WO2020136924A1 - 動作分析装置、動作分析方法及び動作分析プログラム - Google Patents

動作分析装置、動作分析方法及び動作分析プログラム Download PDF

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直浩 河合
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オムロン株式会社
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Definitions

  • the present invention relates to a motion analysis device, a motion analysis method, and a motion analysis program.
  • one or more cameras may be installed on the production line of a product to record the movement of the worker as an image or moving image.
  • an image recognition process is performed on a captured image or moving image to analyze the motion of the worker.
  • Patent Document 1 it is determined whether or not there is a work deviation with respect to the performed work contents, and deviation record data including information indicating occurrence of the deviation, work content identification information, and product manufacturing number is recorded, and shipped. If there is a record of "work deviation" in the production record of the planned product, and the deviation record corresponding to the work deviation does not include the information of "confirmed deviation", it is determined that the planned shipment product cannot be shipped.
  • the work deviation management system is described.
  • the present invention provides a motion analysis device, a motion analysis method, and a motion analysis program capable of making it difficult for a motion deviating from the standard to recur.
  • a motion analysis apparatus includes an acquisition unit that acquires time-series information indicating a motion of a worker, and a motion of a worker that deviates from a reference motion, based on the time-series information.
  • a detection unit that detects a deviating motion that is present, and an output unit that outputs advice for improving the deviating motion are provided.
  • the deviation of the worker's action from the reference action may be determined by quantitatively calculating the degree of coincidence (or the degree of deviation) between the two actions and determining that the degree of coincidence is equal to or less than the threshold value. ..
  • the threshold value may be determined in advance or may be statistically determined based on the degree of coincidence between the motions of a plurality of workers and the standard motion.
  • the advice for improving the deviating motion is output. Therefore, the worker can recognize that the deviating motion is performed and how the deviating motion is performed. You can see if you can improve. Therefore, the operation deviating from the standard is unlikely to occur again.
  • a determination unit that determines the difficulty level of improvement based on the type of deviant motion may be further provided, and the output unit may output advice according to the determined difficulty level of improvement.
  • the difficulty level of improvement may be stored in advance for each type of deviating motion.
  • an estimation unit for estimating the effect expected by improvement may be further provided.
  • the effect may include reduction of the operation time of the worker.
  • a correction unit for correcting the difficulty level may be further provided according to the skill level of the worker's motion.
  • the proficiency level may be input from the outside for each worker or may be calculated by the motion analysis device.
  • the time series information and the time series information indicating the reference operation may be compared with each other to further include a calculation unit for calculating the proficiency level.
  • the proficiency level of the worker by comparing the normal motion of the worker and the standard motion, and the proficiency level of the worker can be calculated without inputting the proficiency level of the worker from the outside. Can be calculated automatically.
  • the output unit may output the advice in a mode according to the proficiency level.
  • the mode according to the proficiency level shows the advice regarding the deviating motion having the high difficulty level of improvement when the proficiency level is high, and the advice regarding the deviating motion having the low difficulty level of the improvement when the proficiency level is low.
  • the aspect may be.
  • the advice suitable for the proficiency level of the worker is output, the motivation for tackling the improvement can be given, and the improvement of the deviation operation can be easily established.
  • the time-series information includes motion information including coordinate values indicating a motion of the worker, and the detection unit is based on a comparison between the motion information and reference motion information including coordinate values indicating a standard motion. Then, the deviation motion may be detected.
  • a motion analysis method includes acquiring time-series information indicating a motion of a worker, and deviating from a reference motion among the motions of the worker based on the time-series information. Detecting a deviating behavior that is present and outputting advice for improving the deviating behavior.
  • the advice for improving the deviating motion is output. Therefore, the worker can recognize that the deviating motion is performed and how the deviating motion is performed. You can see if you can improve. Therefore, the operation deviating from the standard is unlikely to occur again.
  • a motion analysis program includes a calculation unit provided in a motion analysis device, an acquisition unit that acquires time-series information indicating a motion of a worker, and a motion of the worker based on the time-series information. Among these, it functions as a detection unit that detects a deviating motion deviating from the reference motion and an output unit that outputs advice for improving the deviating motion.
  • the advice for improving the deviating motion is output. Therefore, the worker can recognize that the deviating motion is performed and how the deviating motion is performed. You can see if you can improve. Therefore, the operation deviating from the standard is unlikely to occur again.
  • the present invention it is possible to provide a motion analysis device, a motion analysis method, and a motion analysis program capable of making it difficult for a motion deviating from the standard to recur.
  • the motion analysis system 100 includes a first shooting unit 20a, a second shooting unit 20b, and a third shooting unit 20c that shoot a moving image showing a worker's motion performed in a certain work area R.
  • the work area R in this example is an area including the entire manufacturing line, but the work area R may be an arbitrary area, for example, an area in which a predetermined process is performed or a predetermined element operation is performed. It may be an area.
  • the elemental motion is a unit of motion executed by an operator, and includes, for example, motions such as picking parts, arranging parts, fixing parts, and packing products.
  • the first image capturing unit 20a, the second image capturing unit 20b, and the third image capturing unit 20c each capture a moving image of a worker who executes a predetermined process. It may be
  • the first worker A1 can perform operations such as picking, arranging, and fixing the first component
  • the second worker A2 can perform operations such as picking, arranging, and fixing the second component.
  • the first worker A1 and the second worker A2 are collectively referred to as the worker A.
  • the motion analysis system 100 includes a motion analysis device 10.
  • the motion analysis device 10 detects a deviation motion of the motion of the worker A that deviates from the reference motion, based on the time-series information indicating the motion of the worker A such as a moving image, and the deviation. And an output unit that outputs advice for improving the operation.
  • the motion analysis device 10 also includes a display unit 10f that displays advice.
  • the deviation of the worker's action from the reference action may be determined by quantitatively calculating the degree of coincidence between the two actions and determining that the degree of coincidence is less than or equal to a threshold value. It is also possible to quantitatively calculate the deviation degree of both movements and to judge whether the deviation movement is a deviation movement or more when the deviation degree is equal to or more than a threshold.
  • the threshold value may be determined in advance, or may be statistically determined based on the degree of coincidence (or the degree of deviation) between the movements of the plurality of workers and the reference movement.
  • the standard operation may be a standard operation that the worker should follow.
  • the detection unit determines that the degree of coincidence between the time-series information indicating the motion of the worker A and the time-series information indicating the reference motion is equal to or less than a threshold value. Deviating motion may be detected.
  • the reference motion is the standard motion
  • the detection unit says that the degree of coincidence between the time-series information indicating the motion of the worker A and the time-series information indicating the reference motion is equal to or less than the threshold value. A case where the deviation motion is detected depending on the condition will be described.
  • the display unit 10f displays advice for improving the deviation behavior.
  • the display unit 10f may display, together with the advice, a graph showing the difficulty level of the improvement and the effect expected by the improvement.
  • the display unit 10f may also display a moving image showing the movement of the worker A and a moving image showing the reference movement.
  • the motion analysis device 10 when the deviation motion is detected, the advice for improving the motion is output. Therefore, the worker A performs the deviation motion. It is possible to recognize that, and to know how to improve the operation. Therefore, the operation deviating from the standard is unlikely to occur again.
  • the motion analysis system 100 includes a first imaging unit 20a, a second imaging unit 20b, a third imaging unit 20c, and the motion analysis device 10.
  • the operation analysis device 10 includes an acquisition unit 11, an analysis unit 12, a storage unit 13, a detection unit 14, an output unit 15, a determination unit 16, a correction unit 17, an estimation unit 18, a calculation unit 19, and a display unit 10f.
  • the first photographing unit 20a, the second photographing unit 20b, and the third photographing unit 20c may each be configured by a general-purpose camera, and in the work area R, the first worker A1 and the second worker A2 perform operations. You may take a video that includes the scene.
  • Each of the first photographing unit 20a, the second photographing unit 20b, and the third photographing unit 20c may photograph a part of the work area R, and may photograph a moving image in an area narrower than the work area R. Specifically, a moving image that closes up the operations performed by the first worker A1 and the second worker A2 may be taken.
  • the first image capturing unit 20a, the second image capturing unit 20b, and the third image capturing unit 20c may capture, for example, a moving image that closes up the hands of the first worker A1 and the second worker A2.
  • the first photographing unit 20a, the second photographing unit 20b, and the third photographing unit 20c may photograph a plurality of moving images respectively photographing a plurality of portions of the work area R.
