JPH02193645A - 作業状態監視装置 - Google Patents
作業状態監視装置Info
- Publication number
- JPH02193645A JPH02193645A JP1013725A JP1372589A JPH02193645A JP H02193645 A JPH02193645 A JP H02193645A JP 1013725 A JP1013725 A JP 1013725A JP 1372589 A JP1372589 A JP 1372589A JP H02193645 A JPH02193645 A JP H02193645A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- alpha
- wave
- worker
- time
- appearance rate
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 title claims description 7
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 claims abstract description 29
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 8
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 2
- 239000002184 metal Substances 0.000 abstract 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 5
- 241000282412 Homo Species 0.000 description 3
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 3
- 230000001364 causal effect Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 2
- 238000003909 pattern recognition Methods 0.000 description 2
- 241000277269 Oncorhynchus masou Species 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 239000012141 concentrate Substances 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 210000003128 head Anatomy 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 1
- 230000003340 mental effect Effects 0.000 description 1
- 230000006996 mental state Effects 0.000 description 1
- 238000000034 method Methods 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 238000004806 packaging method and process Methods 0.000 description 1
- 238000003908 quality control method Methods 0.000 description 1
- 210000004761 scalp Anatomy 0.000 description 1
- 238000005476 soldering Methods 0.000 description 1
- 238000011179 visual inspection Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
- Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
（産業上の利用分野）
この発明は、作業中の人間の脳波状況からその人間の作
業状態を監視する作業状態監視装置に関するものである
。
業状態を監視する作業状態監視装置に関するものである
。
現在、回路及び実装密度が高密度化された電子機器の組
み立て、或は検査工程の分野にかなりＯＡ化、ＦＡ化が
浸透しているが、その一方、上記工程に自動化が非常に
困難な作業が種々存在するのが現状である。
み立て、或は検査工程の分野にかなりＯＡ化、ＦＡ化が
浸透しているが、その一方、上記工程に自動化が非常に
困難な作業が種々存在するのが現状である。
その例として、例えば第４図の実機（１６）のように検
査対象を３次元パターンとして択える必要があるものは
、検査作業員（１５）は組み立てられた実機（１６）と
配線図（１７）を照らし合わせて実機（１６）を目視検
査する必要がある。或は検査対象が２次元パターンであ
っても、非常に複雑な形状を有した対象物であっては、
検査を人間の目視に頼らざるを得ない。
査対象を３次元パターンとして択える必要があるものは
、検査作業員（１５）は組み立てられた実機（１６）と
配線図（１７）を照らし合わせて実機（１６）を目視検
査する必要がある。或は検査対象が２次元パターンであ
っても、非常に複雑な形状を有した対象物であっては、
検査を人間の目視に頼らざるを得ない。
又、組み立作業においても複雑な部品実装、反田付作業
、図面情報の入力、製図、文章の清書等種々の分野で自
動化が要求されているが、実際にはなかなか実用化に至
っていない。
、図面情報の入力、製図、文章の清書等種々の分野で自
