WO2022224443A1 - 事故要因管理システム、方法及びプログラム - Google Patents
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- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
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Definitions
- the present invention relates to an accident factor management system, method, and program that ensure the safety of workers by appropriately managing work tools placed in warehouses and the like.
- the predetermined place is, for example, a storage shelf, and a package carried into a warehouse or the like is placed on this storage shelf, and when it is time to ship, it is taken out and carried out of the warehouse.
- packages stored in designated locations may escape from those locations due to circumstances such as natural disasters.
- the safety of the worker may not be ensured because the cargo may fall from the shelf and be damaged, or the cargo may block the aisle.
- Patent Document 1 provides a technology for flying a camera-equipped drone inside a warehouse to detect packages that have fallen from storage shelves.
- Patent Literature 1 cannot ensure the safety of the operator.
- an object of the present invention is to provide an accident factor management system, method, and program that can ensure the safety of workers by appropriately managing work tools.
- the present invention provides the following solutions.
- the present invention is an accident factor management system for preventing workers from causing accidents due to work tools, comprising: an image acquisition unit for acquiring image data of a predetermined range; To provide an accident factor management system comprising an accident factor detection part for detecting the work tool from which a part has come out, and a notification part for notifying a manager of information on the work tool when the work tool is detected.
- the present invention provides an accident factor management system in which the notification section does not execute the notification when the accident factor detection section detects that the work tool is in a predetermined state.
- the present invention also provides an accident factor management system, wherein the predetermined state is a state in which the work tool is moving.
- the present invention provides an accident factor management system, wherein the predetermined state is a state before a predetermined time elapses after the work tool has stopped.
- the present invention provides an accident factor management system in which the notification transmits the type and location of the work tool.
- the present invention also provides an accident factor management system in which the notification is sent to a mobile terminal owned by an administrator.
- the safety of workers can be ensured by appropriately managing work tools.
- FIG. 1 is a block diagram showing the overall configuration and functional configuration of an accident factor management system according to an embodiment of the present invention
- FIG. It is a figure which shows the accident factor management processing flow which concerns on embodiment of this invention. It is a figure which shows an example of the camera image which concerns on embodiment of this invention. It is a figure which shows another example of the camera image which concerns on embodiment of this invention. It is a figure which shows an example of the notification screen which concerns on embodiment of this invention.
- FIG. 1 is a diagram showing the overall configuration and functional configuration of an accident factor management system according to an embodiment of the present invention.
- the accident factor management system 1 is connected to a camera 30 fixed in a warehouse or the like, an accident factor management device 100 that is connected to the camera 30 and detects an accident factor, and is connected to the accident factor management device 100 via a network 3. and an administrator terminal 50 that receives notification of information on the work implement 10 when the accident factor management device 100 detects the work implement 10 that has at least partially protruded from a predetermined location.
- the camera 30 is described as a fixed camera in the embodiment, it may be a mobile type mounted on a drone or the like that moves in a warehouse or the like.
- the camera 30 in this embodiment is fixedly installed at a predetermined location in a warehouse (not shown).
- work tools 10 such as pallets, trolleys, hand porters, forklifts, cardboards, basket carts, and whiteboards, which may cause accidents for workers, are placed at predetermined positions.
- the administrator terminal 50 is a smart phone in this embodiment, but may be other network connectable terminals such as a smart watch, a tablet terminal, and a notebook PC.
- the accident factor management device 100 is a cloud server in this embodiment, and is managed by, for example, a warehouse manager (distribution company, etc.).
- a case where the present invention is applied to accident factor management in a warehouse is described as an example.
- predetermined work tools pallets, trolleys, hand porters, forklifts, cardboard boxes, basket carts, whiteboards, etc.
- the present invention ensures the safety of workers by appropriately managing the work tools 10 .
- the inside of a warehouse will be described as an example, but the present invention is not limited to this, and can of course be applied to a predetermined outdoor location.
- the accident factor management system 1 acquires image data from the camera 30 by photographing a predetermined range.
- An image captured in a predetermined range may be a moving image or a still image.
- a plurality of cameras 30 may be fixedly installed in the warehouse so as to cover necessary locations in the warehouse.
- the accident factor management system 1 detects the work implement 10 that has at least partially protruded from a predetermined location.
- the work tool 10 is detected by image analysis of the acquired image data.
- the size and shape of work tool data registered in advance are collated to identify the type of pallet, trolley, hand porter, forklift, cardboard box, basket truck, whiteboard, and the like.
- the size and shape of work tool data registered in advance may be accumulated using AI. Specifically, for example, a plurality of image data of work tools may be prepared, AI may be made to learn the data as teacher data, and the data may be accumulated as data for verification. In this way, the accuracy of determination can be improved as the amount of teacher data increases.
- the accident factor management system 1 notifies the manager of the information on the work implement 10 when it is detected that at least part of the work implement 10 has left the predetermined location.
- the notification is sent to the administrator terminal 50 owned by the administrator to output an alarm sound or display the notification content on the screen.
