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    基于AlphaPose與REBA的手工搬運作業(yè)姿勢風(fēng)險評估方法*

    2022-08-10 09:47:54鄭穎琇陳再勵何華剛
    關(guān)鍵詞:夾角姿勢濾波

    陳 星,常 原,鄭穎琇,陳再勵,何華剛

    (中國地質(zhì)大學(xué)(武漢)工程學(xué)院,湖北 武漢 430074)

    0 引言

    與工作相關(guān)的肌肉骨骼疾病(Work-related Musculoskeletal Disorders,WMSDs)是一類職業(yè)性的慢性累積性疾患,是目前備受關(guān)注的職業(yè)健康問題之一[1]。WMSDs涉及各行各業(yè),患病率較高,嚴(yán)重影響工人的生活質(zhì)量,其中重復(fù)作業(yè)、不舒適的姿勢、搬運、舉重[2]均是導(dǎo)致WMSDs的主要原因。人工搬運作業(yè)[3]廣泛存在于生產(chǎn)生活中,在建筑施工傷害中,因WMSDs造成的傷害占比大于37%[4],且大部分因人工搬運作業(yè)導(dǎo)致。WMSDs癥狀包括腰痛、頸、肩痛等,在各行業(yè)中搬運作業(yè)人群患病情況極為嚴(yán)重,主要癥狀常見于人體軀干的上肢和下背部區(qū)域[5-6]。據(jù)統(tǒng)計,從事手工搬運作業(yè)的工人中,有25%的工人存在背疼癥狀,23%的工人存在肌肉疼痛癥狀,WMSDs呈高發(fā)態(tài)勢[7-8]。

    評估工人作業(yè)姿勢常用方法主要有自我評價法、直接測量和觀察性評估[9]。自我評價法通過對工作日記、訪談、問卷的分析,收集工作場所對工人的不利因素;直接測量法通過試驗對象在工作時附著人體傳感器,收集工人的肌肉骨骼數(shù)據(jù)和運動角度,傳感器主要由運動捕捉系統(tǒng)、腦電圖儀和運動傳感器[10]組成。自我評價法簡單易行,但主觀性較強,只提供最終的疲勞狀態(tài),不適用于建筑工人身體疲勞的調(diào)查。直接測量法在作業(yè)過程中可能中斷正常工作活動,影響參與者試驗過程中的生理和心理表現(xiàn)。針對人體數(shù)據(jù)收集,一般采用將職業(yè)安全與健康從業(yè)人員要求相結(jié)合的方式,但在建筑制造業(yè)中存在較大局限性。而觀察性評估方法允許工人在工作過程中不受干擾地進行觀察,可為人體工程學(xué)風(fēng)險評估提供精確、準(zhǔn)確的結(jié)果。

    計算機視覺技術(shù)在安全風(fēng)險防控方面的應(yīng)用比較廣泛[11],本文采用人體姿態(tài)識別AlphaPose模型檢測作業(yè)姿勢,根據(jù)關(guān)節(jié)點的位置坐標(biāo)信息計算關(guān)節(jié)角度,依據(jù)快速全身評估方法(Rapid Entire Body Assessment,REBA)[12]評分規(guī)則,評估搬運作業(yè)姿勢風(fēng)險大小,便于及時修正工人的高風(fēng)險動作,預(yù)防職業(yè)性肌肉骨骼疾患。該方法通過非接觸式對采集視頻進行識別檢測,可計算視頻中每一幀的骨骼信息、關(guān)節(jié)夾角、REBA評分情況以及該動作風(fēng)險程度,評估過程中不影響正常作業(yè)過程,可廣泛應(yīng)用于作業(yè)現(xiàn)場。

    1 AlphaPose模型與REBA方法

    1.1 人體姿態(tài)識別AlphaPose模型

    AlphaPose為分階段檢測模型[13],采用自頂向下的方法,利用目標(biāo)檢測算法檢測人體,通過單人姿勢估計(Single Person Pose Estimation,SPPE)算法對檢測到的人體進行姿態(tài)估計,選取18個關(guān)鍵關(guān)節(jié)點構(gòu)建人體骨架結(jié)構(gòu),骨骼關(guān)節(jié)點檢測示意如圖1所示。

    注:0-鼻子;1-左眼;2-右眼;3-左耳;4-右耳;5-肩中心;6-左肩;7-右肩;8-左手肘;9-右手肘;10-左手腕;11-右手腕;12-左臀部;13-右臀部;14-左膝蓋;15-右膝蓋;16-左腳踝;17-右腳踝

