特開 2024-11407 目印識別処理システムおよびコンクリート締固めトレーサビリティシステム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024011407

(43)【公開日】2024-01-25

(54)【発明の名称】目印識別処理システムおよびコンクリート締固めトレーサビリティシステム

(51)【国際特許分類】

   E04G 21/08 20060101AFI20240118BHJP

   G06T 7/00 20170101ALI20240118BHJP

   G06T 7/90 20170101ALI20240118BHJP

   G06N 3/08 20230101ALI20240118BHJP

【ＦＩ】

E04G21/08 ESW

G06T7/00 350C

G06T7/90 C

G06N3/08

【審査請求】未請求

【請求項の数】5

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022113355

(22)【出願日】2022-07-14

(71)【出願人】

【識別番号】000002299

【氏名又は名称】清水建設株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】宇野 昌利

【テーマコード（参考）】

2E172

5L096

【Ｆターム（参考）】

2E172AA05

2E172FA12

2E172HA03

5L096AA02

5L096AA06

5L096BA03

5L096CA02

5L096FA15

5L096FA69

5L096HA11

5L096JA11

(57)【要約】

【課題】目印を高精度かつ高速に識別することができる目印識別処理システムおよびコンクリート締固めトレーサビリティシステムを提供する。
【解決手段】締固め作業中のフレッシュコンクリートＣの上面またはその型枠１０よりも上方に設置され、フレッシュコンクリートＣの上面と目印２２を含む周辺または型枠１０と目印２２を含む周辺を撮像して、撮像した映像を出力する撮像手段２４と、前記撮像手段２４により出力された映像から、光の三原色のうちの所定の色を抽出した画像を生成し、生成した画像中の所定の色の位置に基づいて、フレッシュコンクリートＣの上面または型枠に対する目印２２を識別する画像処理手段２５とを備え、前記画像処理手段２５は、学習済みの畳み込みニューラルネットワークを用いて目印２２を識別するようにする。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

フレッシュコンクリートに挿入される締固め用のバイブレータを吊持する吊持部材において締固めを実施した箇所を把握するために設けられた、光の三原色のうちの少なくとも一つの色を呈する目印を、画像処理により識別する目印識別処理システムであって、
締固め作業中のフレッシュコンクリートの上面またはその型枠よりも上方に設置され、フレッシュコンクリートの上面と目印を含む周辺または型枠と目印を含む周辺を撮像して、撮像した映像を出力する撮像手段と、
前記撮像手段により出力された映像から、光の三原色のうちの所定の色を抽出した画像を生成し、生成した画像中の所定の色の位置に基づいて、フレッシュコンクリートの上面または型枠に対する目印を識別する画像処理手段とを備え、
前記画像処理手段は、学習済みの畳み込みニューラルネットワークを用いて目印を識別することを特徴とする目印識別処理システム。

【請求項2】

前記画像処理手段は、畳み込みニューラルネットワークであるＲｅｓＮｅｔ５０を用いて目印のパターンを識別し、畳み込みニューラルネットワークであるＲｅｓＮｅｔ３４を用いて目印の色を識別することを特徴とする請求項１に記載の目印識別処理システム。

【請求項3】

請求項１または２に記載の目印識別処理システムと、識別した目印に基づいて、フレッシュコンクリートの上面または型枠に対する前記吊持部材の相対的な位置を経時的に取得する位置取得手段とを備えることを特徴とするコンクリート締固めトレーサビリティシステム。

【請求項4】

前記位置取得手段を用いて経時的に前記バイブレータの位置を推定することを特徴とする請求項３に記載のコンクリート締固めトレーサビリティシステム。

【請求項5】

経時的に推定した前記バイブレータの位置から前記バイブレータによる締固めを実施した箇所に関する履歴情報を取得し、締固めが不十分な箇所を把握することを特徴とする請求項４に記載のコンクリート締固めトレーサビリティシステム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、例えば、屋外のコンクリート締固め作業に用いられるバイブレータのホースの目印を識別するための目印識別処理システムおよびコンクリート締固めトレーサビリティシステムに関するものである。

