Sistema para a Análise Ergonômica do Trabalho com uso de Câmeras de Profundidade

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1 Sistema para a Análise Ergonômica do Trabalho com uso de Câmeras de Profundidade Ruberth A. A. Barros 1, Valéria P. Carvalho 1, Darlan B. P. Quintanilha 1, Anselmo C. Paiva 1, Ivana M. O. Maia 2 1 Núcleo de Computação Aplicada Universidade Federal do Maranhão (UFMA) Caixa Postal São Luís MA Brasil 2 Departamento de Design Instituto Federal do Maranhão (IFMA) Caixa Postal São Luís MA Brasil {ruberthbarros, valpriscilla, darlan}@gmail.com, paiva@deinf.ufma.br ivana.maia@ifma.edu.br Abstract. One of the main factors for the growing rates work-related musculoskeletal disorders (DORT) is the not ideal posture of the worker to perform routine activities. Thereby, is necessary to apply postural analysys techniques for monitoring and prevent that disorders. In this paper, we present a system that integrates the posture analysys methods REBA (Rapid Entire Body Assessment) and RULA (Rapid Upper Limb Assessment) to help the use of analysys methods by ergonomics professionals through data acquired by depth sensors. Keywords: Ergonomics, Posture Analysys, Depth Sensors. Resumo. Um dos principais fatores para o crescimento das taxas de distúrbios osteomusculares relacionados ao trabalho (DORT) é a postura não ideal para realizar atividades de rotina do trabalhador. Assim, é necessário a aplicação de técnicas de análise postural para o monitoramento e, consequentemente, prevenção destes distúrbios. Neste artigo, aprensentamos um sistema que integra os métodos de avaliação de postura REBA (Rapid Entire Body Assessment) e RULA (Rapid Upper Limb Assessment) para auxíliar os profissionais de ergonomia na utilização de métodos de avaliação de postura através de dados adquiridos a partir sensores de profundidade. Palavras-chave: Ergonomia, Análise Postural, Sensores de Profundidade. 1. Introdução Distúrbios osteomusculares relacionados ao trabalho (DORT) e lesões por esforço repetitivo (LER), conhecidos como LER/DORT, são termos que se referem à distúrbios ou doenças do sistema músculo-esquelético, os quais afetam principalmente os membros superiores e o pescoço [Maeno et al. 2001]. Um dos principais fatores para o crescimento das taxas de LER/DORT é a postura não ideal para a realização de atividades rotineiras do trabalhador em seu ambiente de