- the administrator may be notified by vibrating the administrator terminal 50 .
- the warning is not limited to these forms, and a warning may be issued from a speaker installed near the cause of the accident.
- the accident factor management system 1 includes a camera 30 fixedly installed in a warehouse, an accident factor management device 100 connected to the camera 30, and an administrator terminal 50 connected to the accident factor management device 100 via a network 3. , provided.
- the accident factor management device 100 and the administrator terminal 50 are described as separate devices, but the administrator terminal 50 is omitted, and the function of the administrator terminal 50 described later is used as the accident factor management device. 100 may be provided. Conversely, the accident factor management device 100 may be omitted, and the functions of the accident factor management device 100, which will be described later, may be provided in the administrator terminal 50. In this case, the camera 30 may It is connected to terminal 50 .
- the accident factor management device 100 includes an image acquisition section 101 , an accident factor detection section 102 , a notification section 103 and a registration database 104 .
- the image acquisition unit 101 acquires an image of a predetermined position within the warehouse. Specifically, the image acquisition unit 101 acquires an image captured by the camera 30 fixed at a predetermined position in the warehouse. The image may be a moving image or a still image. Also, the image acquisition unit 101 and the camera 30 may be directly connected or remotely connected.
- the accident factor detection unit 102 Based on the acquired image data, the accident factor detection unit 102 detects the work implement 10 that has at least partially protruded from a predetermined location.
- the work tool 10 is detected by image analysis of the acquired image data.
- the size and shape of work tool data registered in advance in the registration database 104 are collated to specify the type of pallet, trolley, hand porter, forklift, cardboard box, cart, whiteboard, and the like.
- the notification unit 103 notifies the administrator of the information on the work implement 10 when it is detected that at least part of the work implement 10 has left the predetermined location.
- the notification is sent to the administrator terminal (smartphone, smart watch, tablet terminal, notebook PC, etc.) 50 owned by the administrator, and outputs an alarm sound, displays the notification content on the screen, or
- the notification may be made by vibrating the administrator terminal 50 .
- this does not preclude notification in other forms.
- the registration database 104 stores data in which the size and shape of the work implement 10 are registered in advance, and is collated when the accident factor detection unit 102 detects and identifies the work implement 10 .
- the administrator terminal 50 is configured by, for example, a smartphone, smart watch, tablet terminal, notebook PC, etc., which is operated by each administrator, and is capable of transmitting and receiving information to and from the accident factor management device 100 via the network 3. It is connected and includes a terminal control unit 51 , an input/output unit 52 , a communication unit 53 and a vibration unit 54 .
- the terminal control unit 51 transmits the information of the work implement 10 to the communication unit. 53.
- the input/output unit 52 is composed of, for example, a touch panel, and receives the operation of the administrator, and also, under the control of the terminal control unit 51, receives the notification from the notification unit 103 received from the accident factor management device 100 via the network 3. Display or output. For example, the type and location of the work implement 10 may be displayed, and whether or not the current situation needs to be corrected may be displayed. Further, the vibration unit 54 may transmit the notification by vibrating the administrator terminal 50 .
- Each function processing unit is stored in a storage device (storage unit) such as ROM (Read Only Memory), flash memory, SSD (Solid State Drive), hard disk, etc. It is realized by a computer program executed by the CPU by reading out a computer program (for example, core software or an application that causes the CPU to execute the various processes described above). That is, each functional processing unit reads and writes necessary data such as a table from a database (DB; Data Base) stored in a storage device or a storage area on a memory. It is realized by controlling hardware (for example, an input/output device, a display device, a communication interface device).
- DB Data Base
- FIG. 2 is a diagram showing an accident factor management processing flow executed by the accident factor management system according to the embodiment of the present invention.
- the accident factor management process is executed by the accident factor management device 100 and the administrator terminal 50 in this embodiment.
- step S10 the image acquisition unit 101 of the accident factor management device 100 acquires the image captured by the camera 30.
- step S12 the accident factor detection unit 102 of the accident factor management device 100 detects the work tool 10 from the camera image acquired by the image acquisition unit 101 by image analysis.
- the detection of the work tool 10 is performed by collating it with work tool data of size and shape registered in advance in the registration database 104, and specifying the type such as a pallet, a trolley, a hand porter, a forklift, a cardboard box, a basket car, and a whiteboard.
- step S14 the accident factor detection unit 102 determines whether at least part of the work tool 10 has left the predetermined location based on the acquired image data.
- FIG. 3 shows the camera image 32 when the work implement 10 (the pallet in the illustrated example) is in the predetermined location 40 and cannot cause an accident.
- the predetermined location 40 is specified in advance by pixels from the image of the camera 30, it is possible to specify it by other methods.
- step S14 the processing flow proceeds to end.
- step S14 becomes NO and the process proceeds to step S16.
