| 種別 | 論文 |
| 主題 | コンクリート荷卸し時の画像による品質管理に関する研究 |
| 副題 | |
| 筆頭著者 | 新村亮（大林組） |
| 連名者1 | 田中将希（大林組） |
| 連名者2 | 谷中郁哉（日立ソリューションズ） |
| 連名者3 | |
| 連名者4 | |
| 連名者5 | |
| キーワード | Deep learning、image、Quality control、Slump、velocity、スランプ、品質管理、流速、深層学習、画像 |
| 巻 | 42 |
| 号 | 1 |
| 先頭ページ | 1168 |
| 末尾ページ | 1173 |
| 年度 | 2020 |
| 要旨 | ワーカビリティーの低下したコンクリートを打込むことは充てん不良等の初期欠陥の原因となり，荷卸し時にコンクリートのワーカビリティーを連続的に管理する技術が必要である．そこで，アジテータ車のシュート上を流下するコンクリートの表面性状，シュート先端からポンプ車ホッパー上に落下し堆積したコンクリートの形状から AI の深層学習機能を使ってスランプの推定を行った．また，シュート上を流下するコンクリートの流速分布を画像解析によって求め，流速の平面分布，流速の時間的な変化からスランプの推定を行った． |
| PDFファイル名 | 042-01-1194.pdf |