JP2017068430A - 適応性評価装置、適応性評価方法 - Google Patents

Abstract

【課題】製造ラインにおける工程に対しての作業者の適応性を客観的に評価できるようにする。
【解決手段】各時点で、測定対象の工程を実行する作業者の複数の身体部位に対応する検出点と該検出点を結ぶ線により簡易モデル化した状態で、作業者の身体状態の情報を取得し、取得した前記検出点又は線についての情報を、当該測定対象の工程について設定された基準情報と比較して、作業者の当該工程に対する適応値を算出する。そして算出結果に基づいて適応評価情報を生成し、提示する制御を行う。
【選択図】図９

Description

本発明は適応性評価装置、適応性評価方法に関し、製造工場等における工程と作業者の適応性評価を行う技術に関する。

特開２００１−１０１４２２号公報 特開２０１５−１２５５７８号公報

特許文献１には、作業中の人体及び作業対象物の状態と人体の負担を関連づけ、人体及び作業対象物の状況をモニタリングするとともに作業改善に有効なデータを提供できる技術が開示されている。
特許文献２には、作業姿勢等について、客観的評価と主観的評価とに基づいて姿勢の評価を行う技術が開示されている。

自動車製造工程には作業者による部品の組み立て作業が多い。この作業を長時間継続することで、作業負担が増加し、時間と共に作業効率を低下させるケースが多くなっている。
この作業負担は、作業者の感覚的な声として取り上げられることが通常である。また、作業者の得手不得手の影響によって工程に対する感想や疲労具合も異なる。特に作業者は個人毎に、得意な作業や苦手な作業が異なるため、各工程についての向き・不向きもある。
ところが、これらの負担感や、向き・不向きというようなことは、あくまで作業者本人が主観的に感じることであって、これらを客観的に判断することが困難であった。

多数の工程や多数の作業を含む製造ラインにおいて、各工程への人員配置管理などのためには、このような主観的な感想ではなく、工程毎の各作業者の作業負荷や状況を客観的かつ定量的に評価することが求められている。
そこで本発明は、ラインマネジメントや製造ラインの設計、改善等のために有用な客観的情報を得ることのできるシステムを提供することを目的とする。

本発明に係る適応性評価装置は、各時点で、測定対象の工程を実行する作業者の複数の身体部位に対応する検出点と該検出点を結ぶ線により簡易モデル化した状態で、作業者の身体状態の情報を取得する検出情報取得部と、前記検出情報取得部で得た前記検出点又は線についての情報を、当該測定対象の工程について設定された基準情報と比較して、作業者の当該工程に対する適応値を算出する適応値算出部と、前記適応値算出部の算出結果に基づいて適応評価情報を生成し、提示する制御を行う出力制御部とを備える。
即ち作業者の身体状態を簡易モデルにより検出し、各身体部位、例えば関節部などについての検出点や線の位置や変化（移動ベクトル）により、作業者の動作を把握できるようにする。そして検出点又は線についての情報、つまり身体の各部位（腕、腰、足）などの個別のデータを、あらかじめ設定した基準情報と比較することで、人と工程のマッチングを判定する。

上記の適応性評価装置においては、前記出力制御部は、前記適応値算出部の算出結果を用いて、対象の作業者についての推奨される工程又は推奨されない工程を判定し、判定結果を提示する制御を行うことが考えられる。
適応値算出部の算出結果として或る作業者と或る工程の適応性が判別できる。すると工程との関係で作業者の個人的な特性も推定できる。作業者の個人的特性と各工程の作業内容のマッチングを判定すれば、或る作業者にとっての、推奨される工程や、推奨できない工程も判定できる。

上記の適応性評価装置においては、前記出力制御部は、前記適応値算出部の算出結果を用いて、対象の作業者についての個人特性を判定し、判定結果を提示する制御を行うことが考えられる。
適応値算出部の算出結果として或る作業者と或る工程の適応性が判別できると、工程との関係で作業者の個人的な特性も推定できるため、それを提示する。

上記の適応性評価装置においては、前記検出情報取得部は、作業者を撮像した画像データの解析結果から、複数の前記検出点の三次元位置を取得することが考えられる。
作業者を撮像して撮像画像を解析すれば、その作業者の検出点の三次元位置を特定することができる。

上記の適応性評価装置においては、前記検出情報取得部で得た情報における前記検出点又は線の変化により作業者の姿勢又は動作を判定する動作判定部と、前記動作判定部で判定した作業者の姿勢又は動作に基づいて作業負担値を算出する負担算出部とをさらに備え、前記出力制御部は、前記負担算出部の算出結果に基づいて、測定対象の工程における作業負担評価情報を提示する制御を行うことが考えられる。
即ち作業者の身体状態を簡易モデルにより検出し、各身体部位、例えば関節部などについての検出点や線の位置や変化（移動ベクトル）により、工程作業過程の姿勢や動作を検出する。そして作業者の姿勢又は動作に基づいて作業負担値を算出する。この作業負担値に基づいて、工程の作業負担評価情報を生成して提示する。

本発明に係る適応性評価方法は、情報処理装置が、各時点で、測定対象の工程を実行する作業者の複数の身体部位に対応する検出点と該検出点を結ぶ線により簡易モデル化した状態で、作業者の身体状態の情報を取得し、取得した前記検出点又は線についての情報を、当該測定対象の工程について設定された基準情報と比較して、作業者の当該工程に対する適応値を算出し、算出結果に基づいて適応評価情報を生成し、提示する制御を行う適応性評価方法である。
これにより情報処理装置を用いて適応性評価装置を実現できる。

本発明によれば、製造ラインにおける工程に対して、作業者個別の適応性が客観的な適応評価情報として提示されるため、製造ラインの管理者等にとって、マネジメント等のための有用な情報を得ることができる。

