面向复杂手工密集型制造过程的数据驱动人体工学风险评估
人机交互
2024-03-12 v1 机器学习
摘要
手工密集型制造过程，如复合材料铺层和纺织品拉伸，需要人类灵巧的力度来适应任务的复杂性。这些严酷的手部动作常常导致肌肉骨骼疾病和康复手术。我们发展了一个数据驱动的人体工学风险评估系统，特别关注手部和手指活动，以更好地识别和解决与手工密集型制造过程相关的人体工学问题。该系统包括用于收集和同步操作员上半身姿态、手部姿态和施加力量的多模态传感器测试平台；用于衡量高保真度手部和手指风险的生物识别手部完整评估(BACE)公式；以及与上半身姿态、RULA 和手部活动、HAL 相关的行业标准风险评分。我们的发现表明，BACE 捕捉到的损伤性活动比现有指标具有更高的细粒度。还使用机器学习模型自动化 RULA 和 HAL 评分，并在未出现的参与者之间表现良好。因此，我们的评估系统提供了所研究制造过程的人体工学可解释性，并且可用于通过轻微的工作场所优化和姿势纠正来降低风险。
引用
@article{arxiv.2403.05591,
title = {Data-Driven Ergonomic Risk Assessment of Complex Hand-intensive Manufacturing Processes},
author = {Anand Krishnan and Xingjian Yang and Utsav Seth and Jonathan M. Jeyachandran and Jonathan Y. Ahn and Richard Gardner and Samuel F. Pedigo and Adriana and Blom-Schieber and Ashis G. Banerjee and Krithika Manohar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.05591},
year = {2024}
}
备注
26 pages, 7 figures