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ウェアラブルセンサネットワークを用いたマニュアルマテハンにおけるバイオメカニクス的過負荷評価のための研究
Wearable Sensor Network for Biomechanical Overload Assessment in Manual Material Handling.
PMID: 32664523 DOI: 10.3390/s20143877.
抄録
手作業によるマテリアルハンドリングにおける生体力学的過負荷によるリスクの評価は、現在では、専門家である評価者が作業活動の映像を目視で確認する観察的手法が主に用いられています。現在、運動や筋活動をキャプチャするために利用可能なセンシングウェアラブル技術は、信頼性が高く、再現性があり、客観的な測定値を提供することで、リスク評価を前進させることができます。しかし、既存のソリューションは、全身の評価や努力の評価のための手段を含めることには対応していない。本論文では、慣性計測ユニット(IMU)と筋電図(EMG)センサで構成されたセンサネットワークを用いて、ISO 11228のすべての領域をカバーすることが可能な生体力学的過負荷の評価のための新しいシステムを提案する。提案する方法は、3台のIMUベースのモーションキャプチャシステムと2台のEMGキャプチャ装置からデータを収集し、処理することが可能である。データは、ISO 11228およびTR 12295で報告されている方法に従って、活動のセグメンテーションと人間工学的リスクスコアの両方を提供するために処理される。このシステムは、貨物船でのコンテナのリフトオン/リフトオフなど、屋外での困難なシナリオでテストされています。従来の評価方法と提案された評価方法を比較すると、提案されたシステムの一貫性、時間的有効性、および被験者内および被験者間の変動や定量的なバイオメカニクス分析を含むより深い分析の可能性が示された。
The assessment of risks due to biomechanical overload in manual material handling is nowadays mainly based on observational methods in which an expert rater visually inspects videos of the working activity. Currently available sensing wearable technologies for motion and muscular activity capture enables to advance the risk assessment by providing reliable, repeatable, and objective measures. However, existing solutions do not address either a full body assessment or the inclusion of measures for the evaluation of the effort. This article proposes a novel system for the assessment of biomechanical overload, capable of covering all areas of ISO 11228, that uses a sensor network composed of inertial measurement units (IMU) and electromyography (EMG) sensors. The proposed method is capable of gathering and processing data from three IMU-based motion capture systems and two EMG capture devices. Data are processed to provide both segmentation of the activity and ergonomic risk score according to the methods reported in the ISO 11228 and the TR 12295. The system has been tested on a challenging outdoor scenario such as lift-on/lift-off of containers on a cargo ship. A comparison of the traditional evaluation method and the proposed one shows the consistency of the proposed system, its time effectiveness, and its potential for deeper analyses that include intra-subject and inter-subjects variability as well as a quantitative biomechanical analysis.