- Whether or not at least a part of the work tool 10 is out of the predetermined place 40 can be determined, for example, by recognizing the image of the work tool 10 as shown in FIG. , the shortest distance D1 to the predetermined place 40 is measured, and if it is equal to or greater than the threshold value, it is determined that at least a part of the work implement 10 has left the predetermined place 40 . Further, whether or not at least a part of the work implement 10 is out of the predetermined place 40 is determined by recognizing the image of the work implement 10, recognizing the shape of its bottom surface, and confirming that the shape is within the predetermined place 40. If not, it may be determined that at least a part of it has come out. For the shape of the bottom surface of the work tool 10, a shape registered in advance in the registration database 105 may be applied when the work tool is detected in S12. Alternatively, the shape may be defined based on the pixels of the image.
- step S16 the accident factor detection unit 102 determines whether the work tool 10 satisfies a predetermined condition.
- step S16 becomes YES, and the administrator terminal 50 is not notified, and the process ends.
- the predetermined state detected by the accident factor detection unit 102 includes a state in which the work implement 10 is moving. For example, in the case of a warehouse, there is a high possibility that it is moved by a forklift or the like, and it is under the control of the worker, so no notification is given.
- the predetermined state detected by the accident factor detection unit 102 is the state before a predetermined time elapses after the work implement 10 has stopped. In this case, immediately after being stationary, there is a possibility that the vehicle may move again, and immediate notification may result in a false alarm.
- step S16 determines whether the predetermined condition is not satisfied. If it is determined in step S16 that the predetermined condition is not satisfied, step S16 becomes NO, and the process proceeds to step S18.
- step S ⁇ b>18 the notification unit 103 notifies the administrator of the information on the work implement 10 on the assumption that at least a part of the work implement 10 is out.
- FIG. 5 shows a display example displayed on the input/output unit 52 of the administrator terminal 50.
- the input/output unit 52 may display characters such as "empty pallet left location: xx" and may be notified by vibration upon detection. xx may be a specific location or a code associated with the location.
- the notification is canceled. Specifically, when the manager himself/herself returns the work tool 10 to the predetermined place or confirms that the worker has returned the work tool 10, the manager presses the input button displayed on the manager terminal 50 to cancel the notification. do.
- the notification is maintained until the accident factor returns to the predetermined location, and the accident factor management processing flow ends.
- the notification unit when the accident factor detection unit 102 detects that the work tool 10 is in a predetermined state, the notification unit does not perform the notification. This avoids unnecessary notifications.
- the predetermined state is a state in which the work implement 10 is moving.
- the work implement 10 is moving.
- the work implement 10 is moved by a forklift or the like, and since it is placed under the control of the worker, unnecessary notifications can be avoided.
- the predetermined state is a state before a predetermined time elapses after the work implement 10 stops. There is a possibility that the operator will move the robot again immediately after it stops, and there is a risk that it will be a false alarm if it is notified immediately. Therefore, false alarms can be prevented by notifying after a predetermined period of time has elapsed.
- the notification transmits the type and location of the work tool 10. This makes it easier to find the cause of the accident by notifying the type and location.
- the notification is sent to the mobile terminal (smart watch, tablet terminal, notebook PC, etc.) possessed by the administrator.
- the mobile terminal smart watch, tablet terminal, notebook PC, etc.
- notification can be made regardless of the location of the administrator, contributing to early response to the cause of the accident.
- the present invention has been described using the embodiments, it goes without saying that the technical scope of the present invention is not limited to the scope described in the above embodiments. It is obvious to those skilled in the art that various modifications or improvements can be made to the above embodiments. In addition, it is clear from the description of the scope of the claims that forms with such modifications or improvements can also be included in the technical scope of the present invention.
- the accident factor management system has been described with the present invention as the physical invention. It can be considered an invention.
- the management to which the present invention can be applied includes not only the inside of a warehouse but also all places where appropriate management of work tools is required, such as predetermined outdoor places.
- An accident factor management system for preventing workers from causing accidents due to work tools comprising: an image acquisition unit for acquiring image data of a predetermined range; and a notification unit for notifying an administrator of information on the work tool when the work tool is detected.
- the notification section does not perform the notification.
- the predetermined state is a state before a predetermined time elapses after the work implement has stopped.
- the notification is configured to transmit the type and location of the work tool.
- the above notification is configured to be sent to the mobile terminal (smart watch, tablet, notebook PC, etc.) owned by the administrator.
