JP2004049623A - 作業中ストレス判定装置、作業中ストレス判定プログラム及び作業中ストレス判定方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】自動車の運転などの作業中のストレスを判定すること。
【解決手段】被験者の顎の開閉を行う咬筋の活動と独立した筋肉の活動によって行う対象作業中に咬筋の筋電信号を入力する筋電信号入力モジュール３０と、対象作業が被験者のストレッサーとして働いた場合に現れる筋肉の活動の変化を作業中筋電信号の変化から認識してストレスを判定するストレス判定モジュール３５とを含むプログラムを実行することによって、ストレスを判定するようにした。
【選択図】図１
【解決手段】被験者の顎の開閉を行う咬筋の活動と独立した筋肉の活動によって行う対象作業中に咬筋の筋電信号を入力する筋電信号入力モジュール３０と、対象作業が被験者のストレッサーとして働いた場合に現れる筋肉の活動の変化を作業中筋電信号の変化から認識してストレスを判定するストレス判定モジュール３５とを含むプログラムを実行することによって、ストレスを判定するようにした。
【選択図】図１
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、作業中ストレス判定装置、作業中ストレス判定プログラム及び作業中ストレス判定方法に関し、特に、作業中の動作によって被験者が受けるストレスを判定するのに有用である。
【０００２】
【従来の技術】
一般に、心的な負担（ストレス）の測定方法としては、心電図、脳波などの生体情報を用いる方法がある。この種の生体情報を用いる方法は、被験者の統制を必要とする場合が多く、解析の都合上ある程度の時間を必要とするため、安静時のストレスの判定に用いられている。
【０００３】
ところで、人は、自動車などの運転時（作業時）には大きなストレスを受けることが多い。そのストレスは、人によって受ける場面も大きさも異なる。例えば、自動車の乗り心地や操縦性などが悪いと、力みを生じやすい。このような力みは、円滑な運転を妨げ事故の原因にもなる。
【０００４】
そのため、自動車などの開発・設計では、腕や足といった運転中に負荷が大きい箇所の筋肉の活動を示す筋電信号によって、生体情報の中でも計測が簡便で即応性の優れた筋電図を得て、運転中の被験者の人体にかかる負担を直接的に判定している。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
一般に、人がストレスを受けた精神的負担の状態では、不随意な過剰な筋肉の活動である「力み」が現れる。そのため、ストレスは、その筋肉の活動状態を測定することによって判定することが可能である。
【０００６】
しかし、従来の場合では、運転等の作業自体に大きくかかわる腕や足などの筋肉の活動を筋電図で得て、作業中の筋肉の運動を測定して人体の負担を判定していたけれども、筋電図を基に作業中の心的な負担（ストレス）を客観的に表す方法は知られていなかった。
【０００７】
また、腕や足などの作業中の筋肉の活動の筋電図では、自動車の運転などの作業による筋肉の活動の筋電信号とストレスによる筋肉の「力み」の筋電信号とが重畳されて得られるため、自動車の運転などの作業による筋肉の活動かストレスによる筋肉の活動かを判別することができなかった。
【０００８】
また、筋電図以外の生体情報を用いる方法では、被験者に統制が必要な場合が多く、解析の都合上ある程度の記録時間が必要であるため、作業中のストレスを正しく再現・評価することが困難であった。
【０００９】
また、従来の自動車などの開発・設計では、乗り心地や操縦性といった心的な負担（ストレス）に関わる項目は被験者が感じた状態を主観的に言葉で表していたに過ぎず、客観的にストレスを判定することができなかった。
【００１０】
そこで、本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、被験者の顎の開閉を行う咬筋にストレスによって生じる「力み」を定量的に測定して、自動車の運転などの作業中のストレスを客観的に判定することができるストレス判定装置、作業中ストレス判定プログラム及び作業中ストレス判定方法を提供することを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上述の目的を達成するために、本発明による作業中ストレス判定装置は、被験者の顎の開閉を行う咬筋の活動と独立した筋肉の活動によって行う対象作業中に咬筋の筋電信号を入力する筋電信号入力手段と、対象作業が被験者のストレッサーとして働いた場合に現れる咬筋の活動の変化を示す筋電信号からストレスを判定するストレス判定手段とを有することを特徴とする。
【００１２】
この構成によれば、被験者が作業中に受けるストレスを作業中筋電信号の変化から認識して作業中のストレスを判定できるため、例えば、被験者がドライバーとして操舵中（作業中）、自動車の乗り心地や操縦性といった精神的負担となって現れる項目を定量的に表し、客観的に操舵中（作業中）のストレスを判定することができるようになる。
【００１３】
被験者にストレスが掛かると、筋肉に「力み」が生じる。このときの「力み」の度合いを測定すれば、ストレスを判定することができる。しかし、作業中には種々の筋肉も作業に伴って活動しているため、「力み」を正確に測定するためには、作業中は主に使用しないと思われる筋肉の活動を測定すればよいことが推察される。特に、顎はストレスが生じると噛締めによって強い力が掛かるため、主に腕や足といった部位の筋肉を使用する作業の場合には、被験者の顎の咬筋の活動を計測することによって、その活動の強度や時間変化を把握することによってストレスを判定することができる。
【００１４】
なお、対象作業は、積極的に顎を使う作業を除く意味であり、例えば、手を使う作業、足を使う作業、指を使う作業、腰を使う作業、背中を使う作業である。具体的な被験者は、例えば、自動車、自動二輪車、船舶、航空機などの運転者、工場などのプラントオペレーターや、ＯＡ（オフィスオートメーション）オペレーターや、事務員などである。また、被験者の顎の開閉を行う咬筋の活動と独立した筋肉の活動とは、積極的に発話や欠伸や咀嚼といった顎を使った動作を除く意味である。また、ストレッサーとは、ストレスの原因となる刺激である。
【００１５】
つぎの発明による作業中ストレス判定装置は、前記ストレス判定手段は、被験者が前記対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業を行う期間をストレスの判定の対象期間から除外することを特徴とする。
【００１６】
この構成によれば、被験者が対象作業中に対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業を行った場合でも、対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業による筋肉の活動の変化があるときには、そのときの筋電信号をストレスの判定には使用しないで、対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業中と判断するようにしたため、ストレスの判定を正確に行うことができるようになる。
【００１７】
例えば、自動車の運転中に、被験者の咬筋の筋電図を得てストレスを判定する場合に、被験者が咬筋を使用して喋るという動作を行ったときには、喋るという行為によって咬筋が活動しているため、ストレスによる「力み」とは別に筋電図に表れてしまう。このようなときに、喋るという動作中は、対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業中と判断してストレスの判定に使用しないこととすることによって、ストレスを正確に判定することができるようになる。
【００１８】
つぎの発明による作業中ストレス判定装置は、前記ストレス判定手段は、被験者の発話を入力した音声データ又は被験者の顔面の画像を入力した画像データから、被験者が前記対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業を行っている期間を特定する。
【００１９】
この構成によれば、被験者が前記対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業を行う期間を特定できる。
【００２０】
なお、本発明による作業中ストレス判定装置では、前記対象作業を被験者の行う車両の操舵とするのが好ましい。