    針對已有骨骼模型存在2個主要問題:定位錯誤和產(chǎn)生冗余檢測結(jié)果[14]。AlphaPose模型添加3個模塊:對稱空間變換網(wǎng)絡(luò)(Symmetric Space Transformation Network,SSTN)、姿態(tài)引導(dǎo)的樣本生成器(Pose-guided Proposals Generator,PGPG)與姿態(tài)非極大值抑制器(Parametric Pose Non-Maximum Suppression,PPNMS)。SSTN通過自動調(diào)整檢測框使目標(biāo)檢測結(jié)果更準(zhǔn)確;PGPG對已有數(shù)據(jù)進行姿態(tài)引導(dǎo)擴充,達(dá)到數(shù)據(jù)增強目的;PPNMS通過定義姿態(tài)距離計算姿態(tài)相似度,可消除冗余的檢測框,實現(xiàn)更精確的姿態(tài)識別與骨骼關(guān)節(jié)點檢測。在MPII數(shù)據(jù)集上對模型進行訓(xùn)練,保證算法的檢測精度滿足試驗要求,采用AlphaPose對人體關(guān)節(jié)點進行檢測,得到18個骨骼關(guān)節(jié)點在每幀圖像中的坐標(biāo)(x,y),進而計算出該幀圖像人體各個關(guān)節(jié)的夾角。

    1.2 快速全身評估方法(REBA)

    REBA方法于2000年由Hignett等研發(fā),廣泛應(yīng)用于制造業(yè)、農(nóng)業(yè)等行業(yè)的肌肉骨骼疾患評估。其基本原理是通過檢測作業(yè)行為中的6種身體關(guān)節(jié)角度(軀干、上臂、下肢、頸部、下臂、手腕)以及3種影響因素(負(fù)荷、抓握、活動頻率),對照評分表[12]獲得相應(yīng)分?jǐn)?shù),累計相加得到總分,分值高低代表該作業(yè)姿勢的危害程度大小。

    REBA方法評估流程如圖2所示。分?jǐn)?shù)查詢表A~C具體見文獻[12],且分?jǐn)?shù)A由表A得出,分?jǐn)?shù)B由表B得出,分?jǐn)?shù)A與負(fù)荷分?jǐn)?shù)之和得到分?jǐn)?shù)C,分?jǐn)?shù)B與抓握工具分?jǐn)?shù)之和得到分?jǐn)?shù)D,分?jǐn)?shù)C與分?jǐn)?shù)D共同得到表C,并最終得到分?jǐn)?shù)E,最終結(jié)合活動頻率分?jǐn)?shù)(現(xiàn)在所進行的動作頻率)得到作業(yè)姿勢的REBA總分。在搬運過程中搬運動作的頸部和手腕2個部位處于相對靜止?fàn)顟B(tài),為排除非必要部位影響,將頸部及手腕在試驗動作中的夾角限制為特定范圍。根據(jù)REBA得分情況,基于表1中REBA與風(fēng)險水平的對應(yīng)關(guān)系,評估搬運作業(yè)姿勢的風(fēng)險等級。

    表1 REBA總分與風(fēng)險等級

    圖2 REBA評估流程

    負(fù)荷分?jǐn)?shù)、抓握分?jǐn)?shù)與活動頻率分?jǐn)?shù)是試驗前設(shè)定的先驗條件,需要在程序運行前作為已知變量進行手動設(shè)定。通過將AlphaPose模型與REBA方法結(jié)合,避免角度觀測與人工打分的主觀性,簡化中間處理過程,結(jié)果以圖表的形式輸出,更加直觀地針對視頻動作進行分析評估,可準(zhǔn)確檢測人體骨骼框架,自動連續(xù)評估研究對象動作,評估效率高。

    本文選取常見手工搬運作業(yè)作為研究對象,在試驗室進行視頻采集與數(shù)據(jù)分析工作。

    2 手工搬運作業(yè)姿勢風(fēng)險分析

    2.1 搬運作業(yè)WMSDs影響因素分析

    人工搬運作業(yè)廣泛存在于建筑和土木工程領(lǐng)域,施工工人一般從事搬運物料等高強度作業(yè),具有連續(xù)性和重復(fù)性,作業(yè)過程中可能因為姿勢不當(dāng)、物料過重、長時間勞動等原因引起身體不適,導(dǎo)致WMSDs風(fēng)險增加[15],其中最常見的是背傷,事故發(fā)生原因主要是人們對背部安全缺乏重視。依據(jù)《生產(chǎn)過程危險和有害因素分類與代碼》(GB/T 13861—2009)[16],結(jié)合近年關(guān)于WMSDs的問卷調(diào)查結(jié)果,篩選搬運作業(yè)可能導(dǎo)致WMSDs的因素,分析手工搬運作業(yè)WMSDs主要影響因素,如圖3所示。