動化が要求されているが、実際にはなかなか実用化に至
っていない。
これは人間の持つ高度のパターン認識能力や柔軟な判断
力、複雑かつソフトな作業能力等のメカニズムが解消さ
れていないこと、また、解明されたとしてもそれをリア
ルタイムで実現できるほどの高速、大規模な素子（マイ
クロプロセッサ、メモリ、ＩＣ等）及びソフトウェアが
経済性も含めて現在の高度の技術力をもっても到底達成
し得ないことによる。
力、複雑かつソフトな作業能力等のメカニズムが解消さ
れていないこと、また、解明されたとしてもそれをリア
ルタイムで実現できるほどの高速、大規模な素子（マイ
クロプロセッサ、メモリ、ＩＣ等）及びソフトウェアが
経済性も含めて現在の高度の技術力をもっても到底達成
し得ないことによる。
一方、人間の能力をコンピュータに求める人工知能やニ
ューロコンピュータ等の研究も行われているが、特殊な
場合を除き実用化には至っていない。
ューロコンピュータ等の研究も行われているが、特殊な
場合を除き実用化には至っていない。
よって現在ではこうしたコンピユータ化が困難な複雑な
作業は人間に頼っているのが現状である。
作業は人間に頼っているのが現状である。
しかしながら、上記のように人間が高度なパターン認識
力、或は、各種問題解決に対する柔軟な判断力を持って
各種の作業を行フたとしても、作業員の作業遂行能力は
同一作業員、又は作業員毎で日時によって変動する。こ
の原因として作業員の肉体的、精神的な不安定があるが
、これらのことは外観から認識することは難かしく、又
、本人自身も自覚できないことがややある。このため作
業上の誤りが発生するメカニズムを作業員の外的状態か
ら推定することは非常に麹かしく、これら原因を正しく
把握せずに無理に作業を押し進めてゆくと作業に対する
集中度が減り誤りが多発するなどして作業結果のバラツ
キが大きくなる。
力、或は、各種問題解決に対する柔軟な判断力を持って
各種の作業を行フたとしても、作業員の作業遂行能力は
同一作業員、又は作業員毎で日時によって変動する。こ
の原因として作業員の肉体的、精神的な不安定があるが
、これらのことは外観から認識することは難かしく、又
、本人自身も自覚できないことがややある。このため作
業上の誤りが発生するメカニズムを作業員の外的状態か
ら推定することは非常に麹かしく、これら原因を正しく
把握せずに無理に作業を押し進めてゆくと作業に対する
集中度が減り誤りが多発するなどして作業結果のバラツ
キが大きくなる。
又、集中度が減るため発生するであろう作業の誤りが事
前に予想できず品質管理が難かしくなる問題点があった
。
前に予想できず品質管理が難かしくなる問題点があった
。
この発明は上記のような問題点を解消するためになされ
たもので、作業を遂行してゆくうえでの作業員の精神的
状態を監視する作業状態監視装置を得ることを目的とす
る。
たもので、作業を遂行してゆくうえでの作業員の精神的
状態を監視する作業状態監視装置を得ることを目的とす
る。
（課題を解決するための手段〕
この発明に係る作業状態監視装置は、被監視者の脳波を
測定する脳波測定部と、測定した脳波を分析し、α波成
分を抽出する脳波分析部と、上記脳波分析部により一定
期間に亘って測定された脳波より被監視者の平均的なα
波出現率の時間平均を演算する第１の時間平均値演算器
と、上記脳波分析部により特定作業時間内に測定された
脳波よりα波出現率の時間平均を演算する第２の時間平
均値演算器と、上記第１と第２の時間平均値演算器より
の演算出力値の比を求め、特定作業時間内におけるα波
出現の度合を演算する割算器とを設けたものである。
測定する脳波測定部と、測定した脳波を分析し、α波成
分を抽出する脳波分析部と、上記脳波分析部により一定
期間に亘って測定された脳波より被監視者の平均的なα
波出現率の時間平均を演算する第１の時間平均値演算器
と、上記脳波分析部により特定作業時間内に測定された
脳波よりα波出現率の時間平均を演算する第２の時間平
均値演算器と、上記第１と第２の時間平均値演算器より
の演算出力値の比を求め、特定作業時間内におけるα波
出現の度合を演算する割算器とを設けたものである。
この発明によれば、第１の時間平均値演算器は、脳波分
析部により一定期間に渡って測定された脳波中、α波成
分の出現率の時間平均値を演算し、その平均値を被監視
者である作業者の平均的なα波出現率とし、次に第２の
時間平均値演算器は特定作業時間内に測定された脳波中
のα波成分出現率の時間平均値を演算して作業中のα波
出現率として、これら２つのα波出現率の比を割算器に
求め、その比が（畔１）であれば作業を遂行するうえで
精神が安定し、充分に判断力、思考力が出し得ると判定
し、又、比が１より低ければ、通常の場合に比べてα波
の出かたが足りなく作業遂行能力が低下するものと判定
する。
析部により一定期間に渡って測定された脳波中、α波成
分の出現率の時間平均値を演算し、その平均値を被監視
者である作業者の平均的なα波出現率とし、次に第２の
時間平均値演算器は特定作業時間内に測定された脳波中
のα波成分出現率の時間平均値を演算して作業中のα波
出現率として、これら２つのα波出現率の比を割算器に
求め、その比が（畔１）であれば作業を遂行するうえで
精神が安定し、充分に判断力、思考力が出し得ると判定
し、又、比が１より低ければ、通常の場合に比べてα波
の出かたが足りなく作業遂行能力が低下するものと判定
する。
【実施例）
以下、この発明の一実施例を図について説明する。第１
図は本実施例に係る作業状態監視装置の全体構成図であ
る。
図は本実施例に係る作業状態監視装置の全体構成図であ
る。
図において、（２）は作業者の頭皮に貼着して脳波を検
出する電極であり、検圧された脳波信号（３）は増幅器
（４）において増幅される。（５）は脳波増幅信号の周
波数分析を行い、第３図に図示されるような各種脳波を