【００２１】
また、ストレス判定に用いるパラメータとしては、例えば、一定時間での平均自乗根（ＲＭＳ）や積分値（ＩＥＭＧ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｅｌｅｃｔｒｏｍｙｏｇｒａｍ ））がある。このようなパラメータは、筋電信号パラメータ算出手段によって算出させればよい。この筋電信号パラメータ算出手段は、ＲＭＳやＩＥＭＧを算出する関数を定義しておき、入力される筋電信号に対して時系列に従って算出処理を行えばよい。
【００２２】
また、前記筋電信号の強度は、例えば、所定動作を行った時間毎に強度を算出する。例えば、複数の区間を走行している場合には、その区間毎に強度を算出し、各区間毎の傾向を見ることが可能になる。なお、この筋電信号の強度は、強度算出手段が算出すればよい。
【００２３】
なお、前記対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業認識手段は、対象作業中に被験者が行った対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業である咀嚼や発話といった咬筋の主たる機能の動作を認識するのが好ましい。この場合には、前記ストレス判定手段は、前記作業中筋電信号の変化を咀嚼や発話といった対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業中と判定すればよい。
【００２４】
また、上述の目的を達成するために、本発明の作業中判定プログラムは、作業中ストレス判定装置の各手段を、コンピューターが実行するプログラムモジュールとして含むことを特徴とする。
【００２５】
なお、各手段を構成するプログラムは、モジュール単位に分割されたものだけでなく、各モジュールの各ステップを含む１つのプログラムであってもよく、本発明はこの場合も含む。各手段を実現する各ステップは、１つのプログラムに組み込まれたとしても、ステップ毎に組み込まれるため、実質的にモジュール化しているからである。
【００２６】
さらに、上述の目的を達成するために、本発明による作業中ストレス判定方法は、被験者の顎の開閉を行う咬筋の活動と独立した筋肉の活動によって行う対象作業中に咬筋の筋電信号を入力する筋電信号入力ステップと、対象作業が被験者のストレッサーとして働いた場合に現れる咬筋の活動の変化を示す筋電信号からストレスを判定するストレス判定ステップとを含むことを特徴とする。
【００２７】
この構成によれば、被験者が作業中に受けるストレスを作業中筋電信号の変化から認識して作業中のストレスを判定できるため、例えば、自動車の乗り心地や操縦性といった精神的負担となって現れる項目を定量的に表し、客観的に作業中のストレスを判定することができるようになる。
【００２８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明につき図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本発明が限定されるものではない。また、以下の説明では、腕や足などの筋肉を使用して行う自動車の運転などの作業中の場合を説明する。
【００２９】
図１は、本発明の実施形態の作業中ストレス判定装置の構成を説明するブロック図である。図２は、本発明の実施形態の作業中ストレスを検知する筋電信号を入力する電極の取付例を示す図である。
【００３０】
図１において、この作業中ストレス判定システム１は、咬筋の活動電位を入力する咬筋電位入力装置１０と、前記咬筋電位入力装置１０が入力した筋電信号に基づいてストレスを判定するパーソナルコンピューター（ＰＣ）２０とで構成されている。
【００３１】
前記咬筋電位入力装置１０は、センサー１１によって咬筋の活動電位を検知する。このセンサー１１は、約５ｍｍ程度離して配置する電極１２，１３と、基準電位をとるアース電極１４とで構成する。図２に示すように、顔面Ｆの咬筋Ｘ（破線）の上部の皮膚に電極１２，１３を貼付するとともに、耳たぶにアース電極１４を貼付する。
【００３２】
ここで、咬筋は、顔の側面にある大きな筋で、側頭筋と共に咀嚼筋と呼ばれ顎の閉じ動作、例えば、咀嚼や発話を行う動作に作用する。そのため、咬筋は、腕や足などの筋肉を使用して行う自動車の運転などの作業中では、通常、活動しない。ところが、被験者にストレスが生じて全身に力が入ってしまう場合には、咬筋にも「力み」が生じる。本実施形態では、そのストレスが生じているときの咬筋の筋電信号を計測するようにしたものである。
【００３３】
また、図１に戻って、この咬筋電位入力装置１０は、前記センサー１１からの筋電信号を増幅する生体アンプ１５と、交流波形の筋電信号を直流波形の筋電信号に整流する整流器１６と、筋電信号中の雑音を除去する平滑化フィルタ１７と、アナログ信号としての筋電信号をディジタル信号に変換するＡ／Ｄコンバータ１８と、前記ＰＣ２０側とのデータのやり取りを制御するインターフェース（Ｉ／Ｆ）１９とを有している。
【００３４】
この咬筋電位入力装置１０では、被験者が自動車を運転中（作業中）に、右旋回や左旋回などによってストレスを受けて、被験者の全身に力が入って咬筋に「力み」が生じると、そのときの「力み」による咬筋電信号のアナログ波形からなる筋電信号は、電極１２，１３から入力され、生体アンプ１５で増幅されて整流器１６によって整流され、さらに、平滑化フィルタ１７によって雑音を除去されてＡ／Ｄコンバータ１８によってディジタル信号に変換され、Ｉ／Ｆ１９によってＰＣ２０側に転送される。
【００３５】
一方、前記ＰＣ２０は、前記咬筋電位入力装置１０から転送される筋電信号を基に作業中のストレスを判定する作業中ストレス判定装置であり、各種プログラムモジュールを適宜呼び出して全体の処理を司るＣＰＵ２１と、前記咬筋電位入力装置１０との間のデータのやり取りを制御するインターフェース（Ｉ／Ｆ）２２と、前記ＣＰＵ２１の実行する各種プログラムや各種データを格納するＲＯＭ２３、ＲＡＭ２４と、ストレス判定結果などを表示するディスプレイ２５と、前記咬筋電位入力装置１０から転送されてくる筋電信号や各種プログラムや各種データを格納するハードディスク（ＨＤ）２６とを主に有している。なお、ＣＰＵ２１とＩ／Ｆ２２とＲＯＭ２３とＲＡＭ２４とディスプレイ２５とＨＤ２６とはバスによってそれぞれ接続されている。
【００３６】
また、前記ＣＰＵ２１は、特に、被験者の顎の開閉を行う咬筋の活動と独立した筋肉の活動によって行う対象作業中に咬筋の筋電信号を入力する筋電信号入力モジュール３０と、ストレス判定の指標としてのパラメータに筋電信号を加工する信号処理モジュール３１（例えば、一定時間での平均自乗根（ＲＭＳ）や積分値（ＩＥＭＧ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｅｌｅｃｔｒｏｍｙｏｇｒａｍ ）の関数に基づく筋電信号パラメータを算出する筋電信号パラメータ算出モジュール３２又は筋電信号の強度によるパラメータを算出する強度算出モジュール３３）と、対象作業中に被験者が行った対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業を認識する対象外作業認識モジュール３４と、対象作業が被験者のストレッサーとして働いた場合に現れる筋肉の活動の変化を作業中筋電信号の変化から認識してストレスを判定するストレス判定モジュール３５とを呼び出してストレス判定処理を実行する。
【００３７】
これら各モジュールは、ＲＯＭ２３、ＲＡＭ２４、ＨＤ２６のいずれの記憶媒体に記憶させておいてもよい。また、それぞれのモジュールをばらばらに記憶させてもよい。さらに、図示しないＣＤ−ＲＯＭその他の記憶媒体に記憶させておいてもよい。
【００３８】
前記筋電信号入力モジュール３０は、被験者の顎の開閉を行う咬筋の活動と独立した筋肉の活動によって行う対象作業中に咬筋の作業中筋電信号を入力する手段である。例えば、この筋電信号入力モジュール３０は、ストレス判定作業を自動車の運転とした場合に、被験者が自動車の運転中（作業中）の咬筋の筋電信号を入力する。特に、被験者がストレスを感じているときには、咬筋の「力み」として現れる。この「力み」時の筋電信号は、被験者がストレスを感じていない「力み」の無い時の筋電信号に比べて高い電位となる。
【００３９】
なお、この筋電信号入力モジュール３０は、咬筋電位入力装置１０からリアルタイムに転送されてくる筋電信号を入力するばかりでなく、咬筋電位入力装置１０から転送された筋電信号をＨＤ２６に蓄積しておき、そのＨＤ２６から読み出すようにしてもよい。
