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公開番号2025090253
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-06-17
出願番号2023205376
出願日2023-12-05
発明の名称充填型鋼管コンクリート柱の監視システム
出願人鹿島建設株式会社
代理人弁理士法人後藤特許事務所
主分類E04G 21/02 20060101AFI20250610BHJP(建築物)
要約【課題】充填型鋼管コンクリート柱の品質を向上させる。
【解決手段】充填型鋼管コンクリート柱の監視システム100は、鋼管内を撮像可能な撮像部20と、撮像部20により撮像された画像P内の物体を機械学習の学習結果に基づいて識別する識別部31と、識別部31によって識別された画像P内の物体に基づいて鋼管内の状態を判定する状態判定部32と、を備え、識別部31に記憶された学習結果には、鋼管内にコンクリートが正常に充填される際に撮像された鋼管内の画像データを教師データとして予め行われた機械学習の学習結果が含まれる。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
充填型鋼管コンクリート柱の監視システムであって、
鋼管内を撮像可能な撮像部と、
予め行われた機械学習の学習結果が記憶され、前記撮像部により撮像された画像内の物体を前記学習結果に基づいて識別する識別部と、
前記識別部によって識別された前記画像内の前記物体に基づいて前記鋼管内の状態を判定する状態判定部と、を備え、
前記識別部に記憶された前記学習結果には、前記鋼管内にコンクリートが正常に充填される際に撮像された前記鋼管内の画像データを教師データとして予め行われた機械学習の学習結果が含まれる、
監視システム。
続きを表示（約 1,700 文字）【請求項２】
前記識別部に記憶された前記学習結果には、前記コンクリートが充填される前記鋼管の内壁面の画像データを教師データとして予め行われた機械学習の学習結果が含まれており、
前記識別部は、前記コンクリートの天端を含む領域が撮像された前記画像から、前記鋼管の前記内壁面と、前記鋼管内に充填される前記コンクリートと、を前記物体として識別し、
前記状態判定部は、前記識別部によって識別された前記内壁面と前記コンクリートとの境界線に基づいて前記鋼管内に充填される前記コンクリートの状態を判定する、
請求項１に記載の監視システム。
【請求項３】
前記識別部に記憶された前記学習結果には、補強部材として前記充填型鋼管コンクリート柱に設置されるダイアフラムの画像データを教師データとして予め行われた機械学習の学習結果が含まれており、
前記識別部は、前記コンクリートの天端を含む領域が撮像された前記画像から、前記ダイアフラムと、前記ダイアフラムに形成された打設孔及び空気抜き孔を通過する前記コンクリートと、を前記物体として識別し、
前記状態判定部は、前記識別部によって識別された前記打設孔を通過した前記コンクリートと前記ダイアフラムとの境界線と、前記識別部によって識別された前記空気抜き孔を通過した前記コンクリートと前記ダイアフラムとの境界線と、に基づいて前記鋼管内に充填される前記コンクリートの状態を判定する、
請求項１に記載の監視システム。
【請求項４】
前記識別部に記憶された前記学習結果には、補強部材として前記充填型鋼管コンクリート柱に設置されるダイアフラムの画像データを教師データとして予め行われた機械学習の学習結果が含まれており、
前記識別部は、前記コンクリートの天端を含む領域が撮像された前記画像から、前記ダイアフラムと、前記ダイアフラムに形成された打設孔を通過する前記コンクリートと、を前記物体として識別し、
前記状態判定部は、前記ダイアフラムの前記打設孔を前記コンクリートが通過することが前記識別部によって識別されてから、前記ダイアフラムよりも上方に配置される別のダイアフラムの打設孔を前記コンクリートが通過することが前記識別部によって識別されるまでの経過時間に基づいて前記鋼管内に充填される前記コンクリートの充填速度を判定する、
請求項１に記載の監視システム。
【請求項５】
前記識別部に記憶された前記学習結果には、前記鋼管内に混入した異物の画像データを教師データとして予め行われた機械学習の学習結果が含まれており、
前記状態判定部は、前記コンクリートの天端を含む領域が撮像された前記画像から前記物体として前記異物が前記識別部により識別された場合、前記コンクリートが充填される前記鋼管内に異常があると判定する、
請求項１に記載の監視システム。
【請求項６】
