ERGANE Ricostruzione ed Analisi. Emanuele Ruffaldi 16 Giugno 2015

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1 ERGANE Ricostruzione ed Analisi Emanuele Ruffaldi 16 Giugno 2015

2 Scaletta Misure Ricostruzione Caso di studio Conclusioni

3 Tecniche di Misura Tecniche Osservazionali Ispezione visuale Valutazione Soggettiva Stato dell arte su misure Oggettive Motion Capture [Vignalis 2013, e Radwin 2013] Misura della forza (sensore pressione o EMG) [Mogk, 2006] Combinazioni di tecniche [Franzblau, 2006] In generale si effettua il confronto fra le due soluzioni ERGANE Un sistema indossabile wireless capace di valutare lo sforzo muscolare e la postura dell arto superiore per la diagnosi di WMSDs

4 Valutazione Tradizionale Come si fa a tenere conto di più fattori che interagiscono allo stesso tempo? In generale è stato mostrato che i metodi per valutare diversi valori portano a diverse valutazioni del rischio [7] Come fare a stare dietro alla crescita dei costi a seguito dell uso di più di un metodo?

5 Il sistema ERGANE Il sistema può essere usato per monitorare i lavoratori sul luogo di lavoro, mentre portano avanti le loro attività giornaliere. Il sistema fornisce una valutazione in temporeale sulla base di due indici standard per l analisi dei fattori di rischio sul luogo di lavoro: il Rapid Upper Limb Assessment (RULA) ed the Strain Index (SI).

6 Architettura del sistema

7 Ricostruzione del movimento A partire da un sistema inerziale (con o senza magnetometro) vi sono due soluzioni primarie per la ricostruzione: Orientamento di ogni unità inerziale e poi collegamento in una struttura cinematica Valutazione integrata della struttura cinematica imponendo così i vincoli tra i segmenti del corpo Approccio ERGANE 1. Cinematica del braccio espressa in notazione meccanica D-H 2. Filtro di Kalman UKF per gestire le non linearità 3. Valutazione del sistema confrontandolo con dati in motion capture Ruffaldi E., Peppoloni L., Filippeschi A. & Avizzano C.A. (2014). A novel approach to motion tracking with wearable sensors based on Probabilistic Graphical Models. In Robotics and Automation (ICRA), 2014 IEEE International Conference on (pp ).. doi: / ICRA

8 Struttura Cinematica Varie strutture possibili dipendenti dal posizionamento e numero di sensori 5 DoF / 2 Sensori 7 DoF alti / 3 Sensori 7 DoF bassi / 3 Sensori 10 DoF / 4 Sensori La struttura dipende da una serie di parametri come la lunghezza dei segmenti Inserita manualmente Peppoloni L., Filippeschi A., Ruffaldi E. & Avizzano C.A. (2013). A novel 7 degrees of freedom model for upper limb kinematic reconstruction based on wearable sensors. In Intelligent Systems and Informatics (SISY), 2013 IEEE 11th International Symposium on (pp ).. doi: /sisy

9 Calibrazione La procedura di calibrazione viene usata per 1. Valutare lo stato del campo magnetico terrestre nel luogo di lavoro 2. Regolare l orientamento dei sensori inerziali sul corpo

10 Validazione del sistema Confronto delle misure effettuate con il sistema ERGANE rispetto a movimenti acquisiti con motion capture Vicon (MX2+ 7 camere) Valutazione nello spazio delle variabili di giunto Soggetta alle differenze delle strutture cinematiche Valutazione nello spazio metrico Dopo aver allineato I sistemi

11 Visualizzazione del confronto

12 Confronto con il VICON (5DoF/7DoF mm) Forearm Sensor Position Comparison Position x [m] Optical 5DoFs 7DoFs Position y [m] Optical 5DoFs 7DoFs Position z [m] Time [s] Variable E Pi,5 E Pi,7 C Pi,5 C Pi,7 Shoulder IMU arm Elbow IMU forearm Average Optical 5DoFs 7DoFs

13 Validazione del segnale EMG Confronto del SNR durante l esecuzione di un task di prensione rispetto ad un EMG fisso g-tec Filter! 2nd order IIR Hz! Band Power (BP)! Window 256 ms! Overlapping 99%! Electrodes BP! Average BP over the 8 trials! Average BP over the baseline interval! Time Intervals! Activity vs. Baseline! Onset of activity! Conclusion of activity!

14 Relazione tra segnale EMG e angolo del polso nella validazione EMG and Wrist Flexion Reconstruction Mean of EMG band power signals Estimated Wrist Flexion RMS [mv] Angle [deg] Time [s] 100

15 Ricostruzione attività cassiera: metodo Una cassiera è stata equipaggiata di 4 IMUs e una striscia di 8 elettrodi EMG sull avambraccio. L ambiente in cui si è svolta la mansione è stato filmato tramite una camera standard e tramite un sensore RGB-D (Microsoft Kinect). La cassiera ha svolto le normali operazioni inerenti la mansione sia con clienti veri che con clienti fittizi che hanno riproposto una spesa particolarmente pesante. La cassiera ha effettuato due serie equivalenti di operazioni (della durata di circa 15 ciascuna): nella prima la cassiera aveva il braccio destro sensorizzato, nella seconda quello sinistro.