    圖3 手工搬運作業(yè)WMSDs影響因素

    WMSDs的影響因素主要體現(xiàn)在人、物、環(huán)境、管理4個方面。人的因素包括生理(年齡、身高及體質(zhì)等)和心理(情緒壓力等)因素,通常搬運工齡越長,患病概率越大;動作的實現(xiàn)都要經(jīng)過自身心理過渡,消極的情緒可能會導(dǎo)致工作被動、效率下降,甚至產(chǎn)生不安全行為。物的因素主要包括物料重量、物料可抓握性,物料過重導(dǎo)致工人重體力負(fù)荷作業(yè);可抓握性小、作業(yè)空間狹小,可能導(dǎo)致工人采用不良的搬運姿勢。環(huán)境因素中,工人所處環(huán)境決定工作效率與安全性,應(yīng)盡量減少在惡劣天氣下的工作時間,長時間工作導(dǎo)致工人操作能力下降,更容易疲勞。管理因素中應(yīng)堅持“安全第一、預(yù)防為主、綜合管理”的原則,提高工人安全防護意識,確保個體防護到位,有輕癥及時處理,搬運作業(yè)姿勢培訓(xùn)尤為重要,可從根本上降低WMSDs發(fā)生概率。

    不良的搬運作業(yè)姿勢是手工搬運作業(yè)WMSDs最為重要的影響因素,其它因素都直接或間接導(dǎo)致不良作業(yè)姿勢的產(chǎn)生,進而導(dǎo)致WMSDs患病概率增大。手工搬運作業(yè)目前主要管控方法為現(xiàn)場安全督察,包括個體安全防護、突發(fā)情況應(yīng)急等,不能自動實時評估工人作業(yè)姿勢的風(fēng)險大小,不能現(xiàn)場快速評判動作姿勢的危險性并及時提出改善意見。

    2.2 手工搬運作業(yè)姿勢分析

    通過實地調(diào)研、問卷調(diào)查及專家訪談等方式,總結(jié)手工搬運物料常規(guī)動作流程如圖4所示,首先觀察貨物具體情況,不能提取超過自己承受重量的物品;靠近貨物采取屈膝下蹲的姿勢,背部挺直提取貨物;提取貨物時腿部用力,身體微向前傾貼近貨物,貨物重的一側(cè)靠近身體,不要扭動身體以免拉傷,緩慢起身;將貨物放到指定位置,放下與提取順序相反。

    圖4 手工搬運重物動作流程

    搬運過程中經(jīng)常出現(xiàn)的問題包括搬運的物品較重、采取錯誤的搬運動作、將物品從地面抬起時迅速扭轉(zhuǎn)身體、搬運物品時物品距離身體過遠(yuǎn)、僅用身體一側(cè)承受重物等。工人搬運動作不當(dāng)是導(dǎo)致WMSDs的主要原因,下蹲拾取物品過程中最容易出現(xiàn)問題,應(yīng)采取屈膝蹲坐的姿勢保持背部挺直,但大部分工人一般彎腰直腿搬運重物,會加重背部肌肉負(fù)擔(dān)。本文從人體工效率學(xué)角度對2種取物動作進行分析,討論其導(dǎo)致職業(yè)性肌肉骨骼疾患的風(fēng)險大小。