  • the first shooting unit 20a mainly shoots a moving image in which the first worker A1 is performing an operation
  • the third shooting unit 20c is mainly moving image in which the second worker A2 is performing an operation.
  • the second image capturing unit 20b may capture both a moving image in which the first worker A1 is performing an operation and a moving image in which the second worker A2 is performing an operation.
  • the first photographing unit 20a, the second photographing unit 20b, and the third photographing unit 20c may photograph moving images in which different steps are performed at a plurality of positions in the work area R.
  • the acquisition unit 11 acquires time series information indicating the motion of the worker A.
  • the time-series information may be a moving image showing the motion of the worker A.
  • the time-series information may be information about coordinate values indicating the motion of the worker A measured by motion capture.
  • the time series information (moving image in this example) acquired by the acquisition unit 11 is transmitted to the storage unit 13 and stored as the moving image history 13a.
  • the analysis unit 12 analyzes a moving image showing the motion of the worker A, and calculates motion information including coordinate values indicating the motion of the worker A.
  • the motion information may be information indicating the displacement of the representative position of the body of the worker A.
  • the representative position of the body of the worker may be one position of the body, but typically, there may be a plurality of positions.
  • the motion information may be information indicating the position of the joint of the worker A by a skeleton model.
  • the analysis unit 12 uses, for example, the technique disclosed by Zhe Cao, three others, “Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields”, arXiv:1611.08050, 2016, to analyze the motion of the worker A from the video.
  • the motion information including the indicated coordinate value may be calculated.
  • the storage unit 13 stores a moving image history 13a, a motion information history 13b, a reference motion information 13c, and a difficulty level table 13d.
  • the moving image history 13a includes a history of moving images shot by the first shooting unit 20a, the second shooting unit 20b, and the third shooting unit 20c.
  • the motion information history 13b includes a history of motion information calculated by the analysis unit 12. Here, the motion information history 13b may be stored for each worker.
  • the standard motion information 13c includes a history of standard motion information including coordinate values indicating a standard motion.
  • the reference motion information may be calculated by the analysis unit 12 based on a moving image showing a reference motion.
  • the difficulty level table 13d is a table that summarizes the types of deviant motions and the difficulty levels for improving the deviant motions.
  • the detection unit 14 detects a deviating motion of the motion of the worker A, which deviates from the reference motion, based on the time-series information.
  • the detection unit 14 may detect the deviating motion based on the comparison between the motion information including the coordinate value indicating the motion of the worker A and the reference motion information including the coordinate value indicating the reference motion.
  • the detection unit 14 calculates, for example, the squared error between the coordinate value indicating the position of the predetermined joint of the worker A included in the motion information and the coordinate value indicating the position of the predetermined joint of the worker included in the reference motion information.
  • the motion of the worker A at that time may be detected as the deviating motion.
  • the motion information including the coordinate value indicating the motion of the worker it is possible to easily compare the motion of the worker with the reference motion by comparing the coordinate values. Can be reduced to detect deviation motion.
  • the output unit 15 outputs advice for improving the deviation operation.
  • the advice output by the output unit 15 may be displayed on the display unit 10f. Moreover, the advice output by the output unit 15 may be transmitted to an external device.
  • the advice output by the output unit 15 may include information presented in various modes to users such as an administrator and a worker.
  • the advice output by the output unit 15 may include tactile feedback such as vibration in addition to voice, still image, and moving image.
  • the output unit 15 may be configured to output the advice itself, or may be configured to output data for outputting the advice to an external device such as a monitor.
  • the determination unit 16 determines the improvement difficulty level based on the type of the deviating motion.
  • the determining unit 16 may determine the type of the deviating motion detected by the detecting unit 14 and refer to the difficulty level table 13d to determine the difficulty level for improving the deviating motion.
  • the output unit 15 may output advice according to the determined difficulty level of improvement. For example, when the difficulty level of improvement is high, detailed advice may be output as compared with the case where the difficulty level of improvement is low. In this way, it is possible to show the difficulty level of improvement to the worker who performed the deviating operation and the difficulty level of improvement to the administrator, and to forecast how much effort will be required for improvement. You can
  • the correction unit 17 corrects the degree of difficulty for improving the deviating motion according to the skill level of the worker regarding the motion.
  • the correction unit 17 may correct the difficulty level to be high and not use the difficulty level described in the difficulty level table 13d as it is when the proficiency level of the motion of the worker is lower than that of other workers. .. Further, the correction unit 17 corrects the difficulty level to be low and does not use the difficulty level described in the difficulty level table 13d as it is when the skill level of the motion of the worker is higher than that of other workers.
  • the proficiency level may be input from the outside for each worker, or may be calculated by the motion analysis device 10.
  • the correction unit 17 can correct the difficulty level of improving the deviating motion and show a more appropriate difficulty level when there are individual differences in the proficiency level related to the motion of the worker. This will give a more accurate picture of how much effort will be required for improvement.
  • the estimation unit 18 estimates an effect expected by improving the deviating operation.
  • the estimation unit 18 may estimate the effect expected from the improvement, depending on the type of the deviating motion.
  • the effect expected from the improvement may include reduction of the operation time of the worker. As a result, it is possible to quantitatively show how much the operation time can be shortened by improving the deviating operation, and to motivate the worker or the administrator to work on the improvement. Become.
  • the calculation unit 19 compares the time-series information indicating the motion of the worker with the time-series information indicating the reference motion, and calculates the proficiency level regarding the motion of the worker. For example, the calculation unit 19 calculates a high degree of proficiency regarding the motion of the worker when the motion time of the worker is shorter than the standard motion time, and when the motion time of the worker is longer than the standard motion time. , The proficiency level regarding the motion of the operator may be calculated low.
  • the operation time is a time required for the operator to perform an operation, and may be calculated based on time series information indicating the operation of the operator.
  • the reference operation time is a time required for the reference operation, and may be calculated based on time-series information indicating the reference operation. In this way, the worker's proficiency level can be calculated by comparing the worker's normal action and the standard action, and the proficiency level can be automatically calculated without inputting the worker's proficiency level from the outside. Can be calculated.
  • the output unit 15 may output the advice in a mode according to the proficiency level.
  • the mode according to the proficiency level shows the advice regarding the deviating motion with the high difficulty level of the improvement when the proficiency level is high, and the advice regarding the deviating motion with the low difficulty level of the improvement when the proficiency level is low.
  • the aspect may be. For example, when displaying a list of improvement advices, if the level of proficiency is high, the list of advices may be displayed in descending order of difficulty of improvement. You may display it.
  • the improvement advice is selectively displayed, if the learning level is high, the difficulty level of the improvement is high. May be selected and displayed. Thereby, the advice suitable for the proficiency level of the worker can be output, the motivation for the improvement can be given, and the improvement of the deviation operation can be easily established.
  • the operation analysis device 10 includes a CPU (Central Processing Unit) 10a corresponding to an arithmetic device, a RAM (Random Access Memory) 10b corresponding to the storage unit 13, and a ROM (Read only Memory) 10c corresponding to the storage unit 13. It has a communication unit 10d, an input unit 10e, and a display unit 10f. These respective configurations are connected to each other via a bus so that data can be transmitted and received.
  • a bus so that data can be transmitted and received.
  • the motion analysis device 10 is composed of one computer will be described, but the motion analysis device 10 may be realized using a plurality of computers.
  • the CPU 10a is a control unit that controls the execution of programs stored in the RAM 10b or the ROM 10c, calculates data, and processes the data.
  • the CPU 10a is an arithmetic unit that detects a deviating motion that deviates from a reference motion and executes a program (motion analysis program) that outputs advice for improving the deviating motion.
  • the CPU 10a receives various input data from the input unit 10e and the communication unit 10d, displays the calculation result of the input data on the display unit 10f, and stores the calculation result in the RAM 10b and the ROM 10c.
  • the RAM 10b is a data rewritable part of the storage unit 13, and may be composed of, for example, a semiconductor storage element.
  • the RAM 10b stores a motion analysis program executed by the CPU 10a and data such as the moving image history 13a, the motion information history 13b, the reference motion information 13c, and the difficulty table 13d.
  • the ROM 10c is capable of reading data from the storage unit 13, and may be composed of, for example, a semiconductor storage element.
  • the ROM 10c stores, for example, a motion analysis program and data that is not rewritten.
  • the communication unit 10d is an interface that connects the motion analysis device 10 to an external device.
  • the communication unit 10d is connected to the first photographing unit 20a, the second photographing unit 20b, and the third photographing unit 20c by, for example, a LAN (Local Area Network), and the first photographing unit 20a, the second photographing unit 20b, and the third photographing unit.
