熊谷組技術研究報告第75号／ 2016.12

ステレオカメラを利用した骨材粒径判別システムの開発
佐藤 英明 ＊

北川 博一 ＊＊

戸田 修実 ＊＊＊

ダムコンクリートは，一般のコンクリートに比べて粒径の大きい骨材が使用されるため，コンクリート製造設備における骨材貯蔵ビンは粒径別に複数設置されている．一方，搬送されてきた各粒径の骨材は，所定の貯蔵ビンへの誤投入が生じないよう慎重な運転管理が求められている．今回，運搬された骨材の粒径を直接計測し瞬時に判別できる「骨材粒径判別システム」を新たに開発した．本報では，開発したシステムの概要と，実際のダムの施工現場に試用した結果について報告する．
キーワード：ダムコンクリート，骨材，粒径判別，画像処理，誤投入防止，ステレオカメラ

１．はじめに本報では，開発したシステムの概要を示すと共に，実コンクリートは，セメント，水，骨材，および混和材

際のコンクリートダムの施工現場に導入した結果について報告する 1)．

料から成っているが，このうち一般には骨材がコンクリート中に占める割合が最も多い．骨材は，細骨材と粗骨２．既往の骨材誤投入防止方法

材に区分されるが，一般のコンクリートに比べてダムコ
ンクリートは粗骨材の最大寸法が大きいのが特徴である．

コンクリート骨材の運搬は，基本的には運搬された骨そのため，ダムにおけるコンクリート製造設備では，粗材の納品書（Fig.1 を参照）で管理されており．コンクリ

骨材の貯蔵ビンは骨材の粒径区分などに応じて複数本必

ート製造設備の操作員はその納品書を確認して投入口か要となる．

らの搬送コンベヤの運転や骨材貯蔵ビンへのシャトルコ

一般に，骨材は骨材設備で製造されるが，その後コンンベヤの操作を行っている．

クリート製造設備へ運搬されて骨材粒径区分に応じた所

しかし．このような従来の方法では，ダンプトラック定の貯蔵ビンへ投入，貯蔵される．貯蔵ビンへの骨材搬の運転手が必ずしも毎回荷台の積荷を直接確認するわけ

送コンベヤは一系統である場合が多いため，粒径別の骨ではないため，納品書（Fig.1）の誤記入や積載骨材の記材貯蔵ビンへの誤投入が生じないよう慎重な運転管理が憶違い，さらには操作員の誤操作などの人為的なミスを求められている．万一，骨材貯蔵ビンへ粒径の異なる骨排除できない．

材が投入された場合，コンクリートの品質が確保できな

このような観点から，近年では運搬された骨材の種類くなるため，骨材貯蔵ビン内の骨材を全量撤去し入れ替を自動的に識別可能な RFID を利用したシステムが開発・えなければならず，費用的にも工程的にも大きな支障を実用化されている．これは，骨材の情報を書き込んだ RFID及ぼすこととなる．

をダンプトラックに取り付け，コンクリート製造設備で一方，従来の納品書（納品伝票）による方法や近年導の受け入れ場所で運搬さ入されてきた RFID（Radio Frequency IDentifier：一般れた骨材を認識する方法に IC タグ）を利用した方式では，データの誤記入や設備で，運搬量や運搬時間・の誤操作などによる人的ミスを完全には排除することは移動位置などの運行管理難しかった．

情報と合わせてコンクリ

そこで，今回新たにステレオカメラを利用して立体画ートダムなどの大規模工像を画像処理し，運搬された複数の骨材粒径区分を直接認識できる「骨材粒径判別システム」の開発を試み，切事では一般的と成りつつある 2)．しかし，これら目川ダムの施工現場に試験運用した．の方法は，ICT 技術による先端技術であるが，納＊土木事業本部 ダム技術部

品書が RFID に代わった＊＊

土木事業本部 機材部だけであると言え，これ

＊＊＊

九州支店

らの方法によっても骨材土木部

Fig.1

骨材の納品書の例

51

ステレオカメラを利用した骨材粒径判別システムの開発／佐藤・北川・戸田

カメラA

カメラB

RFID 検出器
Photo.1

ダンプトラックに取り付けた RFID
RFID による運行管理システムの例

Fig.2

ステレオカメラを用いた三次元計測のイメージ製造設備での RFID へのデータの入力は人力作業を伴うことから，人為的ミスを完全に回避するのが難しいとされている．また，既設の骨材製造設備へのシステムの設置・導入や，骨材運搬のためのダンプトラックが専用とできない場合などでの RFID の取り付け（改造）など，システム導入時における幾つかの課題も挙げられている（Photo.1）．
そこで，これまでの骨材種別のデータを伝達する方式から脱却し，運搬された骨材を直接視認する全く新しい骨材識別方法を考案した．