【００４０】
前記信号処理モジュール３１は、ストレス判定モジュール３５が判定する指標としてのパラメータに加工する手段である。この信号処理モジュール３１は、例えば、ＲＭＳやＩＥＭＧを算出する関数を定義しておき、入力される筋電信号に対して時系列に従って算出処理を行う筋電信号パラメータ算出モジュール３２や筋電信号の強度によるパラメータとする強度算出モジュール３３によって構成される。
【００４１】
前記筋電信号パラメータ算出モジュール３２は、例えば、咬筋電位入力装置１０側から転送されてくる咬筋の筋電信号の変化の微分値を取り、急峻な変化を生じたときには、動作によってストレスを生じたことを示すため、その値をストレス判定モジュール３５に渡す。
【００４２】
また、前記強度算出モジュール３３は、例えば、所定動作毎の筋電信号の強度のピーク値や平均値などの値を取り、所定動作毎の筋電信号の強度同士の比較を行い、その結果をストレス判定モジュール３５に渡す。なお、強度の判定は、予め計測された最大筋電位によって正規化されたＥＭＧやＲＭＳを用い、予め用意された閾値によって行ってもよい。
【００４３】
前記対象外作業認識モジュール３４は、対象作業中に被験者が行った対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業を認識して、その結果を前記ストレス判定モジュール３５に渡す手段である。また、この対象外作業認識モジュール３４は、対象作業中に被験者が行った対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業である咀嚼や発話といった咬筋の主たる機能の動作を認識して、その結果を前記ストレス判定モジュール３５に渡す手段としても機能するようにしてある。
【００４４】
また、前記対象外作業認識モジュール３４は、対象作業中の対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業を撮影した動画像データから対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業動作を認識して、その結果を前記ストレス判定モジュール３５に渡す手段としても機能するようにしてもよい。この場合には、図示しないカメラを被験者に向けて設置しておき、そのカメラの映像をＰＣ２０側に取り込む必要がある。そして、この場合には、前記ストレス判定モジュール３５は、咀嚼又は発話のいずれでも対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業と認識できる。
【００４５】
また、前記対象外作業認識モジュール３４は、発話を録音した音声データから発話を対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業動作と認識して、前記ストレス判定モジュール３５に渡すようにしてもよい。この場合には、図示しないマイクロフォンを被験者近傍に設置しておき、そのマイクロフォンからの音声をＰＣ２０側に取り込む必要がある。そして、この場合には、前記ストレス判定モジュール３５は発話中と認識することになる。
【００４６】
前記ストレス判定モジュール３５は、対象作業が被験者のストレッサーとして働いた場合に現れる筋肉の活動の変化を作業中筋電信号の変化から認識してストレスを判定する手段である。
【００４７】
この場合には、このストレス判定モジュール３５は、被験者が作業中に受けるストレスを筋電信号入力モジュール３０によって作業中筋電信号の変化から認識して作業中のストレスをストレス判定モジュール３５によって判定できるため、例えば、自動車の乗り心地や操縦性といった精神的負担となって現れる項目を定量的に表し、客観的に作業中のストレスを判定できる。
【００４８】
このストレス判定モジュール３５は、前記筋電信号から認識する筋電信号の大小、前記筋電信号の強度から認識する強弱の少なくとも１つで判定する手段でもある。
【００４９】
例えば、前記筋電信号パラメータ算出モジュール３２が、咬筋電位入力装置１０側から転送されてくる咬筋の筋電信号の変化の微分値を取り、急峻な変化を生じたときに、その値をストレス判定モジュール３５に渡した場合には、このストレス判定モジュール３５は、その筋電信号ではストレスが生じていると判断する。
【００５０】
また、例えば、前記強度算出モジュール３３が、所定動作毎の筋電信号の強度のピーク値や平均値などの値を取り、所定動作毎の筋電信号の強度同士の比較を行い、その結果をストレス判定モジュール３５に渡した場合には、このストレス判定モジュール３５では、その比較結果によってばらつきや強度を判断して、ストレスが発生している動作を特定する。
【００５１】
したがって、このストレス判定モジュール３５は、作業前後の筋電信号が小さく、作業中の筋電信号が大きければ、作業中にストレスを受けていると判定することができ、また、作業前後の筋電信号が弱く、作業中の筋電信号が強ければ、作業中にストレスを受けていると判定することができる。また、ストレスは、筋肉の「力み」による筋電信号の大小又は筋電信号の強弱として定量的に表すことができる。
【００５２】
また、このストレス判定モジュール３５は、前記対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業が前記作業中筋電信号を入力している筋肉を使った動作の場合には前記作業中筋電信号の変化を対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業中と判定する手段としても機能する。例えば、このストレス判定モジュール３５は、前記対象外作業認識モジュール３４が対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業を咀嚼や発話といった咬筋の主たる機能の動作と認識した場合に、前記作業中筋電信号の変化を咀嚼や発話といった対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業中と判定する。
【００５３】
この場合には、このストレス判定モジュール３５は、被験者が対象作業中に対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業を行った場合でも、対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業による筋肉の活動の変化があるときには、対象外作業認識モジュール３４が対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業であることを認識して、ストレス判定モジュール３５がそのときの作業中筋電信号をストレスの判定には使用しないで、対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業中と判断する。そのため、このストレス判定モジュール３５は、対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業による筋電変化を選別し、ストレスの判定を正確に行える。
【００５４】
例えば、自動車の運転中に、被験者の咬筋の筋電図を得てストレスを判定する場合に、被験者が発話したときには、このストレス判定モジュール３５が、被験者の咬筋の活動を発話によるものとして対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業中と判断し、ストレスの判定には用いないこととすることによって、ストレスを正確に判定できる。
【００５５】
それでは、上述した作業中ストレス判定システム１の判定処理をＰＣ２０側の動作を主にして説明する。なお、上述したように、電極１２， １３及びアース電極１４は、被験者の咬筋の上部及び耳たぶの皮膚に貼付しておく。この状態で、電極１２， １３からは咬筋の筋電信号が、生体アンプ１５、整流器１６、平滑化フィルタ１７、Ａ／Ｄコンバータ１８及びＩ／Ｆ１９を介してＰＣ２０側に伝送されているものとする。
【００５６】
