JP6676322B2 - 負担評価装置、負担評価方法 - Google Patents

Description

本発明は負担評価装置、負担評価方法に関し、製造工場等における各工程や作業についての作業負担の評価を行う技術に関する。

特開２００１−１０１４２２号公報 特開２００３−１０１５７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、立位姿勢作業における腰部、足部の疲労度合を定量化し、疲労が最も少なくなる作業形態を作成できる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。
さらに各工程においては、実際の作業に直接関連しない動作（非作業動作）もある。例えば或る作業毎に作業者に接近してくる台車（部品を積載した台車）から身体を避ける動作、作業過程の一部をロボットが担当する場合にそのロボットの移動を回避する動作、作業に移動を伴う場合に、床の障害物や段差を跨ぐ動作、頭上の障害物を避けるようにかがむ動作、などである。
特にこれらのような非作業動作については、改善の余地が大きいが、実際にその非作業動作の度合いや、それによる負担を客観的な値で評価することはなされていなかった。
そこで本発明は、非作業動作についての評価を的確に行い、ライン管理や安全性向上に役立てることができるシステムを提供することを目的とする。

本発明に係る負担評価装置は、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及びその姿勢や動作の継続時間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及びその姿勢や動作の継続時間に基づいて、工程内の動作のうちで作業に直接関わっていない非作業動作についての負担値を算出する負担算出部と、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非作業動作についての負担評価情報を提示する制御を行う出力制御部と、を備え、前記非作業動作は、作業者の障害物に対する予め動作パターンを測定して登録しておいた回避動作である。
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負担値を算出する。この場合に、特に工程内における非作業動作を抽出して、その非作業動作についての負担値を算出し、負担評価情報を生成して提示する。

上記の負担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。

上記の負担評価装置においては、前記負担算出部は、測定対象の工程の全体についての負担値を算出し、前記出力制御部は、工程における非作業動作についての負担と工程全体の負担を示す負担評価情報を提示する制御を行うことが考えられる。
即ち工程の全体の負担の中で、非作業動作についての負担が示す値や割合を提示するようにする。

上記の負担評価装置においては、前記非作業動作は、台車から身体を避ける動作、ロボットの移動を回避する動作、床の障害物や段差を跨ぐ動作、頭上の障害物を避ける動作であるとすることが考えられ、それらの動作を対象として、動作を抽出し、それらの動作についての負担値を算出する。

本発明に係る負担評価方法は、情報処理装置が実行する負担評価方法として、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及びその姿勢や動作の継続時間を判定し、判定した作業者の姿勢又は動作及びその姿勢や動作の継続時間に基づいて、工程内の動作のうちで作業に直接関わっていない作業者の障害物に対する予め動作パターンを測定して登録しておいた回避動作である非作業動作についての負担値を算出し、前記負担値の算出結果に基づいて、測定対象の工程における非作業動作についての負担評価情報を提示する制御を行う。
これにより情報処理装置を用いて負担評価装置を実現できる。

本発明によれば、工程内において非作業動作についての負担が客観的な値として提示される。従って製造ラインの設計技術者、ライン管理者等にとって、非効率が生じている工程、改善すべき工程、或いは改善すべき設備配置などを容易に確認でき、ライン設計やライン改善、安全性向上のための非常に有用な情報を得ることができる。

本発明の実施の形態の負担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。 実施の形態の負担評価情報生成処理のフローチャートである。 実施の形態の負担評価情報の提示例の説明図である。 実施の形態の負担評価情報の提示例の説明図である。 実施の形態の負担評価情報の提示例の説明図である。

＜システム構成＞
以下、負担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、本発明の負担評価装置の実施の形態となる。図１は演算部１を含む負担評価システムの例を示している。

図１に示すように負担評価システムは、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負担値を算出する。
特に負担算出部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、工程内の動作のうちで作業に直接関わっていない非作業動作についての負担値を算出する。
また負担算出部１ｅは、測定対象の工程の全体、或いは工程内の作業毎の負担値の算出も行う。

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つの作業や工程の負担値を算出する。
また例えば作業終了時まで通して負担値を算出し、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。

