ＵＢＥ三菱セメント株式会社

AI 技術を活用したコンクリートと使用材料の品質予測
市川翔太郎・瀬川実暉・板橋庸行・玉滝浩司・髙原幸之助

レディーミクストコンクリート工場における工程検査の効率化を目指し、ニューラルネットワークの手法やハイパースペクトルカメラを活用することで、コンクリートのフレッシュ性状 (スランプ、スランプフロー、空気量) 、骨材の表面水率および粗粒率の予測に取り組んだ。その結果、フレッシュ性状の予測では、スランプの許容差を±2.5cm、スランプフローの許容差を±7.5cm、空気量の許容差を±1.5%とした場合、各試験値の正解率は90%程度となり高い精度で予測できた。また、骨材の表面水率および粗粒率は、室内の一定な条件下では予測値と実測値の差が小さく、精度良く予測できることがわかった。
キーワード：ニューラルネットワーク、工程検査、フレッシュ性状、表面水率、粗粒率

１

緒 言

２

レディーミクストコンクリート工場の現状

レディーミクストコンクリート業界は、技術者の図 1 に都市部のあるレディーミクストコンクリー

高齢化や若手人材の不足が深刻である。そのうえ、ト工場における品質管理業務の人工調査結果を示す。

出荷量も漸減する状況が続いており、厳しい経営環調査の結果、自主的に実施する工程検査に多くの人境にある。また、良質な骨材の確保が難しくなるな員と時間を要していることがわかった。JIS Q 1011

か、コンクリートの品質安定化は、顧客への品質保附属書 A では、例えば、細骨材の粗粒率、粗骨材の証と信頼性向上の面で重要である。こうした状況下

粗粒率又は実積率は 1 回以上／週、細骨材の表面水で、より少ない人員で効率的に製造を行い、安定し率やコンクリートのフレッシュ性状は 1 回以上／午た品質のコンクリートを出荷することが事業を維持前、1 回以上／午後測定することが規定されている。

するための重要な課題となっている。

しかし、生産工場では安定した品質のコンクリート

一方で昨今、AI (AI: Artificial Intelligence) 技術を活を出荷するため、最低限の検査頻度より多くの検査用す るこ とに よ り 様 々な 業界で DX (DX: Digitalを自主的に行っているケースが多く、これが工程検Transformation) が進められており、レディーミクス査の人工割合を高める要因となっている。

トコンクリート業界においても DX 推進の機運が高帳票作成
0.75人工（8%）

まっている。例えば、工場で製造したコンクリートに関連するデータを収集し、材料・配(調)合、製造および運搬条件に関連する数値データから、ディー
プニューラルネットワークを用いて、荷卸し時のスランプを製造時に予測する手法について検討した事

試験練り
0.60人工（7%）

工程検査(フレッシュ性状試験
A工場など)
製品検査
8.8人工(実員7名)
移動・待機時間，3.67人工現場での試験など（42%）
3.78人工（43%）

例(1)や、レディーミクストコンクリート工場の試験室業務の簡素化・自動化に向けた取組みとして、AIを用いてコンクリートの配合を導出する事例(2)などがある。
そこで本報では、レディーミクストコンクリート工場における工程検査に着目し、AI 技術を活用して※ 2020年に当社が実施した調査結果による。

レディーミクストコンクリートのフレッシュ性状、ならびに、骨材の表面水率および粒度の予測可否を検討した結果について報告する。

図1

都市部のレディーミクストコンクリート
工場における品質管理業務の人工- 33 -研究所 研究報告 No.1 (2023)

３

コンクリートのフレッシュ性状予測

3.1

データの取得方法

3.3

検証結果

図 3 に各種フレッシュ性状の許容差と正解率の関

表 1 に品質予測で使用した入力データを示す。使係を示す。スランプおよびスランプフローの正解率

用材料および配合条件に関するデータは、製造記録、配合計画書、計量印字記録から取得した。練混ぜ条件に関するデータは、工場のスランプ管理システム

表1

品質予測で使用した入力データ分類から取得した。画像情報はカメラモジュールによりデータ項目
セメント種類 (N、BB、M、L、SFC) 、取得した。振動情報は、コンクリートの落下・流下に起因する積込みホッパの振動を 3 軸加速度センサ

