手動デジタイズ座標によるOWAS評価方法の提案

労働現場において作業姿勢を評価する際には人間工学評価ツールが利用される．本研究では，人間工学評価ツールのひとつであるOWAS（Ovako Working posture Analysis System）に基づいて，作業姿勢を簡便に評価できる方法を提案する．具体的には，画像上の作業者の関節2次元座標を手動で取得し，それらの関節2次元座標を事前に作成した機械学習モデルに入力することで，OWASに基づく姿勢コードを分類する方法である．これを実現するために，OWASに基づく姿勢コードを分類する機械学習モデルを作成するための姿勢データを取得する実験と作成した機械学習モデルに手動デジタイズ座標を入力して分...

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Published in日本経営工学会論文誌 Vol. 76; no. 2; pp. 54 - 63
Main Authors 河合 夏帆, 松本 俊之, 藤本 杏奈, 肥田 拓哉
Format Journal Article
LanguageJapanese
Published 公益社団法人 日本経営工学会 15.07.2025
Subjects
OWAS
人間工学評価ツール
作業姿勢
作業関連性運動器障害
労働現場
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ISSN1342-2618
2187-9079
DOI10.11221/jima.76.54

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Summary:労働現場において作業姿勢を評価する際には人間工学評価ツールが利用される．本研究では，人間工学評価ツールのひとつであるOWAS（Ovako Working posture Analysis System）に基づいて，作業姿勢を簡便に評価できる方法を提案する．具体的には，画像上の作業者の関節2次元座標を手動で取得し，それらの関節2次元座標を事前に作成した機械学習モデルに入力することで，OWASに基づく姿勢コードを分類する方法である．これを実現するために，OWASに基づく姿勢コードを分類する機械学習モデルを作成するための姿勢データを取得する実験と作成した機械学習モデルに手動デジタイズ座標を入力して分類精度を検証する実験を実施した．実験参加者10名による手動デジタイズ座標を用いた検証の結果，OWASにおける各部の姿勢コードの分類精度は，背部が73.5%，上肢が95.4%，下肢が84.0%であり，OWASの総合評価値であるAC（Action Category）の正解率は71.7%となった．
ISSN:1342-2618
2187-9079
DOI:10.11221/jima.76.54