本発明の実施の形態の適応性評価システムのブロック図である。 実施の形態の作業者の身体状態の簡易モデルの説明図である。 実施の形態の簡易モデルによる姿勢・動作検出の説明図である。 実施の形態で検出する各検出点の三次元位置情報及び工程の説明図である。 実施の形態で求める各工程についての算出値の説明図である。 実施の形態の演算部の処理のフローチャートである。 実施の形態の作業負担評価情報の説明図である。 実施の形態の作業負担評価情報の説明図である。 実施の形態の適応性判定処理及び推奨工程判定処理のフローチャートである。 実施の形態の適応性評価情報の提示例の説明図である。 実施の形態の推奨工程の判定情報の提示例の説明図である。

＜システム構成＞
以下、適応性評価装置の実施の形態を説明する。なお図１に示す演算部１が、本発明の適応性評価装置の実施の形態となる。図１は演算部１を含む適応性評価システムの例を示している。

図１に示すように適応性評価システムは、演算部１、データベース部２、記憶部３、表示部４、通信部５、印刷部６、撮像部１０、駆動部１１、センサ２０、受信部２１、検出値生成部２２を有している。

撮像部１０は、製造ラインに設置されたビデオカメラであり、工程作業を行う作業者を撮像する。図では１つの撮像部１０のみ示しているが、通常は、製造ラインの各工程においてそれぞれ作業者を撮像できるように複数配置されていることが想定される。
これら１又は複数の撮像部１０は、動画として撮像した各フレームの撮像画像データを演算部１に供給する。
なお、撮像部１０はステレオ撮像を行うものとされ、ステレオ撮像された撮像画像信号は、画像解析において三角測量の原理を用いて奥行き方向の情報も得ることができる。
駆動部１１は、撮像部１０の撮像方向を変位させる装置で、例えばパン・チルト機構及びその駆動モータを有する。

センサ２０は、例えば作業者が身体各所に装着するセンサや、作業位置に設置され、作業者の動きを検出するセンサ等が想定される。具体的には角速度センサ、加速度センサ、赤外線センサ、位置センサなどである。
各センサ２０の検出信号は、有線又は無線で受信部２１に供給され、受信部で受信した検出信号は、検出値生成部２２で検出値にデコードされて演算部１に供給される。

なお、この図１のシステムでは撮像部１０による作業者の撮像画像信号や、センサ２０による検出値は、いずれも作業者の姿勢や動作を検出するための情報である。このため少なくとも撮像部１０、センサ２０のいずれか一方が用いられればよい。もちろん互いの情報を補足又は補正するために、両方が用いられてもよい。

演算部１は例えばコンピュータ装置により構成される。即ち演算部１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ( Read Only Memory)、ＲＡＭ( Random Access Memory )、インターフェース部等を備えており、ＣＰＵはＲＯＭに記憶されているプログラムに従って各種の処理を実行する。ＲＡＭはＣＰＵが各種の処理を実行する上において必要なデータなどが適宜記憶される。
なお演算部１としての情報処理装置は、１つのコンピュータ装置で実現されてもよいし、複数のコンピュータ装置が連携して実現されてもよい。
この演算部１は、本システムのための処理機能として、画像解析部１ａ、カメラ制御部１ｂ、検出情報取得部１ｃ、動作判定部１ｄ、負担算出部１ｅ、出力制御部１ｆ、適応性判定部１ｇが設けられる。これらの各部はソフトウエアにより実行される処理機能を仮想的にブロック化して示したものである。

画像解析部１ａは撮像部２０から供給される撮像画像データとしての各フレームデータを解析する処理を行う。
本例の場合、作業者を主に関節等の検出点と、検出点を結ぶ線の情報で簡易化した簡易モデルとして検出する。
図２に簡易モデルの例を示す。人体の各所について検出点Ｐを設定する。図では検出点Ｐ０〜Ｐ２０を一例として示している。例えば腰部、頭部、首、手足の関節部分など、主に姿勢に応じて変位する箇所を検出点Ｐとする。
各検出点Ｐは、それぞれ特定の他の検出点Ｐと線で結ばれる。
例えば検出点Ｐ１は検出点Ｐ２，Ｐ３，Ｐ６とそれぞれ線で結ばれている。
検出点Ｐ２は検出点Ｐ１とのみ線で結ばれている。
検出点Ｐ３は検出点Ｐ１、Ｐ４と線で結ばれている。
これらのように、各検出点Ｐ１〜Ｐ２０は、それぞれ線で結ばれている検出点が規定されていることで、点と線により人体を表現する簡易モデルが形成される。

図３は作業者の姿勢を簡易モデルで表した例である。図３ＡはＸ−Ｙ平面、図３ＢはＺ−Ｙ平面、図３ＣはＸ−Ｚ平面で、各検出点の位置を示し、また各検出点間の線を示している。つまり、各検出点Ｐ０〜Ｐ２０について三次元座標位置を検出することで、その時点の作業者の姿勢を検出することができる。

図１の画像解析部１ａは、このような簡易モデルで作業者の姿勢を検出するために、作業者の画像から、各検出点Ｐ０〜Ｐ２０の位置（ｘ，ｙ，ｚの三次元座標値）を検出する。
なお、撮像画像データから作業者の身体を的確に検出するために作業服（ユニフォーム）や帽子の色を予め登録しておき、工場設備や製品の色と明確に区別できるようにすることが好適である。
或いはパターンマッチングにより、人体構成部分における各検出点Ｐを判定することも考えられる。
さらに作業者がセンサ２０を手首、足首等に装着して、それらの位置情報が検出できるようにした場合、撮像画像データから抽出した検出点Ｐの三次元位置情報を、センサ２０による位置情報で補正するようなことも考えられる。

