の全体像を撮像する。
【００３２】
次に、評価装置１の画像読出部１３は、画像記憶部１２から画像データを読み出す（Ｓ２）。本ステップでは、補助記憶装置に記憶された画像データを読み出すようにしてもよいし、主記憶装置に記憶された画像データをリアルタイムに解析し、評価対象２を検出した場合に当該画像を以降の処理で利用するようにしてもよい。
【００３３】
その後、評価装置１の画像解析部１４は、読み出した画像データを解析し、コンクリート構造物の施工品質を評価する（Ｓ３）。本ステップでは、予め評価項目ごとに生成された関数を関数記憶部１５から読み出し、Ｓ２で読み出した画像データを用いて「沈下ひび割れ」、「温度ひび割れ」、「気泡・あばた」、「豆板」、「流れ縞・施工縞」、「コールドジョイント」、「色むら」、「型枠目地違い・段差」、「表面剥離」等の有無を示す尤度を順にそれぞれ求める。これらの評価値は、本実施形態に係るコンクリート構造物の施工品質に関する情報の一例であり、Ｓ２で読み出した画像データを所定の関数に入力することで算出される。また、算出された尤度が所定の閾値を超える場合、撮像されたコンクリート構造物に該当する施工不良が生じていると判断する。
【００３４】
その後、評価装置１の出力部１６は、コンクリート構造物の施工品質に関する情報を出力する（Ｓ４）。具体的には、出力部１６は、Ｓ３で求められた「沈下ひび割れ」、「温度ひび割れ」、「気泡・あばた」、「豆板」、「流れ縞・施工縞」、「コールドジョイント」、「色むら」、「型枠目地違い・段差」、「表面剥離」等のうち、検知された施工不良を表示する。また、本ステップでは、施工不良の有無に代えて又は施工不良の有無と併せて、尤度又はこれに応じた点数を出力するようにしてもよい。
【００３５】
また、画像解析部１４は、技術者が判断したコンクリート構造物の施工品質に関する評価値の入力を受けてさらに機械学習を行い、関数記憶部１５に記憶されている関数を更新するようにしてもよい（Ｓ５）。本実施形態に係る施工品質評価の精度は、多くの画像データを学習させることにより向上させることができる。一方、機械学習における教師値が不適切であると、施工品質評価の精度は下がってしまう。したがって、本ステップの施工品質をフィードバックする処理は、必ずしも実施する必要はない。
【００３６】
以上のように、知識や経験のあるコンクリート技術者による評価をあらかじめ学習させておけば、脱型後のコンクリート構造物の画像に基づいて、複数の施工不良のうち撮像されたコンクリート構造物に生じた施工不良を検出できる。すなわち、複数種類の施工不良を識別した結果を出力することにより施工品質を評価できるようになる。また、施工不良の有無が出力されるため、知識や経験の浅いユーザであっても客観的に理解できる。そして、統一された基準にもとづく機械的な判断ができるため、コンクリート技術者の暗黙知に基づいて評価を行うことができると共に技術者による判断のばらつきが低減される。なお、コンクリート技術者の「暗黙知」とは、経験を積んだコンクリート技術者が身につけた言語化の難しい評価基準である。このような評価基準は、例えばニューラルネットワークを用いたディープラーニング等による機械学習を行うことで、評価に用いる関数（モデル）として得ることができる。そして、評価に用いる関数に評価対象のコンクリート構造物の画像を入力することで、施工品質に関する評価結果や施工品質を示す点数が得られる。また、脱型後、すなわち仕上げ前のコンクリート構造物の画像を用いるため、表面の状態から施工品質を評価することができると共に、施工過程の客観的な記録を残すことができる。
【００３７】
＜変形例＞
図６のＳ３においては、例えば画像データ中の色相等に基づいて画像データからコンクリート構造物が撮像されている部分を抽出し、抽出された箇所について施工品質の評価を行うようにしてもよい。また、図６のＳ３において、撮像されたコンクリート構造物を格子状の領域に分割し、各領域について施工不良の有無を検知するようにしてもよい。図７は、画像データを格子状の領域に分割する例を示す図である。図７の例では、画像データ全体を分割した例を示しているが、コンクリート構造物２ａが撮像されている領域を抽出し、抽出された箇所についてさらに分割するようにしてもよい。このようにすれば、コンクリート構造物全体に対する施工不良のある部分のおおよその割合や、偏りもわかる。
【００３８】