３．新しい骨材粒径判別システムの開発
３．１ 開発経緯
これまで，形状，サイズ，色，重量，或いは内部の品質などが規格外のものを識別して分別するシステムは，食品工場や選果場等の生産ラインなど多方面で実用化されている．これらのシステムの多くは，表面の状態を識別する方式ではカメラ方式や非接触センサ，レーザーなどが主体となる．内部の品質については，主として近赤外線透過方式や電子線透過方式などが用いられている．
最近では，高度な画像処理技術を取り入れて，幾つかのセンサなどを併用するシステムの実用化も進んでいる．
しかし，これらのシステムは，基本的に個々の対象物を一つ単位で選別するシステムであるため，所要の粒度範囲を持つコンクリート骨材のような対象物の選別には不向きであるだけでなく，搬送された骨材を識別するためには個々の骨材が認識できるようにバラけさせる必要があった．
一方，我々は経験的に眼で見たものの大きさや形状，色，質感などを瞬時に判断できる能力があり，また対象物が単体である場合でもランダムに重なっている場合でも認識することが可能である．これは二つの眼で対象物を立体的に捉えているからであり，左右それぞれで見た画像を脳内で立体画像として組み立てて認識していることに他ならない．
そこで，2 つのカメラを利用して対象物を立体的に捉えて骨材の粒径（寸法）を認識する方法について，検討を行った．

52

３．２ 基本概要
今回開発した骨材の粒径判別システムは，対象とする骨材を同一仕様の 2 台のカメラでステレオ撮影し，撮影画像を基に三次元計測を行って，積み重なった骨材の高さの変化量を分析することで，骨材の粒径（寸法）を判別しようとするシステムである．
カメラを利用した三次元計測には，2 台のカメラを用いるパッシブステレオ法と，スリット光やパターン光を投影するアクティブステレオ法とがあるが，今回は前者の方法を採用した（Fig.2）．この方法は，三角測量の原理で対象物までの距離を求めるもので，ランダムに積み重なりあった骨材でもその凹凸量を測定することが可能である．
当システムによれば，細骨材から大粒径の粗骨材までの分析・判定が可能であると共に，３次元画像処理技術を用いることで，Fig.3 に示すように骨材表面の吸湿状態が大きく異なる場合や，岩種・色合いが異なる骨材が混入している場合でも，安定した計測，判別を行うことができる．
粗骨材