カメラ制御部１ｂは、駆動部１１を制御して、撮像部１０の撮像方向を変位させる。例えば工程作業中の作業者は、その作業のために位置を移動する。カメラ制御部１ｂは、このような作業者の移動によって撮像画像データから作業者がフレームアウトしないように、撮像部１０の追従動作が実行されるように制御する。
具体的には画像解析部１ａによって認識された作業者の位置の移動（各フレームでの作業者位置の変化）に応じて、駆動部１１を駆動させる。

検出情報取得部１ｃは、各時点で、測定対象の工程を実行する作業者の複数の身体部位に対応する検出点Ｐと該検出点Ｐを結ぶ線により簡易モデル化した状態で、作業者の身体状態の情報を取得する。即ち画像解析部１ａの検出結果や、或いはセンサ２０による検出値を取得し、作業者の情報として管理する。具体的には１回の測定タイミング毎に、各検出点Ｐ０〜Ｐ２０の三次元位置情報を取得し、検出結果として保存する。

図４Ａは検出情報取得部１ｃが取得して保存する作業者の情報の例を示している。
例えば画像解析部１ａが、撮像画像データの所定のフレーム間隔となるサンプルタイミングｔ（ｔ０、ｔ１、ｔ２・・・）で各検出点Ｐ０〜Ｐ（ｎ）（図２の例ではｎ＝２０）の三次元位置情報を検出するとする。検出情報取得部１ｃは、サンプルタイミングｔ毎に、検出点Ｐ０〜Ｐ（ｎ）の三次元座標値を取得し、これを記憶する。この図４Ａのような情報は、例えば１つの工程毎、作業者毎に取得し、記憶管理していく。

例えば製造ラインにおいて、工程Ａ、Ｂ、Ｃ・・・・があり、一人の作業者が１つの工程を担当するとする。また各工程には、それぞれ複数の作業があるとする。例えば工程Ａには、作業ａ１〜ａ５があるとする。具体的な例としては、例えば１つの工程は、車体へタイヤの取り付け工程であって、各作業とは、タイヤのセット、装着、確認などの個々の作業となる。
いま、工程Ａが図４Ｂのように５つの作業ａ１〜ａ５があるとすると、担当する作業者ＷＭ１は、ライン上の車体に対して、この工程Ａ（作業ａ１〜ａ５）を繰り返し行うことになる。
図４Ａのような各検出点Ｐ０〜Ｐ２０の三次元位置情報は、サンプルタイミングｔ毎に取得・記憶していくことで、繰り返し行われる工程における検出点Ｐ０〜Ｐ２０の三次元位置情報が時系列上で収集されていくことになる。
なお、図４Ｂではサンプルタイミングｔ０〜ｔ９９、ｔ１００〜ｔ１９９で、それぞれ工程Ａの１回が完了するものとして示しているが、これは説明上の一例に過ぎない。例えば同じ工程を同じ作業者が行う場合であっても、毎回同じ時間で完了するとは限らないためである。工程Ａ内の各作業ａ１〜ａ５としての情報が、どのサンプルタイミングｔの情報であるかは、各三次元座標値によって判定される姿勢や姿勢の変化、動きの変化等により判定できる。

動作判定部１ｄは、検出情報取得部１ｃで得た身体状態における検出点Ｐ又は線の変化により作業者の姿勢又は動作を判定する。検出点Ｐ又は線の変化は、図４Ａのように取得した検出点Ｐ０〜Ｐ（ｎ）の三次元座標値の変化で表される。図４Ａでは検出点Ｐの情報を記憶するとしたが、線の情報は、各検出点Ｐを結ぶため、各検出点Ｐから把握することができる。そして動作判定部１ｄは、図４Ａの情報の時系列上の変化により、作業者の姿勢や動作を判定する。

負担算出部１ｅは、動作判定部１ｄで判定した作業者の姿勢又は動作に基づいて作業負担値を算出する。
人の姿勢や動作に対しては、人間工学的にそれぞれ負担値を予め算出しておくことができる。例えば両手を上げている姿勢の負担、しゃがんだ姿勢の負担、腰をかがめた姿勢、或いは横への移動動作、体をひねる動作などについての負担値は、予め計算できる。また各姿勢や動作の継続時間によって負担も異なるが、その継続時間に応じた負担の値も予め設定できる。例えば両手を上げる姿勢は、一瞬であればさほど負担はないが、継続して上げている状態はかなり負担が大きくなる。
これら姿勢や動作、さらにはその時間に応じた負担値は、予め人間工学に沿って算出し、体系化してデータベース部２に登録しておく。
そして負担算出部１ｅは、動作判定部１ｄで判定した工程や各作業における作業者の一連の動作、姿勢や、その継続時間に基づいて、工程或いは工程内の各作業についての作業負担値を算出する。例えば検出点Ｐまたは線の移動量から判定された動作や姿勢やその継続時間等についての負担値を求め、これらを加算、或いは重み付け加算等を行い、作業や工程における一連の動作（姿勢）としての作業負担値を算出する。具体的には、判定された作業中の姿勢、腕等の関節の角度、移動量等について個々に負担値をあてはめ、これらを用いて１つの作業や工程の作業負担値を算出する。
また例えば作業終了時まで通して作業負担値を算出し、疲労のピークや、作業延長時の影響度（疲労予測）を求めることもできる。

例えば負担算出部１ｅは図５のように工程や作業に関しての算出値を記憶する。
なお算出値は、多様に想定される。例えば工程Ａについての算出値ＭＡ１は、工程Ａにおける作業負荷の総合負担値、ＭＡ２は作業者の肩に対する負担値、図示しないＭＡ３は脚部に対する負担値、などとしてもよい。
また各作業に対しての算出値（例えば作業ａ１についての算出値Ｍａ１−１、Ｍａ２−２・・・）も、総合負担値、各部の負担値などとしてもよい。
工程や作業についての負担値（作業負荷）の計算例を示す。