2 trabalho. Esses distúrbios podem levar à lesões graves e, eventualmente, permanentes. Assim, faz-se necessário a aplicação de técnicas de análise e monitoramento postural para a prevenção destes problemas. As técnicas de avaliação de postura tradicionais são manuais e/ou visuais e requerem que o avaliador realize a análise angular dos membros, tronco, pescoço, carga, frequência e tempo gasto em cada postura [Pavani and Quelhas 2006]. Desta forma, a avaliação se torna uma tarefa exaustiva, entediante e ineficiente. Nesse sentido, a automatização do processo de análise postural é de grande auxílio para os profissionais de ergonomia, oferecendo rapidez e eficiência na extração de dados precisos para a definição de parâmetros de postura e realização da análise. Um software conhecido para a análise ergonômica do trabalho é o 3D SSP (Three Dimensional Static Strength Prediction Programme), que foi desenvolvido baseado no modelo biomecânico da Universidade de Michigan [3DSSPP 2011] e e prevê requisitos de resistência estática para tarefas tais como elevação, pressão, impulso e atração. O software fornece uma simulação do trabalho que inclui dados de postura, parâmetros de força e antropometria masculina e feminina. Desta forma, o software pode ser usado como auxílio na avaliação de exigências físicas de um trabalho prescrito. Contudo, o 3D SSP é mais útil para a análise de movimentos lentos usados nas tarefas com materiais pesados. Este trabalho apresenta um sistema que integra dois métodos de avaliação de postura o método RULA (Rapid Upper Limb Assessment) [McAtamney and Nigel Corlett 1993] e o REBA (Rapid Entire Body Assessment) [Hignett and McAtamney 2000], que até então, são feitos manualmente por profissionais de ergonomia. O RULA foi desenvolvido para investigar a exposição de trabalhadores a riscos associados à sobrecarga e postura repetitiva nos membros superiores [McAtamney and Nigel Corlett 1993]. O RULA foi desenvolvido baseado no método OWAS (Ovako Working Posture Analysing System) [Karhu et al. 1981], que representa posturas através de números (escores), que são associados a critérios biomecânicos e de função muscular, os quais classificam cada combinação de postura da maior para a menor carga [Aguiar 2009]. O método REBA foi desenvolvido para analisar o risco de desalinhamento corporal dos trabalhadores [Hignett and McAtamney 2000]. Essa metodologia avalia a postura durante a execução do trabalho de maneira estática e dinâmica, mudanças bruscas, instabilidades do tronco e mãos, dividindo o corpo em segmentos e planos de movimentos e utiliza e utiliza um sistema de pontuações em tabelas, analisando cada segmento do corpo individualmente. Ambos os métodos são de caráter genérico, pois suas finalidades são fornecer um indicativo para tomar ou não ações quanto aos riscos do trabalho. Após esses indicativos, outras técnicas mais específicas são utilizadas para investigar mais à fundo os problemas. O sistema desenvolvido integra estes dois métodos e atua como um sistema de recomendação, avaliando os dados obtidos a partir de um sensor de profundidade e recomendando um nível de ação a ser tomado quanto ao trabalhador e seu ambiente de trabalho avaliados. As seções seguintes apresentam a metodologia de desenvolvimento do sistema, bem como a sua arquitetura e seus detalhes, resultados e conclusões.

3 2. Metodologia O sistema utiliza os dois métodos de análise de postura citados anteriormente, os quais utilizam os dados das articulações do esqueleto para avaliar a postura do usuário e os segmentos do corpo humano definidos em cada método. As seções seguintes detalham a metodologia para a aquisição de dados e estrutura do sistema Aquisição de Dados Os dados referentes ao corpo humano são adquiridos a partir de um sensor de profundidade, no caso deste trabalho, o Kinect [Zhang 2012]. O Microsoft Kinect é um periférico que utiliza algoritmos paralelos para a extração de um mapa de profundidade através de seus sensores RGB 30 Hz, 8 bits) e de profundidade 30 Hz, 11 bits). A partir desse mapa de profundidade é possível realizar a extração dos dados referentes ao esqueleto humano. A ativação do sensor e a manipulação dos dados é feita através da Microsoft Kinect SDK [Webb and Ashley 2012], que fornece ferramentas para o desenvolvimento de aplicações que utilizem o sensor Kinect Detecção de Esqueleto A detecção de esqueleto consiste em identificar as posições das articulações do usuário utilizando a relação entre as articulações como forma de corrigir e aprimorar o processo de detecção. Para isso, um modelo de esqueleto é utilizado, onde a posição e orientação das articulações do esqueleto são atualizadas de uma maneira que tenha relação com os pontos identificados através da imagem da câmera [Schönauer et al. 2011]. Para a realização da detecção do esqueleto, leva-se em consideração um modelo dinâmico que se adapta ao usuário. A Microsoft Kinect SDK oferece o suporte para a identificação de usuário, rastreio de movimento corporal e define 20 articulações do esqueleto do usuário, como mostrado na Figura 1. Figura 1. Articulações do esqueleto encontradas pela MS Kinect SDK 2.2. Método RULA O RULA foi desenvolvido para investigar a exposição de trabalhadores a riscos associados à sobrecarga e postura repetitiva nos membros superiores. As posturas são representadas