細骨材

3 次元変換3 次元変換3 次元画像解析・骨材粒径判定

Fig.3

骨材粒径判別システムの画像処理のイメージ

熊谷組技術研究報告

4,000～5,000

３．３ 予備試験(1)試験概要
ダム現場のコンクリート製造設備において，骨材の誤投入を防止するためには，運搬された骨材をできるだけ設備に影響のない位置で骨材の種類を判別する必要がある．そこで，骨材がコンクリート製造設備に荷卸しされる前，すなわち骨材投入ホッパに投入される前のダンプトラック上の骨材を当該システムで撮影し判別することとした．
このような実際の現場の状況を鑑みて，当システム（ステレオカメラ）の設置条件については，以下のように設定した．
・ダンプトラックの荷台上の骨材を撮影できるよう，後方正面の上部に設置するものとする．
・ダンプトラックのダンピング時に影響のない高さ（約4～5ｍ）に設置するものとする．
これらの条件下で骨材の粒径の識別が可能であるか，予備試験を実施した．
なお試験には，高精細レンズを取り付けた 200 万画素の CCD カメラを 2 台（カメラ間隔 210mm）使用して撮影・計測を行った．
(2)測定精度について
CCD カメラを高さ 4～5ｍ間について 20cm 間隔で移動させ，直下に置いた平板表面までの距離を測定して，ステレオカメラによる三次元計測の精度を確認した（Fig.4 参照）．
Table 1 に計測結果を示す．これより，測定距離 4～5ｍの範囲においての距離の計測誤差は，最大でも 2mm 程度であった．したがって，ステレオカメラを用いた三次元計測によれば，5mm 以下の細骨材も十分判断できるだけ第75号／ 2016.12の精度を有することが確認できた．
(3)骨材種別の判別について
次に，Fig.4 に示した方法で，ステレオカメラの高さを最も高い 5ｍの位置に固定して，平板位置に骨材を置いて計測を行った，使用した骨材は，実際のコンクリートダムで用いる最大寸法 80mm の粗骨材（G1～G3）から 5mm 以下の細骨材（S）まで４種類の粒度範囲（G1：80～40mm，G2：40～20mm，G3：20～5mm，および S：5mm 以下）のものを用いた．なお，骨材の置き方については，実際の現場における種々の状態を勘案して，一様に平滑に置いた状態だけでなく，人為的に中央部が山（凸）型の形状とした場合，山（凸）型が片寄った形状とした状態，ならびに中央部が谷（凹）型とした形状の４パターン６ケー
スについて計測を行った．
Fig.5 に骨材の計測パターンを，Table 2 に各骨材の全計測パターンによる凹凸状態の判別結果を示す．なお，骨材の凹凸は，左右の CCD カメラで重複した領域について画像処理を行い，全平均値を pixel（画素）で表したものである．
この結果，骨材の種別（粒度範囲）に対して，計測結果は明らかに異なる値を示すことが分かる．したがって，ステレオカメラを利用した三次元計測に基づく画像処理技術によれば，乱積みされた状態であってもコンクリー
ト骨材の種別，すなわち粒度の識別が十分可能であることが確認できた．
なお，今回の予備試験は屋外で実施したが，計測対象物表面における照度が 3,000 lx を下回ると正確に計測できない場合があった．ここで，建築環境工学における太①-1 一様①-2 一様②-1 中央部凸②-2 中央部凸③ 凸片寄り④ 中央部凹ステレオカメラ

Fig.5

平板

骨材計測パターン

Table 2 ステレオカメラによる骨材の三次元計測結果

粒度範囲
（mm）

計測結果の平均値（pixel）

G180～40

7.5～8.8G240～20

5.2～6.1

G320～ 52.3～2.8

S5以下

0.9～1.7

骨材種別
Fig.4

予備試験の概要

粗骨材

Table 1 ステレオカメラによる三次元計測精度
カメラ高さ(mm）
測定誤差
（mm）

4,000

4,200

4,400

4,600

4,800

5,000

±1.1

±2.2

±1.5

±1.4

±1.4±1.7細骨材

53

ステレオカメラを利用した骨材粒径判別システムの開発／佐藤・北川・戸田

Table 3 設計用全天空照度 3)条

Table 4 切目川ダムの諸元

全天空照度
（lx）
50,00030,00015,0005,000
2,000
100,000件

特に明るい日（薄曇，雲の多い晴天）
明るい日
普通の日
暗い日
非常に暗い日（雷雲，降雪中）
快晴の青空

陽光の設計用全天空照度（Table 3）3)によれば，暗い日においても全天空照度は 5,000lx であることから，一般

項型
ダム堤体

貯水池

貯水位

重力式コンクリートダム

堤頂長127.0 m

堤体積67,420 m 3

集水面積

21.9 km 2

有効貯水容量3,410.000 m 3

総貯水容量

3,960,000 m 3

常時満水位

EL.149.00 m

サーチャージ水位

EL.160.00 m

低水放流設備夜間や雷雨時など非常に暗い日などにおける誤動作を防計画流量

元44.5 m

放流設備 非常用洪水吐きができる．ただし，実際の現場への導入にあたっては，止するために，照度を確保するための照明設備を設置す式

堤高常用洪水吐き分に確保できるものと考えることができる．
したがって，実際のダム現場における当該システムの諸設計洪水位的な気象条件では屋外における照度は 3,000lx 以上は十運用については，特に支障は生じないものと考えること目

EL.163.10 m
自然調節方式（H2.90m×B2.80m×2門）
自然調節方式（H3.10m×B12.00m×7門）
連続サイフォン式（φ500～800mm：6段式）