ここで、Disは各関節１フレームでの移動負荷、Kdisは疲労度に対する各関節移動量の重み、Posは姿勢負荷、Kposは疲労度に対する各関節角度の重みである。
Disは（数２）で求められる。

ここで、X1、Y1、Z1は各関節の座標、X0、Y0、Z0は各関節１フレーム前の座標である。
Posは例えば（数３）で求められる。

ここで、Uは各関節上方の体の重量、Kuは作業負荷に対する各関節上方の体重量の重み、Fは工程毎に設定される外力の合計、Kfは作業負荷に対する各関節上方の外力の重み、θは各関節の計算角度、Pは人間の姿勢つらさを示した定数である。
なお、以上の負担値（作業負荷）の計算例は一例に過ぎない。

適応値算出部１ｇは、検出情報取得部１ｃで得た検出点又は線についての情報を、当該測定対象の工程について設定された基準情報と比較して、作業者の当該工程に対する適応値を算出する。
例えば、１つの工程の各作業において、例えば理想的な姿勢や動作を基準とし、その基準となる姿勢や動作における各検出点Ｐ（Ｐ０〜Ｐ２０）の位置や時系列上の変化を予め数値化してデータベース部２に格納しておく。例えば熟練者の工程作業を撮像して、各検出点Ｐ１〜Ｐ２０の各時点の位置や変化を図４Ａと同様に取得して、基準情報として記憶しておくようにしてもよい。或いは人間工学的な分析により、該当の作業において最も人への負担が小さい姿勢や動作を設定し、その場合の各検出点Ｐ０〜Ｐ２０に相当するポイントの各時点の位置や変化を基準情報として記憶してもよい。
いずれにしても、そのような基準情報と、図４Ａのような検出情報を比較することで、検出対象としている作業者にとっての、当該工程に適しているか否かを示す適応値を求める。適応値は、対象の工程に対象の作業者が適しているか否かを数値化した情報である。例えば「０」から「１００」の数値などとして、適応性を表すものとする。

この適応値の算出には、例えば各時点の各検出点Ｐ０〜Ｐ２０についての基準情報との差分を求め、その差分が大きいほど、当該工程に適していないとする値となるような演算を行う。また各検出点Ｐ０〜Ｐ２０の時系列上の移動軌跡や移動時間を基準情報と比較して、動作の円滑さ、動作効率などを分析し、それを数値化することも考えられる。いずれにしても、基準情報に近いほど、適応性あり（例えば適応値＝１００）、基準情報と乖離するほど、適応性なし（例えば適応値＝０）などとなるような値を求める演算を行う。

出力制御部１ｆは、負担算出部１ｅや適応性判定部１ｇの算出結果に基づいて、測定対象の工程における作業負担評価情報、適応性評価情報、個人特性の判定結果の情報などを提示する制御を行う。即ち作業負担評価情報を生成し、作業負担評価情報を記憶部３に記憶させたり、表示部４で表示させたり、通信部５により外部装置に送信したり、印刷部６により印刷出力させたりする制御処理を行う。

データベース部２は、例えば上述のように姿勢や動作毎の負担値や、適応性判定のための基準情報などが記憶されており、演算部１は作業負担値や適応値の算出のためなどに逐次参照できるようにされている。
記憶部３は、図４Ａのような検出情報や、図５のような算出値の情報が記憶される。また演算部１が上記各機能を実行するためのプログラムが記憶される。
表示部４は、演算部１に接続された表示デバイスとされ、各種のユーザインターフェース画像や、作業負担評価情報を示す画像の表示を行う。
通信部５は、有線、無線で外部機器との通信を行ったり、ＬＡＮ（Local Area Network）等の通信経路を介した通信を行う。演算部１は通信部５により例えば作業負担評価情報を他の情報処理装置等に提供できる。
印刷部６は、演算部１に接続されたプリンター等であり、演算部１の指示に応じて印刷動作を行う。

＜処理手順＞
図６を参照しながら演算部１の処理手順を説明する。演算部１は図１に示した各機能（１ａ〜１ｇ）により、以下の処理を実行する。
なお図６では、一人の作業者、工程を対象として作業負荷の測定及び適応性判定を行う処理を示している。演算部１は、このような処理を各工程に対応して行う。もちろん複数のコンピュータ装置がそれぞれ並行して当該処理を行うものでもよい。

演算部１はステップＳ１０１で基本情報の読み込みを行う。例えば工程番号、工程内の作業の情報、作業者の情報、計測における各種パラメータ設定等を、オペレータによる操作もしくは自動設定に応じて読み込む。

ステップＳ１０２で演算部１は撮像及び／又はセンシングを開始する。即ち撮像部１０からの撮像画像データの取り込みを開始する。またセンサ２０の検出値の取り込みも開始する。
ステップＳ１０３で演算部１は、作業者認識を行う。即ち取り込みを開始した撮像画像データの画像解析により、作業者を認識する。例えば特定の色の作業服を着た人物を作業者として認識し、その作業者の身体位置を把握する。
ステップＳ１０４で演算部１は、作業者追尾を開始する。即ち画像上で認識した作業者がフレームアウトしないように駆動部１１を制御する追尾制御を開始する。

ステップＳ１０５で演算部１は測定開始を待機する。即ち作業者が実際の工程作業に入るとともに測定を開始するトリガを待つ。このトリガはオペレータの指示、或いは特定の時刻、或いは製造ライン管理システムからの同期信号などが考えられる。
測定開始トリガに応じて演算部１はステップＳ１０６に進む。