4 através de números (escores), que são associados a um sistema de codificação e critérios biomecânicos e de função muscular. Inicialmente, deve-se escolher os postos de trabalho e as posturas mais significativas, levando-se em conta a duração do trabalho e a carga da postura. As medições definidas no método são fundamentalmente angulares e podem ser realizadas diretamente sobre os trabalhadores, através de fotografias ou vídeos. A aplicação do RULA baseia-se em três variáveis: postura dos segmentos do corpo, atividade muscular e força ou carga aplicada. Na classificação das posturas, o RULA divide o corpo em dois grupos: Grupo A, que inclui braço, antebraço e pulso, e Grupo B, que inclui pescoço, tronco e pernas. A partir disso, cada grupo é avaliado com seus escores da postura formada pelos membros inclusos em cada grupo. Estes escores são pré-definido pelo método como mostrado nas tabelas 1 e 2. Após a avaliação das posturas dos Grupos A e B, são adicionados escores de acordo com uma avaliação da atividade muscular e a força ou carga aplicada, obtendo-sim assim um escore final. Posições - Grupo A Escores Ajustes Braço Antebraço Punho 20 o de extensão a 20 o 60 a 100 o de flexão Neutra ou meia inclinação de pronação ou supinação Mais que 20 o de extensão Menos que 60 o 0 a 15 o ou extensão ou total pronação ou supinação 20 a 40 o de flexão Mais que 60 o Mais que 45 a 90 o 15 o ou mais de flexão ou extensão 90 o ou mais +1 se ombro elevado ou braço abduzido -1 se posição do tronco inclinada ou peso do braço suportado +1 se houver rotação interna do braço e antebraço passando da linha média do corpo ou rotação externa do braço +1 se em desvio ulnar ou radial Tabela 1. Escores dos segmentos corporais do grupo A. Fonte: Adaptado de [Motta 2009]. Posições - Grupo B Escores Ajustes Pescoço Tronco Pernas 0 a 10 o 0 o ou bem apoiado quando sentado Pernas e pés bem apoiados e equilibrados 10 a 20 o 0 a 20 o de flexão Ao contrário Mais que 20 o 20 a 60 o Extensão Mais que 60 o +1 se o pescoço está torcido ou inclinado lateralmente +1 se o tronco está torcido ou inclinado lateralmente Tabela 2. Escores dos segmentos corporais do grupo B. Fonte: Adaptado de [Motta 2009]. A partir disso, são avaliados o nível de urgência das medidas a serem adotadas.

5 Esta técnica aborda resultados numa pontuação de 1 a 7, onde pontuações mais elevadas significam altos níveis de risco. Entretanto, um índice baixo no método RULA não garante que o local de trabalho esteja livre de riscos ergonômicos, bem como um índice alto não assegura que um problema sério existe Método REBA Essa metodologia avalia as posturas na execução do trabalho e analisa as atividades dividindo o corpo em segmentos e planos de movimento, verificando as posturas estáticas e dinâmicas, mudanças bruscas e instabilidades do tronco e mãos. Este método inclui fatores de carga postural estáticos e dinâmicos na interface homem-carga e um conceito de gravidade para manter a posição dos membros superiores. Se a postura do braço estiver apoiado ou com suporte para o peso do braço, a postura é facilitada pela gravidade. Assim como o método RULA, o REBA utiliza um sistema de pontuação em tabelas, de forma individualizada, analisando cada segmento do corpo individualmente, mas separado em grupos, onde o Grupo A inclui tronco, pescoço e pernas, e o Grupo B os membros superiores (braço, antebraço e pulso). No grupo B a pontuação será calculada para cada lado (direita e esquerda) dos segmentos do corpo. O método pré-define os parâmetros de pontuação para a variação do ângulo de cada segmento do corpo, como apresentado nas Figuras 2(a) e 2(b). (a) Pontuações dos segmentos do grupo A (b) Pontuações dos segmentos do grupo B Figura 2. Pontuações dos segmentos. Fonte: Adaptado de [Hignett and McAtamney 2000] Após as pontuações serem computadas, ainda são adicionadas pontuações em relação à carga ou força exercida no manejo de cargas no Grupo A e ao nível de aceitação (grau de aceitação no manuseio de peças e ferramentas) no Grupo B. Após isso, são formadas duas tabelas com as pontuações resultantes e são relacionadas com uma terceira tabela, também pertencente ao método. Ao final, é determinado o nível de risco e a indicação de urgência para adotar novas medidas de segurança no ambiente de trabalho.

