One-Class Support Vector Machineを用いた異常検知手法による作業性の評価  身体近傍でのねじ締め作業への適用

平内和樹; 倉元昭季; 瀬尾明彦

文献

J-GLOBAL ID：201902283126150132 整理番号：19A0844719

One-Class Support Vector Machineを用いた異常検知手法による作業性の評価身体近傍でのねじ締め作業への適用

Evaluation for Workability Based on Anomaly Detection using One-Class Support Vector Machine: Application in Screw Tightening Task Near the Body

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資料名：
巻： 55 号： 2 ページ： 50-58 発行年： 2019年04月15日
JST資料番号： S0258A ISSN： 0549-4974 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：日本語 (JA)

異常検知に基づいた傾向の異なる作業姿勢(異常姿勢)の抽出が,作業タスクにおける姿勢や動作の問題点の把握に効果的と期待できる.そこで本研究ではOne-Class Support Vector Machineを用いた異常姿勢抽出手法を提案し,身体近傍でのねじ締め作業に適用し,提案手法の有効性を検討する.実験の被験者は12名とし,作業条件(位置,高さ)を変更した時の,身体セグメントのオイラー角,関節角度,関節トルク比,主観評価を記録した.各被験者の作業条件毎の平均姿勢を学習データとして提案手法に適用することで異常姿勢を抽出した.この際,提案手法のハイパーパラメータおよび特徴ベクトルの妥当性を,抽出された異常姿勢の全データに対する割合と主観的な作業性の比較から同時に評価した.設定した作業条件のうち,作業位置が近距離かつ中央での作業の条件において,主観的な作業のしにくさは増加したが,関節角度や関節トルク比との関係は見られなかった.一方で提案手法による結果からは,外れ値の上限を決めるハイパーパラメータvを0.10と設定した時,近距離・中央条件において他の条件と比較して異常姿勢の検出割合が増加し,主観的な作業のしにくさとの関係が示された.(著者抄録)

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人間機械系 , 人工知能

引用文献 (26件)：

1)Clamann, M.; Zhu, B.; et al. Comparison of infant car seat grip orientations and lift strategies. Applied Ergonomics. 2012, 43, p.650-657.
2)Belda-Lois, J. M.; de-Rosario, H.; et al. Can human movement analysis contribute to usability understanding? Human Movement Science. 2010, 29, p.529-541.
3)Irzmańska, E.; Tokarski, T. Human movement analysis in evaluation of the risk of falls in younger and older workers while wearing protective footwear. Measurement. 2016, 91, p.19-24.
4)Chang, J.; Jung, K.; et al. Development of a usability evaluation method using natural product use motion. Applied Ergonomics. 2017, 60, p.171-182.
5)Wang, L.; Hu, W.; et al. Recent development in human motion analysis. Pattern Recognition. 2003, 36, p.585-601.

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