株式会社大林組（本社：東京都港区、社長：蓮輪賢治）は、免震基礎コンクリートの試験施工において、撮影した写真画像によるコンクリートの空隙判定にAI技術を用いることで充填（じゅうてん）率を自動計測し、試験の合否判定にかかる期間を大幅に短縮できるシステムを開発しました。

近年、建物の特定の階層に積層ゴムなどの免震装置を取り付けることで地震の揺れを建物に伝わりにくくする免震構造建物のニーズが高まっています。免震装置は免震基礎コンクリートの上に設置したベースプレートと呼ばれる鋼板の上に取り付けられますが、ベースプレートとコンクリートを一体化させるため、組み立てられた免震基礎上部の鉄筋にベースプレートを設置し、コンクリートの打設によりこれらを密着させる必要があります。

この際、ベースプレートの下部に打設したコンクリートが密実に充填されていることを確認することができないため、実際の工事に先立って実物大試験を実施し、ベースプレートを取り除いてベースプレート下面のコンクリートの空隙を計測することで充填率が基準を満たしていることを確認します。

　　　　　　　　　　　　　　　　

従来は、空隙部分をペンやマーカーなどで着色したコンクリート面の写真画像をパソコンに取り込み、台形補正や検査範囲の切り出しなどの画像処理をしたうえで、さらに画像編集ソフト上で所定の寸法以上の空隙を抽出して着色し、空隙の合計面積を算出するという一連の検査における判定処理をすべて手作業で行っていました。

免震基礎コンクリートとベースプレートの接触面全体について検査する場合、撮影する写真は試験体1体につき25～100枚程度に上り（接触面全体についての検査は設計者から要望があった場合に実施。大林組の基準では試験体1体につき所定の箇所からの抜き取り検査を行う）、基礎の形状ごとに実物大試験をする必要がある場合には処理する写真がさらに増えることから、判定結果の算出に1週間以上の期間を要することもありました。

今回大林組は、AI技術の一つであるディープラーニング（※1）を画像解析に応用し、コンクリート面の空隙の特徴をコンピュータに学習させることで、空隙部分を自動で検出・着色し、充填率を算出できるシステムを開発しました。併せて従来の画像解析技術を利用し、写真の台形補正などの画像処理も自動化することで大幅な検査期間の短縮を実現しています。

　　　　　　　　　　　　　　　　

本システムの特長は以下のとおりです。 　　　

• ※1　ディープラーニング（深層学習）
  システムがデータの特徴を学習して事象の認識や分類を行う「機械学習」の技術。ニューラルネットワークと呼ばれる、人間の複雑な脳の構造を模した数学モデルを多層化することで、システムが多量のデータから特徴や類似性を学習し、新たなデータを分類・判定する