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Abstract
【課題】作業用具を適切に管理することで、作業者の安全を確保する。 【解決手段】作業者が作業用具１０により事故を起こすことを防止する事故要因管理システム１は、カメラ３０と、事故要因管理装置１００と、事故要因管理装置１００とネットワーク３を介して接続される管理者端末５０とを備える。事故要因管理装置１００は、所定の範囲の画像データを取得する画像取得部１０１と、前記画像データに基づき所定の場所から少なくとも一部が出た前記作業用具１０を検出する事故要因検出部１０２と、作業用具１０が検出されたときに前記作業用具１０の情報を管理者へ通知する通知部１０３と、予め人物や作業用具を登録した登録データベース１０４を備える。
Description
本発明は、倉庫等に置かれる作業用具を適切に管理することで、作業者の安全の確保を図る事故要因管理システム、方法及びプログラムに関する。
従来、物流業界では、荷物の適切な管理と作業者の安全確保を目的として、作業者が所定の場所に荷物を移動させて保管する管理方法が採られている。ここで、所定の場所とは、例えば、保管棚があり、倉庫等に搬入された荷物はこの保管棚に置かれ、出荷時期になると取り出されて倉庫から搬出される。
ところで、所定の場所に保管された荷物は、天災等の事情によりそれらの場所から脱することがある。このような場合、棚から落下するなどして荷物が損傷したり、荷物が通路を塞いだりすることで、作業者の安全が確保できなくなることがある。
このような問題について、特許文献１は、カメラを搭載したドローンを倉庫内で飛行させ、保管棚から脱落した荷物を検出する技術を提供している。
しかしながら、倉庫等に置かれる物には、パレット、台車、ハンドポーター、フォークリフト、段ボール、カゴ車、ホワイトボードなどの作業用具もあり、一般的に、これらは保管棚には置かれることはないため、上述した特許文献１の技術では、作業者の安全確保を図ることができない。
そこで、本発明は、作業用具を適切に管理することで、作業者の安全を確保することができる事故要因管理システム、方法及びプログラムを提供することを目的とする。
本発明では、以下のような解決手段を提供する。
本発明は、作業者が作業用具により事故を起こすことを防止する事故要因管理システムであって、所定の範囲の画像データを取得する画像取得部と、前記画像データに基づき所定の場所から少なくとも一部が出た前記作業用具を検出する事故要因検出部と、前記作業用具が検出されたとき、前記作業用具の情報を管理者へ通知する通知部と、を備える事故要因管理システムを提供する。
また、本発明は、前記事故要因検出部が、前記作業用具が所定の状態であることを検出した場合には、前記通知部は、前記通知を実行しない事故要因管理システムを提供する。
また、本発明は、前記所定の状態とは、前記作業用具が移動している状態である事故要因管理システムを提供する。
また、本発明は、前記所定の状態とは、前記作業用具が静止してから所定時間経過する前の状態である事故要因管理システムを提供する。
また、本発明は、前記通知は、前記作業用具の種類及び場所を送信する事故要因管理システムを提供する。
また、本発明は、前記通知は、管理者が所持する携帯端末へ送信する事故要因管理システムを提供する。
また、本発明は、システムのカテゴリであるが、方法及びプログラムであってもよい。
本発明によれば、作業用具を適切に管理することで、作業者の安全を確保することができる。
以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための形態（以下、実施形態）について詳細に説明する。以降の図においては、実施形態の説明の全体を通して同じ要素には同じ番号または符号を付している。
＜基本概念／基本構成＞
図１は、本発明の実施形態に係る事故要因管理システムの全体構成及び機能構成を示す図である。事故要因管理システム１は、倉庫内等に固定されたカメラ３０と、カメラ３０に接続され、事故要因を検知する事故要因管理装置１００と、事故要因管理装置１００にネットワーク３を介して接続され、事故要因管理装置１００により所定の場所から少なくとも一部が出た作業用具１０が検出されたときに、前記作業用具１０の情報の通知を受ける管理者端末５０と、を含む。カメラ３０は、実施例では固定カメラで説明を行うが、倉庫内等を移動するドローン等に搭載された移動式であってもよい。
図１は、本発明の実施形態に係る事故要因管理システムの全体構成及び機能構成を示す図である。事故要因管理システム１は、倉庫内等に固定されたカメラ３０と、カメラ３０に接続され、事故要因を検知する事故要因管理装置１００と、事故要因管理装置１００にネットワーク３を介して接続され、事故要因管理装置１００により所定の場所から少なくとも一部が出た作業用具１０が検出されたときに、前記作業用具１０の情報の通知を受ける管理者端末５０と、を含む。カメラ３０は、実施例では固定カメラで説明を行うが、倉庫内等を移動するドローン等に搭載された移動式であってもよい。
事故要因管理システム１において、カメラ３０は、本実施形態は、図示しない倉庫内の所定の場所に固定設置されている。倉庫内には、作業者の事故要因となりえるパレット、台車、ハンドポーター、フォークリフト、段ボール、カゴ車、ホワイトボードなどの作業用具１０が所定の位置に置かれている。
管理者端末５０は、本実施形態では、スマートフォンであるが、スマートウォッチ、タブレット端末、ノートＰＣなど、他のネットワーク接続可能な端末であってもよい。