抽出する周波数分析器、（６）は各周波数特性を有する
脳波より特定の脳波（この場合α波成分）のみを抽出す
るバンドパスフィルタ、（７）は一定期間に亘って測定
された脳波中に出現したα波成分の時間平均を演算する
第１の時間平均値演算器、（８）は所定時間内に出現し
たα波成分の時間平均を演算する第２の時間平均値演算
器、（９）は各α波成分出現率の時間平均値の比（Ｒ）
（９）を求め、作業中におけるα波成分出現の度合を
判定する割算器である。
出する電極であり、検圧された脳波信号（３）は増幅器
（４）において増幅される。（５）は脳波増幅信号の周
波数分析を行い、第３図に図示されるような各種脳波を
抽出する周波数分析器、（６）は各周波数特性を有する
脳波より特定の脳波（この場合α波成分）のみを抽出す
るバンドパスフィルタ、（７）は一定期間に亘って測定
された脳波中に出現したα波成分の時間平均を演算する
第１の時間平均値演算器、（８）は所定時間内に出現し
たα波成分の時間平均を演算する第２の時間平均値演算
器、（９）は各α波成分出現率の時間平均値の比（Ｒ）
（９）を求め、作業中におけるα波成分出現の度合を
判定する割算器である。
第２図は本装置を用いた作業員（１５）が実機（１６）
の検査を配線図（１７）を参照しながら目視で行ってい
る様子を示す図である。
の検査を配線図（１７）を参照しながら目視で行ってい
る様子を示す図である。
尚、作業員により電極を通して測定される脳波の波形は
第３図に示すようであり、周波数によってそれぞれ呼称
が異なる。−船釣に周波数成分が１３〜３０）１ｚをβ
波、８〜１３Ｈｚをα波、４〜８Ｈｚをθ波、０．５〜
４Ｈｚをβ波と呼ぶ。
第３図に示すようであり、周波数によってそれぞれ呼称
が異なる。−船釣に周波数成分が１３〜３０）１ｚをβ
波、８〜１３Ｈｚをα波、４〜８Ｈｚをθ波、０．５〜
４Ｈｚをβ波と呼ぶ。
通常、成人の覚醒時にはβ波かα波が多く出現するが興
奮している時はど、周波数が高くなる。
奮している時はど、周波数が高くなる。
また気持ちが落ちつき作業の集中できるときはα波が出
現している。よって作業者の脳波を観測し、それを周波
数分析しその脳波全体とα波成分との比をとればα波の
度合がわかる。このようにすれば作業者の作業への集中
度が把握できる。
現している。よって作業者の脳波を観測し、それを周波
数分析しその脳波全体とα波成分との比をとればα波の
度合がわかる。このようにすれば作業者の作業への集中
度が把握できる。
次に上記構成に基づいて本実施例の動作について説明す
る。頭部にとりつけられた電極（２）から脳波（１）を
とり込む。とり込んだ脳波信号（３）は、信号レベルが
非常に小さいのでこの脳波信号（３）を増幅器（４）で
増幅し、更に周波数分析器で増幅された脳波信号を分析
し、各周波数成分に分析する。図の例では８１１ｚ成分
が２Ｖ、３０）１ｚ成分が１ｖであることを示す。この
ように分析された各脳波信号はバンドパスフィルタ（６
）に人力されてα波成分のみが抽出される。このα波を
第１の時間平均値演算！（７）を用いて、例えば作業員
の過去から現在までのα波出現率の平均をとり、これを
その作業員の平均的なα波出現率とする。
る。頭部にとりつけられた電極（２）から脳波（１）を
とり込む。とり込んだ脳波信号（３）は、信号レベルが
非常に小さいのでこの脳波信号（３）を増幅器（４）で
増幅し、更に周波数分析器で増幅された脳波信号を分析
し、各周波数成分に分析する。図の例では８１１ｚ成分
が２Ｖ、３０）１ｚ成分が１ｖであることを示す。この
ように分析された各脳波信号はバンドパスフィルタ（６
）に人力されてα波成分のみが抽出される。このα波を
第１の時間平均値演算！（７）を用いて、例えば作業員
の過去から現在までのα波出現率の平均をとり、これを
その作業員の平均的なα波出現率とする。
一方で、いま対象としている時間ｔ、−ｗｔ、のα波出
現率の平均値を時間平均値演算器＋１（８）で求める。
現率の平均値を時間平均値演算器＋１（８）で求める。
割算器（９）で両α波出現率の平均値の比をとるとその
作業員の平均的なα波出現率に対する特定時間ｔ、〜ｔ
２のα波出現率の比Ｒが求められる。この時α波出現率
の比（Ｒ）が１に程等しい場合は、作業時におけるα波
出現率と、作業者の平均的なα波出現率は等しいものと
し、特に作業遂行能力が低下していないものと判定する
。
作業員の平均的なα波出現率に対する特定時間ｔ、〜ｔ
２のα波出現率の比Ｒが求められる。この時α波出現率
の比（Ｒ）が１に程等しい場合は、作業時におけるα波
出現率と、作業者の平均的なα波出現率は等しいものと
し、特に作業遂行能力が低下していないものと判定する
。
又、Ｒが１以下に低下した場合、平均よりα波出現率が
低下し、作業を正確に遂行するには身心共に、不安定な
時期にあると判定する。以上のことから、α波出現率は
個人により異なるものであるが、この比Ｒはその作業員
の平均値データをベースとしているので、その個人の特
性にかかわらず絶対的な値を知ることができ、より正確
に作業員の状態を判断することができる。
低下し、作業を正確に遂行するには身心共に、不安定な
時期にあると判定する。以上のことから、α波出現率は
個人により異なるものであるが、この比Ｒはその作業員
の平均値データをベースとしているので、その個人の特
性にかかわらず絶対的な値を知ることができ、より正確
に作業員の状態を判断することができる。
従って、以上の説明から明らかなように、本装置を作業
員の作業状態監視に用いることにより５以下のような利
点が得られる。
員の作業状態監視に用いることにより５以下のような利
点が得られる。
（１）作業員の集中度が低いとき（α波出現度が低いと
き）は休息等の対策を打てるので効率的に作業を進める
ことができる。
き）は休息等の対策を打てるので効率的に作業を進める
ことができる。
（２）作業員は自らの状態（α波出現状態）を常に監視