ステップＳ１０６で演算部１は測定データを取得する。即ち検出情報取得部１ｃの機能により、画像解析部１ａの解析結果の取得やセンサ２０からの情報の取得を行い、例えば図４Ａにおける１つのサンプルタイミングｔ（ｘ）の情報として記憶管理する。
ステップＳ１０７で演算部１は、姿勢データモデル化を行う。つまり動作判定部１ｄの機能により、ステップＳ１０６で取得した各検出点Ｐの三次元座標値によって表現される作業者の簡易モデルから、作業者の姿勢、動作を判定する。
ステップＳ１０８で演算部１は、作業負荷数値化を行う。即ち演算部１は付加算出部１ｅの機能により、各種作業負荷の計算を行い、その計算値を記憶する。
以上のステップＳ１０６〜Ｓ１０８の処理を、ステップＳ１０９で測定終了と判断されるまで繰り返す。
この間、ステップＳ１０８での計算値は、それぞれ各時点における図５のようなデータとして保存してもよいし、毎サンプルタイミングｔの計算値の積算値として図５のようなデータを更新していくようにしてもよい。

測定終了となった後は、演算部１はステップＳ１１０で負担評価情報を生成する。またステップＳ１１１で演算部１は適応性判定を行う。さらに演算部１はステップＳ１１２で推奨工程判定を行う。そしてステップＳ１１３で負担評価情報や適応性評価情報等を表示部４に表示させる。
例えば製造ラインの各工程について、１日のスパンで以上のような測定を行う場合、１日の作業者の負担に関する負担評価情報が生成され表示される。加えて各工程に対する作業者の適応性を評価するための適応性判定や、推奨工程判定が行われて、その判定結果の情報として適応性評価情報や推奨／非推奨の情報が生成され、表示されることになる。

なお、ステップＳ１１３の段階で演算部１は、負担評価情報、適応性評価情報、推奨／非推奨の情報を記憶部３に記憶したり、印刷部６で印刷出力したり、通信部５で外部機器に送信してもよい。
またステップＳ１１１、Ｓ１１２の演算は、ライン管理者等がシミュレーション要求の操作を行った場合に実行するようにし、その演算後に適応性評価情報や推奨／非推奨の情報を表示出力するようにしてもよい。つまり、適応性判定や推奨工程判定は、過去の測定情報が存在すればいつでも可能であるため、任意の時点で実行されるようにしてもよい。
さらにステップＳ１１２を実行しない処理例も考えられる。

＜作業負担評価情報の提示＞
上記ステップＳ１１０で作成され、ステップＳ１１３で表示される作業負担評価情報の具体例を示す。

図７Ａは、工程別に算出した作業負担を数値化して示した例である。例えば工程毎に、各サンプルタイミングｔでの作業負担値を積算し、１日の労働で作業者に与える負担の値を求めて、工程毎を比較できるように提示する。
１つの工程については、ステップＳ１０６で例えば図４Ａのように各サンプルタイミングｔでの作業者の身体状況が取得でき、さらにステップＳ１０７，Ｓ１０８の処理で単位期間毎に負担値が算出される。この負担値が測定終了まで積算されて保持されるようにすれば、各工程において図５のように保持した算出値（例えばＭＡ１、ＭＡ２・・・）は、測定開始から終了までの工程の負担値となる。例えば１日の勤務における工程の負担値となる。従って、そのように得た積算値を工程毎に集めて負担評価情報とすることで、図７Ａのように表示を行うことができる。

図７Ｂは、或る工程における作業別に算出した作業負担を数値化して示した例である。例えば１つの工程における作業毎に、各サンプルタイミングｔでの作業負担値を積算し、１日の労働で作業者に与える負担の値を求めて、作業毎を比較できるように提示する。
１つの工程において各作業の負担度合いをみることができる。
工程内の各作業については、予め各作業による動作パターン等を登録しておけば、画像解析により、各サンプルタイミングｔの期間の動作が、それぞれどの作業の実行中であるかが判別できる。従ってステップＳ１０８での負担値の算出を、各作業単位で分けて実行することが可能で、その各作業についての算出値を積算していけば、保持した算出値は測定開始から終了までの工程の負担値となる。例えば図５の算出値Ｍａ１−１、Ｍａ２−１・・・Ｍａ５−１）は、測定開始から終了までの工程Ａにおける各作業ａ１〜ａ５の負担値となる。例えば１日の勤務における各作業の負担値となる。従って、そのように得た積算値を工程毎に集めて負担評価情報とすることで、図７Ｂのような表示を行うことができる。

図７Ｃは、或る工程又は作業に関して、運動量負荷、姿勢負荷を、身体の部位毎に求めて提示する例である。このような情報により、当該工程又は作業では、作業者のどこに負荷がかかるかなどを知ることができる。
身体の各部に係る負担値自体は、例えば姿勢や動きを判定することで例えばデータベース部２から取得するような処理が可能である。例えばステップＳ１０７で或る姿勢を判定したときに、その姿勢における右手の負担値、左手の負担値、腰の負担値、右足の負担値、左足の負担値などをデータベース部２から取得する。ステップＳ１０８では、各部の負担値を測定開始から終了までの期間中に積算していけばよい。すると、測定終了時点で身体各部の負担値が求められていることになる。そのような積算値を集めて負担評価情報とすることで、図７Ｃのような表示を行うことができる。

図８Ａは、或る工程又は作業に関して、検出点Ｐ０〜Ｐ２０毎に、負担値を表示した例である。図７Ｃの場合と同様に、姿勢や動作に対応して設定された検出点Ｐ０〜Ｐ２０毎に負担値を積算していくことで、例えば１日の勤務における各検出点Ｐ０〜Ｐ２０の負担値を算出することができる。そのような積算値を集めて負担評価情報とすることで、図８Ａのような表示を行うことができる。
このような情報により管理者やライン技術者等は、当該工程又は作業では、作業者のどこに負荷がかかるかをより詳細に知ることができる。