ここで負担算出部１ｅは、工程や各作業単位で負担値を求めるほか、非作業動作についての負担値も求める。
非作業動作として、回避動作を例に挙げる。回避動作とは、例えば部品を積載した台車等から身体を避ける動作、ロボットの移動を回避する動作、床の障害物や段差を跨ぐ動作、頭上の障害物を避けるようにかがむ動作などとする。工程内に発生するこれらの回避動作については、予め動作パターンを測定して登録しておく。
例えば工程Ａにおいて、図４Ｂに示すように３つの回避動作ＫＨ１，ＫＨ２，ＫＨ３が存在しているとする。例えば作業ａ１の開始時点で作業者は台車からの待避動作（ＫＨ１）が必要とされ、作業ａ４の途中で跨いで移動する動作（ＫＨ２）が必要とされ、作業ａ５の終了の際にかがむ動作（ＫＨ３）が必要となるなどである。
このような回避動作ＫＨ１，ＫＨ２，ＫＨ３は、それぞれある程度パターン化された動作であるため、予め動作パターンを登録しておくことで、各作業内の一部の動作として抽出することができる。即ち図４Ａのような情報のうちで、回避動作ＫＨ１，ＫＨ２，ＫＨ３に該当する部分を抽出することができる。
従って、その抽出した部分の姿勢や動作から、負担値を求めることができる。
さらに予め登録していない動作、例えば突発的な危険回避の動作についても判別することができる。即ち各作業及び回避動作の動作パターンを登録していた場合に、登録した動作とは異なる動作が観測された場合、それは突発的な危険への対応のための動作等と推定できる。そのような突発的回避動作についても負担値を求めることもできる。なお後述するが、突発的な動作が観測される場合には、それらの抽出提示や警報等の処理を行うことも可能である。

負担算出部１ｅは例えば図５のように工程や作業、或いは回避動作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は工程Ａ内の回避動作の負担値、ＭＡ３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、回避動作の負担値、各部の負担値などとしてもよい。
工程、作業、回避動作についての負担値（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。

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負担評価情報を提示する制御を行う。即ち負担評価情報を生成し、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各種動作パターンなどが記憶されており、演算部１は姿勢・動作判定や負担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、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〜１ｆ）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し、ステップＳ１１１で負担評価情報を表示部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、表示されることになる。
なお、ステップＳ１１１の段階で、負担評価情報を記憶部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。

ステップＳ１１０の負担評価情報生成処理の詳細を図７に示す。
ステップＳ２０１で演算部１は工程単位で提示する負担値の算出又は取得を行う。例えばステップＳ１０８で数値化し、図５のように記憶した算出値における工程の負担値をそのまま取得して表示用のデータとしたり、或いはそれらの負担値の正規化、係数乗算、平均値化、その他の演算を行って表示用のデータを得る。
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）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、或いはそれを加工した値を工程単位の負担値とすることができる。

ステップＳ２０２で演算部１は工程内の作業単位で提示する負担値の算出又は取得を行う。例えば同様に、ステップＳ１０８で数値化し、図５のように記憶した算出値における工程の負担値をそのまま取得して表示用のデータとしたり、或いはそれらの負担値の正規化、係数乗算、平均値化、その他の演算を行って表示用のデータを得る。
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、或いはそれを加工した値を作業単位の負担値とすることができる。

演算部１はステップＳ２０３で回避動作判定を行う。図４のように各サンプルタイミングｔで得られた各ポイントＰの三次元座標値から動作パターンが判別できる。また例えば図４Ｂの回避動作ＫＨ１，ＫＨ２，ＫＨ３等については、予め動作パターンを登録している。従って、パターンマッチングにより、図４Ｂの情報のうちで、回避動作ＫＨ１，ＫＨ２，ＫＨ３等に該当する情報を抽出できる。ひいては、その情報に応じて判定された姿勢や動作を認識できることになる。ステップＳ２０３では、このような回避動作が対象尾の工程に含まれているか否かを判定する。
回避動作が存在しなければステップＳ２０８に進み、工程単位、作業単位での負担評価情報を生成する。

処理対象の工程に回避動作が含まれている場合、演算部１はステップＳ２０４からＳ２０５に進み、１つの回避動作を選択して算出対象とする。例えば工程Ａについては、回避動作ＫＨ１を算出対象として選択する。そしてステップＳ２０６で選択した回避動作（例えばＫＨ１）についての負担値を算出する。

ステップＳ２０７で演算部１は、全ての回避動作について負担値を求めたか否かを判別する。まだ負担値を求めていない未処理の回避動作が存在すればステップＳ２０５に戻って、１つの回避動作を対象として選択し、ステップＳ２０６で負担値を算出する。
全ての回避動作について負担値を算出したら、ステップＳ２０８に進み、工程単位、作業単位、及び回避動作についての負担評価情報を生成する。