前記状態判定部は、前記コンクリートの天端を含む領域が撮像された前記画像から前記識別部に記憶された前記学習結果を用いて識別することができない未知物体が前記物体として前記識別部により識別された場合、前記コンクリートが充填される前記鋼管内に異常があると判定する、
請求項１から５の何れか１つに記載の監視システム。
【請求項７】
前記識別部に記憶された前記学習結果には、前記鋼管内に混入した異物の画像データを教師データとして予め行われた機械学習の学習結果が含まれており、
前記状態判定部は、前記識別部によって、前記コンクリートが充填される前に撮像された前記鋼管内の前記画像から前記物体として前記異物が識別された場合、または、前記識別部に記憶された前記学習結果を用いて識別することができない未知物体が前記物体として識別された場合、前記鋼管内の状態が前記コンクリートを充填することができない状態にあると判定する、
請求項１に記載の監視システム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、充填型鋼管コンクリート柱の監視システムに関する。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、充填型鋼管コンクリート柱の鋼管内に充填されるコンクリートの天端を撮像可能な撮像部を備えた充填型鋼管コンクリート柱の管理装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０１３－１８９８１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載された充填型鋼管コンクリート柱の管理装置を用いて鋼管内にコンクリートを充填する際には、充填型鋼管コンクリート柱の品質、例えば、鋼管内に隙間なくコンクリートが充填されているか、異物が混入していないかといったことを確認するために、撮像部により撮像された画像を作業者が常時監視する必要がある。
【０００５】
しかしながら、長時間にわたる比較的単調な画像の監視は、複数人の作業者が交代で行ったとしても過度な労力を要することとなり、また、確認作業は、属人的な目視によるものであることから、作業者の経験の差により、異常等の有無の判断に差異が生じるおそれもある。このため、充填型鋼管コンクリート柱の品質を十分に確保することが困難である。
【０００６】
本発明は、充填型鋼管コンクリート柱の品質を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、充填型鋼管コンクリート柱の監視システムであって、鋼管内を撮像可能な撮像部と、予め行われた機械学習の学習結果が記憶され、撮像部により撮像された画像内の物体を学習結果に基づいて識別する識別部と、識別部によって識別された画像内の物体に基づいて鋼管内の状態を判定する状態判定部と、を備え、識別部に記憶された学習結果には、鋼管内にコンクリートが正常に充填される際に撮像された鋼管内の画像データを教師データとして予め行われた機械学習の学習結果が含まれる。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、充填型鋼管コンクリート柱の品質を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
本発明の実施形態に係る監視システムにより監視される充填型鋼管コンクリート柱の一例を示す概略図である。
本発明の実施形態に係る監視システムの全体構成を示すブロック図である。
撮像部により撮像された鋼管内の画像の一例を示す図である。
機械学習において教師データとして用いられる画像の一例を示す図であり、図３に続くコンクリートの充填状態を示す図である。
機械学習において教師データとして用いられる画像の一例を示す図であり、図４に続くコンクリートの充填状態を示す図である。
機械学習において教師データとして用いられる画像の一例を示す図であり、図５に続くコンクリートの充填状態を示す図である。
機械学習において教師データとして用いられる画像の一例を示す図であり、図６に続くコンクリートの充填状態を示す図である。
機械学習において教師データとして用いられる画像の一例（形状違い）を示す図である。
機械学習において教師データとして用いられる画像の一例（異物）を示す図である。
本発明の実施形態に係る監視システムによる監視手順を示したフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態に係る充填型鋼管コンクリート柱の監視システムについて説明する。
（【００１１】以降は省略されています）

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