事故要因管理装置１００は、本実施形態では、クラウドサーバであり、例えば、倉庫の管理者（物流会社等）に管理される。
なお、本実施形態においては、倉庫内における事故要因管理に本発明を適用する場合を例に挙げて説明している。倉庫には、所定の作業用具（パレット、台車、ハンドポーター、フォークリフト、段ボール、カゴ車、ホワイトボードなど）１０が所定の位置に置かれ、荷物の搬送等に用いられるが、整理整頓の不徹底などの理由により、所定の位置から動いてしまい、作業者２０の安全を確保できないおそれがある。本発明は、このような点に鑑み、作業用具１０を適切に管理することで、作業者の安全を確保するものである。なお、本実施形態では、倉庫内を例に挙げて説明するが、本発明はこれに限定されるものではなく、屋外の所定の場所において適用することも当然に可能である。
事故要因管理システム１は、所定の範囲を撮影して画像データをカメラ３０から取得する。所定の範囲を撮影する画像は、動画であってもよいし、静止画であってもよい。また、カメラ３０は、倉庫内の必要な場所をカバーするように、倉庫内に複数固定設置されていてもよい。
次に、事故要因管理システム１は、取得した画像データに基づき、所定の場所から少なくとも一部が出た作業用具１０を検出する。作業用具１０の検出は、取得した画像データの画像解析により行う。このとき、予め登録された大きさ、形状の作業用具データと照合し、パレット、台車、ハンドポーター、フォークリフト、段ボール、カゴ車、ホワイトボードなどの種類を特定する。なお、予め登録された大きさ、形状の作業用具データは、AIを活用して蓄積されてもよい。具体的には、例えば、作業用具の画像データを複数用意し、これを教師データとしてAIに学習させて照合用のデータとして蓄積してもよい。この様にすると、教師データが増えるほど、判定精度を向上させることができる。
次に、事故要因管理システム１は、前記作業用具１０の少なくとも一部が前記所定の場所から出た状態が検出された場合、前記作業用具１０の情報を管理者へ通知する。通知は、管理者が所持する管理者端末５０に通知を送信して、警告音を出力したり、画面に通知内容を表示したりする。あるいは、管理者端末５０を振動させることで管理者へ伝えてもよい。また、これらの形態に限定されるものではなく、事故要因の近くに設置されているスピーカから警告を発するようにしてもよい。
＜機能構成＞
次に、図１を参照して、本発明の実施形態に係る事故要因管理システム１の機能構成を説明する。事故要因管理システム１は、倉庫内に固定設置されたカメラ３０と、カメラ３０と接続された事故要因管理装置１００と、事故要因管理装置１００とネットワーク３を介して接続された管理者端末５０と、を備える。
次に、図１を参照して、本発明の実施形態に係る事故要因管理システム１の機能構成を説明する。事故要因管理システム１は、倉庫内に固定設置されたカメラ３０と、カメラ３０と接続された事故要因管理装置１００と、事故要因管理装置１００とネットワーク３を介して接続された管理者端末５０と、を備える。
なお、本実施形態では、事故要因管理装置１００と、管理者端末５０とは別の装置として説明するが、管理者端末５０を省略し、後述する管理者端末５０の機能を、事故要因管理装置１００が備えてもよい。また、それとは逆に、事故要因管理装置１００を省略し、後述する事故要因管理装置１００の機能を、管理者端末５０が備えるようにしてもよく、その場合には、カメラ３０は、管理者端末５０に接続される。
（事故要因管理装置の機能構成）
事故要因管理装置１００は、画像取得部１０１と、事故要因検出部１０２と、通知部１０３と、登録データベース１０４と、を備える。
事故要因管理装置１００は、画像取得部１０１と、事故要因検出部１０２と、通知部１０３と、登録データベース１０４と、を備える。
画像取得部１０１は、倉庫内の所定の位置の画像を取得する。詳細には、画像取得部１０１は、倉庫内の所定の位置に固定されたカメラ３０で撮影された画像を取得する。画像は、動画であってもよいし、静止画であってもよい。また、画像取得部１０１とカメラ３０とは、直接接続されていてもよいし、リモート接続であってもよい。
事故要因検出部１０２は、取得した画像データに基づき、所定の場所から少なくとも一部が出た作業用具１０を検出する。作業用具１０の検出は、取得した画像データの画像解析により行う。このとき、予め登録データベース１０４に登録された大きさ、形状の作業用具データと照合し、パレット、台車、ハンドポーター、フォークリフト、段ボール、カゴ車、ホワイトボードなどの種類を特定する。
通知部１０３は、前記作業用具１０の少なくとも一部が前記所定の場所から出た状態が検出されたときに、前記作業用具１０の情報を管理者へ通知する。通知は、管理者が所持する管理者端末（スマートフォン、スマートウォッチ、タブレット端末、ノートＰＣなど）５０に通知を送信して、警告音を出力したり、画面に通知内容を表示したり、あるいは、管理者端末５０を振動させることで伝えてもよい。むろん、他の形態による通知を行うことを妨げるものではない。
登録データベース１０４は、予め作業用具１０の大きさや形状を登録したデータが保存されており、事故要因検出部１０２が作業用具１０を検出し、特定する際に照合される。
（管理者端末の機能構成）
管理者端末５０は、それぞれの管理者に操作される、例えば、スマートフォン、スマートウォッチ、タブレット端末、ノートＰＣ等で構成され、それぞれ、事故要因管理装置１００とネットワーク３を介して情報を送受信可能に接続され、端末制御部５１と、入出力部５２と、通信部５３と、振動部５４と、を備える。