し、その結果を作業に反映しながら進めることができる
ので、作業に対する集中度が増す。
し、その結果を作業に反映しながら進めることができる
ので、作業に対する集中度が増す。
（３）作業員の状況と作業結果（誤り率等）にある程度
の因果関係があることが予想される。本装置を用いれば
作業員の状況がある程度把握できるので、作業結果をあ
る程度予想することができ、作業誤りに対し事前に対策
を立てることができる。
の因果関係があることが予想される。本装置を用いれば
作業員の状況がある程度把握できるので、作業結果をあ
る程度予想することができ、作業誤りに対し事前に対策
を立てることができる。
（４）最終出力の比Ｒは作業者にかかわらず絶対的な値
となるので、この値を用いれば作業者に関係なく、α波
出現状態を感知できる。
となるので、この値を用いれば作業者に関係なく、α波
出現状態を感知できる。
以上のように、この発明によれば被監視者は作業時間中
における自己のα波出現のそれを、自己の平均的なα波
出現率の時間平均値の比より肥識する構成としたので、
作業能率の低下とα波出現率の時間平均値との因果関係
を正確に把握することができるようになり、そのため、
α波出現に合した適確な作業スケジュールが立てられる
と共に、作業結果がある程度把握できるので、作業誤り
の原因を次の作業に反映させより良い作業結果を出すこ
とができる。
における自己のα波出現のそれを、自己の平均的なα波
出現率の時間平均値の比より肥識する構成としたので、
作業能率の低下とα波出現率の時間平均値との因果関係
を正確に把握することができるようになり、そのため、
α波出現に合した適確な作業スケジュールが立てられる
と共に、作業結果がある程度把握できるので、作業誤り
の原因を次の作業に反映させより良い作業結果を出すこ
とができる。
第１図はこの発明の一実施例による作業状態監視装置の
構成図、第２図は本実施例装置を用いた作業状況を示す
図、第３図は脳波の各波形図、第４図は従来の作業状況
を示す図である。 図において５（２）は電極、（３）は脳波信号、（５）
は周波数分析器、（６）はバンドパスフィルタ、（ア）
は第１の時間平均値演算器、（８）は第２の時間平均値
演算器、（９）は割算器、（１０）は時間平均値の比、
（１５）は作業員。 代理人 大 岩 増 雄 第 図 第 図 第 図 第 図 Ｖ
構成図、第２図は本実施例装置を用いた作業状況を示す
図、第３図は脳波の各波形図、第４図は従来の作業状況
を示す図である。 図において５（２）は電極、（３）は脳波信号、（５）
は周波数分析器、（６）はバンドパスフィルタ、（ア）
は第１の時間平均値演算器、（８）は第２の時間平均値
演算器、（９）は割算器、（１０）は時間平均値の比、
（１５）は作業員。 代理人 大 岩 増 雄 第 図 第 図 第 図 第 図 Ｖ
Claims (1)
- 被監視者の脳波を測定する脳波測定部と、測定した脳波
を分析し、α波成分を抽出する脳波分析部と、上記脳波
分析部により一定期間に亘って測定された脳波より被監
視者の平均的なα波出現率の時間平均を演算する第１の
時間平均値演算器と、上記脳波分析部により特定作業時
間内に測定された脳波よりα波出現率の時間平均を演算
する第２の時間平均値演算器と、上記第１と第２の時間
平均値演算器よりの演算出力値の比を求め、特定作業時
間内におけるα波出現の度合を演算する割算器とを備え
たことを特徴とする作業状態監視装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1013725A JPH02193645A (ja) | 1989-01-23 | 1989-01-23 | 作業状態監視装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1013725A JPH02193645A (ja) | 1989-01-23 | 1989-01-23 | 作業状態監視装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02193645A true JPH02193645A (ja) | 1990-07-31 |
Family
ID=11841222
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1013725A Pending JPH02193645A (ja) | 1989-01-23 | 1989-01-23 | 作業状態監視装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH02193645A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010104660A (ja) * | 2008-10-31 | 2010-05-13 | Electronic Navigation Research Institute | 作業適性判定システム |
| JP2010520019A (ja) * | 2007-03-08 | 2010-06-10 | エムセンス コーポレイション | 関与反応を測定し評価する方法及びシステム |
| WO2020080354A1 (ja) * | 2018-10-15 | 2020-04-23 | 田辺三菱製薬株式会社 | 脳波解析装置、脳波解析システム及び脳波解析プログラム |
-
1989
- 1989-01-23 JP JP1013725A patent/JPH02193645A/ja active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010520019A (ja) * | 2007-03-08 | 2010-06-10 | エムセンス コーポレイション | 関与反応を測定し評価する方法及びシステム |