計画高水流量320 m 3/s

設計洪水流量1,130m 3/s

る必要があると考える．

４．コンクリートダム現場への導入
４．１ 導入現場の概要
開発した当該システムは，実際のコンクリートダムの施工現場のコンクリート製造設備に導入した．
導入現場は，二級河川切目川水系切目川の和歌山県日高郡印南町高串地点に建設された切目川ダム（発注者：和歌山県）で，堤体コンクリートの打設に合わせて 2013年 5 月中旬より打設完了まで試験運用した．
Table 4 に切目川ダムの諸元を，Photo.2 に切目川ダムの全景を，Fig.6 に切目川ダムの下流面図および標準断面図を示す．
切目川ダムでは，コンクリートの骨材は全量が購入材であり，兵庫県赤穂市の採石工場から瀬戸内を海上輸送して和歌山県御坊市の日高港のストックヤードに陸揚げし，10t ダンプトラックにより現場に搬送した．
搬入した骨材は，前述したとおり細骨材（山砂）と粒ダム下流面図
Fig.6

54

Photo.2 切目川ダムの全景（下流面）

度別の３種類の粗骨材（砕石）で岩種は流紋岩質溶結凝灰岩であり，何れも骨材投入ホッパから一系統の骨材搬送設備（ベルトコンベヤ）によって種別毎に専用の骨材

ダム標準断面図
切目川ダムの下流面図および標準断面図

熊谷組技術研究報告第75号／ 2016.12

骨材投入設備

Fig.7 切目川ダムにおける仮設備平面図（○は，骨材粒径判別システムの設置場所）

Fig.8

現場に導入した骨材粒径判別システム

プルである．ステレオカメラは，防塵防水ボックスに格Photo.3 コンクリート製造設備全景納し（Photo.4 を参照），パソコンは骨材投入設備の脇に設置したガードマンボックスに設置した．

貯蔵ビン（コルゲートビン方式：細骨材用 2 ビン［φ9.0

当該システムを作動させるトリガーとしては，今回はｍ×Ｈ9.7ｍ］，粗骨材用各 1 ビン計 3 ビン［φ10.5ｍ×骨材を運搬するダンプトラックの到着を感知する超音波Ｈ9.7ｍ］）へシャトルコンベヤで振り分ける方式であっセンサによった．また，骨材の粒径判別の結果は，所定た．Fig.7 に堤体の左岸上流に設置した仮設備の平面図を，の骨材貯蔵ビンへのシャトルコンベヤの切替えスイッチ

Photo.3 にコンクリート製造設備全景を示す．と連動させ，両者が一致していれば青色回転灯で運転者今回開発した骨材粒径判別システムは，搬入された各にホッパへの投入指示を確認させる方法をとった．なお，骨材をそれぞれの貯蔵ビンへ振り分ける際に，誤って投降雨対策として投入ホッパ上部に雨除けの覆いを，暗天入するのを防止するために，骨材を最初に受け入れる骨時や快晴時における明暗のコントラスト低減，ならびに材 投 入 設 備 の 位 置 に 設 置 す る こ と と し た （ Fig.7 ，悪天候時における必要照度を確保するために照明（水銀Photo.3 の○位置）．

灯：1kw）を設置した．

４．２ 導入システムの基本構成
Fig.8 に，現場へ導入した骨材粒径判別システムの概要を示す．基本的なシステムの構成としては，ステレオカメラ，撮影画像を処理するパソコンのみと極めてシンテムの状況を示す．

Photo.5 に，骨材投入設備に設置した骨材粒径判別シス

４．３ 動作確認試験における課題
現場に導入後，４日間動作確認試験を行った結果，改55

ステレオカメラを利用した骨材粒径判別システムの開発／佐藤・北川・戸田

判定領域

Photo.4 照明設備（水銀灯 1kw）とステレオカメラ

Photo.6

GRAY 判定となった画像の一例（粗骨材 G1）

雨除け覆い

超音波センサ

判定領域

システム
照明＋カメラ

回転灯

Photo.7

GRAY 判定となった画像の一例（細骨材 S）

Photo.5 骨材粒径判別システムの設置状況定とした（Photo.6 および Photo.7 を参照）．
善すべき幾つかの課題が明らかとなった（Table 5 を参照）．