混和剤種類 (AD、SP) 、材料密度、使用材料

表面水率の設定値により 0.5 秒おきに取得した。

呼び強度、水セメント比 (または水本実験では、 (1) 画像情報のみを使用、 (2) 画像情報と振動情報を併用、 (3) 全データ項目を使用、配合条件結合材比) 、細骨材率、単位量、混和剤添加率の 3 ケースを比較して検討を行った。

練混ぜ量、練混ぜ時間、ミキサ電力

練混ぜ
3.2

予測方法および評価方法

負荷値 (初期値、最大値、終局値) 、条件

気温

図 2 にニューラルネットワークの構成概要を示す。
画像情報を使用する場合には畳み込みニューラルネ

積込みホッパ内を流下するフレッシ

画像情報ュコンクリートの画像

ットワーク (Convolutional Neural Network；以下、CNN) を、振動情報を使用する場合には再帰型ニュ

積込みホッパ側面部の加速度データ

振動情報(時系列データ)

ーラルネットワーク (Recurrent Neural Network；以下、(x、y、z 軸)

RNN) を使用した。CNN は主に画像認識の分野で活用され、RNN は音声や文章などの時系列データの学

Picture(1,128,128)※1

Vibration(3,21)※1Others(32)

た。重みの最適化には、エポック数を 2,000、バッチ

Convolution
Max-Pooling

Recurrent
Neural Network

Concatenate

サイズを 100 とし、最適化アルゴリズムに Adam を習に使用される。損失関数には Huber 関数を使用し使用したミニバッチ勾配降下法を適用した。学習に

AffineDropout～～

際し 24,200～28,200 個の学習用の入力データセット～～と、4,850～5,150 個の評価用の入力データセットをAffine準備した。予測モデルの評価には評価用の入力デー

AffineAffineHuber Loss

タセットを使用し、全データセット数に対する所定※1の許容差の範囲内に収まったデータセット数の割合

画像情報は(色数，高さ，幅)、振動情報は(軸数，時刻データ数)のフォーマットで指定する。

図2を正解率として評価した。
100

10080

全データ8060

画像+振動60

ニューラルネットワークの構成概要

100

正解率（%）

全データ40

画像+振動60画像

画像

画像

4040

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0許容差（cm）

画像+振動

202020（a）スランプ

全データ

800.02.55.07.5許容差（cm）

10.00.0（b）スランプフロー

図 3 各種フレッシュ性状の許容差と正解率の関係- 34 -

0.5

1.0

1.5許容差（%）（c）空気量2.0ＵＢＥ三菱セメント株式会社

は、画像情報だけを使用したモデルと比べ、画像情式[1]の作成にあたっては、スペクトルデータの変報と振動情報を併用したモデルの方が高い結果とな曲点付近である 1363nm および 1413nm の 2 波長をり、全データを使用することで更に正解率は向上し選定した。なお、多項式適合法 (Savitzky-Golay 法)

た。空気量の正解率は、許容差±0.5%の場合を除き、によりスペクトルデータを二次微分し、得られた二画像情報だけを使用したモデルと比べ、画像情報と次微分値のピークが変曲点である。

振動情報を併用したモデルの方が高かった。JIS A

予測モデルの評価には、計 30 個の評価用データを5308 に規定される許容差 (スランプ：±2.5cm、スラ使用し、式［2］に示す二乗平均平方根誤差 (Root

