コンクリート養生期間は構造性能への影響が大きく、ひび割れの発生を早期に発見・対処することが重要です。しかし目視点検に依存した方法では、担当者の経験値や当日の状況によって見落としが発生するリスクがあり、一貫した品質管理が難しいのが実情です。
コンクリートのひび割れは温度変化・乾燥・施工条件などさまざまな要因で発生し、発生メカニズムが複雑なため、現場担当者だけでの完全な予防は困難でした。近年、現場カメラ・IoTデバイスの普及が進み、AIによる画像解析が高精度化したことで、ひび割れを自動検知する仕組みが現実的な選択肢となりました。
品質管理の高度化と人的負担軽減を目的に、ひび割れの自動検知システムが求められ開発が進みました。
・常時モニタリング：カメラで養生中の表面状態を24時間チェック。
・高精度画像解析：微細なひび割れや錯綜したパターンもAIが検出。
・自動記録・通知：検知した位置・時刻を自動で記録し、担当者へ通知。
・進行状況の可視化：ひび割れの拡大・変化を時系列で追跡可能。
・クラウド連携：複数現場の状態を一括管理し、遠隔監視が可能。
ひび割れ点検工数を大幅削減し、見落としリスクを最小化。
早期対応により補修コストを抑え、品質トラブルの未然防止にも寄与します。
また、進行状況がデータとして残るため、養生条件の改善検討にも活用可能です。
今後は温度・湿度・打設記録など他データとの連動により、「ひび割れ発生の予測」へ拡張。
最終的にはAIが最適な養生対策を提案するなど、高度な施工品質コントロールに発展します。