管理者端末５０は、それぞれの管理者に操作される、例えば、スマートフォン、スマートウォッチ、タブレット端末、ノートＰＣ等で構成され、それぞれ、事故要因管理装置１００とネットワーク３を介して情報を送受信可能に接続され、端末制御部５１と、入出力部５２と、通信部５３と、振動部５４と、を備える。
端末制御部５１は、事故要因管理装置１００の通知部１０３によって、作業用具１０の少なくとも一部が前記所定の場所から出た状態が検出されたときに、前記作業用具１０の情報を、通信部５３を介して受信する。入出力部５２は、例えば、タッチパネルで構成され、管理者の操作を受け付けるとともに、端末制御部５１の制御により、例えば、事故要因管理装置１００からネットワーク３を介して受信した通知部１０３による通知を表示又は出力する。例えば、作業用具１０の種類や場所を表示してもよいし、現状の是正の要否を表示してもよい。また、振動部５４は、管理者端末５０を振動させることで、通知を伝えるようにしてもよい。
上記の本システムの機能構成は、あくまで一例であり、１つの機能ブロックを分割したり、複数の機能ブロックをまとめて１つの機能ブロックとして構成したりしてもよい。各機能処理部は、装置や端末に内蔵されたＣＰＵ（Central Processing Unit）が、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＳＳＤ（Solid State Drive）、ハードディスク等の記憶装置（記憶部）に格納されたコンピュータ・プログラム（例えば、基幹ソフトや上述の各種処理をＣＰＵに実行させるアプリ等）を読み出し、ＣＰＵにより実行されたコンピュータ・プログラムによって実現される。すなわち、各機能処理部は、このコンピュータ・プログラムが、記憶装置に格納されたデータベース（ＤＢ；Data Base）やメモリ上の記憶領域からテーブル等の必要なデータを読み書きし、場合によっては、関連するハードウェア（例えば、入出力装置、表示装置、通信インターフェース装置）を制御することによって実現される。
＜処理フロー＞
図２は、本発明の実施形態に係る事故要因管理システムが実行する事故要因管理処理フローを示す図である。事故要因管理処理は、本実施形態では、事故要因管理装置１００と、管理者端末５０とが実行する。
図２は、本発明の実施形態に係る事故要因管理システムが実行する事故要因管理処理フローを示す図である。事故要因管理処理は、本実施形態では、事故要因管理装置１００と、管理者端末５０とが実行する。
ステップＳ１０において、事故要因管理装置１００の画像取得部１０１は、カメラ３０が撮影した画像を取得する。
ステップＳ１２において、事故要因管理装置１００の事故要因検出部１０２は、画像取得部１０１によって取得したカメラ画像から、画像解析により作業用具１０を検出する。作業用具１０の検出は、登録データベース１０４に予め登録された大きさ、形状の作業用具データと照合し、パレット、台車、ハンドポーター、フォークリフト、段ボール、カゴ車、ホワイトボードなどの種類を特定する。
ステップＳ１４において、事故要因検出部１０２は、前記取得した画像データに基づき、作業用具１０の少なくとも一部が所定の場所から出たかどうか判断する。
図３には、作業用具１０（図示の例ではパレット）が、所定の場所４０内にあり、事故要因になりえない場合のカメラ画像３２が示されている。なお、所定の場所４０は、カメラ３０の画像からピクセルで予め指定されているが、他の手法により指定することを妨げない。
作業用具１０が、図３に示すように、所定の場所４０内にある場合、すなわち、ステップＳ１４でＹＥＳの場合、処理フローは終了へ進む。
一方、作業用具１０の少なくとも一部が、図４に示すように、所定の場所４０から出た状態である場合、ステップＳ１４がＮＯとなりステップＳ１６へ進む。
なお、作業用具１０の少なくとも一部が所定の場所４０から出た状態かどうかの判断は、例えば、図４に示すように、作業用具１０を画像認識して、認識した枠の中心位置Ｃから、所定の場所４０までの最短距離Ｄ１を計測して閾値以上であれば、作業用具１０の少なくとも一部が所定の場所４０を出た状態と判断する。また、作業用具１０の少なくとも一部が所定の場所４０から出た状態かどうかの判断は、作業用具１０を画像認識して、その底面の形状を認識し、形状が所定の場所４０に収まっていない場合、少なくとも一部が出た状態と判断してもよい。作業用具１０の底面の形状は、Ｓ１２において、作業用具を検出したとき、登録データベース１０５に予め登録された形状を適用してもよい。また、画像のピクセルを基に形状を定義してもよい。
次に、ステップＳ１６で、事故要因検出部１０２は、前記作業用具１０が所定の条件を満たすか判断する。ここで、所定の条件を満たす場合、ステップＳ１６がＹＥＳとなり、管理者端末５０への通知はせずに終了する。
事故要因検出部１０２が検出する所定の状態とは、作業用具１０が移動している状態である場合が挙げられる。例えば、倉庫の場合、フォークリフト等で移動させている可能性が高く、作業者の管理下に置かれているため通知しない。
また、事故要因検出部１０２が検出する所定の状態とは、作業用具１０が静止してから所定時間経過する前の状態である。この場合、静止直後は再度移動する可能性があり、直ちに通知すると誤報となるおそれがあるため通知しない。
一方、前記ステップＳ１６で、所定の条件を満たさないと判断された場合、ステップＳ１６がＮＯとなり、ステップＳ１８へ進む。ステップＳ１８で、通知部１０３は、作業用具１０の少なくとも一部が出た状態が検出されたとして、前記作業用具１０の情報を管理者へ通知する。