このように生成された負担評価情報に基づいて、演算部１は図６のステップＳ１１１の時点での表示を実行させる。
なお、以上の図７の処理は、必ずしも図６のステップＳ１１０として行わなくてもよい。例えばステップＳ２０３〜Ｓ２０８としての回避動作について負担値の算出及び表示のための負担評価情報の生成は、オペレータの操作等に基づく任意の時点で行われるようにしてもよい。図４Ａのような情報が取得されていれば、いつでも算出が可能なためである。

＜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Ｓ１１１（もしくは任意の時点）で表示される負担評価情報の具体例を示す。

図８Ａは、工程別に算出した負担値と、その工程における回避動作について負担値を数値化して示した例である。例えば工程毎に、１日の労働で作業者に与える負担値を比較できるようにし、またそれらの工程における回避動作について負担値も同時に確認できるようにしたものである。

図８Ｂは、或る工程における作業別に算出した作業負担と、その作業における回避動作について負担値を数値化して示した例である。これは１つの工程における作業毎に負担値を比較し、また各作業内の回避動作の負担値を比較できるようにした例である。

図８Ｃは、或る工程又は作業に関して、運動量負荷、姿勢負荷、回避負荷を、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。回避動作に関しても同様である。このようにして求めた身体各部の負担値を用いて負担評価情報とすることで、図８Ｃのような表示を行うことができる。

図９Ａ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８Ｃ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。さらに回避動作の負担値も、同様に検出点Ｐ０〜Ｐ２０毎に算出することができる。それらの負担値を集めて負担評価情報とすることで、図９Ａのような表示を行うことができる。例えば各検出点Ｐ０〜Ｐ２０について負担値を示すとともに、斜線を付した数値として、回避動作の負担値も示している。
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、或いは回避動作により、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９Ｂ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。
さらに回避動作の負担値も作業者毎に求めることができる。同じ回避動作であっても、人によって負担値が異なることも予想される。
そこで同一の工程や作業、或いは回避動作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。またその作業者にとっての、工程負担値内での回避動作の負担値の割合を示す。
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。

図１０Ａ、図１０Ｂは特に回避動作負担について詳細に提示する例である。
図１０Ａでは或る工程に関して、総負担値（工程単位の負担値）、回避負担値及び割合を示している。回避負担値は、例えば工程Ａの場合、回避動作ＫＨ１，ＫＨ２，ＫＨ３の負担値の加算値である。割合は、回避負担値の総負担値に占める割合である。このような情報提示により、当該工程においてどの程度の回避動作負担が存在するかを定量的に知ることができる。
また、この図１０Ａの例では、当該工程（工程Ａ）に存在する回避動作ＫＨ１，ＫＨ２，ＫＨ３について、当該回避動作を含む作業、回避動作の負担値、作業内での割合、回避動作全体での割合などを示している。このような情報提示により、各作業においてどの程度の回避動作負担が存在するかを定量的に知ることができる。

図１０Ｂは、回避動作負担を一覧提示する例である。
例えば一連の工程（工程Ａ，Ｂ，Ｃ・・・）において存在する回避動作ＫＨ１，ＫＨ２，ＫＨ３・・・について、該当する工程、該当する作業、工程内での回避動作負担の割合、作業内での回避動作負担の割合、全ての回避動作の中での割合、負担値などを示すようにしている。
このような情報提示により、各回避動作を比較することができる。

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。

＜まとめ＞
以上の実施の形態の負担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、工程内の動作のうちで作業に直接関わっていない非作業動作（回避動作）についての負担値を算出する負担算出部１ｅと、その算出結果に基づいて測定対象の工程における非作業動作についての負担評価情報を提示する制御を行う出力制御部１ｆとを備えている。
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負担値を算出する。この場合に、特に工程内における非作業動作を抽出して、その非作業動作についての負担値を算出し、負担評価情報を生成して提示する。
従って、工程内において回避動作についての負担が客観的な値として提示される。製造ラインの設計技術者、ライン管理者等にとっては、非効率が生じている工程、改善すべき工程、或いは改善すべき設備配置などを容易に確認でき、ライン設計やライン改善、安全性向上のための非常に有用な情報を得ることができる。
例えば回避動作の実態、作業者への負担を確認して、作業者への衝突等を回避できるようなライン変更を行ったり、それによって安全性とともに作業効率、作業者の負担の低下等をはかることができる。特に、図８Ａ、図８Ｂ、図１０Ａ、図１０Ｂのような提示により、ライン改善、ロボット導入などの優先順序も明確に把握できることになる。
また図８Ｃ、図９Ａのような提示を行うことで、作業者の身体部位に対する回避動作の負担を把握でき、これもライン改善、安全性向上のための指針とすることができる。
図９Ｂのような提示によれば、各作業者の回避動作に関する負担がわかるため、人員の配置に役立てることができる。

