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Fraunhofer-Gesellschaft
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  4. Konzept zur Arbeitsgeräteerkennung mittels Vibrationsanalyse durch Methoden des maschinellen Lernens
 
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2014
Conference Paper
Titel

Konzept zur Arbeitsgeräteerkennung mittels Vibrationsanalyse durch Methoden des maschinellen Lernens

Abstract
Die Verwendung verschiedenster Arbeitsgeräte unterstützt den Arbeiter bei seiner Tätigkeit und ist im industriellen Umfeld nicht mehr wegzudenken. Viele elektrisch oder pneumatisch betriebene Arbeitsgeräte erzeugen im Betrieb Vibrationen, die auf den Anwender übertragen werden. Überschreiten diese über längere Zeit ein gewisses Maß, kann dieses langfristig zu Beeinträchtigungen und Schädigungen bis hin zur Berufsunfähigkeit führen. Entsprechend der Lärm- und Vibrations-Arbeitsschutzverordnung ist an Arbeitsplätzen mit potentieller Exposition gegenüber Vibrationen eine laufende Gefährdungsanalyse vorgeschrieben. In der Praxis geschieht dies derzeit stichprobenartig durch externe Experten oder behelfsmäßig anhand von Zeitschätzungen und Tabellenwerten. In der einschlägigen Literatur wird darauf verwiesen, dass die tatsächliche Exposition dabei häufig überschätzt wird, wodurch den betroffenen Unternehmen ein finanzieller Schaden entsteht. In der vorliegenden Arbeit wird ein Konzept vorgestellt, um Hand-Arm-Vibrationen durch eine handelsübliche Smartwatch abzuschätzen. Dabei werden durch verschiedene Sensoren der Smartwatch die Beschleunigungskräfte (Akzelerometer), die Winkeländerungen (Gyroskop) sowie die Geräusche (Mikrofon) gemessen. Mit Methoden des maschinellen Lernens können auf dieser Grundlage die verwendeten Arbeitsgeräte sowie die genaue Nutzungsdauer bestimmt werden. Auf diese Weise wird mit preisgünstiger COTS-Hardware eine wesentlich genauere Bewertung vibrationsbedingter Gefährdungen am Arbeitsplatz möglich. Das System kann den Träger bei zu hoher Vibrationsbelastung selbstständig warnen. Darüber hinaus können die durchgeführten Arbeiten bei der Ausführung automatisch oder manuell annotiert werden. Um die grundlegende Machbarkeit des Konzeptes zu überprüfen, wurden unter Verwendung von Arbeitsgeräten aus sechs Geräteklassen mit 13 Probanden Messdaten erhoben und mit dem beschriebenen Verfahren analysiert. Dabei zeigte sich zunächst, dass der Gebrauch stark vibrierender Arbeitsgeräte mit hoher Präzision von Inaktivität abgegrenzt werden kann, wodurch eine Zeiterfassung der Gerätenutzung ermöglicht wird. Darüber hinaus konnten im Laborumfeld einzelne Werkzeuge auch zwischen verschiedenen Probanden wiedererkannt werden. Die Einsatzfähigkeit unter praxisnahen Bedingungen muss jedoch in weiteren Arbeiten untersucht werden.
Author(s)
Bieber, Gerald
Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD
Wacker, Fred
Univ. Rostock
Haescher, Marian
Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD
Alm, Rebekka
Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD
Hauptwerk
WIWITA 2014, 9. Wismarer Wirtschaftsinformatiktage. Proceedings
Konferenz
Wismarer Wirtschaftsinformatiktage (WIWITA) 2014
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Language
German
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Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD
IGD-R
Tags
  • activity monitoring

  • acceleration sensors

  • activity recognition

  • smart watches

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