  • the moving image may be received from the unit 20c.
  • the communication unit 10d may be connected to the Internet to receive a moving image or operation information via the Internet.
  • the communication unit 10d may transmit the captured moving image and the output advice to the external device via the Internet.
  • the input unit 10e receives data input from the user, and may include, for example, a keyboard, a mouse, and a touch panel.
  • the display unit 10f is for visually displaying the calculation result by the CPU 10a, and may be configured by, for example, an LCD (Liquid Crystal Display). An example of the screen displayed on the display unit 10f will be described later in detail.
  • LCD Liquid Crystal Display
  • the operation analysis program may be provided by being stored in a computer-readable storage medium such as the RAM 10b or the ROM 10c, or may be provided via a communication network connected by the communication unit 10d.
  • the CPU 10a executes the motion analysis program to cause the acquisition unit 11, the analysis unit 12, the detection unit 14, the output unit 15, the determination unit 16, the correction unit 17, and the estimation unit described with reference to FIG.
  • the operations of 18 and the calculation unit 19 are realized.
  • the motion analysis device 10 may include an LSI (Large-Scale Integration) in which the CPU 10a and the RAM 10b and the ROM 10c are integrated.
  • LSI Large-Scale Integration
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of advice output by the operation analysis device 10 according to the present embodiment.
  • a graph D1 showing the effect expected by the improvement of the deviation operation, a legend D2 explaining the difficulty level of the improvement, and an advice D3 of the improvement are shown.
  • the deviating motion is "to stand near a part or a tool”, “to take parts with both hands at the same time”, “to assemble in the air”, “support with one hand and work with one hand”, and " This is an operation that deviates from "taking the time-consuming automatic inspection first".
  • the output unit 15 outputs the graph D1 showing the effect expected by improving the deviation operation.
  • the graph D1 shows the excess time from the ideal operating time by the accumulated histogram.
  • the ideal operation time is the operation time when the deviation operation is not performed.
  • the ideal operating time is 30 seconds, while the time actually required for the operator to perform the operation is less than 60 seconds.
  • the excess time due to each deviating motion is shown as a histogram, and it is visually shown how much the operating time is shortened when the deviating motion can be improved and an ideal motion can be performed. Is shown in.
  • By displaying the graph D1 in this way it is possible to visually show the effect expected from the improvement of the deviation operation, to motivate the worker or the administrator to work on the improvement, and Improvements are easier to settle.
  • Legend D2 shows the contents of the difficulty level table 13d, and indicates that the larger the number of star marks is, the higher the difficulty level of the deviating operation is to improve.
  • the degree of difficulty of improving the deviant motion related to “standing near a part or tool” is “1 (one star mark)”, and the difficulty level of improvement is the highest among the listed. Low.
  • the difficulty level for improving the deviating motion related to “taking parts with both hands at the same time” is “2 (two stars)”, and the difficulty level for improving the deviating motion related to “assembling in the air” is “2”.
  • the worker or the administrator easily compares the degree of difficulty shown in the graph D1 and the legend D2 and easily understands what degree of difficulty the deviation operation should be improved to shorten the operation time. can do.
  • the advice D3 includes the content of instructing which deviating motion of the plurality of types of deviating motions performed by the worker should be improved, and the reason for the improvement.
  • This time's advice "At first with difficulty 1" "Stand near a part or tool”. ", and the content of instructing to improve the deviating operation regarding "standing near a part or tool” is described.
  • advice D3 it is described that “in the assembly process 2, there is no need to reach for the tool when standing near the electric screwdriver.” and the reason for improvement is described.
  • the output unit 15 outputs the advice in ascending order of improvement difficulty. That is, of the five types of deviating motions shown in the graph D1 and the legend D2, the content for instructing to improve the deviant motion related to “standing near a part or tool”, which has the lowest difficulty level for improvement, is shown. There is. As a result, it is possible to improve the deviating motion in the order of increasing difficulty of the improvement, and to reduce the resistance of the worker or the administrator to tackle the improvement, and to reduce the probability that the deviating motion will recur.
  • the output unit 15 may output the advice in descending order of the effect estimated by the estimating unit 18.
  • the output unit 15 gives the advice for improving the detected plural kinds of deviating operations in descending order of expected shortened operation time. You may output. More specifically, in the case of the present example, the deviating operation related to “first performing the time-consuming automatic inspection first” has the largest reduction in the operation time expected by the improvement. The content for instructing the improvement of the deviating operation regarding “first performing such automatic inspection” may be shown.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of the determination result T1 of the deviating motion by the motion analysis device 10 according to the present embodiment. In the figure, for each type of deviant motion, whether or not the deviant motion is detected in each process is shown.
  • the motion analysis device 10 may store the presence or absence of a deviating motion for each process by storing the determination result T1 of the deviating motion. Further, the motion analysis device 10 may store the determination result T1 of the deviating motion for each worker or each time period.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of the deviation behavior table T2 referred to by the behavior analysis device 10 according to the present embodiment.
  • the departure behavior table T2 of this example is a table in which specific departure behaviors are summarized for each type of departure behavior.
  • the motion analysis apparatus 10 may output the legend D2 shown in FIG. 4 with reference to the deviation motion table T2.
  • the motion analysis apparatus 10 may refer to the deviating motion table T2 to specify not only the type of the deviating motion but also the specific content of the deviating motion.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of the advice table T3 referred to by the operation analysis device 10 according to the present embodiment.
  • the advice table T3 is a table summarizing advice regarding the deviating motion detected in each process.
  • the deviation motion "not standing near the electric screwdriver” is detected, and in response to the deviation motion, "the tool is touched when standing near the electric screwdriver in the assembly process 2".
  • the advice is stored.
  • the motion analysis apparatus 10 refers to the advice table T3 in the case of detecting a deviation action of "not standing near the electric driver” in the process of "assembly 2", and refers to "in the assembly process 2 near the electric driver". If you stand, you will not waste your hands reaching for the tool.”
  • the advice D3 shown in FIG. 4 is an example in which the advice is output according to the advice table T3 of this example.
  • FIG. 8 is a flowchart of the advice output process executed by the motion analysis system 100 according to this embodiment.
  • the first photographing unit 20a, the second photographing unit 20b, and the third photographing unit 20c photograph a moving image showing the operation of the worker (S10).
  • the motion analysis device 10 calculates motion information including coordinate values indicating the motion of the worker based on the moving image (S11). Then, the motion analysis device 10 detects the deviating motion based on the comparison between the motion information and the reference motion information (S12).
  • the motion analysis device 10 determines the improvement difficulty level based on the type of deviant motion (S13).
  • the motion analysis apparatus 10 may refer to the difficulty level table 13d to determine the difficulty level for improving the deviating motion.
  • the motion analysis apparatus 10 calculates the skill level of the motion related to the worker (S14).
  • the proficiency level of the motion may be calculated, for example, by comparing the motion time of the worker with the motion time of the reference motion.
  • the motion analysis device 10 corrects the difficulty level according to the proficiency level (S15).
  • the motion analysis apparatus 10 may correct a difficulty level for a worker having a low proficiency level and a low level for a worker having a high proficiency level.
  • the motion analysis device 10 estimates the effect expected by the improvement and generates a graph (S16).
  • the effect expected by the improvement may be the reduction width of the operation time, and the graph may visually show how much the operation time is reduced by the improvement of the deviation operation.
  • the motion analysis device 10 generates advice for improving the deviating motion (S17). Details of the advice generation process will be described with reference to the next figure.
  • the motion analysis device 10 displays the advice, the difficulty level, and the graph on the display unit 10f (S18).
  • the motion analysis device 10 may output the advice, the difficulty level, and the graph to the external device. With the above, the advice output process ends.
  • FIG. 9 is a flowchart of the advice generation process executed by the motion analysis system 100 according to this embodiment.
  • the motion analysis device 10 determines whether or not to give priority to the advice regarding the deviant motion whose improvement difficulty is low (S171). Whether or not to give priority to the advice regarding the deviating operation having a low degree of difficulty of improvement may be selectable by the user and may be set in advance.
  • the motion analysis apparatus 10 When the priority is given to the advice regarding the deviant operation having the low difficulty level for improvement (S171: YES), the motion analysis apparatus 10 generates the advice in the order of the low difficulty level for the improvement (S172). On the other hand, when priority is not given to the advice regarding the deviating motion whose improvement difficulty is low (S171: NO), the motion analysis device 10 generates the advice in descending order of the effect expected by the improvement (S173). With the above, the advice generation process ends.