【背景技術】

【0002】

従来、コンクリート打設工事におけるコンクリートの締固め作業に、フレキシブル型のバイブレータが用いられている。一般に、この形式のバイブレータは、棒状の振動体からなり、可撓性のホースに接続して用いられる。このバイブレータは、コンクリート内に挿入された振動体の正確な位置を把握することが困難であるため、どの深さをどの程度締固めたのかを管理することは難しい。そこで、ホースの外面に所定間隔で黄色のビニールテープなどを巻付けて目印とし、締固め作業中に、コンクリートから露出しているホースの目印を識別することで、間接的に振動体の位置を把握していた。

【0003】

目印の位置を精度よく識別するようにした技術として、本特許出願人らは特許文献１～３に記載のものを提案している。例えば、特許文献２は、バイブレータを吊持する吊持部材（ホース）に光の三原色のうちの少なくとも一つの色を呈する目印を長さ方向に沿って交互に設けておき、締固め作業中のフレッシュコンクリートの上面と目印を含む周辺または型枠と目印を含む周辺を撮像して、撮像した映像から、光の三原色のうちの所定の色を抽出した画像を生成し、生成した画像中の所定の色の位置に基づいて、目印の位置を画像処理により識別するものである。これによれば、日向、日陰の条件に関わらず、目印の位置を確実に識別することができる。フレッシュコンクリートの上面または型枠に対するホースの相対的な位置を取得すれば、締固めを実施した箇所をより確実に把握することができる。

【0004】

一方、ニューラルネットワークを用いた画像認識技術として、例えば特許文献４～８に記載のものが知られている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特開２０２１－１６１８４５号公報

【特許文献2】特開２０２１－１６１８４６号公報

【特許文献3】特開２０２１－１６１８４７号公報

【特許文献4】特開２０１７－５９２０７号公報

【特許文献5】特開２０２１－２２３６７号公報

【特許文献6】特開２０２２－１８０６６号公報

【特許文献7】特開２０１９－１２５２０３号公報

【特許文献8】国際公開ＷＯ２０１１／１４２０５１号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

ところで、上記の従来の特許文献２の技術において、コンクリートが凝結するまでに短時間で目印を高精度かつ高速に識別することができる技術が求められていた。

【0007】

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、目印を高精度かつ高速に識別することができる目印識別処理システムおよびコンクリート締固めトレーサビリティシステムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0008】

上記した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る目印識別処理システムは、フレッシュコンクリートに挿入される締固め用のバイブレータを吊持する吊持部材において締固めを実施した箇所を把握するために設けられた、光の三原色のうちの少なくとも一つの色を呈する目印を、画像処理により識別する目印識別処理システムであって、締固め作業中のフレッシュコンクリートの上面またはその型枠よりも上方に設置され、フレッシュコンクリートの上面と目印を含む周辺または型枠と目印を含む周辺を撮像して、撮像した映像を出力する撮像手段と、前記撮像手段により出力された映像から、光の三原色のうちの所定の色を抽出した画像を生成し、生成した画像中の所定の色の位置に基づいて、フレッシュコンクリートの上面または型枠に対する目印を識別する画像処理手段とを備え、前記画像処理手段は、学習済みの畳み込みニューラルネットワークを用いて目印を識別することを特徴とする。

【0009】

また、本発明に係る他の目印識別処理システムは、上述した発明において、前記画像処理手段は、畳み込みニューラルネットワークであるＲｅｓＮｅｔ５０を用いて目印のパターンを識別し、畳み込みニューラルネットワークであるＲｅｓＮｅｔ３４を用いて目印の色を識別することを特徴とする。

【0010】

また、本発明に係るコンクリート締固めトレーサビリティシステムは、上述した目印識別処理システムと、識別した目印に基づいて、フレッシュコンクリートの上面または型枠に対する前記吊持部材の相対的な位置を経時的に取得する位置取得手段とを備えることを特徴とする。

【0011】

また、本発明に係るコンクリート締固めトレーサビリティシステムは、上述した発明において、前記位置取得手段を用いて経時的に前記バイブレータの位置を推定することを特徴とする。