ンプフロー：±7.5cm、空気量：±1.5%) で判定した場

Mean Squared Error；以下、RMSE) により評価を行っ

合、全データを使用したモデルの正解率は約 90%でた。RMSE は、値が小さいほど予測精度が高いことあった。

を意味するものである。

４N

細骨材の表面水率予測

1
RMSE = √ ∑(𝑦𝑖 − 𝑡𝑖 )2N

ここでは、ハイパースペクトルカメラを使用し、𝑖=1

反射光スペクトルの特性から細骨材の表面水率の予測可否を検討した。
4.1

［2］

ここに、N：評価用の入力データ総数
yi ：予測値

データの取得方法

表 2 に本実験で使用した細骨材の概要を示す。各ti ：実測値

細骨材の表面水率は、0～7%の範囲とし、0.5%刻みで調整した。細骨材と水を混合し調整した後、ポリ袋内で密閉し、20℃の室内で 1 日間静置させた細骨

表2
種類

実験で使用した細骨材の概要
産地

物性値

外観※1材を試料とした。
試料の撮影には、ラインスキャン型のハイパース

山砂

ペクトルカメラを使用した。写真 1 にハイパースペ
クトルカメラによる撮影状況を示す。容器 (内寸：200×200×15 mm) に試料を移し、ならし定規で試料

石灰石

千葉県

表乾密度：2.59g/cm3

君津市

吸水率：1.82%

福岡県

表乾密度：2.69g/cm3

北九州市

吸水率：0.75%の表面を均した後、可動ステージの上に静置した。

硬質

茨城県

表乾密度：2.60g/cm3

その後、上方からハロゲンランプを試料に照射させ

砂岩

桜川市

吸水率：1.24%

山梨県

表乾密度：2.61g/cm3大月市

吸水率：2.99%

た状態で、可動ステージを移動させ撮影を行った。
なお、試料が乾燥しないよう、ポリ袋の開封から撮影までの時間を 30 秒以内とした。
4.2安山岩※1

絶乾状態における細骨材の外観。

予測方法および評価方法

予測方法には二次関数による最小二乗法を適用した。まず、取得したスペクトル画像を 9 つの領域に分割し、各領域における全 164 波長の反射光強度の平均値を取得した。その後、式［1］により領域ごとに予測指標 I を算出し、9 つの予測指標 I のうち、7つを予測式作成用データとして、2 つを評価用データとして取得した。この操作を各表面水率に応じて実施し、計 105 個の予測式作成用データと、計 30 個の評価用データを使用した。
I ＝ (S1363nm－S1413nm) ／S1413nm[1]

ここに、I ：予測指標
S1363nm：1363nm での反射光強度の平均値
写真 1

S1413nm：1413nm での反射光強度の平均値- 35 -ハイパースペクトルカメラ撮影状況

研究所 研究報告 No.1 (2023)

4.3

実験結果

けされた骨材を計量および混合して使用した。

図 4 に骨材種類別の予測指標 I と表面水率の関係を示す。いずれの細骨材でも予測指標 I と表面水率10

安山岩
硬質砂岩
山砂 R2=0.9605 石灰石
R2=0.9848 R2=0.9901
R2=0.9961には強い相関があることが確認されたが、骨材の種8表面水率（%）

類によってその関係は異なることがわかった。
図 5 に骨材種類別の RMSE および明度 (L*値) を示す。RMSE は、石灰石、山砂、硬質砂岩、安山岩の順で小さく、細骨材の種類によって予測精度が異なった。また、表面水率が 0%の各種細骨材の明度と64RMSE を比較した場合、細骨材の明度が高いほど2RMSE が小さい結果となった。本実験でのハイパー0スペクトルカメラによる細骨材の表面水率の予測精0度には、細骨材の明度が影響することがわかった。
粗骨材の粒度予測5.1

データの取得方法

203040予測指標 I
骨材種類別の予測指標 I と表面水率の関係

図4

使用した骨材の種類は、硬質砂岩および石灰石の0.52 種類とした。2 つの骨材は単独で使用することを想定し、それぞれの粗骨材の画像データを学習に使用

100

0.480した。また、粗骨材は所定の粒度分布もしくは粗粒RMSE

L*値率になるように調整して使用した。
撮影にはデジタルカメラを使用し条件に応じてLED 照明を併用した。黒色ゴムシート上に 8kg の気乾状態の粗骨材を敷き並べて撮影する操作を 1 水準

0.3

600.2

40RMSE0.1

明度（L*値）

５1020につき 10 回行った。撮影は一定の高さから行った。

00石灰石

5.2

山砂

検討要因とその水準

硬質砂岩 安山岩

骨材種類

表 3 に粗骨材粒度の水準を示す。粗骨材が所定の粒度になるように、粒度区分ごとに事前にふるい分

骨材種類別の RMSE および明度 (L*値)

図5

表 3 粗骨材粒度の水準
質量比率 (%)

質量比率 (%)

質量比率 (%)

1.2- 2.5- 5.0- 10- 粗粒率1.2- 2.5- 5.0- 10- 粗粒率

2.5 5.0 10 20 F.M.
mm mm mm mm

2.5 5.0 10 20mm mm mm mm

F.M.