  • Embodiments of the present invention may also be described as the following supplementary notes. However, the embodiments of the present invention are not limited to the forms described in the following supplementary notes. In addition, the embodiments of the present invention may have a form in which the description between the supplementary notes is replaced or combined.
  • the output unit (15) outputs the advice in descending order of the effect estimated by the estimation unit (18), The motion analysis device (10) according to any one of appendices 3 to 5.
  • the output unit (15) outputs the advice in order of increasing difficulty. 7.
  • the motion analysis device (10) according to any one of appendices 2 to 6.
  • Appendix 8 A correction unit (17) for correcting the difficulty level according to the skill level of the worker's movement, The motion analysis device (10) according to any one of appendices 2 to 7.
  • the output unit (15) outputs the advice in a mode according to the proficiency level, The movement analysis device according to attachment 9.
  • the time-series information includes motion information including coordinate values indicating the motion of the worker,
  • the detection unit (14) detects the deviating movement based on a comparison between the movement information and reference movement information including coordinate values indicating the reference movement.
  • the motion analysis device (10) according to any one of appendices 1 to 10.
  • the operation unit provided in the motion analysis device (10) An acquisition unit (11) for acquiring time-series information indicating the motion of the worker, Based on the time-series information, a detection unit (14) that detects a deviating motion deviating from a reference motion among the motions of the worker, and an output that outputs advice for improving the deviating motion.
  • An acquisition unit (11) for acquiring time-series information indicating the motion of the worker Based on the time-series information, a detection unit (14) that detects a deviating motion deviating from a reference motion among the motions of the worker, and an output that outputs advice for improving the deviating motion.
  • a detection unit that detects a deviating motion deviating from a reference motion among the motions of the worker, and an output that outputs advice for improving the deviating motion.
  • Part (15) Motion analysis program to function as.

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Abstract

基準から逸脱した動作を再発しづらくすることができる動作分析装置等を提供する。 動作分析装置は、作業者の動作を示す時系列情報を取得する取得部と、時系列情報に基づいて、作業者の動作のうち、基準となる動作から逸脱している逸脱動作を検出する検出部と、逸脱動作を改善するためのアドバイスを出力する出力部と、を備える。

Description

動作分析装置、動作分析方法及び動作分析プログラム
　本発明は、動作分析装置、動作分析方法及び動作分析プログラムに関する。
　従来、製品の製造ラインに１又は複数のカメラを設置して、作業者の動作を画像や動画で記録することがある。また、撮影した画像や動画について画像認識処理を行って、作業者の動作を解析する場合がある。
　例えば下記特許文献１には、実施された作業内容について作業逸脱の有無を判定し、逸脱の発生を示す情報と作業内容識別情報と製品製造番号とを含んだ逸脱記録データを記録して、出荷予定製品の製造記録に「作業逸脱あり」の記録があり、かつ、その作業逸脱に対応する逸脱記録に「逸脱確認済み」の情報が付されていなければ、当該出荷予定製品を出荷不可と判定する作業逸脱管理システムが記載されている。
特開２０１７－２１３９７号公報
　作業者の動作を解析して基準からの逸脱を検出した場合に、例えば特許文献１のように、製品を出荷不可として品質を担保する場合がある。しかしながら、このような対策では、その後も逸脱動作が繰り返し発生するため、製品の歩留まりが向上しないことがある。
　そこで、本発明は、基準から逸脱した動作を再発しづらくすることができる動作分析装置、動作分析方法及び動作分析プログラムを提供する。
　本開示の一態様に係る動作分析装置は、作業者の動作を示す時系列情報を取得する取得部と、時系列情報に基づいて、作業者の動作のうち、基準となる動作から逸脱している逸脱動作を検出する検出部と、逸脱動作を改善するためのアドバイスを出力する出力部と、を備える。ここで、作業者の動作が基準となる動作から逸脱していることは、両動作の一致度（又は乖離度）を定量的に算出し、一致度が閾値以下であることによって判定してよい。閾値は、予め定められてもよいし、複数の作業者の動作と基準となる動作の一致度に基づいて、統計的に決定してもよい。
　この態様によれば、逸脱動作が検出された場合に、その動作を改善するためのアドバイスが出力されるため、作業者は、逸脱動作を行ったことを認識できるとともに、その動作をどのように改善すればよいかを知ることができる。そのため、基準から逸脱した動作が再発しづらくなる。
　上記態様において、逸脱動作の種類に基づいて、改善の難易度を判定する判定部をさらに備え、出力部は、判定された改善の難易度に応じたアドバイスを出力してもよい。ここで、改善の難易度は、逸脱動作の種類毎に予め記憶されていてよい。
　この態様によれば、逸脱動作を行った作業者に改善の難易度を示したり、管理者に改善の難易度を示したりすることができ、改善にどの程度の努力が必要となるか見通しを立てることができる。
　上記態様において、改善により期待される効果を推定する推定部をさらに備えてもよい。
　この態様によれば、逸脱動作の改善により期待される効果を作業者に示したり、管理者に示したりすることで、改善に取り組む動機を与えることができ、逸脱動作の改善が定着しやすくなる。