図３に、本発明の実施形態の作業中ストレス判定処理を説明するフローチャートを示す。ＣＰＵ２１では、筋電信号入力モジュール３０は、筋電信号を入力して、信号処理モジュール３１に筋電信号を渡す（Ｓ１）。信号処理モジュールでは、筋電信号パラメータ算出モジュール３２が、上述したように、例えば、咬筋電位入力装置１０側から転送されてくる咬筋の筋電信号の変化の微分値を取り、急峻な変化を生じたときには、動作によってストレスを生じたことを示すため、その値をストレス判定モジュール３５に渡す（Ｓ２）。また、強度算出モジュール３３では、上述したように、例えば、所定動作毎の筋電信号の強度のピーク値や平均値などの値を取り、所定動作毎の筋電信号の強度同士の比較を行い、その結果をストレス判定モジュール３５に渡す（Ｓ３）。ここで、対象外作業認識モジュール３４が、対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業の有無を判断し、対象作業中に被験者が行った対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業を認識して、その結果を前記ストレス判定モジュール３５に渡す（Ｓ４）。
【００５７】
すると、ストレス判定モジュール３５では、対象作業が被験者のストレッサーとして働いた場合に現れる筋肉の活動の変化を作業中筋電信号の変化から認識してストレスを判定する（Ｓ５）。例えば、前記筋電信号パラメータ算出モジュール３２が、咬筋電位入力装置１０側から転送されてくる咬筋の筋電信号の変化の微分値を取り、急峻な変化を生じたときに、その値をストレス判定モジュール３５に渡した場合には、このストレス判定モジュール３５は、その筋電信号ではストレスが生じていると判断する。また、例えば、前記強度算出モジュール３３が、所定動作毎の筋電信号の強度のピーク値や平均値などの値を取り、所定動作毎の筋電信号の強度同士の比較を行い、その結果をストレス判定モジュール３５に渡した場合には、このストレス判定モジュール３５では、その比較結果によってばらつきや強度を判断して、ストレスが発生している動作を特定する。なお、このストレス判定モジュール３５は、上記Ｓ４で対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業が認識された場合には、対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業中と判定する。
【００５８】
上記実施形態によれば、自動車の運転などの作業中のストレスを判定するために、力みとなって現れる筋肉の活動としてストレスを感知して、客観的に作業中のストレスを判定することができるようになる。特に、上記実施形態によれば、咬筋の筋電信号を測定して、その測定結果を基に、噛締めによる「力み」からストレスを判定することができる。また、上記実施形態によれば、筋電図を用いて判定するようにしたため、脳波や心電図など他の生体情報を用いる場合に比べ、被験者への統制が少なく、非常に短時間の計測結果からも被験者の心理状態を把握することができるため、より精度の高い評価ができるようになる。
【００５９】
したがって、上記実施形態によれば、被験者が作業中に受けるストレスを作業中の筋電信号の変化から認識して作業中のストレスを判定できるようになる。そのため、例えば、被験者がドライバーとして操舵中（作業中）、自動車の乗り心地や操縦性といった精神的負担となって現れる項目を定量的に表し、客観的に操舵中（作業中）のストレスを判定することができるようになる。
【００６０】
なお、上記実施形態では、咬筋の活動を計測の対象とした場合を説明したが、作業中に主に活動する筋肉とは別の筋肉であれば、咬筋に限らない。例えば、発話中のストレスを判定する場合には、発話とは直接関係しない腕や足の筋肉の活動電位を計測するようにしてもよい。
【００６１】
また、上記実施形態では、ストレス判定手段などの各手段は、プログラムを構成するモジュールとし、ＣＰＵが実行するものとして説明したが、これに限らず、ＬＳＩチップなどに電子回路として構成するようにしてもよい。
【００６２】
また、上記実施形態では、前記咬筋電位入力装置１０には整流器１６を設け、直流成分として扱う場合を説明したが、交流成分のまま扱うようにしてもよい。この場合は、生体アンプ１５と平滑化フィルタ１７とを直接接続する。
【００６３】
【実施例】
以下に、上記実施形態のストレス判定処理によって得られるストレス評価例を示す。なお、ここでは、作業として車両の操舵の場合を示す。また、複数の作業は、異なる走行条件下での作業を表す。
【００６４】
図４は、筋電信号―時間を示すグラフである。この例では、異なる条件下で単位時間毎の筋電信号を得た。グラフには筋電信号の変化が波形に現れている。波形Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅは、それぞれ異なる条件下での作業Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ時の筋電信号を示す。中でも、波形Ｅは、急峻な変化を持っている。この急峻な変化は、前記筋電信号パラメータ算出モジュール３２によって判別できる。この波形Ｅのように急峻な変化が、ストレスの発現を示し、ストレス判定モジュール３５がストレスと判定する。
【００６５】
図５は、筋電信号強度―作業を示すグラフである。Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅは、図４で表した各作業を示す。筋電信号強度は、ここではＲＭＳを用いている。このグラフでは、作業Ｅが、他の作業に比べて高い強度を持っている。このようなグラフで表される関係では、前記強度算出モジュール３３が、作業毎のＲＭＳを算出し、ストレス判定モジュール３５が、各値を比較して作業Ｅの場合に大きなストレスが被験者に掛かっていると判定する。
【００６６】
次に、比較例として被験者の官能値判断のサンプルを示す。
図６は、筋電信号―官能値（力み）を示す散布図である。○は作業Ａ、×は作業Ｂ、□は作業Ｃ、△は作業Ｄ、▽は作業Ｅを示す。なお、この散布図は、５人の被験者のサンプルである。また、力みがない場合には、正で表す。中でも、▽の作業Ｅでは、全ての人が力みを生じていると回答した。このことは、図４及び５で示した作業Ｅが大きなストレスが掛かるという結果と一致する。
【００６７】
図７は、筋電信号―官能値（反応）を示す散布図である。○は作業Ａ、×は作業Ｂ、□は作業Ｃ、△は作業Ｄ、▽は作業Ｅを示す。ここでは、各作業は、所定条件を与えた場合である。なお、この散布図は、５人の被験者のサンプルである。また、車両の反応が良い場合には、正で表す。中でも、▽の作業Ｅでは、全ての人が車両の反応が悪いと回答している。このことは、車両の反応が悪い場合には、図４及び５で表した大きなストレスを感じていることを示している。
【００６８】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、被験者が作業中に受けるストレスを作業中の筋電信号の変化から認識して作業中のストレスを判定できる効果を奏する。そのため、本発明によれば、例えば、被験者がドライバーとして操舵中（作業中）、自動車の乗り心地や操縦性といった精神的負担となって現れる項目を定量的に表し、客観的に操舵中（作業中）のストレスを判定できる効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態の作業中ストレス判定装置の構成を説明するブロック図である。
【図２】図２は、本発明の実施形態の作業中ストレスを検知する筋電信号を入力する電極の取付例を示す図である。
【図３】本発明の実施形態の作業中ストレス判定処理を説明するフローチャートである。
【図４】筋電信号―時間を示すグラフである。
【図５】筋電信号強度―作業を示すグラフである。
【図６】筋電信号―官能値（力み）を示す散布図である。
【図７】筋電信号―官能値（反応）を示す散布図である。
【符号の説明】
１ 作業中ストレス判定システム
１０ 咬筋電位入力装置
１１ センサー
１２，１３ 電極
１４ アース電極
１５ 生体アンプ
１６ 整流器
１７ 平滑化フィルタ
１８ コンバータ
１９ Ｉ／Ｆ
２０ ＰＣ
２１ ＣＰＵ
２２ Ｉ／Ｆ
２３ ＲＯＭ
２４ ＲＡＭ
２５ ディスプレイ
２６ ＨＤ
３０ 筋電信号入力モジュール
３１ 信号処理モジュール
３２ 筋電信号パラメータ算出モジュール
３３ 強度算出モジュール
３４ 対象外作業認識モジュール
３５ ストレス判定モジュール
【発明の属する技術分野】
本発明は、作業中ストレス判定装置、作業中ストレス判定プログラム及び作業中ストレス判定方法に関し、特に、作業中の動作によって被験者が受けるストレスを判定するのに有用である。
【０００２】
【従来の技術】