6 2.4. Arquitetura do Sistema O sistema captura os dados a partir do sensor de profundidade e os processa no módulo de aquisição. A partir daí, os dados de esqueleto e vídeo são enviados aos outros módulos do sistema. O vídeo é enviado ao módulo de apresentação e os dados de esqueleto ao módulo de avaliação. O sistema é dividido em três módulos principais, onde cada um tem um papel distinto. Cada módulo possui um processo interno em que, ao final de cada um, um resultado é obtido e enviado aos outros módulos, com exceção do Módulo de Apresentação que apenas exibe esses resultados. Os três módulos são identificados na Figura 3 e detalhados nas sub-seções seguintes. Figura 3. Arquitetura do Sistema Módulo de Aquisição Este módulo fornece ao usuário a opção de gravar ou carregar um vídeo para análise. Caso a opção de gravação de vídeo for selecionada, a rotina de gravação é disparada e o o Conversor processa os dados de vídeo e de esqueleto. Os dados de esqueleto são armazenados em um arquivo XML (extensible Markup Language), no qual são gravados os dados de esqueleto de acordo com o quadro de vídeo ao qual pertencem. Por exemplo, no décimo quadro do vídeo, a posição da articulação do ombro esquerdo está localizado na posição X = 105.7, Y = 50 e Z = 20. Esta etapa é necessária, pois não há um formato de arquivo padrão para armazenar ambos os dados em sincronia (vídeo e posição do esqueleto). Caso a opção de carregamento de vídeo para a análise seja selecionada, o usuário deverá selecionar o vídeo e seu respectivo arquivo XML com os dados de esqueleto e o módulo de avaliação é ativado. Desta forma, a análise será feita com os dados de esqueleto em sincronia com o vídeo. Após isso, o vídeo é enviado diretamente para o módulo de Apresentação, o qual irá exibí-lo após todas as etapa do módulo de Avaliação chegarem ao fim e o resultados forem obtidos. Os dois casos são apresentados na Figura 4.

7 Figura 4. Esquema do Módulo de Aquisição Módulo de Avaliação Neste módulo os dois métodos de avaliação de postura citados nas Seções 1 e 2 são aplicados separadamente. Após o arquivo XML ser enviado pelo módulo de Aquisição, os dados de esqueleto salvos no arquivo XML são processados. A partir destes dados, são calculados os ângulos referentes aos membros e segmentos do corpo analisados por cada método. Estes valores são analisados de acordo com os sistemas de escore de cada método, como apresentados anteriormente. Ao final do processo, os resultados são armazenados em um outro arquivo XML, onde são guardados as classificações das posturas para cada quadro do vídeo avaliado, com suas respectivas pontuações de acordo com cada método e enviados ao módulo de apresentação para a exibição dos resultados Módulo de Apresentação Este módulo é, basicamente, o módulo que implementa a interface gráfica do sistema. Todos os resultados, bem como os dados de cada quadro de vídeo, são exibidos em sincronia com o vídeo RGB. 3. Resultados O sistema mostrou-se eficaz na extração automática de informações precisas para definir parâmetros de postura. A validação dos resultados do método RULA foi realizada por um profissional de ergonomia através do SIAVE (Sistema de Avaliação Ergonômica, acesso em: um site voltado para profissionais de ergonomia realizarem a classificação de posturas de acordo com o método ergonômico. Os resultados do Grupo A do método RULA apresentou uma acurácica de 90,91%, onde em um total de 44 posturas, 4 foram classificadas incorretamente. O resultado o Grupo B, apresentou uma acurática de 60,53%. Sendo assim, a metodologia desenvolvida classificou corretamente todas as partes do corpo corretamente em 86 imagens de 120, resultando numa acurácia de 71,67%.

