Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/123456789/3533
Título: Avaliação ergonômica utilizando o projeto Tango
Título(s) alternativo(s): Ergonomic evaluation using the Tango project
Autor(es): FREITAS, Pedro Vinicius Almeida de
Palavras-chave: Avaliação ergonômica
Realidade aumentada
Projeto Tango
Método OWAS
Ergonomic assessment
Augmented reality
Tango project
OWAS method
Data do documento: 19-Dez-2018
Editor: Universidade Federal do Maranhão
Resumo: Durante a execução de tarefas laborais, um trabalhador pode adotar diversas poses, algumas dessas poses se prolongadas ou repetidas, podem resultar em distúrbios osteomusculares relacionados ao trabalho (DORT) e para se detectar e corrigir tais poses, é recomendada a execução de uma avaliação ergonômica por um ergonomista ou outro profissional da saúde ocupacional. Atualmente, avaliações ergonômicas são feitas com o auxílio de vídeos, questionários e planilhas. Nesse sentido, é proposta uma metodologia para automatização de uma avaliação ergonômica utilizando o método OWAS com a câmera de profundidade do smartphone oriundo do projeto Tango. O software proposto alcança 65,68% de acurácia para classificação de poses do torso, pernas e braços em um total de 34 poses simuladas por 3 voluntários. Também apresenta resultados comparáveis a outras metodologias usando outros sensores de profundidade.
Descrição: Abstract During the execution of work tasks, a worker can adopt several poses, some of these poses if prolonged or repeated, can result in musculoskeletal disorders related to work (DORT) and, to detect and correct such poses, it is recommended to perform an ergonomic evaluation by an ergonomist or other occupational health professional. Ergonomic evaluations are now done with the aid of videos, questionnaires and spreadsheets. In this sense, a methodology for automation of an ergonomic evaluation using the OWAS method with the depth camera of the smartphone from the Tango project is proposed. The methodology adopted reaches 65.68% accuracy for the classification of poses of torso, legs and arms in a total of 34 poses simulated by 3 volunteers. Also shows results comparable to other methodologies using other depth sensors.
URI: http://hdl.handle.net/123456789/3533
Aparece nas coleções:TCCs de Graduação em Ciência da Computação do Campus do Bacanga

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