一般に、心的な負担（ストレス）の測定方法としては、心電図、脳波などの生体情報を用いる方法がある。この種の生体情報を用いる方法は、被験者の統制を必要とする場合が多く、解析の都合上ある程度の時間を必要とするため、安静時のストレスの判定に用いられている。
【０００３】
ところで、人は、自動車などの運転時（作業時）には大きなストレスを受けることが多い。そのストレスは、人によって受ける場面も大きさも異なる。例えば、自動車の乗り心地や操縦性などが悪いと、力みを生じやすい。このような力みは、円滑な運転を妨げ事故の原因にもなる。
【０００４】
そのため、自動車などの開発・設計では、腕や足といった運転中に負荷が大きい箇所の筋肉の活動を示す筋電信号によって、生体情報の中でも計測が簡便で即応性の優れた筋電図を得て、運転中の被験者の人体にかかる負担を直接的に判定している。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
一般に、人がストレスを受けた精神的負担の状態では、不随意な過剰な筋肉の活動である「力み」が現れる。そのため、ストレスは、その筋肉の活動状態を測定することによって判定することが可能である。
【０００６】
しかし、従来の場合では、運転等の作業自体に大きくかかわる腕や足などの筋肉の活動を筋電図で得て、作業中の筋肉の運動を測定して人体の負担を判定していたけれども、筋電図を基に作業中の心的な負担（ストレス）を客観的に表す方法は知られていなかった。
【０００７】
また、腕や足などの作業中の筋肉の活動の筋電図では、自動車の運転などの作業による筋肉の活動の筋電信号とストレスによる筋肉の「力み」の筋電信号とが重畳されて得られるため、自動車の運転などの作業による筋肉の活動かストレスによる筋肉の活動かを判別することができなかった。
【０００８】
また、筋電図以外の生体情報を用いる方法では、被験者に統制が必要な場合が多く、解析の都合上ある程度の記録時間が必要であるため、作業中のストレスを正しく再現・評価することが困難であった。
【０００９】
また、従来の自動車などの開発・設計では、乗り心地や操縦性といった心的な負担（ストレス）に関わる項目は被験者が感じた状態を主観的に言葉で表していたに過ぎず、客観的にストレスを判定することができなかった。
【００１０】
そこで、本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、被験者の顎の開閉を行う咬筋にストレスによって生じる「力み」を定量的に測定して、自動車の運転などの作業中のストレスを客観的に判定することができるストレス判定装置、作業中ストレス判定プログラム及び作業中ストレス判定方法を提供することを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上述の目的を達成するために、本発明による作業中ストレス判定装置は、被験者の顎の開閉を行う咬筋の活動と独立した筋肉の活動によって行う対象作業中に咬筋の筋電信号を入力する筋電信号入力手段と、対象作業が被験者のストレッサーとして働いた場合に現れる咬筋の活動の変化を示す筋電信号からストレスを判定するストレス判定手段とを有することを特徴とする。
【００１２】
この構成によれば、被験者が作業中に受けるストレスを作業中筋電信号の変化から認識して作業中のストレスを判定できるため、例えば、被験者がドライバーとして操舵中（作業中）、自動車の乗り心地や操縦性といった精神的負担となって現れる項目を定量的に表し、客観的に操舵中（作業中）のストレスを判定することができるようになる。
【００１３】
被験者にストレスが掛かると、筋肉に「力み」が生じる。このときの「力み」の度合いを測定すれば、ストレスを判定することができる。しかし、作業中には種々の筋肉も作業に伴って活動しているため、「力み」を正確に測定するためには、作業中は主に使用しないと思われる筋肉の活動を測定すればよいことが推察される。特に、顎はストレスが生じると噛締めによって強い力が掛かるため、主に腕や足といった部位の筋肉を使用する作業の場合には、被験者の顎の咬筋の活動を計測することによって、その活動の強度や時間変化を把握することによってストレスを判定することができる。
【００１４】
なお、対象作業は、積極的に顎を使う作業を除く意味であり、例えば、手を使う作業、足を使う作業、指を使う作業、腰を使う作業、背中を使う作業である。具体的な被験者は、例えば、自動車、自動二輪車、船舶、航空機などの運転者、工場などのプラントオペレーターや、ＯＡ（オフィスオートメーション）オペレーターや、事務員などである。また、被験者の顎の開閉を行う咬筋の活動と独立した筋肉の活動とは、積極的に発話や欠伸や咀嚼といった顎を使った動作を除く意味である。また、ストレッサーとは、ストレスの原因となる刺激である。
【００１５】
つぎの発明による作業中ストレス判定装置は、前記ストレス判定手段は、被験者が前記対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業を行う期間をストレスの判定の対象期間から除外することを特徴とする。
【００１６】
この構成によれば、被験者が対象作業中に対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業を行った場合でも、対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業による筋肉の活動の変化があるときには、そのときの筋電信号をストレスの判定には使用しないで、対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業中と判断するようにしたため、ストレスの判定を正確に行うことができるようになる。
【００１７】
例えば、自動車の運転中に、被験者の咬筋の筋電図を得てストレスを判定する場合に、被験者が咬筋を使用して喋るという動作を行ったときには、喋るという行為によって咬筋が活動しているため、ストレスによる「力み」とは別に筋電図に表れてしまう。このようなときに、喋るという動作中は、対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業中と判断してストレスの判定に使用しないこととすることによって、ストレスを正確に判定することができるようになる。
【００１８】
つぎの発明による作業中ストレス判定装置は、前記ストレス判定手段は、被験者の発話を入力した音声データ又は被験者の顔面の画像を入力した画像データから、被験者が前記対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業を行っている期間を特定する。
【００１９】
この構成によれば、被験者が前記対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業を行う期間を特定できる。
【００２０】
なお、本発明による作業中ストレス判定装置では、前記対象作業を被験者の行う車両の操舵とするのが好ましい。
【００２１】
また、ストレス判定に用いるパラメータとしては、例えば、一定時間での平均自乗根（ＲＭＳ）や積分値（ＩＥＭＧ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｅｌｅｃｔｒｏｍｙｏｇｒａｍ ））がある。このようなパラメータは、筋電信号パラメータ算出手段によって算出させればよい。この筋電信号パラメータ算出手段は、ＲＭＳやＩＥＭＧを算出する関数を定義しておき、入力される筋電信号に対して時系列に従って算出処理を行えばよい。
【００２２】
また、前記筋電信号の強度は、例えば、所定動作を行った時間毎に強度を算出する。例えば、複数の区間を走行している場合には、その区間毎に強度を算出し、各区間毎の傾向を見ることが可能になる。なお、この筋電信号の強度は、強度算出手段が算出すればよい。
【００２３】
なお、前記対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業認識手段は、対象作業中に被験者が行った対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業である咀嚼や発話といった咬筋の主たる機能の動作を認識するのが好ましい。この場合には、前記ストレス判定手段は、前記作業中筋電信号の変化を咀嚼や発話といった対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業中と判定すればよい。