図８Ｂは、或る工程（又は作業）について、作業者毎に比較できる情報を提示する例である。図４Ａのような検出情報を作業者コードに紐づけておくことで、例えば１つの工程について、作業者毎に負担値や工程所要時間を求めることができる。所要時間は、各サンプルタイミングｔにおいて判定される姿勢・動作により計測できる。例えば姿勢や動作により、各作業の開始・終了、工程の開始・終了タイミングが判別できるため、その間のサンプルタイミング数で判定できる。
そこで同一の工程や作業について作業者毎の負担値を比較できるような負担評価情報を生成し、図示のように表示させる。これによって管理者は、各工程や作業について、作業者毎の習熟度や向き／不向きを判断することができる。

以上の図７、図８は負担評価情報の一例である。これ以外にも多様な情報提示が考えられる。いずれにしても、工程や作業における各作業者の姿勢や動作を判定し、負担値を算出するようにしているため、それらの情報に基づいて多様な負担評価情報を生成し、表示させることができる。例えば時間帯別の負担値の提示、作業を延長した場合の予測される負担値の提示なども可能である。

＜適応性判定及び推奨工程判定＞
次に図６のステップＳ１１１、Ｓ１１２の適応性判定及び推奨工程判定の処理例を説明する。図９Ａは適応性判定処理例である。
演算部１は、図６で測定対象とした或る工程の或る作業者毎に図９Ａの処理を行う。
まずステップＳ２０１で演算部１は対象の作業を選択する。例えば工程Ａに関しての処理の場合、工程Ａにおける作業ａ１を処理対象として選択する。

ステップＳ２０２で演算部１は、処理対象として選択した作業における、作業者の身体各部の個別データを抽出する。例えば作業ａ１を選択しているときは、図４Ｂのように、サンプルタイミングｔ０〜ｔ１５、ｔ１００〜ｔ１１５、・・・の情報が作業ａ１についてのサンプルであるとすると、これらのサンプルタイミングにおける検出点Ｐ０〜Ｐ（ｎ）の三次元座標値を抽出する。

ステップＳ２０３で演算部１は、抽出した個別データを作業ａ１について設定された基準情報の各該当データと比較する。
このため演算部１はデータベース部２から工程Ａの作業ａ１に関する基準情報を取得する。例えば作業ａ１としての基準となる検出点Ｐ０〜Ｐ（ｎ）の各時点の三次元座標値が、データベース部２に登録されている。このような基準情報と対象の作業者の身体各部の個別データを比較して差分値を求める。
そしてステップＳ２０４で演算部１は、差分値を用いて演算を行い、当該作業者の当該作業（例えば作業ａ１）に対する適応性を示す適応値を算出する。
差分値が小さいと言うことは、その作業者が基準情報との比較で姿勢や動きの差が小さいということであり、作業中に無駄な動きが少ないということである。逆に差分値が大きいことは無駄な動きが多いということである。
例えば各サンプルタイミングの差分値の積算、主要な検出点Ｐの情報の選択／重み付け、各検出点Ｐの変位の時間などとして、所定の演算を行って適応値を求める。この適応値は、対象の作業者の姿勢や動作が、基準となる姿勢や動作に対して類似しているか或いは乖離しているかを表す値となるようにする。
また図４Ａのような情報によれば、１つの作業、１つの動作の所要時間も判定できる。従って、所要時間に応じた係数を用いて適応値をもとめることも有効である。

ステップＳ２０５では対象工程について未処理の作業が存在するか否かを判別し、未処理の作業があればステップＳ２０１に戻る。即ち工程Ａの例でいえば、作業ａ２、ａ３、ａ４、ａ５についても同様のステップＳ２０２〜Ｓ２０４の処理を行い、各作業についての作業者の適応値を求めていくことになる。

各作業についての適応値を求めたら、演算部１はステップＳ２０５からＳ２０６に進み、作業毎の適応値を用いて（例えば加算して）、工程単位の適応値を求める。
そしてこれらの適応値を用いて、ステップＳ２０７で提示する情報としての適応評価情報を生成する。例えば適応値や、適応値の値から判定した適応性を表示するような情報を生成する。
そして演算部１は図６のステップＳ１１３、もしくはオペレータの操作等に基づく任意の時点で、その適応性評価情報を表示部４で表示させる。

図１０Ａは適応性評価情報の提示例を示している。或る作業者の工程Ａについての適応性評価を示した例である。この場合、適応性のランクを示す評価記号として、◎（最適）、○（適）、△（普通）、×（不適）を用いるものとしている。
そして工程Ａについての総合的な適応性及びポイントを提示している。ポイントは、上述の適応値、或いは適応値を或る値で正規化した値とする。演算部１は、ステップＳ２０６で算出した適応値に応じて、ステップＳ２０７で◎、○、△、×のランクを判定する。また工程Ａ内の各作業ａ１〜ａ５についても、ステップＳ２０４で算出した適応値に応じて◎、○、△、×のランクを判定する。そしてそれらをまとめて適応性評価情報として生成し、図示のように表示させる。
このような表示により、或る作業者の或る工程に対する適応性、つまりその工程に向いているか不向きであるかを詳細に確認することができる。

図１０Ｂは多数の作業者についての適応性評価情報を一覧にして提示する例である。各作業者について、工程及び工程内の作業（工程Ａにおけるａ１〜ａ５等）との関係における適応性を評価記号により示すようにしている。
一覧提示の態様は多様であり、例えば工程Ａのみなど特定の工程を対象として、複数の作業者の適応性評価情報を一覧提示したり、或る特定の作業者を対象として、その作業者が行った複数の工程についての適応性評価情報を一覧提示することなども考えられる。

次に図９Ｂは図６のステップＳ１１２として行う推奨工程判定の処理例を示している。本実施の形態では単に作業者の適応性を示すだけでなく、各作業者がどの工程に適しているか、或いは適していないかを提示できるようにしている。