【0012】

また、本発明に係るコンクリート締固めトレーサビリティシステムは、上述した発明において、経時的に推定した前記バイブレータの位置から前記バイブレータによる締固めを実施した箇所に関する履歴情報を取得し、締固めが不十分な箇所を把握することを特徴とする。

【発明の効果】

【0013】

本発明に係る目印識別処理システムによれば、フレッシュコンクリートに挿入される締固め用のバイブレータを吊持する吊持部材において締固めを実施した箇所を把握するために設けられた、光の三原色のうちの少なくとも一つの色を呈する目印を、画像処理により識別する目印識別処理システムであって、締固め作業中のフレッシュコンクリートの上面またはその型枠よりも上方に設置され、フレッシュコンクリートの上面と目印を含む周辺または型枠と目印を含む周辺を撮像して、撮像した映像を出力する撮像手段と、前記撮像手段により出力された映像から、光の三原色のうちの所定の色を抽出した画像を生成し、生成した画像中の所定の色の位置に基づいて、フレッシュコンクリートの上面または型枠に対する目印を識別する画像処理手段とを備え、前記画像処理手段は、学習済みの畳み込みニューラルネットワークを用いて目印を識別するので、目印を高精度かつ高速に識別することができるという効果を奏する。

【0014】

また、本発明に係る他の目印識別処理システムによれば、前記画像処理手段は、畳み込みニューラルネットワークであるＲｅｓＮｅｔ５０を用いて目印のパターンを識別し、畳み込みニューラルネットワークであるＲｅｓＮｅｔ３４を用いて目印の色を識別するので、目印のパターンおよび色を高精度かつ高速に識別することができるという効果を奏する。

【0015】

また、本発明に係るコンクリート締固めトレーサビリティシステムによれば、上述した目印識別処理システムと、識別した目印に基づいて、フレッシュコンクリートの上面または型枠に対する前記吊持部材の相対的な位置を経時的に取得する位置取得手段とを備えるので、平面的にどの位置でどの深さまでどのくらいの時間について、バイブレータを作用させ締固めを実施したかといった履歴情報を把握することができる。このため、締固めを実施した箇所を確実に把握することができるという効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【0016】

【図1】図１は、本発明に係る目印識別処理システムおよびコンクリート締固めトレーサビリティシステムの実施の形態を示す概略構成図である。

【図2】図２は、ホースに施されるマーキングの例１を示す図である。

【図3】図３は、ホースに施されるマーキングの例２を示す図である。

【図4】図４は、ホースに施されるマーキングの例３を示す図である。

【図5】図５は、ホースに施されるマーキングの例４を示す図である。

【図6】図６は、取得される画像例を示す図である。

【図7】図７は、ＡＩモデルの評価結果を示すテーブル図である。

【図8】図８は、バイブレータの平面位置、深さの推定方法の一例を示す斜視図である。

【発明を実施するための形態】

【0017】

以下に、本発明に係る目印識別処理システムおよびコンクリート締固めトレーサビリティシステムの実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。

【0018】

図１に示すように、本実施の形態は、型枠１０へのコンクリート打設作業時に、コンクリートＣにバイブレータ１２を挿入し、バイブレータ１２の振動によって周囲のコンクリートＣの締固めを行う締固め作業に適用される。型枠１０内には鉄筋Ｓが配筋されている。また、型枠１０内の下側部分には、先行層１４のコンクリートが既に打設されている。コンクリートＣは、先行層１４の上面から型枠１０の天端１６付近までの範囲に打設され、この範囲の高さＨが締固め作業を行う高さになる。

【0019】

バイブレータ１２は、長尺棒状の振動体であり、長尺方向の一端には可撓性の長尺状のゴム製ホース１８（吊持部材）が繋がれている。作業員Ｍは、型枠１０に隣接する仮設足場２０からこのホース１８を把持して、バイブレータ１２をコンクリートＣ中の所定高さに吊持し、この箇所の締固めを行うようになっている。締固め作業中のホース１８は、コンクリートＣの上面から出て型枠１０の天端１６まで延びている。