　上記態様において、効果は、作業者の動作時間の短縮を含んでもよい。
　この態様によれば、逸脱動作の改善によりどの程度動作時間が短縮するか定量的に示すことができ、作業者や管理者に対して改善に取り組む動機を与えることができ、逸脱動作の改善が定着しやすくなる。
　上記態様において、作業者の動作に関する習熟度に応じて、難易度を補正する補正部をさらに備えてもよい。ここで、習熟度は、作業者毎に外部から入力されてもよいし、動作分析装置によって算出されてもよい。
　この態様によれば、作業者の動作に関する習熟度に個人差がある場合に、逸脱動作の改善の難易度を補正して、より適切な難易度を示すことができる。これにより、改善にどの程度の努力が必要となるかより正確に見通しを立てることができる。
　上記態様において、時系列情報と、基準となる動作を示す時系列情報とを比較し、習熟度を算出する算出部をさらに備えてもよい。
　この態様によれば、作業者の通常の動作と基準となる動作とを比較して、作業者の習熟度を算出することができ、作業者の習熟度を外部から入力せずとも、習熟度を自動的に算出することができる。
　上記態様において、出力部は、習熟度に応じた態様でアドバイスを出力してもよい。ここで、習熟度に応じた態様は、習熟度が高い場合には改善の難易度が高い逸脱動作に関するアドバイスを示し、習熟度が低い場合には改善の難易度が低い逸脱動作に関するアドバイスを示すという態様であってよい。
　この態様によれば、作業者の習熟度に適したアドバイスが出力され、改善に取り組む動機を与えることができ、逸脱動作の改善が定着しやすくなる。
　上記態様において、時系列情報は、作業者の動作を示す座標値を含む動作情報を含み、検出部は、動作情報と、基準となる動作を示す座標値を含む基準動作情報との比較に基づいて、逸脱動作を検出してもよい。
　この態様によれば、作業者の動作と基準となる動作との比較を座標値の比較によって簡易に行うことができるため、より演算負荷を減らして逸脱動作を検出することができる。
　本開示の他の態様に係る動作分析方法は、作業者の動作を示す時系列情報を取得することと、時系列情報に基づいて、作業者の動作のうち、基準となる動作から逸脱している逸脱動作を検出することと、逸脱動作を改善するためのアドバイスを出力することと、を含む。
　この態様によれば、逸脱動作が検出された場合に、その動作を改善するためのアドバイスが出力されるため、作業者は、逸脱動作を行ったことを認識できるとともに、その動作をどのように改善すればよいかを知ることができる。そのため、基準から逸脱した動作が再発しづらくなる。
　本開示の他の態様に係る動作分析プログラムは、動作分析装置に備えられた演算部を、作業者の動作を示す時系列情報を取得する取得部、時系列情報に基づいて、作業者の動作のうち、基準となる動作から逸脱している逸脱動作を検出する検出部、及び逸脱動作を改善するためのアドバイスを出力する出力部、として機能させる。
　この態様によれば、逸脱動作が検出された場合に、その動作を改善するためのアドバイスが出力されるため、作業者は、逸脱動作を行ったことを認識できるとともに、その動作をどのように改善すればよいかを知ることができる。そのため、基準から逸脱した動作が再発しづらくなる。
　本発明によれば、基準から逸脱した動作を再発しづらくすることができる動作分析装置、動作分析方法及び動作分析プログラムを提供することができる。
本発明の実施形態に係る動作分析システムの概要を示す図である。 本実施形態に係る動作分析システムの機能ブロックを示す図である。 本実施形態に係る動作分析装置の物理的構成を示す図である。 本実施形態に係る動作分析装置により出力されるアドバイスの一例を示す図である。 本実施形態に係る動作分析装置による逸脱動作の判定結果の一例を示す図である。 本実施形態に係る動作分析装置により参照される逸脱動作テーブルの一例を示す図である。 本実施形態に係る動作分析装置により参照されるアドバイステーブルの一例を示す図である。 本実施形態に係る動作分析システムにより実行されるアドバイス出力処理のフローチャートである。 本実施形態に係る動作分析装置により実行されるアドバイス生成処理のフローチャートである。
　以下、本発明の一側面に係る実施の形態（以下、「本実施形態」と表記する。）を、図面に基づいて説明する。なお、各図において、同一の符号を付したものは、同一又は同様の構成を有する。
　§１　適用例
　まず、図１を用いて、本発明が適用される場面の一例について説明する。本実施形態に係る動作分析システム１００は、ある作業領域Ｒにおいて実行される作業者の動作を示す動画を撮影する第１撮影部２０ａ、第２撮影部２０ｂ及び第３撮影部２０ｃを備える。本例の作業領域Ｒは、製造ライン全体を含む領域であるが、作業領域Ｒは、任意の領域であってよく、例えば所定の工程が行われる領域であったり、所定の要素動作が行われる領域であったりしてよい。ここで、要素動作とは、作業者により実行される一単位の動作であり、例えば、部品のピッキング、部品の配置、部品の固定、製品の梱包といった動作を含む。本実施形態では、作業領域Ｒにおいて３つの工程が行われ、第１撮影部２０ａ、第２撮影部２０ｂ及び第３撮影部２０ｃは、それぞれ所定の工程を実行する作業者の手元の動画を撮影するものであってよい。
　本例では、第１作業者Ａ１及び第２作業者Ａ２が、作業領域Ｒにおいて、予め定められた動作を行う場合について説明する。第１作業者Ａ１は、例えば第１部品のピッキング、配置、固定といった動作を実行し、第２作業者Ａ２は、例えば第２部品のピッキング、配置、固定といった動作を実行することができる。以下では、第１作業者Ａ１及び第２作業者Ａ２を総称して作業者Ａと記載する。
　動作分析システム１００は、動作分析装置１０を含む。動作分析装置１０は、動画等の作業者Ａの動作を示す時系列情報に基づいて、作業者Ａの動作のうち、基準となる動作から逸脱している逸脱動作を検出する検出部と、逸脱動作を改善するためのアドバイスを出力する出力部と、を備える。また、動作分析装置１０は、アドバイスを表示する表示部１０ｆを備える。ここで、作業者の動作が基準となる動作から逸脱していることは、両動作の一致度を定量的に算出し、一致度が閾値以下であることによって判定してよい。なお、両動作の乖離度を定量的に算出し、乖離度が閾値以上であることによって逸脱動作であるか判定してもよい。ここで、閾値は、予め定められてもよいし、複数の作業者の動作と基準となる動作の一致度（又は乖離度）に基づいて、統計的に決定してもよい。
　ここで、基準となる動作は、作業者が従うべき標準的な動作であってよい。基準となる動作が標準的な動作である場合、検出部は、作業者Ａの動作を示す時系列情報と、基準となる動作を示す時系列情報との一致度が閾値以下であるという条件によって逸脱動作を検出してよい。以下では、基準となる動作が標準的な動作であり、検出部が、作業者Ａの動作を示す時系列情報と、基準となる動作を示す時系列情報との一致度が閾値以下であるという条件によって逸脱動作を検出する場合について説明する。
　表示部１０ｆは、逸脱動作を改善するためのアドバイスを表示する。表示部１０ｆは、アドバイスとあわせて、改善の難易度及び改善により期待される効果を示すグラフを表示してもよい。また、表示部１０ｆは、作業者Ａの動作を示す動画と、基準となる動作を示す動画とをあわせて表示してもよい。
　このように、本実施形態に係る動作分析装置１０によれば、逸脱動作が検出された場合に、その動作を改善するためのアドバイスが出力されるため、作業者Ａは、逸脱動作を行ったことを認識できるとともに、その動作をどのように改善すればよいかを知ることができる。そのため、基準から逸脱した動作が再発しづらくなる。
　§２　構成例
　［機能構成］
　次に、図２を用いて、本実施形態に係る動作分析システム１００の機能構成の一例を説明する。動作分析システム１００は、第１撮影部２０ａ、第２撮影部２０ｂ、第３撮影部２０ｃ及び動作分析装置１０を備える。そして、動作分析装置１０は、取得部１１、解析部１２、記憶部１３、検出部１４、出力部１５、判定部１６、補正部１７、推定部１８、算出部１９及び表示部１０ｆを備える。
　＜撮影部＞
　第１撮影部２０ａ、第２撮影部２０ｂ及び第３撮影部２０ｃは、それぞれ汎用のカメラによって構成されてよく、作業領域Ｒにおいて第１作業者Ａ１及び第２作業者Ａ２が動作を実行している場面を含む動画を撮影してよい。第１撮影部２０ａ、第２撮影部２０ｂ及び第３撮影部２０ｃは、それぞれ作業領域Ｒの一部を撮影してよく、作業領域Ｒよりも狭い領域の動画を撮影してよい。具体的には、第１作業者Ａ１及び第２作業者Ａ２により実行される動作をクローズアップした動画を撮影してよい。第１撮影部２０ａ、第２撮影部２０ｂ及び第３撮影部２０ｃは、例えば、第１作業者Ａ１及び第２作業者Ａ２の手元をクローズアップした動画を撮影してよい。