1.2- 2.5- 5.0- 10- 粗粒率
2.5 5.0 10 20 F.M.
mm mm mm mm

0015856.85258856.76

48880

6.64002080

6.802513806.71481375

6.59002575

6.75

2518756.66481870

6.54

0030

70

6.70

2523706.61482365

6.49

Series

0035

65

6.65

Series252865

6.56

Series

4

82860

6.44

1

0040

60

6.60

2

253360

6.51

34

833

55

6.39

0045

55

6.55

2538

55

6.46

4

838

50

6.34

0050

50

6.50

254350

6.41

4

84345

6.29

0055

45

6.45

2

548

45

6.36

4

848

40

6.24

0060

40

6.40

2553

40

6.31

4853

35

6.19- 36 -

ＵＢＥ三菱セメント株式会社

表 4 に検討要因とその水準を示す。基準となる条表4

件は、粗骨材粒度が Series1 (過小粒含まず) 、粗粒率

検討要因と水準

検討要因

水準の予測方法が 5.3 で後述する直接予測、粗骨材の種

粗骨材粒度

Series1※1、Series1～3

類が硬質砂岩、撮影環境が室内灯、画像サイズ比が粗粒率の予測方法

直接予測※1、間接予測

0.25 とした。特に指定がない場合は、基準となる条粗骨材の種類

硬質砂岩※1、石灰石

件で実験を行ったものとする。

撮影環境

室内灯※1、室内灯+LED 照明

5.3

画像サイズ比※2

予測方法および評価方法

機械学習には CNN を使用した。損失関数にはHuber 関数を使用した。重みの最適化には、エポック数を 5,000、バッチサイズを 10 とし、最適化アルゴ

1.0、0.75、0.50、0.25※1、0.125※1

太字は基準となる条件。

※21024×756 pixel の画像を 1.0 とした時の画像サイズ比。

リズムに Adam を使用したミニバッチ勾配降下法を適用した。
入力データには所定のサイズに調整した RGB 画7.00

像を使用した。学習方法は、粒度区分 (粒径 2.5 mm

予測値（粗粒率）

以下、2.5～5.0 mm、5.0～10 mm、10～20 mm) ごとの質量比率および粗粒率を予測値として同時に出力する、マルチタスク学習とした。粗粒率の予測方法
は、直接的に粗粒率を出力する方法 (以下、直接予測) と、出力された粒度区分ごとの質量比率を用いて間接的に粗粒率を算出する方法 (以下、間接予測)の 2 種類とした。

6.806.60
Series1
6.40
6.20

Series1～3

学習用の入力データには 80 枚/series の画像を使用6.00した。事前に画像の上下左右を反転させてデータ数6.00を拡張した。予測モデルの評価には、評価用の入力

6.40

6.60

6.807.00

実測値（粗粒率）

データとして 20 枚/series の画像を使用し、4.2 で前述した式［2］に示す RMSE により評価を行った。
5.46.20

図6

実験結果

粗骨材粒度別の実測値と予測値の関係

0.30
硬質砂岩

図 6 に粗骨材粒度別の実測値と予測値の関係を示

石灰石

す 。 粒 径 が 5mm 以 下 の 過 小 粒 を 含 ま な い 条 件

0.20
RMSE(Series1) 、過小粒を含む条件 (Series1～3) のいずれにおいても、粗粒率の予測値の全てが目標とする許容差±0.10 の範囲内に収まることを確認した。したが0.10って、過小粒の有無によらず粗骨材の粗粒率を精度良く予測できることがわかった。

0.00

図 7 にそれぞれの予測方法での予測精度 (RMSE)

直接予測を粗骨材の種類別に示す。直接予測と間接予測の予間接予測

予測方法

測精度に明確な差異は認められず、いずれの方法でも精度良く予測できた。また、粗骨材の種類に関し

図7

予測方法別，粗骨材の種類別の予測精度て、硬質砂岩と石灰石を比較しても明確な差異は見られず、骨材の種類によらず精度良く予測できた。

のみを使用した場合に比べて、予測精度がやや高か

図 8 に予測精度に影響を及ぼす画像サイズ比の影った。LED 照明を使用することで骨材縁の影が際立響を撮影環境ごとに示す。撮影環境による予測精度

ち、畳み込み層において骨材の特徴を検出し易くなの違いについて、LED 照明を併用した場合は室内灯ったことが一因と推察する。また、画像サイズ比が- 37 -

研究所 研究報告 No.1 (2023)