以下に，主な課題を示す．

なお，Table 5 において，的確に判定された場合を OK 判

①撮影のタイミング定とし，OK 判定を総数（計測回数：運搬トラック台数）②過剰露出，或いは露出不足で除した値を判定率とした．また，予め設定した骨材区③細骨材の判定率分の粒径範囲外と判断された場合や各骨材区分にまたが④大粒径粗骨材表面に付着する細粒分るような中間的な粒径範囲と判別された場合は，GRAY 判①については，当該システムを稼働させるトリガーとなる超音波センサの設置位置の調整および検出時間の変Table 5 骨材判別支援システムによる試運転時の結果（2013 年 5 月 13 日～16 日）
判

定

粗骨材

細骨材
合計

トラックの入庫を確実に判断できるように対応した．②については，好天時では明暗のコントラストが強くなる

動露出に新しい調光ロジックを組み込むことで対応した．

総数

OKGRAY

判定率（％）(=OK/総数)

5452296.35652492.958580100.0

当初は，ダンプトラックに積載された細骨材はストックパイルなどと同様に山積みになっているものと想定し骨材区分
G1(80～40mm)
G2(40～20mm)
G3(20～ 5mm)
S(≦5mm)

更を行うことで，寸法・形状などが異なる種々のダンプ

56411573.22242032190.6ことや朝夕の斜光により左右の画像の露出が異なることなどで判定率が下がることが判明したため，カメラの自③については，Table 5 で分かるとおり細骨材の判定率が非常に低いことであり，極めて深刻な課題であった．ていた．しかし，実際には，運搬中の飛散を防止するために，ストックパイルでの積み込み時に表面を平滑に押さえて均していた．これによって，荷卸し場所に到着し56

熊谷組技術研究報告た際には運搬中の振動で均された細骨材表面には大きな第75号／ 2016.12

ジックを導入した．

割れ目が生じ，大きな段差が誤判断を増大させた要因で

Fig.10 に，導入した新しい調光システムのイメージをあった．また，④については，粒径の大きな粗骨材の表示す（ここでは，最適平均輝度を 100 cd/㎡としている）．

面が平滑な場合には，表面に付着する細粒分を細骨材と(2)濃淡解析ロジックの追加認識してしまうことがあり，これについても対策が必要

前述の課題③および④に対しては，三次元画像解析システムだけでは対応が難しいことから，新たに濃淡（グであった．

レースケール）解析ロジックを開発した．

５．運用結果これは，撮影した画像（オリジナル画像）を９分割に分割し，分割した各部の平均濃淡（グレースケール）を５．１ 改良した骨材粒径判別システム(1)システムのフロー試験運用の結果などを踏まえて，新しいロジックの導入・追加，判別システムの修正，閾値の見直しなどを行い，システムの変更を行った．Fig.9 に，改良した骨材粒径判別システムのフローを示す．
（２）調光ロジックの導入
ダンプトラックに積載された骨材の撮影は，太陽光の角度（季節，時間），天候，降雨・降雪などの気象条件だけでなく，骨材の積載状況，表面の水滴や微粒分の付着状況，照明の有無など種々の状態の影響を受けるが，どのような条件下でも骨材を的確に撮影しなければ正確な画像処理による判断はできない．特に，高輝度の光反射による色飛びや撮影範囲内に強い明暗の色ムラがある場合，画像処理による解析が困難であった．
そこで，予め最適な輝度の画像が得られる平均輝度を設定し，最初（1 回目）の自動露出の撮影結果から判定
撮

骨材 G1 か細骨材 S か，或いはそれ以外かを判定するロジックで，三次元画像処理と併せて骨材の粒径を判定する（Fig.11 を参照）．

５．２ 新システムによる判別結果
当システムは，2013 年 5 月に現場導入し，幾つかの改善を加えながら 2014 年 2 月末の骨材運搬完了まで運用しデータを蓄積した．
Photo.8 に，現場に導入したシステムによる骨材判定結果を表示したモニタ画像を示す．ダンプトラックが骨材投入ホッパに到着後，粒径判定に要する時間は約 3 秒と極めて短く，トラック運転者が回転灯を確認しダンピ