【0020】

ホース１８の外周面には、色を用いたマーキング（目印）がその延在方向に沿って設けられている。マーキングは、例えば、図２のマーキング例１や、図３のマーキング例２、図４のマーキング例３、図５のマーキング例４のように配置することができる。次に、これらのマーキング例について説明する。

【0021】

（マーキング例１）
図２に示すように、このマーキング例１は、マーキング２２（目印）をホース１８の延在方向に沿って設けたものである。マーキング２２は、図示しないバイブレータ１２上端を基点としたホース１８の延在長さ（長さ情報）を示している。したがって、ホース１８に対する各マーキング２２の相対的な位置は既知である。マーキング２２は、光の三原色（赤Ｒ、緑Ｇ、青Ｂ）のビニールテープで構成され、これら各色のテープが黒地のホース１８の長さ方向に沿って間隔をあけて交互に巻付けられている。こうすることで、後述の画像処理手段２５による画像処理が容易となり、後述の位置取得手段２６によるホース１８の相対的な位置の取得がより容易になる。マーキング２２を読み取ることで、読み取り位置からバイブレータ１２上端までのホース１８の延在長さを把握することができる。なお、目印（マーキング２２）はこれに限るものではなく、光の三原色（赤、緑、青）のうちの少なくとも一つの色を呈するものであればいかなるものでもよい。

【0022】

（マーキング例２）
図３に示すように、このマーキング例２は、ホース１８の外周面に施されるマーキング２２を、２色の組み合わせで構成したものである。組み合わせの２色のうち、１色は光の三原色（赤、緑、青）から選択する。光の三原色から２色を選択しても構わない。２色の組み合わせは、大きいサイズ２１（外側色）と小さいサイズ２３（内側色）の組み合わせとする。大きいサイズ２１はホース１８の全周に所定区間だけ設ける。小さいサイズ２３は、ホース１８の延長方向に延びる略長方形状であり、横幅をホース１８の円周長の１／６程度とし、ホース１８の円周上に等間隔に３か所設置する。大きいサイズ２１の上に小さいサイズ２３が重なって配置された態様となる。図の例では、マーキング２２Ａのうち大きいサイズ２１Ａが黄色、小さいサイズ２３Ａが青色、マーキング２２Ｂのうち大きいサイズ２１Ｂが赤色、小さいサイズ２３Ｂが緑色の場合である。このような２色の組み合わせの異なるマーキング２２Ａ、２２Ｂを、ホース１８の延在方向に連続的に設ける。このようにしても、マーキング２２の読み取り位置からバイブレータ１２までのホース１８の延在長さを把握することができる。

【0023】

（マーキング例３）
図４に示すように、このマーキング例３は、ホース１８の延在方向を複数の小区間に分割し、各区間に８色（黒、緑、紫、白、赤、黄、水、橙）のうちのいずれかの色のマーキングを配置したものである。黒色は、ホース１８自体が有する色を利用している。各マーキングは該当区間のホース１８の全周に環状に配置し、隣り合う区間の色は、異なる色を用いると同時に、区間の境界における距離が一意的に定まるような組み合わせのものを用いる。図の例では、マーキングの色を０～７の番号で示している。黒は０、緑は１、紫は２、白は３、赤は４、黄は５、水は６、橙は７である。また、バイブレータ端部からの距離の数値を上部に示している。また、ベースの色は、現場の色と被りにくい緑色とし、この緑色を３０ｃｍ間隔で配置する。このマーキング例３では、各色の境界を検出することで、バイブレータ端部からの距離を取得することができる。これにより、マーキングの読み取り位置からバイブレータまでのホース１８の延在長さを把握することができる。

