コンクリート締固め管理システムを開発

清水建設（株）＜社長 井上和幸＞はこのほど、コンクリート打設時のバイブレータによる締固め状況をAIで分析し、可視化する「コンクリート締固め管理システム」を開発しました。このシステムを活用することで、経験の少ない作業員でも締固め完了のタイミングを適切に判断できるようになり、コンクリートの品質を安定的に確保できます。

コンクリートの品質を確保する上で、バイブレータによる締固め作業は最も重要な要素となります。締固めが不足すると“ジャンカ”が発生し、品質不良に直結します。一方、今後、熟練工の大量離職が予測されるなか、経験に裏打ちされた熟練技能が失われてしまう懸念があります。そこで当社は、AI画像解析技術を活用してコンクリートの締固め状況を適切に評価するコンクリート締固め管理システムを開発しました。

このシステムでは、作業員のヘルメットに装着したウェアラブルカメラから送られてくるコンクリート打設作業のリアルタイム映像をAIが解析し、締固めの進行状況を評価します。評価結果はモニター上の3次元モデルに投影されるため、施工者は締固めの過不足を視覚的に確認できます。

AIが締固め状況を評価する要素は、バイブレータの挿入位置、挿入深さ、挿入時間です。AIは、作業エリアに50cmピッチで配置したARマーカの平面座標からバイブレータの挿入位置を割り出すとともに、挿入深さをバイブレータの動力ホースに貼付した色マーカ、挿入時間を当該作業の撮影時間からそれぞれ認識します。所定の挿入深さと挿入時間を満たせば、バイブレータの直径約10倍の範囲が適切に締固められたと判断し、3次元画像上の当該範囲を青色の球体で着色していきます。条件を満たさない場合は、無着色となります。

映像データの送信には5Gを活用します。作業映像の撮影・送信からAIによる映像解析、結果のフィードバックに要する時間は8分程度です。仮に不具合があっても、コンクリートが硬化する前に再度、締固め作業をやり直すことができます。

なお、本システムは法政大学、東京都市大学、東急建設（株）と共同で特許出願したコンクリート締固め状況の可視化技術をベースに、当社が開発したものです。

当社は今後、コンクリート締固め管理システムを先に開発したコンクリート品質総合管理システム「Concrete Station」に統合し、現場に広く展開していく考えです。