　また、第１撮影部２０ａ、第２撮影部２０ｂ及び第３撮影部２０ｃは、作業領域Ｒの複数の部分をそれぞれ撮影した複数の動画を撮影してよい。例えば、第１撮影部２０ａは、主に第１作業者Ａ１が動作を実行している動画を撮影し、第３撮影部２０ｃは、主に第２作業者Ａ２が動作を実行している動画を撮影し、第２撮影部２０ｂは、第１作業者Ａ１が動作を実行している動画及び第２作業者Ａ２が動作を実行している動画の両方を撮影してよい。また、第１撮影部２０ａ、第２撮影部２０ｂ及び第３撮影部２０ｃは、作業領域Ｒにおける複数の位置でそれぞれ異なる工程が実行される動画を撮影してよい。
　＜取得部＞
　取得部１１は、作業者Ａの動作を示す時系列情報を取得する。ここで、時系列情報は、作業者Ａの動作を示す動画であってよい。もっとも、時系列情報は、モーションキャプチャにより測定された作業者Ａの動作を示す座標値に関する情報であってもよい。取得部１１により取得された時系列情報（本例では動画）は、記憶部１３に伝送され、動画履歴１３ａとして記憶される。
　＜解析部＞
　解析部１２は、作業者Ａの動作を示す動画を解析し、作業者Ａの動作を示す座標値を含む動作情報を算出する。動作情報は、作業者Ａの身体の代表的な位置の変位を示す情報であってよい。作業者の身体の代表的な位置は、身体の１つの位置であってもよいが、典型的には複数あってよい。動作情報は、作業者Ａの関節の位置を骨格モデルによって示す情報であってよい。解析部１２は、例えば、Zhe Cao、外３名、”Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields”, arXiv:1611.08050, 2016により開示された技術を用いて、動画から作業者Ａの動作を示す座標値を含む動作情報を算出してよい。
　＜記憶部＞
　記憶部１３は、動画履歴１３ａ、動作情報履歴１３ｂ、基準動作情報１３ｃ及び難易度テーブル１３ｄを記憶する。動画履歴１３ａは、第１撮影部２０ａ、第２撮影部２０ｂ及び第３撮影部２０ｃにより撮影された動画の履歴を含む。動作情報履歴１３ｂは、解析部１２により算出された動作情報の履歴を含む。ここで、動作情報履歴１３ｂは、作業者毎に記憶されてもよい。基準動作情報１３ｃは、基準となる動作を示す座標値を含む基準動作情報の履歴を含む。基準動作情報は、基準となる動作を示す動画に基づいて、解析部１２により算出されてよい。難易度テーブル１３ｄは、逸脱動作の種類と、その逸脱動作を改善する難易度とをまとめたテーブルである。
　＜検出部＞
　検出部１４は、時系列情報に基づいて、作業者Ａの動作のうち、基準となる動作から逸脱している逸脱動作を検出する。検出部１４は、作業者Ａの動作を示す座標値を含む動作情報と、基準となる動作を示す座標値を含む基準動作情報との比較に基づいて、逸脱動作を検出してよい。検出部１４は、例えば、動作情報に含まれる作業者Ａの所定の関節の位置を示す座標値と、基準動作情報に含まれる作業者の所定の関節の位置を示す座標値との二乗誤差を算出し、算出された値が閾値以上である場合に、その時刻における作業者Ａの動作を逸脱動作として検出してよい。このように、作業者の動作を示す座標値を含む動作情報を用いることで、作業者の動作と基準となる動作との比較を座標値の比較によって簡易に行うことができるため、より演算負荷を減らして逸脱動作を検出することができる。
　＜出力部＞
　出力部１５は、逸脱動作を改善するためのアドバイスを出力する。出力部１５により出力されたアドバイスは、表示部１０ｆに表示されてよい。また、出力部１５により出力されたアドバイスは、外部機器に送信されてもよい。出力部１５により出力されるアドバイスは、管理者、作業者等のユーザに対して種々の態様で提示される情報を含んでよい。出力部１５により出力されるアドバイスは、例えば、音声、静止画、動画のほか、振動等の触覚フィードバックを含んでよい。出力部１５は、アドバイスそのものを出力する構成であっても、アドバイスを出力するためのデータをモニタ等の外部機器に出力する構成であってもよい。
　＜判定部＞
　判定部１６は、逸脱動作の種類に基づいて、改善の難易度を判定する。判定部１６は、検出部１４により検出された逸脱動作の種類を判定し、難易度テーブル１３ｄを参照して、その逸脱動作を改善する難易度を判定してよい。また、出力部１５は、判定された改善の難易度に応じたアドバイスを出力してよい。例えば、改善の難易度が高い場合には、改善の難易度が低い場合に比べて詳細なアドバイスが出力されるようにしてよい。このように、逸脱動作を行った作業者に改善の難易度を示したり、管理者に改善の難易度を示したりすることができ、改善にどの程度の努力が必要となるか見通しを立てることができる。
　＜補正部＞
　補正部１７は、作業者の動作に関する習熟度に応じて、逸脱動作を改善する難易度を補正する。補正部１７は、作業者の動作に関する習熟度が他の作業者と比較して低い場合に、難易度を高く補正して、難易度テーブル１３ｄに記載された難易度をそのまま用いないこととしてよい。また、補正部１７は、作業者の動作に関する習熟度が他の作業者と比較して高い場合に、難易度を低く補正して、難易度テーブル１３ｄに記載された難易度をそのまま用いないこととしてよい。ここで、習熟度は、作業者毎に外部から入力されてもよいし、動作分析装置１０によって算出されてもよい。補正部１７によって、作業者の動作に関する習熟度に個人差がある場合に、逸脱動作の改善の難易度を補正して、より適切な難易度を示すことができる。これにより、改善にどの程度の努力が必要となるかより正確に見通しを立てることができる。
　＜推定部＞
　推定部１８は、逸脱動作の改善により期待される効果を推定する。推定部１８は、逸脱動作の種類に応じて、改善により期待される効果を推定してよい。推定部１８によって改善の効果を推定して、逸脱動作の改善により期待される効果を作業者に示したり、管理者に示したりすることで、改善に取り組む動機を与えることができ、逸脱動作の改善が定着しやすくなる。また、改善により期待される効果は、作業者の動作時間の短縮を含んでよい。これにより、逸脱動作の改善によりどの程度動作時間が短縮するか定量的に示すことができ、作業者や管理者に対して改善に取り組む動機を与えることができ、逸脱動作の改善が定着しやすくなる。
　＜算出部＞
　算出部１９は、作業者の動作を示す時系列情報と、基準となる動作を示す時系列情報とを比較し、作業者の動作に関する習熟度を算出する。算出部１９は、例えば、作業者の動作時間が基準となる動作時間より短い場合に、作業者の動作に関する習熟度を高く算出し、作業者の動作時間が基準となる動作時間より長い場合に、作業者の動作に関する習熟度を低く算出してよい。ここで、動作時間は、作業者が動作に要した時間であり、作業者の動作を示す時系列情報に基づいて算出されてよい。また、基準となる動作時間は、基準となる動作に要する時間であり、基準となる動作を示す時系列情報に基づいて算出されてよい。このように、作業者の通常の動作と基準となる動作とを比較して、作業者の習熟度を算出することができ、作業者の習熟度を外部から入力せずとも、習熟度を自動的に算出することができる。
　出力部１５は、習熟度に応じた態様でアドバイスを出力してもよい。ここで、習熟度に応じた態様は、習熟度が高い場合には改善の難易度が高い逸脱動作に関するアドバイスを示し、習熟度が低い場合には改善の難易度が低い逸脱動作に関するアドバイスを示すという態様であってよい。例えば、改善のアドバイスを一覧表示する場合、習熟度が高い場合には改善の難易度が高い順にアドバイスを一覧表示してよく、習熟度が低い場合には改善の難易度が低い順にアドバイスを一覧表示してよい。また、改善のアドバイスを選択的に表示する場合、習熟度が高い場合には改善の難易度が高い逸脱動作に関するアドバイスを選択して表示してよく、習熟度が低い場合には改善の難易度が低い逸脱動作に関するアドバイスを選択して表示してよい。これにより、作業者の習熟度に適したアドバイスが出力され、改善に取り組む動機を与えることができ、逸脱動作の改善が定着しやすくなる。
　［ハードウェア構成］
　次に、図３を用いて、本実施形態に係る動作分析装置１０のハードウェア構成の一例を説明する。動作分析装置１０は、演算装置に相当するＣＰＵ（Central Processing Unit）１０ａと、記憶部１３に相当するＲＡＭ（Random Access Memory）１０ｂと、記憶部１３に相当するＲＯＭ（Read only Memory）１０ｃと、通信部１０ｄと、入力部１０ｅと、表示部１０ｆとを有する。これらの各構成は、バスを介して相互にデータ送受信可能に接続される。なお、本例では動作分析装置１０が一台のコンピュータで構成される場合について説明するが、動作分析装置１０は、複数のコンピュータを用いて実現されてもよい。
　ＣＰＵ１０ａは、ＲＡＭ１０ｂ又はＲＯＭ１０ｃに記憶されたプログラムの実行に関する制御やデータの演算、加工を行う制御部である。ＣＰＵ１０ａは、基準となる動作から逸脱している逸脱動作を検出し、逸脱動作を改善するためのアドバイスを出力するプログラム（動作分析プログラム）を実行する演算装置である。ＣＰＵ１０ａは、入力部１０ｅや通信部１０ｄから種々の入力データを受け取り、入力データの演算結果を表示部１０ｆに表示したり、ＲＡＭ１０ｂやＲＯＭ１０ｃに格納したりする。