    2.3 作業(yè)姿勢風(fēng)險評估框架構(gòu)建

    利用AlphaPose模型與REBA方法,構(gòu)建手工搬運作業(yè)的WMSDs風(fēng)險評估框架,如圖5所示。將REBA的評分內(nèi)容應(yīng)用于骨骼數(shù)據(jù)處理階段,對姿勢的最終總得分進行風(fēng)險分級,實現(xiàn)輸出關(guān)節(jié)夾角的同時輸出身體各部位REBA的總得分,生成隨視頻圖像幀數(shù)不斷變化的關(guān)節(jié)夾角、REBA總分以及作業(yè)姿勢風(fēng)險等級曲線圖。經(jīng)過實地考察發(fā)現(xiàn),搬運動作的頸部和手腕處于相對靜止?fàn)顟B(tài),將3種預(yù)先輸入變量(負(fù)荷、活動頻率、手握工具)暫定為0,試驗動作為搬運重物的行為。作業(yè)姿勢風(fēng)險評估框架主要由4部分組成,即圖像和數(shù)據(jù)采集、基于AlphaPose的人體骨骼識別、基于REBA方法的作業(yè)姿勢風(fēng)險計算以及人體工效學(xué)風(fēng)險評估報告生成。后續(xù)對評價過程進行詳細(xì)討論,主要包括計算人體姿態(tài)角度、REBA評分和確定WMSDs風(fēng)險等級3個方面。

    圖5 手工搬運作業(yè)WMSDs風(fēng)險評估框架

    3 人體關(guān)節(jié)點數(shù)據(jù)處理

    3.1 關(guān)節(jié)夾角計算

    因為人體姿態(tài)識別模型輸出的是人體18個骨骼關(guān)節(jié)點的空間相對坐標(biāo)及置信度,關(guān)節(jié)點位置坐標(biāo)不能直接輸入REBA,需要將坐標(biāo)信息轉(zhuǎn)換為對應(yīng)部位的身體姿勢角度。相鄰2個關(guān)節(jié)點可構(gòu)成對應(yīng)的肢體結(jié)構(gòu),采用空間向量的方法進行計算。

    (1)

    式中:θLE表示左臂肘關(guān)節(jié)角度,(°);L1表示左下臂關(guān)節(jié)向量長度;L2表示左上臂關(guān)節(jié)向量長度。

    考慮到人體對稱結(jié)構(gòu),上下臂及腿部關(guān)節(jié)角度分別為左右2組,結(jié)合REBA評分原則,為精確進行評分確定作業(yè)姿勢風(fēng)險,取身體左右對應(yīng)部位的關(guān)節(jié)夾角最大值,如式(2)所示:

    θ=max[θL,θR]

    (2)

    式中:θ表示身體關(guān)節(jié)角度,(°);θL為左側(cè)身體關(guān)節(jié)角度,(°);θR為右側(cè)身體關(guān)節(jié)角度,(°)。

    3.2 數(shù)據(jù)濾波處理

    加權(quán)濾波法(Savitzky Golay,SG)的核心思想是對窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)進行加權(quán)濾波,加權(quán)權(quán)重是對給定的高階多項式進行最小二乘擬合得到[16]。經(jīng)過SG濾波處理后,可有效保留數(shù)據(jù)變化信息,同時消除數(shù)據(jù)突變。SG計算原理如下:

    對當(dāng)前時刻前后共2n+1個觀測值進行濾波,用k-1階多項式進行擬合,如式(3)所示:

    xt=a0+a1t+a2t2++ak-1tk-1

    (3)

    式中:t表示某時刻;xt表示t時刻的觀測值;a0,a1,…ak-1表示參數(shù),通過最小二乘法確定。

    同理,對于前后時刻的預(yù)測值用式(3)進行計算,共得到2n+1個式子,構(gòu)成矩陣,矩陣簡化后如式(4)所示:

    X(2n+1)×1=T(2n+1)×k+Ak×1+E(2n+1)×1

    (4)

    式中:X(2n+1)×1表示2n+1行1列的矩陣X;T(2n+1)×k表示2n+1行k列的矩陣T;Ak×1表示k行1列的矩陣A;E(2n+1)×1表示2n+1行1列的矩陣E。

    通過最小二乘法求得A(k×1)的解如式(5)所示:

    A=(Ttrans·T)-1·Ttrans·X

    (5)

    式中:上標(biāo)trans表示轉(zhuǎn)置;()-1表示矩陣的逆矩陣。

    模型的濾波值如式(6)所示:

    P=T·A=T·(Ttrans·T)-1·Ttrans·X=B·X

    (6)

    式中:P表示模型濾波值;B表示關(guān)系矩陣。

    最終得到濾波值與觀測值的關(guān)系矩陣,如式(7)所示:

    B=T·(Ttrans·T)-1·Ttrans

    (7)