予測精度に及ぼす影響は、画像サイズ比が変化しても RMSE はほぼ一定の値を示していることから，LED 照明の有無にかかわらず小さいことがわかる。
また、元の画像サイズの 0.125 倍まで画像サイズを小さくしても精度良く予測できることを確認した。

0.30
室内灯
室内灯＋LED照明

RMSE

0.200.100.000.00

0.25

0.50

0.75

６1.00

骨材の粒度予測アプリケーション画面

結言

AI 技術を活用して、コンクリートのフレッシュ性画像サイズ比
図8

図9状や骨材の表面水率および粗粒率の予測可否を検討撮影環境別の画像サイズ比と予測精度した。その結果、以下のことがわかった。
(1) コンクリートのフレッシュ性状予測について

5.5

本技術のアプリケーション化

は、積込みホッパ内を流下するコンクリートの確立した粗骨材の粒度予測技術は現場で簡易的に画像データやコンクリートの落下・流下に起因利用できるようアプリケーション化を行った。図 9する積込みホッパの振動データに加え、コンクに骨材の粒度予測アプリケーション画面を示す。骨

リートの材料・配合や練混ぜに関するデータを材のふるい分け試験には、骨材の縮分、高温での乾使用することで、JIS A 5308 に規定される許容燥、ふるい分け、粗粒率の計算等の多くの作業があ差で判定した場合のスランプ、スランプフロー、り、結果が判明するまでに半日から 1 日を要する。

空気量の正解率は約 90%であった。

しかし、本技術を応用することで、スマートフォン(2) 細骨材の表面水率予測については、ハイパースやタブレットなどの端末で撮影した骨材の画像を事ペクトルカメラを用いて 4 種類の細骨材の表面前に機械学習を行った予測モデルに入力し、数秒で水率を予測した結果、石灰石、山砂、硬質砂岩、骨材の粒度を予測することができる。粒度の予測が安山岩の順で RMSE が小さくなり、細骨材の明容易かつ短時間に行えるため、骨材の受入れ時や、度 (L*値) が高いほど予測精度は高くなった。

コンクリート製造時に骨材の品質変動の有無を確認(3) 粗骨材の粒度予測については、過小粒の有無やすることが可能となる。また、本技術をベルトコン粗骨材の種類、撮影環境、画像サイズ比によらベア上で連続的に骨材の粒度を予測することに応用ず、粗骨材の粒度を精度良く予測可能であった。

することができると考える。骨材粒度の予測結果をコンクリート製造時の配合修正に適用することがで

参考文献

き、コンクリートの品質安定化を図ることできる。

(1)

工藤正智、小池耕太郎、星健太、早野博幸：「AI

これまでの検討では、比較的粒径の大きい粗骨材を用いたフレッシュコンクリートのスランプを対象に、室内の静的な状態で実験を進めてきたが、予測技術」、太平洋セメント研究報告、No.182、

今後は、より粒径の小さい細骨材を対象にした場合

pp.38-46 (2022)

やベルトコンベア上での動的な状態など、より工場(2)

中西縁、本田和也、小田部裕一：「AI を用いたの実態に即した条件での予測の可否判断とその精度コンクリート配合導出技術の開発」、コンクリを検討する予定である。

ートテクノ、Vol.41、No.10、pp.50-53 (2022)- 38 -

ＵＢＥ三菱セメント株式会社

市川翔太郎・いちかわ

しょうたろう研究所 コンクリート研究室
生コン・特殊コングループ
瀬川実暉・せがわ研究員

みき

研究所 コンクリート研究室
生コン・特殊コングループ
板橋庸行・いたばし

研究員

のぶゆき

研究所 コンクリート研究室
生コン・特殊コングループ
玉滝浩司・たまたき

研究員

こうじ

研究所 コンクリート研究室
生コン・特殊コングループ
髙原幸之助・たかはら

グループリーダー

こうのすけ

研究所 コンクリート研究室

室長- 39 -