【００２４】
また、上述の目的を達成するために、本発明の作業中判定プログラムは、作業中ストレス判定装置の各手段を、コンピューターが実行するプログラムモジュールとして含むことを特徴とする。
【００２５】
なお、各手段を構成するプログラムは、モジュール単位に分割されたものだけでなく、各モジュールの各ステップを含む１つのプログラムであってもよく、本発明はこの場合も含む。各手段を実現する各ステップは、１つのプログラムに組み込まれたとしても、ステップ毎に組み込まれるため、実質的にモジュール化しているからである。
【００２６】
さらに、上述の目的を達成するために、本発明による作業中ストレス判定方法は、被験者の顎の開閉を行う咬筋の活動と独立した筋肉の活動によって行う対象作業中に咬筋の筋電信号を入力する筋電信号入力ステップと、対象作業が被験者のストレッサーとして働いた場合に現れる咬筋の活動の変化を示す筋電信号からストレスを判定するストレス判定ステップとを含むことを特徴とする。
【００２７】
この構成によれば、被験者が作業中に受けるストレスを作業中筋電信号の変化から認識して作業中のストレスを判定できるため、例えば、自動車の乗り心地や操縦性といった精神的負担となって現れる項目を定量的に表し、客観的に作業中のストレスを判定することができるようになる。
【００２８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明につき図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本発明が限定されるものではない。また、以下の説明では、腕や足などの筋肉を使用して行う自動車の運転などの作業中の場合を説明する。
【００２９】
図１は、本発明の実施形態の作業中ストレス判定装置の構成を説明するブロック図である。図２は、本発明の実施形態の作業中ストレスを検知する筋電信号を入力する電極の取付例を示す図である。
【００３０】
図１において、この作業中ストレス判定システム１は、咬筋の活動電位を入力する咬筋電位入力装置１０と、前記咬筋電位入力装置１０が入力した筋電信号に基づいてストレスを判定するパーソナルコンピューター（ＰＣ）２０とで構成されている。
【００３１】
前記咬筋電位入力装置１０は、センサー１１によって咬筋の活動電位を検知する。このセンサー１１は、約５ｍｍ程度離して配置する電極１２，１３と、基準電位をとるアース電極１４とで構成する。図２に示すように、顔面Ｆの咬筋Ｘ（破線）の上部の皮膚に電極１２，１３を貼付するとともに、耳たぶにアース電極１４を貼付する。
【００３２】
ここで、咬筋は、顔の側面にある大きな筋で、側頭筋と共に咀嚼筋と呼ばれ顎の閉じ動作、例えば、咀嚼や発話を行う動作に作用する。そのため、咬筋は、腕や足などの筋肉を使用して行う自動車の運転などの作業中では、通常、活動しない。ところが、被験者にストレスが生じて全身に力が入ってしまう場合には、咬筋にも「力み」が生じる。本実施形態では、そのストレスが生じているときの咬筋の筋電信号を計測するようにしたものである。
【００３３】
また、図１に戻って、この咬筋電位入力装置１０は、前記センサー１１からの筋電信号を増幅する生体アンプ１５と、交流波形の筋電信号を直流波形の筋電信号に整流する整流器１６と、筋電信号中の雑音を除去する平滑化フィルタ１７と、アナログ信号としての筋電信号をディジタル信号に変換するＡ／Ｄコンバータ１８と、前記ＰＣ２０側とのデータのやり取りを制御するインターフェース（Ｉ／Ｆ）１９とを有している。
【００３４】
この咬筋電位入力装置１０では、被験者が自動車を運転中（作業中）に、右旋回や左旋回などによってストレスを受けて、被験者の全身に力が入って咬筋に「力み」が生じると、そのときの「力み」による咬筋電信号のアナログ波形からなる筋電信号は、電極１２，１３から入力され、生体アンプ１５で増幅されて整流器１６によって整流され、さらに、平滑化フィルタ１７によって雑音を除去されてＡ／Ｄコンバータ１８によってディジタル信号に変換され、Ｉ／Ｆ１９によってＰＣ２０側に転送される。
【００３５】
一方、前記ＰＣ２０は、前記咬筋電位入力装置１０から転送される筋電信号を基に作業中のストレスを判定する作業中ストレス判定装置であり、各種プログラムモジュールを適宜呼び出して全体の処理を司るＣＰＵ２１と、前記咬筋電位入力装置１０との間のデータのやり取りを制御するインターフェース（Ｉ／Ｆ）２２と、前記ＣＰＵ２１の実行する各種プログラムや各種データを格納するＲＯＭ２３、ＲＡＭ２４と、ストレス判定結果などを表示するディスプレイ２５と、前記咬筋電位入力装置１０から転送されてくる筋電信号や各種プログラムや各種データを格納するハードディスク（ＨＤ）２６とを主に有している。なお、ＣＰＵ２１とＩ／Ｆ２２とＲＯＭ２３とＲＡＭ２４とディスプレイ２５とＨＤ２６とはバスによってそれぞれ接続されている。
【００３６】
また、前記ＣＰＵ２１は、特に、被験者の顎の開閉を行う咬筋の活動と独立した筋肉の活動によって行う対象作業中に咬筋の筋電信号を入力する筋電信号入力モジュール３０と、ストレス判定の指標としてのパラメータに筋電信号を加工する信号処理モジュール３１（例えば、一定時間での平均自乗根（ＲＭＳ）や積分値（ＩＥＭＧ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｅｌｅｃｔｒｏｍｙｏｇｒａｍ ）の関数に基づく筋電信号パラメータを算出する筋電信号パラメータ算出モジュール３２又は筋電信号の強度によるパラメータを算出する強度算出モジュール３３）と、対象作業中に被験者が行った対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業を認識する対象外作業認識モジュール３４と、対象作業が被験者のストレッサーとして働いた場合に現れる筋肉の活動の変化を作業中筋電信号の変化から認識してストレスを判定するストレス判定モジュール３５とを呼び出してストレス判定処理を実行する。
【００３７】
これら各モジュールは、ＲＯＭ２３、ＲＡＭ２４、ＨＤ２６のいずれの記憶媒体に記憶させておいてもよい。また、それぞれのモジュールをばらばらに記憶させてもよい。さらに、図示しないＣＤ−ＲＯＭその他の記憶媒体に記憶させておいてもよい。
【００３８】
前記筋電信号入力モジュール３０は、被験者の顎の開閉を行う咬筋の活動と独立した筋肉の活動によって行う対象作業中に咬筋の作業中筋電信号を入力する手段である。例えば、この筋電信号入力モジュール３０は、ストレス判定作業を自動車の運転とした場合に、被験者が自動車の運転中（作業中）の咬筋の筋電信号を入力する。特に、被験者がストレスを感じているときには、咬筋の「力み」として現れる。この「力み」時の筋電信号は、被験者がストレスを感じていない「力み」の無い時の筋電信号に比べて高い電位となる。
【００３９】
なお、この筋電信号入力モジュール３０は、咬筋電位入力装置１０からリアルタイムに転送されてくる筋電信号を入力するばかりでなく、咬筋電位入力装置１０から転送された筋電信号をＨＤ２６に蓄積しておき、そのＨＤ２６から読み出すようにしてもよい。
【００４０】
前記信号処理モジュール３１は、ストレス判定モジュール３５が判定する指標としてのパラメータに加工する手段である。この信号処理モジュール３１は、例えば、ＲＭＳやＩＥＭＧを算出する関数を定義しておき、入力される筋電信号に対して時系列に従って算出処理を行う筋電信号パラメータ算出モジュール３２や筋電信号の強度によるパラメータとする強度算出モジュール３３によって構成される。
【００４１】
前記筋電信号パラメータ算出モジュール３２は、例えば、咬筋電位入力装置１０側から転送されてくる咬筋の筋電信号の変化の微分値を取り、急峻な変化を生じたときには、動作によってストレスを生じたことを示すため、その値をストレス判定モジュール３５に渡す。
【００４２】
また、前記強度算出モジュール３３は、例えば、所定動作毎の筋電信号の強度のピーク値や平均値などの値を取り、所定動作毎の筋電信号の強度同士の比較を行い、その結果をストレス判定モジュール３５に渡す。なお、強度の判定は、予め計測された最大筋電位によって正規化されたＥＭＧやＲＭＳを用い、予め用意された閾値によって行ってもよい。
【００４３】