影

判定領域解析

調光ロジック（平均輝度分析）（シャッター速度変更）

OK

256 階調で算出して，その各部の状況を分析・判断して粗NG

再撮影

平均輝度
230 cd/㎡
平均輝度
180 cd/㎡
平均輝度
100 cd/㎡

三次元画像解析

濃淡解析ロジック（距離計測・凹凸分析）（分割領域の階調分析）

Fig.10 調光ロジックのイメージ

粒径判別

粗骨材：Ｇ１，Ｇ２，Ｇ３
細骨材：S

Fig.9

改良した骨材判別システムのフロー（赤枠箇所が主な改良箇所）

領域の平均輝度に基づきシャッター速度を割り出して，オリジナル画像（細骨材）
分割画像の濃淡階調を算出
Fig.11 濃淡（グレースケール）解析ロジックの概要

所定の平均輝度範囲に入るまで再撮影を繰り返す調光ロ57

ステレオカメラを利用した骨材粒径判別システムの開発／佐藤・北川・戸田

Table 6 骨材判別支援システムによる全期間の判別結果（2013 年 5 月 13 日～2014 年 2 月 28 日）
判定

総数

OKGRAY

判定率（％）(=OK/総数)

2,706

2,663

4398.4

2,794

2,707

8496.9

3,241

3,196

4598.6

3,384

3,3840100.0

12,125

11,95017298.6

骨材区分
G1(80～40mm)
G2(40～20mm)
G3(20～ 5mm)
S(≦5mm)

粗骨材

細骨材
合

Photo.8 骨材粒径判定システムの判別モニタ

ング操作を行うまでのタイムラグは見られなかった．
Table 6 に，現場導入時からの全期間約 10 ヶ月間の骨材粒径判定システムの判定結果を示す．
この結果，稼働期間内での細骨材の判定率は 100％であり，粗骨材も含めた全平均の判定率は 98.6％であった．
ここで，細骨材に比べて粗骨材は GRAY 判定がやや多いが，これは粒径範囲ではあるものの撮影画像内に骨材の片寄り，例えば粗骨材 G1 において粒径小さな粗骨材が片寄って多く写っていた場合などがあったためである．

６．まとめ
実施工現場での試験運用の結果，ダンプトラックの車種や形状，積載状況，気象環境などが変化するにもかかわらず，基本的なシステムには問題がないことを把握でき，搬入した骨材の人為的なミスなどによる誤投入を排除できる有効なシステムであることが把握できた．
なお，調光ロジックでも補正できない快晴で高コントラストの日や強い降雨時，ならびにカメラの防塵ケースの結露時には判別エラーを生じることがあった．これらについては，ダンプトラックの荷台を撮影するポイント

計への照明や覆い，結露対策などについて，更に検討を加えていきたい．また，GRAY 判定については，撮影領域や判定範囲を増やすことなどで対応できると考えている．
今回の試験運用では，骨材を振り分けるシャトルコンベヤとの自動連動を行わなかったが，当システムによる判定信号は搬送コンベヤの自動切替えシステムや骨材運行管理システムなどにも容易に連動が可能である．したがって，当システムは，今後総合的な骨材運搬・管理システムへの展開，省力化ならびに CIM への連動など，積極的な i-Construction に基づく生産性向上に発展・寄与できると考える．

謝辞システムの開発にあたり，パシフィックシステム(株)の高い技術力と多大なるご尽力を頂きました関係諸氏に，ここに深く感謝の意を表する次第である．
参考文献
1)佐藤英明，北川博一，戸田修実，金田修一：コンクリート骨材の粒径判別システムの開発，土木学会第 69 回年次学術講演会講演概
要集，pp.1291-1292，平成 26 年 9 月
2)川崎秀明：ダムに関する最新技術の動向，建設の施工企画，第 687号，pp.6-18，平成 19 年 5 月
3)松浦邦男：建築環境工学Ⅰ，p.85，朝倉書店

Development of a system for identifying the particle size of the aggregatesusing a stereo camera
Abstract
In general, aggregates with larger particle size compared to standard concrete are used for dam concrete. Therefore, in the dam
construction site, aggregate storage silos in concrete production facility have been installed by every size of the bone material. Onthe other hand, it is necessary that the each size of the aggregate transported into the site has to be controlled not to cause
erroneous introduction into predetermined storage silos. At this time, we newly developed the system for determing the particle
size of the aggregates using a stereo camera which was able to measure the particle size of the bone material transported and todetermine instantly. In this paper, we report an overview of the system developed and results obtained in test operation in theconstruction site of Kirimegawa dam.
Keywords: Dam concrete, Aggregates, Determine the particle size, Image processing, Foolproof system, Stereo camera

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