【0024】

（マーキング例４）
図５に示すように、このマーキング例４は、ホース１８の延在方向を複数の小区間に分割し、各区間に７色（黒、緑、紫、白、赤、黄、水）のうちのいずれかの色のマーキングを配置したものである。黒色は、ホース１８自体が有する色を利用している。各マーキングは該当区間のホース１８の全周に環状に配置し、隣り合う区間の色は、黒色の場合を除いて異なる色を用いると同時に、区間の境界における距離が一意的に定まるような組み合わせのものを用いる。図の例では、マーキングの色を０～６の番号で示している。黒は０、緑は１、紫は２、白は３、赤は４、黄は５、水は６である。また、バイブレータ端部からの距離の数値を上部に示している。また、ベースの色は、ホース１８自体の色である黒色とするが、黒色は一般に検出しにくいため、次の工夫を行う。すなわち、バイブレータ端部からの距離が０～５００ｃｍの区域については、検出しやすい緑色の区間に隣接する黒色の区間、または検出しやすい紫色の区間に隣接する黒色の区間については、各色の境界から黒色の区間を検出する。緑色の区間や紫色の区間に隣接しない黒色の区間は、検出しやすいように区間の長さを２０ｃｍにする。バイブレータ端部からの距離が５００～６００ｃｍの区域については、単純に黒色の区間で区切る。このマーキング例４では、各色の境界を検出することで、バイブレータ端部からの距離を取得することができる。これにより、マーキングの読み取り位置からバイブレータまでのホース１８の延在長さを把握することができる。

【0025】

（コンクリート締固めトレーサビリティシステム）
次に、本実施の形態に係るコンクリート締固めトレーサビリティシステムについて説明する。
図１に示すように、本実施の形態に係るコンクリート締固めトレーサビリティシステム１００は、締固め作業中の型枠１０を含むコンクリートＣの映像を上方から取得するカメラ２４（撮像手段）と、映像の画像処理を行う画像処理手段２５と、ホース１８の位置を取得する位置取得手段２６と、ホース１８の位置をもとにバイブレータ１２の位置を推定する位置推定手段２８と、締固めを実施した箇所に関する履歴情報を取得する履歴情報取得手段３０と、データ格納手段３２と、表示手段３４とを備える。上記のカメラ２４と、画像処理手段２５を含む構成が、本実施の形態の目印識別処理システム５０に相当する。

【0026】

データ格納手段３２は、カメラ２４からの映像や各手段からの処理データ、畳み込みニューラルネットワークによる学習済みモデルなどを格納するためのものである。表示手段３４は、データ格納手段３２に格納された映像や処理データを表示可能なモニタによって構成される。

【0027】

カメラ２４は、型枠１０の天端１６よりも上方であってコンクリートＣ上面の略中心の真上に設置される。このカメラ２４は、締固め作業中の型枠１０の天端１６を含む周辺の映像を上方から撮像して、経時的に連続した映像をデータ格納手段３２に出力する。これによって、締固め作業中の型枠１０の天端１６とホース１８を含んだ映像が取得される。

【0028】

カメラ２４としては、通常のカメラを用いてもよいが、例えば、一度に上下左右全方位３６０度のパノラマ画像を撮像して、全天球映像を取得する全天球カメラを用いることが好ましい。全天球カメラを用いることで、型枠１０の天端１６が存在する範囲、コンクリートＣの上面の範囲が広大である場合や、バイブレータ１２を複数箇所に配備して多点同時に締固める場合であっても、ホース１８を含む映像を確実に取得可能である。また、カメラ２４として通常のカメラを用いる場合は、複数のカメラで様々な角度から撮影して死角を無くすことが好ましい。なお、本発明はこれに限るものではなく、締固め作業中の型枠１０の天端１６とホース１８を経時的に撮像可能なものであればいかなるものでもよく、例えば１８０度程度の画角をもつ広角カメラを下向きにして使用してもよい。

【0029】

画像処理手段２５は、カメラ２４により出力された映像から、光の三原色（赤Ｒ、緑Ｇ、青Ｂ）を抽出した画像を生成し、生成した画像中の三原色の位置を認識し、認識した三原色の位置に基づいて、型枠１０の天端１６に対するマーキング２２の位置を識別するものである。この識別処理には、データ格納手段３２に格納された学習済みモデルを用いる。この学習済みモデルは、画像のクラス分類に特化したモデルである畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）を用いる。ただし、これに限定されるものではなく、他の機械学習アルゴリズムを用いてもよい。この学習済みモデルを用いることにより、マーキング２２を高精度かつ高速に識別することができる。学習済みモデルは、例えば、型枠１０の天端１６、ホース１８、マーキング２２が写った画像を正解とする正解ラベルを関連付けた画像データを、教師データとして用いた教師あり学習によって得ることができる。

