Cercetătorii au dezvoltat un sistem pentru a monitoriza comportamentul riscant în fabrici

Cercetătorii de la Universitatea din Washington au dezvoltat un sistem nou capabil să monitorizeze lucrătorii din fabrici și depozite și să-i avertizeze cu privire la comportamente riscante în timp real. Noul sistem se bazează pe învățarea automată pentru a realiza acest lucru.

Au fost aproximativ 350.000 de incidente în care lucrătorii au trebuit să ia zile libere din cauza leziunilor musculare, nervilor, ligamentelor sau tendoanelor, conform Biroului de Statistică al Muncii din SUA. Lucrătorii cu cel mai mare număr de incidente au fost cei care lucrau în fabrici și depozite.

Aceste incidente sunt, de obicei, tulburări musculoscheletale care apar atunci când oamenii efectuează anumite sarcini care provoacă tensiune asupra corpului. Cercetătorii au căutat o modalitate de a detecta aceste comportamente, astfel încât lucrătorii să poată fi mai conștienți.

Algoritmul noului sistem divide anumite sarcini, cum ar fi ridicarea cutiilor de pe rafturi înalte și transportul obiectelor, în acțiuni individuale. Un scor de risc este apoi calculat pentru fiecare acțiune.

Ashis Banerjee, profesor asistent în departamentele de inginerie industrială și sisteme și inginerie mecanică de la UW, este unul dintre autorii seniori.

“În prezent, lucrătorii pot efectua o autoevaluare în care completează sarcinile zilnice într-un tabel pentru a estima cât de riscante sunt activitățile lor”, a spus ea. “Dar acest lucru este consumator de timp, și este greu pentru oameni să vadă cum îi ajută direct. Acum am făcut întregul proces complet automatizat. Planul nostru este să-l punem într-o aplicație pentru smartphone, astfel încât lucrătorii să poată chiar să se monitorizeze și să primească feedback imediat.”

Autoevaluările actuale se bazează pe imagini ale sarcinilor efectuate. Poziția fiecărei articulații este evaluată, și toate sunt adunate pentru a determina un scor de risc. Acest nou algoritm va face ca acest proces să fie mult mai simplu, deoarece poate evalua o acțiune întreagă.

Echipa a testat algoritmul utilizând un set de date cu 20 de videoclipuri de trei minute ale oamenilor care efectuează 17 activități. Aceste activități sunt comune în depozite și fabrici.

“Una dintre sarcinile pe care le-am cerut oamenilor să o efectueze a fost să ridice o cutie de pe un raft și să o pună pe o masă”, a spus autorul principal Behnoosh Parsa, student doctorand în inginerie mecanică la UW. “Am vrut să capturăm diferite scenarii, astfel încât, uneori, trebuiau să-și întindă brațele, să-și îndoaie corpul sau să se aplece pentru a ridica ceva.”

Cercetătorii au utilizat apoi o cameră Microsoft (MSFT ) Kinect pentru a captura setul de date, și au înregistrat videoclipuri 3D. Au determinat apoi ce se întâmpla cu articulațiile persoanei în timpul sarcinilor.

Algoritmul a fost capabil să determine scoruri de risc pentru fiecare cadru de videoclip. În cele din urmă, a fost capabil să determine când o sarcină a început și s-a terminat, astfel încât a putut oferi un scor de risc pentru întreaga acțiune.

Următorul pas al echipei este dezvoltarea unei aplicații pe care lucrătorii din fabrici și supraveghetorii să o poată utiliza. Ei doresc ca aceasta să poată detecta și avertiza asupra acțiunilor moderat riscante și a acțiunilor cu risc ridicat.

Pe termen lung, ei speră că roboții vor putea fi utilizați în aceste fabrici și vor putea utiliza algoritmul pentru a ajuta la menținerea siguranței lucrătorilor.

“Fabricile și depozitele au utilizat automatizarea de mai multe decenii. Acum, oamenii încep să lucreze în medii în care roboții sunt utilizați, și avem o oportunitate unică de a împărți munca, astfel încât roboții să efectueze sarcinile riscante”, a spus Banerjee. “Roboții și oamenii ar putea avea o colaborare activă, în care un robot ar putea spune: ‘Văd că ridicați aceste obiecte grele de pe raftul superior și cred că faceți acest lucru de multe ori. Vreau să vă ajut.'”

Cercetarea a fost publicată în IEEE Robotics and Automation Letters pe 26 iunie și va fi prezentată la Conferința Internațională IEEE privind Știința și Ingineria Automatizării din Vancouver, Columbia Britanică, pe 23 august.