　ＲＡＭ１０ｂは、記憶部１３のうちデータの書き換えが可能なものであり、例えば半導体記憶素子で構成されてよい。ＲＡＭ１０ｂは、ＣＰＵ１０ａが実行する動作分析プログラムや、動画履歴１３ａ、動作情報履歴１３ｂ、基準動作情報１３ｃ及び難易度テーブル１３ｄといったデータを記憶する。
　ＲＯＭ１０ｃは、記憶部１３のうちデータの読み出しが可能なものであり、例えば半導体記憶素子で構成されてよい。ＲＯＭ１０ｃは、例えば動作分析プログラムや、書き換えが行われないデータを記憶する。
　通信部１０ｄは、動作分析装置１０を外部機器に接続するインターフェースである。通信部１０ｄは、第１撮影部２０ａ、第２撮影部２０ｂ及び第３撮影部２０ｃと例えばＬＡＮ（Local Area Network）により接続されて、第１撮影部２０ａ、第２撮影部２０ｂ及び第３撮影部２０ｃから動画を受信してよい。また、通信部１０ｄは、インターネットに接続されて、インターネットを介して動画を受信したり、動作情報を受信したりしてもよい。また、通信部１０ｄは、インターネットを介して、撮影された動画や出力されたアドバイスを、外部機器に送信してもよい。
　入力部１０ｅは、ユーザからデータの入力を受け付けるものであり、例えば、キーボード、マウス及びタッチパネルを含んでよい。
　表示部１０ｆは、ＣＰＵ１０ａによる演算結果を視覚的に表示するものであり、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）により構成されてよい。表示部１０ｆに表示される画面の例については、後に詳細に説明する。
　動作分析プログラムは、ＲＡＭ１０ｂやＲＯＭ１０ｃ等のコンピュータによって読み取り可能な記憶媒体に記憶されて提供されてもよいし、通信部１０ｄにより接続される通信ネットワークを介して提供されてもよい。動作分析装置１０では、ＣＰＵ１０ａが動作分析プログラムを実行することにより、図２を用いて説明した取得部１１、解析部１２、検出部１４、出力部１５、判定部１６、補正部１７、推定部１８及び算出部１９の動作が実現される。なお、これらの物理的な構成は例示であって、必ずしも独立した構成でなくてもよい。例えば、動作分析装置１０は、ＣＰＵ１０ａとＲＡＭ１０ｂやＲＯＭ１０ｃが一体化したＬＳＩ（Large-Scale Integration）を備えていてもよい。
　§３　動作例
　図４は、本実施形態に係る動作分析装置１０により出力されるアドバイスの一例を示す図である。同図では、逸脱動作の改善により期待される効果を示すグラフＤ１と、改善の難易度を説明する凡例Ｄ２と、改善のアドバイスＤ３とを示している。本例では、逸脱動作は、「部品や工具に近いところに立つ」こと、「両手で同時に部品を取る」こと、「空中で組み立てる」こと、「片手で支えて片手で作業する」こと及び「時間のかかる自動検査を先にする」ことから逸脱した動作である。
　出力部１５は、逸脱動作の改善により期待される効果を示すグラフＤ１を出力する。グラフＤ１は、理想的な動作時間からの超過時間を積み上げヒストグラムによって示している。ここで、理想的な動作時間とは、逸脱動作を行わなかった場合の動作時間である。グラフＤ１によると、理想的な動作時間は３０秒であるのに対して、実際に作業者が動作に要した時間は６０秒弱である。グラフＤ１では、各逸脱動作に起因する超過時間をヒストグラムとして示しており、逸脱動作を改善して理想的な動作を行うことができた場合に、どの程度動作時間が短縮されるのかを視覚的に示している。このようにグラフＤ１を表示することで、逸脱動作の改善により期待される効果を視覚的に示すことができ、作業者や管理者に対して改善に取り組む動機を与えることができ、逸脱動作の改善が定着しやすくなる。
　凡例Ｄ２は、難易度テーブル１３ｄの内容を示すものであり、星印の数が多いほど改善する難易度が高い逸脱動作であることを示している。本例の場合、「部品や工具に近いところに立つ」ことに関する逸脱動作の改善の難易度は、「１（星印１つ）」であり、列挙されている中で改善の難易度が最も低い。また、「両手で同時に部品を取る」こと、に関する逸脱動作の改善の難易度は「２（星印２つ）」であり、「空中で組み立てる」ことに関する逸脱動作の改善の難易度は「２（星印２つ）」である。さらに、「片手で支えて片手で作業する」ことに関する逸脱動作の改善の難易度は「３（星印３つ）」である。最後に、「時間のかかる自動検査を先にする」に関する逸脱動作の改善の難易度は「５（星印５つ）」であり、列挙されている中で改善の難易度が最も高い。
　作業者や管理者は、グラフＤ１と凡例Ｄ２に示された難易度を比較して、どのような難易度の逸脱動作を改善すると、動作時間をどの程度短縮することができるのかを容易に把握することができる。
　アドバイスＤ３は、作業者が行った複数種類の逸脱動作のうちいずれの逸脱動作を改善すべきか指示する内容と、改善すべき理由とを含む。本例では、「今回のアドバイス」として、「まずは難易度１の「部品や工具に近いところに立つ」から始めましょう。」と記載され、「部品や工具に近いところに立つ」ことに関する逸脱動作の改善を指示する内容が記載されている。また、本例では、アドバイスＤ３として、「組立工程２では電動ドライバの近くに立つと工具に手を伸ばす無駄がなくなります。」と記載され、改善すべき理由が記載されている。このように、逸脱動作が検出された場合に、その動作を改善するためのアドバイスが出力されるため、作業者は、逸脱動作を行ったことを認識できるとともに、その動作をどのように改善すればよいかを知ることができる。そのため、基準から逸脱した動作が再発しづらくなる。
　本例では、出力部１５は、改善の難易度が低い順に、アドバイスを出力している。すなわち、グラフＤ１及び凡例Ｄ２に示された５種類の逸脱動作のうち、改善の難易度が最も低い「部品や工具に近いところに立つ」ことに関する逸脱動作の改善を指示する内容が示されている。これにより、改善の難易度が低い順に逸脱動作を改善することができ、作業者や管理者が改善に取り組む抵抗感をより小さくして、逸脱動作が再発する蓋然性をより小さくすることができる。
　もっとも、出力部１５は、推定部１８により推定される効果が大きい順に、アドバイスを出力してもよい。本例の場合、改善の効果は短縮できる動作時間で測られているから、出力部１５は、検出された複数種類の逸脱動作を改善するアドバイスを、期待される動作時間の短縮幅が大きい順に出力してもよい。より具体的には、本例の場合、「時間のかかる自動検査を先にする」ことに関する逸脱動作が、改善によって期待される動作時間の短縮幅が最も大きいから、出力部１５は、「時間のかかる自動検査を先にする」ことに関する逸脱動作の改善を指示する内容を示してもよい。このように、改善により期待される効果が大きい順に逸脱動作を改善することができ、作業者や管理者の改善に取り組む動機をより大きくして、逸脱動作が再発する蓋然性をより小さくすることができる。
　図５は、本実施形態に係る動作分析装置１０による逸脱動作の判定結果Ｔ１の一例を示す図である。同図では、逸脱動作の種類毎に、各工程において逸脱動作が検出されたか否かを示している。
　本例では、「電動ドライバの近くに立っていない」という逸脱動作について、「組立２」という工程で「逸脱」が検出されている。一方、「組立３」という工程については「○」と示され、逸脱動作が検出されなかったことが示されている。また、「組立１」、「梱包１」及び「梱包２」という工程については、「電動ドライバの近くに立っていない」という逸脱動作が検出対象外であり、「－」と示されている。
　動作分析装置１０は、逸脱動作の判定結果Ｔ１を記憶することで、工程毎に逸脱動作の有無を記憶してよい。また、動作分析装置１０は、逸脱動作の判定結果Ｔ１を作業者毎や時間帯毎に記憶してもよい。
　図６は、本実施形態に係る動作分析装置１０により参照される逸脱動作テーブルＴ２の一例を示す図である。本例の逸脱動作テーブルＴ２は、逸脱動作の種類毎に、具体的な逸脱動作をまとめた表である。
　本例では、逸脱動作の種類として、「時間のかかる自動検査を先にできていない」、「片手で支えて片手で作業できていない」、「空中で組み立てられていない」、「両手で同時に部品を取れていない」及び「部品や工具の近くに立っていない」という種類を示している。動作分析装置１０は、逸脱動作テーブルＴ２を参照して、図４に示す凡例Ｄ２を出力してよい。
　本例では、逸脱動作の具体的な内容として、「部品や工具の近くに立っていない」という種類の逸脱動作について、「電動ドライバの近くに立っていない」という内容が示されている。動作分析装置１０は、逸脱動作を検出した場合に、逸脱動作テーブルＴ２を参照して、逸脱動作の種類のみならず、逸脱動作の具体的な内容も特定することとしてよい。
　図７は、本実施形態に係る動作分析装置１０により参照されるアドバイステーブルＴ３の一例を示す図である。アドバイステーブルＴ３は、各工程で検出された逸脱動作に対するアドバイスをまとめた表である。