【0030】

上記の学習済みモデルを用いてマーキング２２の位置を識別する場合、例えば、データ格納手段３２に格納された映像から所定の時間間隔で画像を選択し、選択した画像を学習済みモデルに入力する。これにより、学習済みモデルは、画像内の型枠１０の天端１６の領域、位置、マーキング２２の領域、位置、色の種別などを出力する。これにより、型枠１０の天端１６に対するマーキング２２の位置を識別することができる。

【0031】

画像処理手段２５による画像認識処理を高速化するために、ＣＮＮでは階層を深くすると性能が向上すると考えられているが、頭打ちになることも報告されている。また、学習の繰り返しの回数が多いからといって精度がそれ以上、上がらないことがわかっている。そこで、本発明者はＣＮＮによる学習済みモデルの適用性について各種検討を行った。図７に、上記のマーキング例２の目印を画像認識した際の性能評価を示す。この図に示すように、色マーカー（マーキング２２の色）の分類に対して、階層深さが３４層のＣＮＮであるＲｅｓＮｅｔ３４を適用した場合、適合率が９０％以上、再現率が９０％という結果が得られた。また、色マーカーのパターン（マーキング２２の領域）の検出に対して、階層深さが５０層のＣＮＮであるＲｅｓＮｅｔ５０を適用した場合、適合率が８０％以上、再現率が９０％という結果が得られた。したがって、マーキング２２の色の分類ではＲｅｓＮｅｔ３４を用いることが好ましく、マーキング２２の領域、位置の検出ではＲｅｓＮｅｔ５０を用いることが好ましい。このようにすれば、マーキング２２の位置を高精度かつ高速に識別することができる。

【0032】

位置取得手段２６は、画像処理手段２５の処理結果に基づいて、型枠１０の天端１６に対するホース１８の相対的な位置を経時的に取得するものである。ホース１８に対するマーキング２２の相対的な位置（既知）と、画像処理手段２５で識別したマーキング２２の位置から、型枠１０の天端１６に対するホース１８の相対的な位置を経時的に取得することができる。

【0033】

本実施の形態では、型枠１０の天端１６よりも上方に設置したカメラ２４を利用するため、コンクリートＣ内部の撮影はできないが、この位置取得手段２６によって、型枠１０の天端１６とホース１８の位置の相対的な位置関係を概略的に把握することが可能である。上述したように、ホース１８の外周面には、バイブレータ１２上端を基点としたホース１８の延在長さを表すマーキング２２が施されている。そこで、本実施の形態の画像処理手段２５は、ホース１８の位置を表す特徴量として、このマーキング２２を利用する。

【0034】

そして例えば、型枠１０の天端１６とホース１８の相対的な位置関係を表すデータとして、型枠１０に対するホース１８の平面配置形状、延在方向からコンクリートＣの上面に対するホース１８の平面位置を取得し、さらに、所定の高さ（例えば、型枠１０の天端１６の高さ）に対応するマーキング２２の位置を示す値を取得する。この場合、例えば、ホース１８が型枠１０の天端１６に交差する位置のマーキング２２の値を経時的に取得してもよい。取得したデータは、時間情報と紐付けられてデータ格納手段３２に格納される。

【0035】

位置推定手段２８は、位置取得手段２６により取得された型枠１０の天端１６とホース１８の相対的な位置関係に基づいて、ホース１８に吊持されたバイブレータ１２の位置を経時的に推定するものである。具体的には、データ格納手段３２から型枠１０の天端１６の高さのマーキング２２の値を抽出する。抽出したマーキング２２の値は、型枠１０の天端１６を基点としたバイブレータ１２上端までの高さ（深さ）Ｈ１に相当する。この高さＨ１に、既知のバイブレータ１２の長さＬを加算することで、バイブレータ１２の高さ方向の存在範囲を推定する。

