戶外工作一直伴隨著高強度與高風險等不確定因素,近日美國奧本大學的伊凡開始測量工人提起400磅重的井蓋時動作捕捉數據如何揭示這項任務背后隱藏的風險。他的發現促使了輔助式工作設備的開發,該設備使這項要求苛刻的工作更加安全,更符合人體工程學。
挑戰
奧本大學生物力學工程(AUBE)實驗室博士后伊凡需要準確測量戶外重體力工作工人的身體健康狀況。運動捕捉解決方案必須能夠在任何環境下工作,包括有磁干擾的位置。
解決辦法
伊凡使用Xsens動作捕捉系統來識別潛在的動作風險區域,并開發了一種自動抬起井蓋的輔助機器,只需要較少的人工協助即可完成工作任務。
關鍵要點
確定問題:伊萬和他的團隊分析了工人的腰椎負荷,這是體力勞動中最常見的損傷區域之一
。井蓋提升過程中的高壓力:人體工程學分析顯示,隨著每個檢修孔的提升,工人的背部會受到潛在的有害誘導力。
風險可分散至多名員工:無論是一個人還是兩個人抬起蓋子,施加的力仍然是相似的
人體工程學分析由數據驅動。工作中的身體健康需要技術證據和廣泛的研究來量化。來自奧本大學的博士后研究員伊凡分享了他的人體工程學研究項目,他為改善工人工作條件進行了詳細的動作捕捉分析并最終制作出有效的產品。
人體工程學分析
在EPRI職業安全與健康62號項目的資助下,伊萬開始了他的項目,他在項目中充分考慮到負載重量、不對稱性和高度的影響,評估無線傳感器系統預估手動拉升井蓋任務期間腰部力矩的準確性,旨在評估體力勞動工人的工作環境以及他們的任務可能對他們的身體產生的不利影響,特別是對腰椎的不利影響。下背部疼痛是人體工程學行業的一個常見問題,伊凡想使用一種技術方法來科學研究身體風險因素成因。
傳統上,人體工程學解決方案是基于工人自我報告的疼痛或公司員工受傷文檔所建立的。伊萬解釋說:“當我們能夠科學地跟蹤數據,為雇主提供員工遭受疼痛的切實證據時,人體工程學行業的情況發生了轉變。擁有這些信息有助于我們找到他們工作流程中存在的確切問題,并提供解決方案來防止損傷的發生。”
伊萬必須選擇一種技術來支持他的研究。“我們比較了光學和慣性運動捕捉,”他說。“我們通過試用發現慣性運動捕捉的靈活性更高且更適合在戶外應用。”
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為高風險工作創造安全的工作環境
伊萬研究項目的一個特別重點是提高紐約電力公司工人的職業健康和安全。“員工們抬起重達400磅的井蓋,這是一個極其沉重的負載,對于那些必須舉起它的人來說,可能非常不安全。”。
為了有效量化工人身體承受的壓力,Xsens系統是完美的解決方案。伊萬解釋到:“在現實世界中從事人體工程學的工作節奏非常快,我們不得不停下來記錄工人的動作。幸運的是,由于設置簡單,我們可以很快獲得記錄,而不會耽誤任何人太長時間。”
鑒于該應用的特定設置和環境,研究團隊需要慣性運動捕捉來捕捉精確的人體工程學分析數據。在使用Xsens之前,伊萬發現機械和附近的電子設備會擾亂電磁場,所以他不得不尋找新的選擇。這項研究中使用的Awinda運動捕捉套裝具有磁免疫功能,該功能完美匹配了項目需求。
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測量井蓋拉升的影響
研究發現,在井蓋的最初移動過程中,工人的身體承受了很大的壓力(壓力峰值為276-739磅)。無論是一個人還是兩個人同時移動蓋子,該壓力都存在。雖然壓縮力保持在推薦的壓力極限以下,但是考慮到員工一天中可以完成這項任務的次數,累積的損傷是一個需要解決的非常嚴重的問題。
獲得這項有價值的人體工程學研究后,伊萬和他的團隊設計并制造了一種自動提起井蓋的動力掛鉤,從而有效消除了工人受傷的風險。這項技術使壓縮力峰值降低了7-15%,測試新設備的工人也明顯注意到了人體工程學的改進,報告稱該裝置“有助于避免背部過分受力”。
“沒有客觀的運動數據,根本無法找到解決方案,”伊凡說。“我們需要可量化的數字告知承包商,移動這些井蓋會給他們的工人帶來重大風險。”
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為職業健康和安全提供快速結果
創造一個安全的工作環境需要廣泛的規劃和深入的研究,以有效地量化工人的需求。人體工程學分析師正是這樣做的,他們需要高質量、精確的設備來幫助他們獲得所需的信息。
伊萬對Xsens技術的使用,通過客觀的運動數據,幫助他讓無數工人的工作變得更加安全。他需要精確的精確度,通過生物力學分析和可靠的動作捕捉系統,他做到了。
展望未來,伊萬計劃繼續利用慣性動作捕捉進行人體工程學研究。“Xsens完全符合我的需求,并展示了準確性在人體工程學中的重要性,”他說。“這個項目的下一個重點是提高自動窨井升降機的速度,這是我們收集數據和工人反饋的結果。”
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