ステップＳ２０で、管理者端末５０への通知は、作業用具１０が所定の場所に戻るまで維持する。図５には、管理者端末５０の入出力部５２に表示される表示例が示されている。例えば、是正が必要な警告の場合には、入出力部５２に「空パレット放置 場所：ｘｘ」のように文字を表示するとともに、検知時に振動で通知してもよい。ｘｘは、具体的な場所又は場所に対応付けられた符号であってもよい。
前記ステップＳ２０で管理者への通知を維持している間に、管理者が管理者端末５０から是正された旨を入力すると、通知が解除される。具体的には、管理者が自ら作業用具１０を所定の場所に戻すか、作業者が戻したことを確認した場合、管理者が管理者端末５０に表示された入力ボタンを押して、通知を解除する。
以上により事故要因が所定の場所に戻るまで通知が維持されて、事故要因管理処理フローを終了する。
＜効果＞
このような事故要因管理システム１によれば、倉庫等において作業用具１０を適切に管理することで、作業者の安全を確保することができる。
このような事故要因管理システム１によれば、倉庫等において作業用具１０を適切に管理することで、作業者の安全を確保することができる。
また、事故要因管理システム１によれば、前記事故要因検出部１０２が、前記作業用具１０が所定の状態であると検出した場合には、前記通知部は、前記通知を実行しない。これにより、不要な通知をせずにすむ。
また、事故要因管理システム１によれば、前記所定の状態とは、前記作業用具１０が移動している状態である。例えば倉庫の場合、フォークリフト等で移動させている可能性が高く、作業者の管理下に置かれているため不要な通知をせずにすむ。
また、事故要因管理システム１によれば、前記所定の状態とは、前記作業用具１０が静止してから所定時間経過する前の状態である。静止直後は作業者が再度移動させる可能性があり、直ちに通知すると誤報となるおそれがある。そこで、所定時間が経過した後通知することにより誤報を防止できる。
また、事故要因管理システム１によれば、前記通知は、前記作業用具１０の種類及び場所を送信する。これにより、種類、場所を通知することで、事故要因を発見しやすくなる。
また、事故要因管理システム１によれば、前記通知は、管理者が所持する携帯端末（スマートウォッチ、タブレット端末、ノートＰＣ等）へ送信する。これにより、管理者の位置によらず、通知が可能となり、事故要因の早期対応に資する。
以上、実施形態を用いて本発明を説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施形態に記載の範囲には限定されないことは言うまでもない。上記実施形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。また、そのような変更または改良を加えた形態も、本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。なお、上記の実施形態では、本発明を物の発明として、事故要因管理システムについて説明したが、本発明において事故要因管理システムが実行する方法や、事故要因管理システムを各種手段として機能させるプログラムの発明と捉えることもできる。また、本発明が適用可能な管理は、倉庫内のみならず、屋外の所定の場所など、作業用具の適切な管理が必要な場所全般を含む。
また、本発明の事故要因管理システムは、以下のような構成とすることができる。
(1)作業者が作業用具により事故を起こすことを防止する事故要因管理システムであって、所定の範囲の画像データを取得する画像取得部と、前記画像データに基づき所定の場所から少なくとも一部が出た前記作業用具を検出する事故要因検出部と、前記作業用具が検出されたとき、前記作業用具の情報を管理者へ通知する通知部と、を備える構成。
(1)作業者が作業用具により事故を起こすことを防止する事故要因管理システムであって、所定の範囲の画像データを取得する画像取得部と、前記画像データに基づき所定の場所から少なくとも一部が出た前記作業用具を検出する事故要因検出部と、前記作業用具が検出されたとき、前記作業用具の情報を管理者へ通知する通知部と、を備える構成。
(2)前記事故要因検出部が、前記作業用具が所定の状態であることを検出した場合には、前記通知部は、前記通知を実行しない構成。
(3)前記所定の状態とは、前記作業用具が移動している状態である構成。
(4)前記所定の状態とは、前記作業用具が静止してから所定時間経過する前の状態である構成。
(6)前記通知は、前記作業用具の種類及び場所を送信する構成。
(7)前記通知は、管理者が所持する携帯端末（スマートウォッチ、タブレット、ノートＰＣ等）へ送信する構成。
１ 事故要因管理システム
３ ネットワーク
１０ 作業用具
３０ カメラ
３２ カメラ画像
４０ 所定の場所
５０ 管理者端末
５１ 端末制御部
５２ 入出力部
５３ 通信部
５４ 振動部
１００ 事故要因管理装置
１０１ 画像取得部
１０２ 事故要因検出部
１０３ 通知部
１０４ 登録データベース
３ ネットワーク
１０ 作業用具
３０ カメラ
３２ カメラ画像
４０ 所定の場所
５０ 管理者端末
５１ 端末制御部
５２ 入出力部
５３ 通信部
５４ 振動部
１００ 事故要因管理装置
１０１ 画像取得部
１０２ 事故要因検出部
１０３ 通知部
１０４ 登録データベース
Claims (8)
- 作業者が作業用具により事故を起こすことを防止する事故要因管理システムであって、
所定の範囲の画像データを取得する画像取得部と、
前記画像データに基づき所定の場所から少なくとも一部が出た前記作業用具を検出する事故要因検出部と、
前記作業用具が検出されたとき、前記作業用具の情報を管理者へ通知する通知部と、
を備えることを特徴とする事故要因管理システム。 - 前記事故要因検出部が、前記作業用具が所定の状態であることを検出した場合には、