演算部１は図９ＢのステップＳ３０１で図６の一連の処理で現在処理対象としている作業者の個人特性を判定する。
個人特性とは、例えば年齢、性別、経験年数、右利き、左利きなど、予め登録できる既知の情報に加えて、次のような情報が考えられる。
・重量負担の大きい作業が得意／不得意
・精密作業が得意／不得意
・右手を主に使う（又は左手を主に使う）作業が得意／不得意
・左から右（又は右から左）に移動しながら行う作業が得意／不得意
・上方向きで行う作業（例えば車体底部の作業）が得意／不得意
・身体を上下に変動させる作業が得意／不得意
・身体をひねる動作を伴う作業が得意／不得意

以上は一例であるが、工程内容に応じて、各種の個人特性が判定できる。
例えば工程内の作業毎に適応値を求めていることで、作業者にとって適応性のある作業内容、或いは適応性のない作業内容の傾向が現れる。或る作業者にとって適応値が高いとされた作業は、基準情報との姿勢や動きの差が小さい、つまり無駄な動きが少ないと判定された作業である。従って、その作業は得意な作業と推定できる。
また特に作業毎の所要時間が適応値に反映されていることで、得意な作業、不得意な作業は、より明確になる。もちろん適応値とは独立して、図４Ａの情報から各作業の所要時間を求め、それを基準にして得意な作業／不得意な作業を判定してもよい。さらにはその作業者についての作業毎の速度偏差を求めることで、作業者個人の得意傾向が明確になる。
これらの演算によって対象の作業者にとっての得意な作業、不得意な作業が判定できる。

データベース部２には、作業特性情報として、各工程や各作業についての「重量作業」「精密作業」「右手傾向」「左手傾向」「上方作業」「上下動」「ひねり」などの作業特性を登録しておく。そして或る作業者にとって、得意な作業を判定したら、その作業の作業特性をデータベース部２から収集する。得意な作業としての判定数が多くなるほど、得意作業の傾向がわかり、上述の個人特性がより明確に判定できる。

ステップＳ３０２で演算部１は、各工程についての適応傾向の情報を例えばデータベース部２から取得する。例えば工程毎に、要求される特性（「重量」「精密」等）を登録しておき、その情報を確認する。
ステップＳ３０３で演算部１は、その作業者について判定した個人特性と、工程毎に要求される特性を比較して、その作業者にとっての推奨工程や非推奨工程を選択し、それらを表示するための推奨／非推奨情報を生成する。また個人特性の情報を表示用に生成してもよい。
そして演算部１は図６のステップＳ１１３、もしくはオペレータの操作等に基づく任意の時点で、その推奨／非推奨情報や個人特性情報を表示部４で表示させる。

図１１Ａは或る作業者についての推奨／非推奨情報や個人特性情報の提示例を示している。例えば推奨工程として工程Ａ、工程Ｃが、また非推奨工程として工程Ｅが示される。
またその作業者にとっての個人特性についても示される。図では重量作業と精密作業についての判定した情報のみを示した例としているが、上述の各種の個人特性をそれぞれ示すことが考えられる。

図１１Ｂは多数の作業者についての推奨／非推奨情報を一覧にして提示する例である。各作業者について、推奨工程、非推奨工程が示される。
一覧提示の態様は多様であり、例えば推奨工程のみ、非推奨工程のみを示してもよい。
また工程Ａのみなど特定の工程を対象として、その工程が推奨される作業者（或いは非推奨の作業者）を一覧表示することも考えられる。

＜まとめ＞
以上の実施の形態の適応性評価装置となる演算部１は、各サンプルタイミングｔで、測定対象の工程を実行する作業者の複数の身体部位に対応する検出点Ｐと該検出点Ｐを結ぶ線により簡易モデル化した状態で、作業者の身体状態の情報を取得する検出情報取得部１ｃと、検出点Ｐ又は線についての情報を当該測定対象の工程について設定された基準情報と比較して、作業者の当該工程に対する適応値を算出する適応値算出部１ｇと、その算出結果に基づいて適応評価情報を生成し、提示する制御を行う出力制御部１ｆを備える。
即ち作業者の身体状態を簡易モデルにより検出し、各身体部位、例えば関節部などについての検出点や線の位置や変化（移動ベクトル）により、作業者の動作を把握できるようにする。 そして検出点又は線についての情報、つまり身体の各部位（腕、腰、足）などの個別のデータを、あらかじめ設定した基準情報と比較することで、人と工程のマッチングを判定する（図６、図９Ａ、図１０参照）。これにより製造ラインにおける工程に対して、作業者個別の適応性が客観的な適応評価情報として提示される。そしてこれにより、誰がどの工程に適しているか、或いは適していないかを評価する客観的指標が得られることになり、例えば製造ラインの管理者等にとって、人員マネジメント、生産効率の向上等のための非常に有用な情報となる。

また出力制御部１ｆは、適応値算出部１ｇの算出結果を用いて、対象の作業者についての推奨される工程又は推奨されない工程を判定し、判定結果を提示する制御を行う（図１０Ｂ、図１１参照）。これにより作業者にとっての推奨される工程や、推奨できない工程の判定としての客観的情報が得られ、これもマネジメントに有効な情報となる。
また出力制御部１ｆは、適応値算出部１ｇの算出結果を用いて、対象の作業者についての個人特性を判定し、判定結果を提示する制御を行う（図１０Ｂ、図１１Ａ）。
従って作業者の個人的な特性としての客観的な情報が得られる。