前記対象外作業認識モジュール３４は、対象作業中に被験者が行った対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業を認識して、その結果を前記ストレス判定モジュール３５に渡す手段である。また、この対象外作業認識モジュール３４は、対象作業中に被験者が行った対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業である咀嚼や発話といった咬筋の主たる機能の動作を認識して、その結果を前記ストレス判定モジュール３５に渡す手段としても機能するようにしてある。
【００４４】
また、前記対象外作業認識モジュール３４は、対象作業中の対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業を撮影した動画像データから対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業動作を認識して、その結果を前記ストレス判定モジュール３５に渡す手段としても機能するようにしてもよい。この場合には、図示しないカメラを被験者に向けて設置しておき、そのカメラの映像をＰＣ２０側に取り込む必要がある。そして、この場合には、前記ストレス判定モジュール３５は、咀嚼又は発話のいずれでも対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業と認識できる。
【００４５】
また、前記対象外作業認識モジュール３４は、発話を録音した音声データから発話を対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業動作と認識して、前記ストレス判定モジュール３５に渡すようにしてもよい。この場合には、図示しないマイクロフォンを被験者近傍に設置しておき、そのマイクロフォンからの音声をＰＣ２０側に取り込む必要がある。そして、この場合には、前記ストレス判定モジュール３５は発話中と認識することになる。
【００４６】
前記ストレス判定モジュール３５は、対象作業が被験者のストレッサーとして働いた場合に現れる筋肉の活動の変化を作業中筋電信号の変化から認識してストレスを判定する手段である。
【００４７】
この場合には、このストレス判定モジュール３５は、被験者が作業中に受けるストレスを筋電信号入力モジュール３０によって作業中筋電信号の変化から認識して作業中のストレスをストレス判定モジュール３５によって判定できるため、例えば、自動車の乗り心地や操縦性といった精神的負担となって現れる項目を定量的に表し、客観的に作業中のストレスを判定できる。
【００４８】
このストレス判定モジュール３５は、前記筋電信号から認識する筋電信号の大小、前記筋電信号の強度から認識する強弱の少なくとも１つで判定する手段でもある。
【００４９】
例えば、前記筋電信号パラメータ算出モジュール３２が、咬筋電位入力装置１０側から転送されてくる咬筋の筋電信号の変化の微分値を取り、急峻な変化を生じたときに、その値をストレス判定モジュール３５に渡した場合には、このストレス判定モジュール３５は、その筋電信号ではストレスが生じていると判断する。
【００５０】
また、例えば、前記強度算出モジュール３３が、所定動作毎の筋電信号の強度のピーク値や平均値などの値を取り、所定動作毎の筋電信号の強度同士の比較を行い、その結果をストレス判定モジュール３５に渡した場合には、このストレス判定モジュール３５では、その比較結果によってばらつきや強度を判断して、ストレスが発生している動作を特定する。
【００５１】
したがって、このストレス判定モジュール３５は、作業前後の筋電信号が小さく、作業中の筋電信号が大きければ、作業中にストレスを受けていると判定することができ、また、作業前後の筋電信号が弱く、作業中の筋電信号が強ければ、作業中にストレスを受けていると判定することができる。また、ストレスは、筋肉の「力み」による筋電信号の大小又は筋電信号の強弱として定量的に表すことができる。
【００５２】
また、このストレス判定モジュール３５は、前記対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業が前記作業中筋電信号を入力している筋肉を使った動作の場合には前記作業中筋電信号の変化を対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業中と判定する手段としても機能する。例えば、このストレス判定モジュール３５は、前記対象外作業認識モジュール３４が対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業を咀嚼や発話といった咬筋の主たる機能の動作と認識した場合に、前記作業中筋電信号の変化を咀嚼や発話といった対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業中と判定する。
【００５３】
この場合には、このストレス判定モジュール３５は、被験者が対象作業中に対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業を行った場合でも、対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業による筋肉の活動の変化があるときには、対象外作業認識モジュール３４が対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業であることを認識して、ストレス判定モジュール３５がそのときの作業中筋電信号をストレスの判定には使用しないで、対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業中と判断する。そのため、このストレス判定モジュール３５は、対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業による筋電変化を選別し、ストレスの判定を正確に行える。
【００５４】
例えば、自動車の運転中に、被験者の咬筋の筋電図を得てストレスを判定する場合に、被験者が発話したときには、このストレス判定モジュール３５が、被験者の咬筋の活動を発話によるものとして対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業中と判断し、ストレスの判定には用いないこととすることによって、ストレスを正確に判定できる。
【００５５】
それでは、上述した作業中ストレス判定システム１の判定処理をＰＣ２０側の動作を主にして説明する。なお、上述したように、電極１２， １３及びアース電極１４は、被験者の咬筋の上部及び耳たぶの皮膚に貼付しておく。この状態で、電極１２， １３からは咬筋の筋電信号が、生体アンプ１５、整流器１６、平滑化フィルタ１７、Ａ／Ｄコンバータ１８及びＩ／Ｆ１９を介してＰＣ２０側に伝送されているものとする。
【００５６】
図３に、本発明の実施形態の作業中ストレス判定処理を説明するフローチャートを示す。ＣＰＵ２１では、筋電信号入力モジュール３０は、筋電信号を入力して、信号処理モジュール３１に筋電信号を渡す（Ｓ１）。信号処理モジュールでは、筋電信号パラメータ算出モジュール３２が、上述したように、例えば、咬筋電位入力装置１０側から転送されてくる咬筋の筋電信号の変化の微分値を取り、急峻な変化を生じたときには、動作によってストレスを生じたことを示すため、その値をストレス判定モジュール３５に渡す（Ｓ２）。また、強度算出モジュール３３では、上述したように、例えば、所定動作毎の筋電信号の強度のピーク値や平均値などの値を取り、所定動作毎の筋電信号の強度同士の比較を行い、その結果をストレス判定モジュール３５に渡す（Ｓ３）。ここで、対象外作業認識モジュール３４が、対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業の有無を判断し、対象作業中に被験者が行った対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業を認識して、その結果を前記ストレス判定モジュール３５に渡す（Ｓ４）。
【００５７】
すると、ストレス判定モジュール３５では、対象作業が被験者のストレッサーとして働いた場合に現れる筋肉の活動の変化を作業中筋電信号の変化から認識してストレスを判定する（Ｓ５）。例えば、前記筋電信号パラメータ算出モジュール３２が、咬筋電位入力装置１０側から転送されてくる咬筋の筋電信号の変化の微分値を取り、急峻な変化を生じたときに、その値をストレス判定モジュール３５に渡した場合には、このストレス判定モジュール３５は、その筋電信号ではストレスが生じていると判断する。また、例えば、前記強度算出モジュール３３が、所定動作毎の筋電信号の強度のピーク値や平均値などの値を取り、所定動作毎の筋電信号の強度同士の比較を行い、その結果をストレス判定モジュール３５に渡した場合には、このストレス判定モジュール３５では、その比較結果によってばらつきや強度を判断して、ストレスが発生している動作を特定する。なお、このストレス判定モジュール３５は、上記Ｓ４で対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業が認識された場合には、対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業中と判定する。
