Development of an automatic evaluation system for work posture based on OWAS in the work site
| Project/Area Number |
22K04621
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 25020:Safety engineering-related
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| Research Institution | Aoyama Gakuin University |
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Principal Investigator |
肥田 拓哉 青山学院大学, 理工学部, 助教 (70748326)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
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| Keywords | 作業姿勢 / OWAS / 人間工学 / 経営工学 / 筋骨格系障害 |
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| Outline of Research at the Start |
労働現場における作業関連性筋骨格系障害の予防には，作業が身体に及ぼす影響の評価が必要である．しかし，その評価には専門知識が必要であり，手間もかかる．そこで本研究では，労働現場における作業姿勢をOWASという手法に基づいて自動評価できるシステムを開発する．本システムでは，単眼カメラで撮影された動画像を入力すると，姿勢推定AIであるOpenPoseにより関節の2次元座標が取得され，機械学習モデルに基づく姿勢評価を実施する．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度の計画である（1）作業姿勢の動画像を取得する撮影空間の構築、（2）作業姿勢の動画像および関節の3次元座標を取得するための被験者実験の実施、（3）OpenPoseによる2次元座標の取得および精度検証を進めた。
（1）に関して、さまざまな方向から作業者を撮影するために、地上高1.0m・俯角0度の位置に8台、地上高2.5m・俯角30度の位置に8台、計16台の単眼カメラを設置できる撮影環境を整備した。
（2）に関して、（1）で整備した単眼カメラの撮影環境内に光学式のモーションキャプチャシステム（OptiTrack）を設置して、作業者の作業動画と身体の関節座標を同期して計測する実験環境を構築し、被験者実験を実施した。なお、実験前には、カメラ画像座標系の2次元座標とワールド座標系の3次元座標を相互変換するためにカメラ校正を実施して、各単眼カメラのカメラ定数を取得した。
（3）に関して、（2）の実験で取得した作業動画を姿勢推定AIであるOpenPoseに入力し、関節2次元座標を取得した。このとき、動画データが膨大であったため、OpenPoseの精度が低下しない範囲内での動画の低解像度化および低フレームレート化を実施した後、OpenPoseによる座標出力を実施した。OpenPoseで取得した関節2次元座標とOptiTrackで取得した関節3次元座標から生成した関節2次元座標を比較・分析した結果、撮影方向や自己オクルージョン（自身の身体の一部により自身の別の身体の一部を遮蔽してている状態）の有無によって、OpenPoseで取得した関節2次元座標の精度に影響があることが明らかになった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本年度は当初計画していた通り、実験環境の構築、被験者実験の実施、取得データの分析を実施したため、おおむね順調に進展していると判断した。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後の研究については、当初の計画に沿って、（1）取得データの分析、（2）教師データおよび機械学習モデルの作成、（3）作業姿勢自動評価システムの開発を進める。
（1）に関して、OpenPoseの座標取得精度が低下する撮影条件および姿勢があるため、教師データを作成する際には、それらのデータを除去もしくは補間により修正する必要がある。このような前処理を実施することで、OpenPoseでの座標取得が困難な撮影条件および姿勢がすべて除去されてしまう可能性があるため、データを除去もしくは補間する際の閾値は慎重に検討する必要がある。
（2）に関して、CMU Panopticなどの既存データセットに対して、OWAS姿勢コードのアノテーションを実施して、姿勢コードの構成比を確認したうえで教師データに加える予定である。また、労働現場でみられる姿勢データの取得に関して、基本的には実際の労働現場での取得を予定しているが、計測が困難であったり、計測できたとしても特定の姿勢しか取得できないなどの問題が考えられる。その場合は、実際の労働現場で撮影した動画像データをもとに実験モックアップを作成し、実験室内で被験者実験を実施することになる。
（3）に関して、単眼カメラによる動画像の撮影、OpenPoseによる2次元座標の取得、機械学習モデルによる姿勢コード分類およびAC算出という3つの要素を含むシステムをPythonにより開発する。なお、携帯端末におけるOpenPoseの使用性を検討し、問題がなければタブレット等の携帯端末にシステム実装する予定である。
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Report
(1 results)
Research Products
(3 results)