また検出情報取得部１ｃは、作業者を撮像した画像データの解析結果から、複数の検出点Ｐ０〜Ｐ（ｎ）の三次元位置を取得するようにしている。即ちカメラで作業者を撮像し、撮像対象の人間の主に関節部を模した複数の点と、それを結ぶ線とに簡略化したデータに変換する。演算部１はこのような点又は線の移動ベクトルの検出結果から人間の動きを特定するシステムとしている。
この場合、作業者はセンサ等を身体に装着する必要をなくすことができ、センサ装着による違和感や作業性悪化を生じさせないようにすることができる。

また検出点Ｐ又は線の変化により作業者の姿勢又は動作を判定する動作判定部１ｄと、判定した作業者の姿勢又は動作に基づいて作業負担値を算出する負担算出部１ｅとをさらに備え、出力制御部１ｆは、負担算出部１ｅの算出結果に基づいて、測定対象の工程における作業負担評価情報を提示する制御を行うようにしている（図６〜図８参照）。
即ち工程作業過程の姿勢や動作を検出し、作業負担値を算出する。この作業負担値に基づいて、工程の作業負担評価情報を生成して表示する。
これにより作業の負担値を客観的な数値により得ることができ、作業負担評価情報として、工程における作業者の負担を正確に認識できる情報を得ることができる。主観的情報ではないため、公平な判断も可能となり、製造ラインの設計、メンテナンス、人員配置等のマネジメント、ライン改善などに、非常に有意な情報を得ることができる。
また人の動きを検出する場合、身体全体を検出・認識すると情報量が大きく、誤作動もあり、演算部１の処理負担が増大する。これに対して本実施の形態では、検出点Ｐと線を用いて単純化し、角度、移動量で負担を計算するようにしているため、処理の容易化、比較的小規模の演算システムでの実現容易性を得ることができる。

また図７Ａ，図７Ｂのように、例えば８時間など設定した対象期間において、複数の工程、又は工程内の複数の作業について作業負担値を例えば一覧等により提示することで、工程別、工程内作業別などの作業負担の差を明確化する客観的情報を示すことができる。 従って製造ライン設計技術者や工場管理者にとって有益な情報を提供できる。例えば製造ライン設計、或いは稼働開始の初期において、このような情報に基づいて各工程の負担を均一化するなどの改善を行う上で有益である。
また日々の稼働ラインの改善にも有益な情報となる。例えば日々、当該作業負担評価情報を確認して、次の日から工程における作業の改善や人員の合理的配置などに役立てることができる。
なお実施の形態では、測定終了後に負担評価情報を表示するようにしたが、例えば測定中にリアルタイムで各工程や作業の負担値を表示してもよい。すると、負荷の大きい作業者を作業中に発見できたり、それに応じて人員の配置替えを行うなどの処置も可能となる。
さらには、混流生産や品質状況に応じて作業の負担値が大きくなるとき等にも対応可能となる。例えば、一日の中で生産車種が切り替わったり、その日の状況や環境により品質が変わり一部手直しが入る等して、作業負担が変わるケースもあり、そのような場合に対応可能となるものである。

また出力制御部１ｆは、作業負担評価情報として、１つの工程について、作業者毎の負担値又は工程所要時間を表示する制御を行う（図８Ｂ参照）。
同じ工程であっても、作業者により、姿勢や動きが異なることで、作業負担値や工程１サイクルの所要時間は異なる。そこで、これらを作業者毎で比較できるように提示する。これは工程についての作業者毎の習熟度や適応度、向き不向きを判断できる客観的情報となる。従って現場責任者や工場管理者にとって有益な情報を提示することができる。

１…演算部、１ａ…画像解析部、１ｂ…カメラ制御部、１ｃ…検出情報取得部、１ｄ…動作判定部、１ｅ…負担算出部、１ｆ…出力制御部、１ｇ…適応値算出部、２…データベース部、３…記憶部、４…表示部、５…通信部、６…印刷部、１０…撮像部、２０…センサ

Claims (6)

1. 各時点で、測定対象の工程を実行する作業者の複数の身体部位に対応する検出点と該検出点を結ぶ線により簡易モデル化した状態で、作業者の身体状態の情報を取得する検出情報取得部と、
   前記検出情報取得部で得た前記検出点又は線についての情報を、当該測定対象の工程について設定された基準情報と比較して、作業者の当該工程に対する適応値を算出する適応値算出部と、
   前記適応値算出部の算出結果に基づいて適応評価情報を生成し、提示する制御を行う出力制御部と、を備えた
   適応性評価装置。
2. 前記出力制御部は、前記適応値算出部の算出結果を用いて、対象の作業者についての推奨される工程又は推奨されない工程を判定し、判定結果を提示する制御を行う
   請求項１に記載の適応性評価装置。
3. 前記出力制御部は、前記適応値算出部の算出結果を用いて、対象の作業者についての個人特性を判定し、判定結果を提示する制御を行う
   請求項１に記載の適応性評価装置。
4. 前記検出情報取得部は、作業者を撮像した画像データの解析結果から、複数の前記検出点の三次元位置を取得する
   請求項１に記載の適応性評価装置。
5. 前記検出情報取得部で得た情報における前記検出点又は線の変化により作業者の姿勢又は動作を判定する動作判定部と、
   前記動作判定部で判定した作業者の姿勢又は動作に基づいて作業負担値を算出する負担算出部とをさらに備え、
   前記出力制御部は、前記負担算出部の算出結果に基づいて、測定対象の工程における作業負担評価情報を提示する制御を行う
   請求項１に記載の適応性評価装置。
6. 情報処理装置が実行する適応性評価方法として、
   各時点で、測定対象の工程を実行する作業者の複数の身体部位に対応する検出点と該検出点を結ぶ線により簡易モデル化した状態で、作業者の身体状態の情報を取得し、
   取得した前記検出点又は線についての情報を、当該測定対象の工程について設定された基準情報と比較して、作業者の当該工程に対する適応値を算出し、
   算出結果に基づいて適応評価情報を生成し、提示する制御を行う
   適応性評価方法。

Images