　本例では、「組立２」という工程について、「電動ドライバの近くに立っていない」という逸脱動作が検出され、その逸脱動作に対して「組立工程２では電動ドライバの近くに立つと工具に手を伸ばす無駄がなくなります」というアドバイスが格納されている。動作分析装置１０は、「組立２」という工程について、「電動ドライバの近くに立っていない」という逸脱動作を検出した場合に、アドバイステーブルＴ３を参照し、「組立工程２では電動ドライバの近くに立つと工具に手を伸ばす無駄がなくなります」というアドバイスを出力してよい。図４に示すアドバイスＤ３は、本例のアドバイステーブルＴ３に従ってアドバイスを出力した例である。
　図８は、本実施形態に係る動作分析システム１００により実行されるアドバイス出力処理のフローチャートである。はじめに、第１撮影部２０ａ、第２撮影部２０ｂ及び第３撮影部２０ｃによって、作業者の動作を示す動画を撮影する（Ｓ１０）。
　動作分析装置１０は、動画に基づいて、作業者の動作を示す座標値を含む動作情報を算出する（Ｓ１１）。そして、動作分析装置１０は、動作情報と、基準動作情報との比較に基づいて、逸脱動作を検出する（Ｓ１２）。
　その後、動作分析装置１０は、逸脱動作の種類に基づいて、改善の難易度を判定する（Ｓ１３）。動作分析装置１０は、難易度テーブル１３ｄを参照して、逸脱動作を改善する難易度を判定してよい。
　動作分析装置１０は、作業者に関する動作の習熟度を算出する（Ｓ１４）。動作の習熟度は、例えば、作業者の動作時間と、基準動作の動作時間とを比較して算出してよい。
　動作分析装置１０は、習熟度に応じて、難易度を補正する（Ｓ１５）。動作分析装置１０は、習熟度が低い作業者について、難易度を高く補正し、習熟度が高い作業者について、難易度を低く補正してよい。
　動作分析装置１０は、改善により期待される効果を推定し、グラフを生成する（Ｓ１６）。ここで、改善により期待される効果は、動作時間の短縮幅であってよく、グラフは、逸脱動作の改善によって動作時間がどの程度短縮するか視覚的に示すものであってよい。
　動作分析装置１０は、逸脱動作を改善するためのアドバイスを生成する（Ｓ１７）。アドバイス生成処理の詳細については、次図を用いて説明する。
　最後に、動作分析装置１０は、アドバイス、難易度及びグラフを表示部１０ｆに表示する（Ｓ１８）。なお、動作分析装置１０は、アドバイス、難易度及びグラフを外部機器に出力してもよい。以上により、アドバイス出力処理が終了する。
　図９は、本実施形態に係る動作分析システム１００により実行されるアドバイス生成処理のフローチャートである。はじめに、動作分析装置１０は、改善の難易度が低い逸脱動作に関するアドバイスを優先するか否かを判定する（Ｓ１７１）。改善の難易度が低い逸脱動作に関するアドバイスを優先するか否かは、ユーザにより選択可能であってよく、予め設定されていてよい。
　改善の難易度が低い逸脱動作に関するアドバイスを優先する場合（Ｓ１７１：ＹＥＳ）、動作分析装置１０は、改善の難易度が低い順に、アドバイスを生成する（Ｓ１７２）。一方、改善の難易度が低い逸脱動作に関するアドバイスを優先しない場合（Ｓ１７１：ＮＯ）、動作分析装置１０は、改善により期待される効果が大きい順に、アドバイスを生成する（Ｓ１７３）。以上により、アドバイス生成処理が終了する。
　本発明の実施形態は、以下の付記のようにも記載され得る。ただし、本発明の実施形態は、以下の付記に記載した形態に限定されない。また、本発明の実施形態は、付記間の記載を置換したり、組み合わせたりした形態であってもよい。
　［付記１］
　作業者の動作を示す時系列情報を取得する取得部（１１）と、
　前記時系列情報に基づいて、前記作業者の動作のうち、基準となる動作から逸脱している逸脱動作を検出する検出部（１４）と、
　前記逸脱動作を改善するためのアドバイスを出力する出力部（１５）と、
　を備える動作分析装置（１０）。
　［付記２］
　前記逸脱動作の種類に基づいて、前記改善の難易度を判定する判定部（１６）をさらに備え、
　前記出力部（１５）は、判定された前記改善の難易度に応じたアドバイスを出力する、
　付記１に記載の動作分析装置（１０）。
　［付記３］
　前記改善により期待される効果を推定する推定部（１８）をさらに備える、
　付記２に記載の動作分析装置（１０）。
　［付記４］
　前記効果は、前記作業者の動作時間の短縮を含む、
　付記３に記載の動作分析装置（１０）。
　［付記５］
　前記出力部（１５）は、前記効果を示すグラフを出力する、
　付記３又は４に記載の動作分析装置（１０）。
　［付記６］
　前記出力部（１５）は、前記推定部（１８）により推定される前記効果が大きい順に、前記アドバイスを出力する、
　付記３から５のいずれか一項に記載の動作分析装置（１０）。
　［付記７］
　前記出力部（１５）は、前記難易度が低い順に、前記アドバイスを出力する、
　付記２から６のいずれか一項に記載の動作分析装置（１０）。
　［付記８］
　前記作業者の動作に関する習熟度に応じて、前記難易度を補正する補正部（１７）をさらに備える、
　付記２から７のいずれか一項に記載の動作分析装置（１０）。
　［付記９］
　前記時系列情報と、前記基準となる動作を示す時系列情報とを比較し、前記習熟度を算出する算出部（１９）をさらに備える、
　付記２から７のいずれか一項に記載の動作分析装置（１０）。
　［付記１０］
　前記出力部（１５）は、前記習熟度に応じた態様で前記アドバイスを出力する、
　付記９に記載の動作分析装置。
　［付記１１］
　前記時系列情報は、前記作業者の動作を示す座標値を含む動作情報を含み、
　前記検出部（１４）は、前記動作情報と、前記基準となる動作を示す座標値を含む基準動作情報との比較に基づいて、前記逸脱動作を検出する、
　付記１から１０のいずれか一項に記載の動作分析装置（１０）。
　［付記１２］
　作業者の動作を示す時系列情報を取得することと、
　前記時系列情報に基づいて、前記作業者の動作のうち、基準となる動作から逸脱している逸脱動作を検出することと、
　前記逸脱動作を改善するためのアドバイスを出力することと、
　を含む動作分析方法。
　［付記１３］
　動作分析装置（１０）に備えられた演算部を、
　作業者の動作を示す時系列情報を取得する取得部（１１）、
　前記時系列情報に基づいて、前記作業者の動作のうち、基準となる動作から逸脱している逸脱動作を検出する検出部（１４）、及び
　前記逸脱動作を改善するためのアドバイスを出力する出力部（１５）、
　として機能させるための動作分析プログラム。
　［付記１４］
　作業者の動作を示す動画を撮影する撮影部（２０ａ，２０ｂ，２０ｃ）と、
　前記動画に基づいて、前記作業者の動作のうち、基準となる動作から逸脱している逸脱動作を検出する検出部（１４）と、
　前記逸脱動作を改善するためのアドバイスを出力する出力部（１５）と、
　前記アドバイスを表示する表示部と、
　を備える動作分析システム（１００）。

Claims (10)

  1. 　作業者の動作を示す時系列情報を取得する取得部と、
    　前記時系列情報に基づいて、前記作業者の動作のうち、基準となる動作から逸脱している逸脱動作を検出する検出部と、
    　前記逸脱動作を改善するためのアドバイスを出力する出力部と、
    　を備える動作分析装置。
  2. 　前記逸脱動作の種類に基づいて、前記改善の難易度を判定する判定部をさらに備え、
    　前記出力部は、判定された前記改善の難易度に応じたアドバイスを出力する、
    　請求項１に記載の動作分析装置。
  3. 　前記改善により期待される効果を推定する推定部をさらに備える、
    　請求項２に記載の動作分析装置。
  4. 　前記効果は、前記作業者の動作時間の短縮を含む、
    　請求項３に記載の動作分析装置。
  5. 　前記作業者の動作に関する習熟度に応じて、前記難易度を補正する補正部をさらに備える、
    　請求項２から４のいずれか一項に記載の動作分析装置。
  6. 　前記時系列情報と、前記基準となる動作を示す時系列情報とを比較し、前記習熟度を算出する算出部をさらに備える、
    　請求項５に記載の動作分析装置。
  7. 　前記出力部は、前記習熟度に応じた態様で前記アドバイスを出力する、
    　請求項６に記載の動作分析装置。
  8. 　前記時系列情報は、前記作業者の動作を示す座標値を含む動作情報を含み、
    　前記検出部は、前記動作情報と、前記基準となる動作を示す座標値を含む基準動作情報との比較に基づいて、前記逸脱動作を検出する、
    　請求項１から７のいずれか一項に記載の動作分析装置。
  9. 　作業者の動作を示す時系列情報を取得することと、
    　前記時系列情報に基づいて、前記作業者の動作のうち、基準となる動作から逸脱している逸脱動作を検出することと、
    　前記逸脱動作を改善するためのアドバイスを出力することと、
    　を含む動作分析方法。
  10. 　動作分析装置に備えられた演算部を、
    　作業者の動作を示す時系列情報を取得する取得部、
    　前記時系列情報に基づいて、前記作業者の動作のうち、基準となる動作から逸脱している逸脱動作を検出する検出部、及び
    　前記逸脱動作を改善するためのアドバイスを出力する出力部、
    　として機能させるための動作分析プログラム。
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