【0036】

また、データ格納手段３２からコンクリートＣの上面に対するホース１８の平面位置を抽出し、抽出したホース１８の平面位置がバイブレータ１２の位置に一致すると仮定して、バイブレータ１２の平面位置を推定する。以上の処理によって、バイブレータ１２の三次元的な位置を比較的精度よく推定することができる。推定したバイブレータ１２の位置は、時間情報と紐付けられてデータ格納手段３２に格納される。

【0037】

履歴情報取得手段３０は、位置推定手段２８により推定されたバイブレータ１２の位置に基づいて、バイブレータ１２による締固めを実施した箇所に関する履歴情報を取得するものである。具体的には、データ格納手段３２からバイブレータ１２の位置を、これに紐付けられた時間情報とともに抽出する。そして、抽出した結果に基づいて、バイブレータ１２が平面的にどの位置でどの深さまでどのくらいの時間存在して、その位置の締固めを行ったか、といった履歴情報を取得する。取得した履歴情報を参照することで、バイブレータ１２で締固めをした箇所や締固めが不十分な箇所を確実に把握することができる。

【0038】

上記構成の動作および作用について説明する。
図１に示すように、屋外でのコンクリートＣの打設時に、作業員Ｍがホース１８を垂らしてバイブレータ１２をコンクリートＣ中に挿入して締固めを行う。締固めが不十分な箇所が生じないように、作業員Ｍはホース１８を動かして、バイブレータ１２をコンクリートＣ中の各所に移動させる。この作業の様子は、上方に設置されたカメラ２４により撮像され、その映像はデータ格納手段３２に記録される。

【0039】

画像処理手段２５は、この映像から所定の画像を選択し、この画像からホース１８のマーキング２２の位置を識別する。例えば、図６に示すような画像（マーキング例２）の場合、画像処理手段２５は、データ格納手段３２に格納されたＣＮＮによる学習済みモデルを用いて画像認識処理を行う。具体的には、学習済みモデルを用いて画像中のマーキング２２のパターンを検出し、検出したマーキング２２の色を判定する。認識した色の位置に基づいて、型枠１０の天端１６に対するマーキング２２の位置を識別する。マーキング２２は光の三原色で構成されているので、その位置は、日向、日陰の条件に関わらず、画像処理手段２５によって確実に識別することができる。また、ＣＮＮを用いて画像認識を行うので、画像解析処理を高精度かつ高速に行うことができる。

【0040】

位置取得手段２６は、この識別結果から型枠１０の天端１６とホース１８の相対的な位置関係を取得する。位置推定手段２８は、この位置関係からバイブレータ１２の位置を推定する。履歴情報取得手段３０は、推定したバイブレータ１２の位置からバイブレータ１２による締固めを実施した箇所に関する履歴情報を取得する。ユーザは、取得した履歴情報によって、締固めを実施した箇所の履歴を過去に遡って容易かつ確実に把握することができる。

【0041】

この結果、締固めが不十分な箇所が判明した場合には、当該箇所にバイブレータ１２を配置して再度締固めを実施すればよい。このようにすれば、締固めが不十分な箇所をなくすことができるので、その後の硬化時にジャンカ等の不具合が発生するおそれがなくなり、所期のコンクリート品質を確保することが可能となる。

【0042】

なお、上記の実施の形態において、カメラ２４が型枠１０を含む周辺を撮像し、位置取得手段２６が型枠１０の天端１６とホース１８の相対的な位置関係を取得する場合を例にとり説明したが、本発明はこれに限るものではなく、例えば、カメラ２４がコンクリートＣの上面を含む周辺を撮像し、位置取得手段２６がコンクリートＣの上面とホース１８の相対的な位置関係を取得してもよい。このようにしても、上記と同様の作用効果を奏することができる。