また、学習処理において所定の縮尺で撮像された画像データを用いて上述の関数を生成すると共に、図６のＳ１において、大きさの決められた基準物を併せて撮像するようにしてもよい。この場合、Ｓ３において、画像データの縮尺が学習処理と一致するように評価対象の画像を拡大または縮小して施工不良の有無を検知するようにする。このようにすれば、施工品質評価の精度が向上する。
【００３９】
また、コンクリート表面に表れる模様等であって、施工不良ではないものの画像を用いてその外観上の特徴を学習させ、施工不良であるか否かの判断に用いるようにしてもよい。例えば、学習処理において、正常な型枠目地、誘発目地、ジョイント、Ｐコン跡などの
各画像を用いて、ニューラルネットワークによる機械学習を行い、型枠目地、誘発目地、ジョイント、Ｐコン跡などを識別するための関数を生成しておく。そして、評価処理において、画像から型枠目地、誘発目地、ジョイント、Ｐコン跡などが識別された場合、施工不良ではないものと判断する。このようにすれば、施工不良であるか否かの判断の精度が向上する。なお、評価装置１は、識別された型枠目地や誘発目地、ジョイント、Ｐコン跡などを示す情報を、施工品質に関する情報として出力するようにしてもよい。
【００４０】
また、評価装置１は、施工不良の程度を出力するようにしてもよい。例えば、学習処理において、軽微、中程度、重大などのような複数段階に施工不良の程度が分類された画像データを用いて、それぞれ機械学習させる。一方、評価処理では、施工不良の有無だけでなく、関数によって算出された尤度の大きさに基づいて、複数段階のうちいずれの程度に相当するか判断する。
【００４１】
また、学習処理において、施工不良の程度が大きいほど値が高くなるような教師値を用いて機械学習を行い、評価処理では関数によって算出された尤度を施工不良の程度を示す点数として出力するようにしてもよい。
【００４２】
また、評価対象のコンクリート構造物の種類ごとに、異なる関数を用いるようにしてもよい。例えば学習処理において、「沈下ひび割れ」、「温度ひび割れ」、「気泡・あばた」、「豆板」、「流れ縞・施工縞」、「コールドジョイント」、「色むら」、「型枠目地違い・段差」、「表面剥離」といった施工不良の外観上の特徴を、建築物や、土木構造物といった構造物の種類ごとに機械学習させ、構造物の種類ごと且つ施工不良の種類ごとに異なる関数を生成する。そして、評価処理においては、評価対象の構造物に対応する関数を用いて、各施工不良が発生しているか否か判断する。構造物の種類ごとに関数を生成することで、施工性評価の制度が向上する。なお、機械学習により生成する関数は、建築物の壁面や、橋脚のフーチング、ダムの側壁、トンネルの覆工コンクリート、道路等の側壁、海岸等の擁壁等、構造物の種類及び部位ごと、且つ上述した施工不良の種類ごとに生成するようにしてもよい。
【００４３】
また、上述した各変形例は、本発明の課題や技術的思想を逸脱しない範囲で可能な限り組み合わせて実施するようにしてもよい。
【００４４】
＜その他＞
本発明は、上述した処理を実行するコンピュータプログラムや、当該プログラムを記録した、コンピュータ読み取り可能な記録媒体を含む。当該プログラムが記録された記録媒体は、プログラムをコンピュータに実行させることにより、上述の処理が可能となる。
【００４５】
ここで、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、データやプログラム等の情報を電気的、磁気的、光学的、機械的、または化学的作用によって蓄積し、コンピュータから読み取ることができる記録媒体をいう。このような記録媒体のうちコンピュータから取り外し可能なものとしては、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、光ディスク、磁気テープ、メモリカード等がある。また、コンピュータに固定された記録媒体としては、ハードディスクドライブやＲＯＭ等がある。
【符号の説明】
【００４６】
１  評価装置
１１  撮像部
１２  画像記憶部
１３  画像読出部
１４  画像解析部
１５  関数記憶部
１６  出力部
２  コンクリート構造物（評価対象）
【図１】
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【図２】
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【図３】
2016142601.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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