16 Video

17 Ricostruzione attività cassiera: risultati Ricostruzione del movimento Ricostruzione dell attività muscolare Valutazione ergonomica dell operazione di spostamento delle lattine tramite metodologia RULA (Rapid Upper Limb Assessment)

18 Esperimento di valutazione Task: operazione di pagamento al supermarket Soggetti: 10 soggetti sani monitorati per due azioni di check-out I soggetti operavano in una situazione ergonomicamente simile a quella reale EMG applicato a flexor carpi radialis, palmaris longus e flexor carpi ulnaris Sistema: ricostruzione del movimento e dello sforzo e calcolo dei valori secondo il sistema RULA (Rapid Upper Limb Assessment, McAtamney 1993) e Strain Index (Moore 1995) Valutazione Ogni test è stato valutato da due valutatori umani considerati come riferimento I soggetti hanno completato un questionario per la valutazione di usabilità Acquisition Board IMUs Peppoloni L., Filippeschi A., Ruffaldi E. & Avizzano C.A. (2015). A novel wearable system for the online assessment of risk for biomechanical load in repetitive efforts. International Journal of Industrial Ergonomics, (in press) EMG

19 Oggetti utilizzati Tra 0.5 e 7.5 kg

20 Segmentazione del Task EMG Features

21 Uscita del sistema di valutazione Informazione associata all azione corrente Informazione associata al Ciclo corrente

22 Risultati Percentuale di tempo speso dai soggetti in ogni intervallo RULA considerato

23 Risultati Confronto con i valutatori umani Ripetitibilità del sistema

24 Risultati di validazione sui valutatori umani I dati sono stati per omogeneità con il test di Levene Una ANOVA a due vie è stata effettuata sul livello di azione RULA con fattori oggetti e valutatore Il fattore oggetto è stato trovato influenzare il livello di azione RULA Il fattore valutatore non è significativo L intersazione è considerata trascurabile

25 Risultati del questionario di usabilità I tre parametri sono stati posti su una scala da 1 a 7. Sotto viene riportato il punteggio medio

26 Discussione Il sistema è capace di dare una stima del punteggio RULA congrua con I valutatori umani Il punteggio associato ad ogni oggetto è ripetibile, nonostante l ampia variabilità tra I soggetti (es. Causata dal modo di afferraggio) La lettiera per gatti, il più pesante e meno confortevole da afferrare, ha il punteggio RULA più alto Il punteggio più basso è associato al Barattolo di Mais, che è il più leggero e facile da afferrare

27 Discussione Il sistema da un punteggio di Strain Index congruo con i valutatori in quasi il 50% dei casi Il punteggio di Strain Index dipende inoltre dall intensità di presa che dipende poi da una valutazione della Maximum Voltuntary Contraction Come discussion in (Cabecas 2007 [8]): La bontà del test varia significativamente in accordo alla soglia di attivazione per l intensità di azione Movimenti acicicli ad alta frequenza producono artefatti nel segnale EMG che possono influenzare il punteggio di Strain Index.

28 Conclusioni Il sistema presentato è stato valutato in un task di misura in laboratorio che ha ricreato l ambiente reale. La valutazione automatica dei punteggi RULA e SI può essere un alternativa possibile all ispezione visiva. Gli utenti hanno valutato il sistema come usabile per un tempo copatibile ad un turno di lavoro, non limitando i movimenti o rendendoli dolorosi.

29 Direzioni Future Automazione Integrare un meccanismo di automazione della segmentazione delle azioni Calibrazione Introdurre la calibrazione automatica della lunghezza dei limb Flessibilità Ottimizzazione degli algoritmi e connessione con il Cloud per una gestione automatica di più lavoratori Estensione del Sistema Estensione ad altri parti del corpo (gambe) e spalla Estensione dell Utilizzo Utilizzo in altri settori come lo Sport Utilizzo in Ambienti Virtuali e Robotica

30 Grazie! website:

31 Riferimenti [1] Italian Government Agency for Injured Workers (AMNIL), I disturbi muscolo-scheletrici e da sovraccarico biomeccanico dei lavoratori nel settore 395 del commercio: un quadro comparato, (2013). [2] N. Vignais, M. Miezal, G. Bleser, K. Mura, D. Gorecky, F. Marin, Innovative system for real-time ergonomic feedback in industrial manufacturing, Applied ergonomics 44 (4) (2013). [3] R. G. Radwin, Automated video exposure assessment of repetitive motion, in: Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting, Vol. 55, SAGE Publications, [4] J. P. Mogk, P. J. Keir, Prediction of forearm muscle activity during gripping, Ergonomics 49 (11) (2006) [5] A. Franzblau, T. J. Armstrong, R. A. Werner, S. S. Ulin, A cross-sectional assessment of the acgih tlv for hand activity level, Journal of occupational rehabilitation 15 (1) (2005). [6] A. Freivalds, Y. Kong, H. You, S. Park, A comprehensive risk assessment model for work-related musculoskeletal disorders of the upper extremities, 440 in: Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting, Vol. 44, SAGE Publications, [7] M. E. Chiasson, D. Imbeau, K. Aubry, A. Delisle, Comparing the results of eight methods used to evaluate risk factors associated with musculoskeletal disorders, International Journal of Industrial Ergonomics 42 (5) (2012). [8] J. M. Cabecas, The risk of distal upper limb disorder in cleaners: A modified application of the strain index method, International journal of industrial ergonomics 37 (6) (2007)

32 Strain Index J. Steven Moore, A. Garg, The strain index: a proposed method to analyze jobs for risk of distal upper extremity disorders, American Industrial Hygiene Association 56 (5) (1995) Peppoloni L., Filippeschi A., Ruffaldi E. & Avizzano C.A. (2015). A novel wearable system for the online assessment of risk for biomechanical load in repetitive efforts. International Journal of Industrial Ergonomics, (in press)