【0043】

また、上記の実施の形態において、バイブレータ１２の平面位置、深さを推定する場合に、基準となる平面（以下、基準面という。）を設定してもよい。

【0044】

例えば、図８に示すように、型枠１０の上側部分などに、複数のＡＲマーカー１１を設ける。ＡＲマーカーは、正方形の黒枠で囲われた中に所定の画像パターンを表示した水平板からなる。このＡＲマーカー１１とＡＲマーカー１１を含む周辺の映像を、カメラ２４や作業員Ｍのヘルメットなどに装着したウェアラブルカメラ２７で取得し、映像中の画像からＡＲマーカー１１の位置情報を取得する。この位置情報に基づいて、取得した映像中の画像において、バイブレータ１２の平面位置、深さを推定するための仮想的な基準面Ｆを設定する。基準面Ｆはホース１８と交差する高さであれば、任意の高さの水平面で構わない。設定された基準面Ｆと映像より特定されたホース１８とが交わる点Ｐをバイブレータ１２の平面的な差し込み位置として推定する。設定された基準面Ｆと映像より特定されたホース１８とが交わる点Ｐより上方に位置するホース１８に設けられたマーキング２２によって、基準面Ｆより下のホース１８の長さを相対的に求めることができる。この長さを、基準面Ｆからのバイブレータ１２の差し込み深さとして推定する。このようにすれば、バイブレータ１２の平面位置、深さをより精度よく推定することができる。

【0045】

なお、画像からのＡＲマーカーの検出処理に、ＣＮＮであるＲｅｔｉｎａＮｅｔを適用してもよい。図７の最下段に、この場合の性能評価例を示す。

【0046】

以上説明したように、発明に係る目印識別処理システムによれば、フレッシュコンクリートに挿入される締固め用のバイブレータを吊持する吊持部材において締固めを実施した箇所を把握するために設けられた、光の三原色のうちの少なくとも一つの色を呈する目印を、画像処理により識別する目印識別処理システムであって、締固め作業中のフレッシュコンクリートの上面またはその型枠よりも上方に設置され、フレッシュコンクリートの上面と目印を含む周辺または型枠と目印を含む周辺を撮像して、撮像した映像を出力する撮像手段と、前記撮像手段により出力された映像から、光の三原色のうちの所定の色を抽出した画像を生成し、生成した画像中の所定の色の位置に基づいて、フレッシュコンクリートの上面または型枠に対する目印を識別する画像処理手段とを備え、前記画像処理手段は、学習済みの畳み込みニューラルネットワークを用いて目印を識別するので、目印を高精度かつ高速に識別することができる。

【0047】

また、本発明に係る他の目印識別処理システムによれば、前記画像処理手段は、畳み込みニューラルネットワークであるＲｅｓＮｅｔ５０を用いて目印のパターンを識別し、畳み込みニューラルネットワークであるＲｅｓＮｅｔ３４を用いて目印の色を識別するので、目印のパターンおよび色を高精度かつ高速に識別することができる。

【0048】

また、本発明に係るコンクリート締固めトレーサビリティシステムによれば、上述した目印識別処理システムと、識別した目印に基づいて、フレッシュコンクリートの上面または型枠に対する前記吊持部材の相対的な位置を経時的に取得する位置取得手段とを備えるので、平面的にどの位置でどの深さまでどのくらいの時間について、バイブレータを作用させ締固めを実施したかといった履歴情報を把握することができる。このため、締固めを実施した箇所を確実に把握することができる。

【産業上の利用可能性】

【0049】

以上のように、本発明に係る目印識別処理システムおよびコンクリート締固めトレーサビリティシステムは、バイブレータを用いたコンクリート締固め作業に有用であり、特に、目印を高精度かつ高速に識別するのに適している。

【符号の説明】

【0050】

１０ 型枠
１２ バイブレータ
１４ 先行層
１６ 天端
１８ ホース（吊持部材）
２０ 仮設足場
２２ マーキング（目印）
２４ カメラ（撮像手段）
２５ 画像処理手段
２６ 位置取得手段
２８ 位置推定手段
３０ 履歴情報取得手段
３２ データ格納手段
３４ 表示手段
５０ 目印識別処理手段
１００ コンクリート締固めトレーサビリティシステム
Ｃ コンクリート
Ｍ 作業員
Ｓ 鉄筋

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】