| JP2010104660A (ja) * | 2008-10-31 | 2010-05-13 | Electronic Navigation Research Institute | 作業適性判定システム |
| WO2020080354A1 (ja) * | 2018-10-15 | 2020-04-23 | 田辺三菱製薬株式会社 | 脳波解析装置、脳波解析システム及び脳波解析プログラム |
| JPWO2020080354A1 (ja) * | 2018-10-15 | 2021-11-11 | 田辺三菱製薬株式会社 | 脳波解析装置、脳波解析システム及び脳波解析プログラム |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Choi et al. | Feasibility analysis of electrodermal activity (EDA) acquired from wearable sensors to assess construction workers’ perceived risk | |
| US5349962A (en) | Method and apparatus for detecting epileptic seizures | |
| US5003986A (en) | Hierarchial analysis for processing brain stem signals to define a prominent wave | |
| US10163527B2 (en) | User interface displaying a temporal relationship between a health event indicator and monitored health conditions | |
| Amdouni et al. | Monitoring the coefficient of variation using a variable sample size control chart in short production runs | |
| US20120071779A1 (en) | Method, apparatus and computer program product for automatic seizure monitoring | |
| US8949072B2 (en) | Novelty detection with missing parameters | |
| JPH02193645A (ja) | 作業状態監視装置 | |
| Ogawa et al. | Human cognitive control mode estimation using JINS MEME | |
| Jex et al. | Defining and measuring perceptual-motor workload in manual control tasks | |
| Senders | Visual scanning behavior | |
| JPS63100514A (ja) | 異常診断装置 | |
| US10499827B2 (en) | System and method for interpretation of signal-to-noise ratios detected in an array of electrodes sensors in terms of physical and cognitive state | |
| Berlik et al. | Overview of the workload assessment methods in the aspect of improvement of the operator-technical subsystem relations on the example of a pilot | |
| Kim et al. | An investigation of human error identification based on bio-monitoring system (EEG and ECG analysis) | |
| JPH105186A (ja) | 生体磁気計測装置 | |
| JPH0217511A (ja) | プラント監視装置 | |
| JPH04314431A (ja) | 心理状態変化のリアルタイムパターン評価装置 | |
| Lehet | Possibilities of using commercial electronics to measure driver physiological functions in a vehicle simulator | |
| JP2023152158A (ja) | 分析装置、及び分析プログラム | |
| JP2578181B2 (ja) | 水質異常検出装置 | |
| Gaber et al. | Electroencephalogram-Based Human Performance Analysis for Improved Small Modular Reactor Operation | |
| JP2005309936A (ja) | 運転負荷測定装置 | |
| GOTO et al. | Coherence Analysis of EEG during Motor Imagery and BCI Manipulation | |
| Olsen et al. | Understanding Oxygenated Blood Pulse Transit Times during Hypoxia Induction for Characterization of Cognitive Impairment |