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。

また負担算出部１ｅは、測定対象の工程の全体についての負担値を算出し、出力制御部１ｆは、工程における非作業動作についての負担と工程全体の負担を示す負担評価情報を提示する制御を行っている（図８Ａ）ことが考えられる。
即ち工程の全体の負担の中で、非作業動作についての負担が示す値や割合を提示するようにすることで、工程内での回避動作の負担割合が明確になり、工程改善に有用である。同様に図８Ｂのように作業内での回避動作の割合を示すことも、作業内容改善に有用である。
また工程全体の負担や各作業の負担を客観的な数値により提示することで、管理者等が工程における作業者の負担を正確に認識できる。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。

実施の形態では、非作業動作として作業者の障害物に対する回避動作を例に挙げたが、このような回避行動について負担値の算出や情報提示を行うことで、工程内の無駄な負担を解消することに有効である。
非作業動作としては、回避動作に限らない。例えば特に障害物等からの回避でないが単純な移動などとして直接作業に関連しない動作、部品取り出しのためだけに必要な動作など、作業に直接関連しない動作を選定して処理対象とすればよい。
特には、改善によって省略できるであろう動作を非作業動作として処理対象とするとよい。

また負担評価情報として、設定した対象期間（例えば８時間など）における複数の工程毎、又は工程内の複数の作業毎について、負担値を表示するようにしている（図７Ａ，図７Ｂ参照）。これは工程別、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となり、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となる。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。
また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ようにすることで（図９Ｂ参照）、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を提示できる。

また危険回避等のために作業者が、突発的な動作を行う場合があるが、そのような動作を提示するようにしてもよい。当該動作を確認することで、製造ライン上の問題を見つけやすくなる。
また、台車、ロボット、その他の設備等の動作として、作業者に通常と異なる動作を行わせることを発見した場合、画面表示上で、警報出力等を行うようにしてもよい。さらにリアルタイムで作業者に対して危険回避のためお警報を出力するようなことも想定される。

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。

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、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 (8)

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及びその姿勢や動作の継続時間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及びその姿勢や動作の継続時間に基づいて、工程内の動作のうちで作業に直接関わっていない非作業動作についての負担値を算出する負担算出部と、
   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非作業動作についての負担評価情報を提示する制御を行う出力制御部と、を備え、
   前記非作業動作は、作業者の障害物に対する予め動作パターンを測定して登録しておいた回避動作である
   負担評価装置。
2. 予め登録した前記回避動作とは異なる動作が観測された場合は、警報の処理を行う
   請求項１に記載の負担評価装置。
3. 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に記載の負担評価装置。
4. 前記負担算出部は、測定対象の工程の全体についての負担値を算出し、
   前記出力制御部は、工程における非作業動作についての負担と工程全体の負担を示す負担評価情報を提示する制御を行う
   請求項１に記載の負担評価装置。
5. 前記非作業動作は、台車から身体を避ける動作、ロボットの移動を回避する動作、床の障害物や段差を跨ぐ動作、頭上の障害物を避ける動作である
   請求項１に記載の負担評価装置。
6. 情報処理装置が実行する負担評価方法として、
   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及びその姿勢や動作の継続時間を判定し、
   判定した作業者の姿勢又は動作及びその姿勢や動作の継続時間に基づいて、工程内の動作のうちで作業に直接関わっていない作業者の障害物に対する予め動作パターンを測定して登録しておいた回避動作である非作業動作についての負担値を算出し、
   前記負担値の算出結果に基づいて、測定対象の工程における非作業動作についての負担評価情報を提示する制御を行う
   負担評価方法。
7. 予め登録した前記回避動作とは異なる動作が観測された場合は、警報の処理を行う
   請求項６に記載の負担評価方法。
8. 前記非作業動作は、台車から身体を避ける動作、ロボットの移動を回避する動作、床の障害物や段差を跨ぐ動作、頭上の障害物を避ける動作である
   請求項６に記載の負担評価方法。

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