    通過計算B矩陣就可以將觀測值轉(zhuǎn)換為濾波值。

    比對施工現(xiàn)場常見搬運動作,將其分解成相關(guān)度較高的3個動作即下蹲、小臂屈曲、手臂抬升,針對動作活動最頻繁的4個關(guān)節(jié)(上臂、下臂、軀干、腿部)進行分析??紤]到視覺偏差及視頻遮擋對結(jié)果的影響,對下臂肘關(guān)節(jié)進行測試,拍攝肘關(guān)節(jié)的規(guī)則運動如圖6所示,將原始數(shù)據(jù)曲線與 SG平滑濾波處理后的數(shù)據(jù)曲線進行對比分析。

    圖6 肘關(guān)節(jié)規(guī)則運動

    肘部關(guān)節(jié)夾角運動范圍為20°~150°,角度變化序列如圖7所示,雖然曲線變化趨勢符合預(yù)期效果,但經(jīng)過局部放大可以發(fā)現(xiàn),夾角波動存在突變。經(jīng)SG濾波處理后的關(guān)節(jié)變化曲線可以直觀看出角度變化的曲線更符合人體運動規(guī)律,過渡更加平滑,沒有明顯突變。

    圖7 肘關(guān)節(jié)運動角度序列

    綜上,算法提取的人體骨骼框架和視頻中人體的耦合度較高,經(jīng)過人工測量驗證,算法計算精度與實際夾角差距可忽略不計。關(guān)節(jié)夾角的評分依據(jù)REBA方法,每個關(guān)節(jié)的分級跨度均較大,對于關(guān)節(jié)實際角度和算法計算角度在10°以內(nèi)是可以接受的,對最終的評判結(jié)果影響較小。

    4 試驗分析

    在試驗室對工人搬運動作進行分階段測試,測試試驗對象完成拿起重物的行為,試驗物品采用重量為500 g的長方形物塊。試驗第1階段是經(jīng)過專家調(diào)查證明該動作具有一定骨骼肌肉疾患風(fēng)險的彎腰直腿取物;第2階段是正常屈膝下蹲拾取物品,如圖8所示。

    圖8 典型搬運姿勢測試

    試驗共采集到312幀圖像,對采集的視頻進行作業(yè)姿勢評估。試驗對象身體主要部位夾角變化如圖9所示。由圖9可知,在第1階段,彎腰直腿俯身取物的軀干夾角和腿部夾角變化不同步,而第2階段的2個關(guān)節(jié)同步變化且角度相差甚較小。腿部和軀干夾角有明顯相關(guān)聯(lián)系,可應(yīng)用于施工現(xiàn)場監(jiān)測視頻,判斷監(jiān)測對象進行搬運動作拿起時,是否有不舒適姿勢的出現(xiàn)。

    注:散點表示由原始數(shù)據(jù)計算每一幀圖像的關(guān)節(jié)夾角;實線表示經(jīng)濾波處理后的夾角變化曲線

    作業(yè)姿勢REBA得分如圖10所示。經(jīng)SG濾波平滑處理的數(shù)據(jù),避免因角度范圍微小變化而引起的評分突變,有效提高評分準(zhǔn)確度。整個試驗過程中,REBA總分最低為2,最高為7,風(fēng)險水平為中,作業(yè)姿勢有一定危害,應(yīng)避免長時間連續(xù)工作,需要適當(dāng)改善作業(yè)姿勢。

    圖10 作業(yè)姿勢REBA得分

    作業(yè)姿勢的REBA總分低于警戒線,第1階段REBA得分波動較大,相對于第2階段得分更高,第1階段隱含危險性更大,在提升試驗物品時身體重心未下降,向前彎腰時腰部負(fù)擔(dān)加重,易扭傷。在進行搬運作業(yè)時,應(yīng)該監(jiān)測現(xiàn)場工人身體各部位風(fēng)險,明確指出其作業(yè)行為中的危險姿勢,針對性地提出改善作業(yè)姿勢建議。

    5 結(jié)論

    1)利用AlphaPose模型與REBA方法,提出一種非侵入式的作業(yè)姿勢風(fēng)險評估方法,通過采集視頻數(shù)據(jù)對搬運作業(yè)姿勢系統(tǒng)性評估分析,可輸出監(jiān)測對象身體的關(guān)節(jié)角度變化與REBA動態(tài)打分,為改善作業(yè)姿勢提供參考。

    2)本文研究方法對于視頻的關(guān)節(jié)角度計算準(zhǔn)確,數(shù)據(jù)濾波處理降低對視頻采集質(zhì)量的要求,適用于復(fù)雜多變的作業(yè)現(xiàn)場觀測環(huán)境,可推廣到對特定的動作進行分析評價。

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