8 Até o momento, o método REBA ainda não foi validado. Entretanto, o sistema mostrou-se promissor e uma grande contribuição para o auxílio da extração automática de informações precisas para avaliação postural. 4. Conclusões Neste trabalho foi apresentado um sistema de avaliação dos riscos ergonômicos com auxílio de um sensor de profundidade para monitorar um indivíduo em um ambiente de trabalho. O software desenvolvido mostrou-se promissor, computacionalmente barato e pode funcionar em tempo real. No desenvolvimento do trabalho, um dos grandes problemas encontrados foi a falta de um formato de arquivo padrão para armazenamento de vídeo e do mapa de profundidade integrados e sincronizados. A abordagem automatizada para a extração de medidas com auxílio de sensores de profundidade tornou possível a extração de informações precisas para definir parâmetros de postura. Assim, a metodologia proposta deste trabalho provou ser promissora para o desenvolvimento de um software que usa um conjunto de regras pré-estabelecidas para auxiliar o profissional de ergonomia na aplicação de métodos de avaliação ergonômica. Ainda há a necessidade da implementação de um módulo para a análise em tempo real, bem como a validação do método REBA implementado. Além disso, há limitações no alcance do sensor, pois indivíduos localizados a mais de 5 metros da câmera tornam difícil a localização e rastreio do esqueleto. Finalmente, este trabalho apresenta a possibilidade da integração de diversos métodos de avaliação ergonômica do trabalho com o propósito de prevenção ou minimização de lesões causadas pela má postura na prática de uma atividade. Referências 3DSSPP (2011). 3D Static Strength Prediction Program. Michigan. Aguiar, J. J. (2009). Análise da fiabilidade e repetibilidade de ferramenta de análise ergonómica: o exemplo simplificado do rula. Master s thesis, Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto. Mestrado em Engenharia de Segurançaa e Higiene Ocupacionais. Hignett, S. and McAtamney, L. (2000). Rapid entire body assessment (reba). Applied ergonomics, 31(2): Karhu, O., Härkönen, R., Sorvali, P., and Vepsäläinen, P. (1981). Observing working postures in industry: Examples of owas application. Applied Ergonomics, 12(1): Maeno, M., de Almeida, I. M., Martins, M. C., Toledo, L. F., Paparelli, R., and da Silva, J. A. P. (2001). Lesões por Esforço Repetitivo (LER) Distúrbios Osteomusculares Relacionados ao Trabalho (DORT). Ministério da Saúde - Departamento de Ações Programáticas e Estratégicas. Série A. Normas e Manuais Técnicos, n McAtamney, L. and Nigel Corlett, E. (1993). Rula: a survey method for the investigation of work-related upper limb disorders. Applied ergonomics, 24(2):91 99.

9 Motta, F. V. (2009). Avaliação ergonômica de postos de trabalho no setor de pré- impressão de uma indústria gráfica. Master s thesis, Universidade Federal de Juiz de Fora. Engenharia de Produção. Pavani, R. A. and Quelhas, O. L. G. (2006). A avaliação dos riscos ergonômicos como ferramenta gerencial em saúde ocupacional. XIII Simpósio de Engenharia de Produção, UNESP, Bauru. Schönauer, C., Pintaric, T., and Kaufmann, H. (2011). Full body interaction for serious games in motor rehabilitation. In Proceedings of the 2nd Augmented Human International Conference, page 4. ACM. Webb, J. and Ashley, J. (2012). Beginning Kinect Programming with the Microsoft Kinect SDK. Apress, Berkely, CA, USA, 1st edition. Zhang, Z. (2012). Microsoft kinect sensor and its effect. IEEE MultiMedia, 19(2):4 10.