前記通知部は、前記通知を実行しないことを特徴とする請求項１に記載の事故要因管理システム。 - 前記所定の状態とは、前記作業用具が移動している状態であることを特徴とする請求項２に記載の事故要因管理システム。
- 前記所定の状態とは、前記作業用具が静止してから所定時間経過する前の状態であることを特徴とする請求項２に記載の事故要因管理システム。
- 前記通知は、前記作業用具の種類及び場所を送信することを特徴とする請求項１～４のいずれか一項に記載の事故要因管理システム。
- 前記通知は、管理者が所持する携帯端末へ送信することを特徴とする請求項１～６のいずれか一項に記載の事故要因管理システム。
- 作業者が作業用具により事故を起こすことを防止する事故要因管理システムが実行する方法であって、
所定の範囲の画像データを取得するステップと、
前記画像データに基づき所定の場所から出た前記作業用具を検出するステップと、
前記作業用具が検出されたとき、前記作業用具の情報を管理者へ通知するステップと、
を備えることを特徴とする事故要因管理方法。 - 作業者が作業用具により事故を起こすことを防止する事故要因管理システムを、
所定の範囲の画像データを取得する画像取得部、
前記画像データに基づき所定の場所から出た前記作業用具を検出する事故要因検出部、
前記作業用具が検出されたとき、前記作業用具の情報を管理者へ通知する通知部、
として機能させる事故要因管理プログラム。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2023516005A JPWO2022224443A1 (ja) | 2021-04-23 | 2021-04-23 | |
| PCT/JP2021/016451 WO2022224443A1 (ja) | 2021-04-23 | 2021-04-23 | 事故要因管理システム、方法及びプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| PCT/JP2021/016451 WO2022224443A1 (ja) | 2021-04-23 | 2021-04-23 | 事故要因管理システム、方法及びプログラム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| WO2022224443A1 true WO2022224443A1 (ja) | 2022-10-27 |
Family
ID=83722122
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| PCT/JP2021/016451 WO2022224443A1 (ja) | 2021-04-23 | 2021-04-23 | 事故要因管理システム、方法及びプログラム |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPWO2022224443A1 (ja) |
| WO (1) | WO2022224443A1 (ja) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009227366A (ja) * | 2008-03-20 | 2009-10-08 | Makitekku:Kk | 移動台車システム |
| JP2010018410A (ja) * | 2008-07-11 | 2010-01-28 | Daifuku Co Ltd | 物品保管設備 |
| US20180081369A1 (en) * | 2016-09-19 | 2018-03-22 | X Development Llc | Using Planar Sensors for Pallet Detection |
| JP2018511125A (ja) * | 2015-03-17 | 2018-04-19 | アマゾン テクノロジーズ インコーポレイテッド | 人間／ロボット相互作用を促進するためのシステム及び方法 |
-
2021
- 2021-04-23 WO PCT/JP2021/016451 patent/WO2022224443A1/ja active Application Filing
- 2021-04-23 JP JP2023516005A patent/JPWO2022224443A1/ja active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009227366A (ja) * | 2008-03-20 | 2009-10-08 | Makitekku:Kk | 移動台車システム |
| JP2010018410A (ja) * | 2008-07-11 | 2010-01-28 | Daifuku Co Ltd | 物品保管設備 |
| JP2018511125A (ja) * | 2015-03-17 | 2018-04-19 | アマゾン テクノロジーズ インコーポレイテッド | 人間／ロボット相互作用を促進するためのシステム及び方法 |
| US20180081369A1 (en) * | 2016-09-19 | 2018-03-22 | X Development Llc | Using Planar Sensors for Pallet Detection |
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|---|---|
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