【００５８】
上記実施形態によれば、自動車の運転などの作業中のストレスを判定するために、力みとなって現れる筋肉の活動としてストレスを感知して、客観的に作業中のストレスを判定することができるようになる。特に、上記実施形態によれば、咬筋の筋電信号を測定して、その測定結果を基に、噛締めによる「力み」からストレスを判定することができる。また、上記実施形態によれば、筋電図を用いて判定するようにしたため、脳波や心電図など他の生体情報を用いる場合に比べ、被験者への統制が少なく、非常に短時間の計測結果からも被験者の心理状態を把握することができるため、より精度の高い評価ができるようになる。
【００５９】
したがって、上記実施形態によれば、被験者が作業中に受けるストレスを作業中の筋電信号の変化から認識して作業中のストレスを判定できるようになる。そのため、例えば、被験者がドライバーとして操舵中（作業中）、自動車の乗り心地や操縦性といった精神的負担となって現れる項目を定量的に表し、客観的に操舵中（作業中）のストレスを判定することができるようになる。
【００６０】
なお、上記実施形態では、咬筋の活動を計測の対象とした場合を説明したが、作業中に主に活動する筋肉とは別の筋肉であれば、咬筋に限らない。例えば、発話中のストレスを判定する場合には、発話とは直接関係しない腕や足の筋肉の活動電位を計測するようにしてもよい。
【００６１】
また、上記実施形態では、ストレス判定手段などの各手段は、プログラムを構成するモジュールとし、ＣＰＵが実行するものとして説明したが、これに限らず、ＬＳＩチップなどに電子回路として構成するようにしてもよい。
【００６２】
また、上記実施形態では、前記咬筋電位入力装置１０には整流器１６を設け、直流成分として扱う場合を説明したが、交流成分のまま扱うようにしてもよい。この場合は、生体アンプ１５と平滑化フィルタ１７とを直接接続する。
【００６３】
【実施例】
以下に、上記実施形態のストレス判定処理によって得られるストレス評価例を示す。なお、ここでは、作業として車両の操舵の場合を示す。また、複数の作業は、異なる走行条件下での作業を表す。
【００６４】
図４は、筋電信号―時間を示すグラフである。この例では、異なる条件下で単位時間毎の筋電信号を得た。グラフには筋電信号の変化が波形に現れている。波形Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅは、それぞれ異なる条件下での作業Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ時の筋電信号を示す。中でも、波形Ｅは、急峻な変化を持っている。この急峻な変化は、前記筋電信号パラメータ算出モジュール３２によって判別できる。この波形Ｅのように急峻な変化が、ストレスの発現を示し、ストレス判定モジュール３５がストレスと判定する。
【００６５】
図５は、筋電信号強度―作業を示すグラフである。Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅは、図４で表した各作業を示す。筋電信号強度は、ここではＲＭＳを用いている。このグラフでは、作業Ｅが、他の作業に比べて高い強度を持っている。このようなグラフで表される関係では、前記強度算出モジュール３３が、作業毎のＲＭＳを算出し、ストレス判定モジュール３５が、各値を比較して作業Ｅの場合に大きなストレスが被験者に掛かっていると判定する。
【００６６】
次に、比較例として被験者の官能値判断のサンプルを示す。
図６は、筋電信号―官能値（力み）を示す散布図である。○は作業Ａ、×は作業Ｂ、□は作業Ｃ、△は作業Ｄ、▽は作業Ｅを示す。なお、この散布図は、５人の被験者のサンプルである。また、力みがない場合には、正で表す。中でも、▽の作業Ｅでは、全ての人が力みを生じていると回答した。このことは、図４及び５で示した作業Ｅが大きなストレスが掛かるという結果と一致する。
【００６７】
図７は、筋電信号―官能値（反応）を示す散布図である。○は作業Ａ、×は作業Ｂ、□は作業Ｃ、△は作業Ｄ、▽は作業Ｅを示す。ここでは、各作業は、所定条件を与えた場合である。なお、この散布図は、５人の被験者のサンプルである。また、車両の反応が良い場合には、正で表す。中でも、▽の作業Ｅでは、全ての人が車両の反応が悪いと回答している。このことは、車両の反応が悪い場合には、図４及び５で表した大きなストレスを感じていることを示している。
【００６８】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、被験者が作業中に受けるストレスを作業中の筋電信号の変化から認識して作業中のストレスを判定できる効果を奏する。そのため、本発明によれば、例えば、被験者がドライバーとして操舵中（作業中）、自動車の乗り心地や操縦性といった精神的負担となって現れる項目を定量的に表し、客観的に操舵中（作業中）のストレスを判定できる効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態の作業中ストレス判定装置の構成を説明するブロック図である。
【図２】図２は、本発明の実施形態の作業中ストレスを検知する筋電信号を入力する電極の取付例を示す図である。
【図３】本発明の実施形態の作業中ストレス判定処理を説明するフローチャートである。
【図４】筋電信号―時間を示すグラフである。
【図５】筋電信号強度―作業を示すグラフである。
【図６】筋電信号―官能値（力み）を示す散布図である。
【図７】筋電信号―官能値（反応）を示す散布図である。
【符号の説明】
１ 作業中ストレス判定システム
１０ 咬筋電位入力装置
１１ センサー
１２，１３ 電極
１４ アース電極
１５ 生体アンプ
１６ 整流器
１７ 平滑化フィルタ
１８ コンバータ
１９ Ｉ／Ｆ
２０ ＰＣ
２１ ＣＰＵ
２２ Ｉ／Ｆ
２３ ＲＯＭ
２４ ＲＡＭ
２５ ディスプレイ
２６ ＨＤ
３０ 筋電信号入力モジュール
３１ 信号処理モジュール
３２ 筋電信号パラメータ算出モジュール
３３ 強度算出モジュール
３４ 対象外作業認識モジュール
３５ ストレス判定モジュール
Claims (6)
- 被験者の顎の開閉を行う咬筋の活動と独立した筋肉の活動によって行う対象作業中に咬筋の筋電信号を入力する筋電信号入力手段と、対象作業が被験者のストレッサーとして働いた場合に現れる咬筋の活動の変化を示す筋電信号からストレスを判定するストレス判定手段とを有することを特徴とする作業中ストレス判定装置。
- 前記ストレス判定手段は、被験者が前記対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業を行う期間をストレスの判定の対象期間から除外することを特徴とする請求項１に記載の作業中ストレス判定装置。
- 前記ストレス判定手段は、被験者の発話を入力した音声データ又は被験者の顔面の画像を入力した画像データから、被験者が前記対象作業と独立して咬筋を用いた所望の作業を行っている期間を特定することを特徴とする請求項２に記載の作業中ストレス判定装置。
- 前記対象作業を、被験者の行う車両の操舵とすることを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の作業中ストレス判定装置。
- 請求項１〜３のいずれかに記載の作業中ストレス判定装置の各手段を、コンピューターが実行するプログラムモジュールとして含むことを特徴とする作業中ストレス判定プログラム。
- 被験者の顎の開閉を行う咬筋の活動と独立した筋肉の活動によって行う対象作業中に咬筋の筋電信号を入力する筋電信号入力ステップと、対象作業が被験者のストレッサーとして働いた場合に現れる咬筋の活動の変化を示す筋電信号からストレスを判定するストレス判定ステップとを含むことを特徴とする作業中ストレス判定方法。
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