3D motion capture is een interessante meetmethode op expertniveau binnen de risicoanalyse ergonomie. Door de toenemende digitalisering zijn er verschillende mogelijkheden om de houding in 3D te registreren. De grote uitdaging is uiteraard het interpreteren van al deze houdingsdata. Na het opsporen en bespreken van ergonomische risico’s en oplossingen, kan 3D motion capturing bijdragen aan het nauwkeurig kwantificeren van de houdingen.
Registereren
Sensoren
3D motion capturing met markers in een labo heeft zich volledig verplaatst naar de werkvloer. Men bevestigt nog steeds sensoren op de verschillende lichaamsdelen. Na het kalibreren van een neutrale houding kan men zo het gehele lichaam in 3D weergeven en nauwkeurig registreren. De 3D motion capture levert gewrichtshoeken en -snelheden op. Bekende voorbeelden zijn Xsens en Captiv. Zolang er connectie is met de centrale ontvanger, kan men data genereren.
Dieptecamera’s
Bij meer statische taken zijn dieptecamera’s interessant. Ze maken namelijk geen gebruik meer van sensoren en filmen de medewerker in zijn natuurlijke habitat. De lichaamshoudingen van de medewerker worden omgezet in een 3D model waarop dan de verdere analyse kan gebeuren. Na een vaste opstelling en ijking van de camera’s kan men onbeperkt registreren. Men dient uiteraard binnen het gezichtsveld van de camera te blijven. Voorbeelden hiervan zijn OptiTrack en Moovency.
AI
Nog een stap verder gaat dat men de medewerker gewoon filmt met een GSM. Door middel van AI of artificiële intelligentie herkent de software automatisch de aangenomen werkhoudingen in de verschillende gewrichten. De medewerker wordt zo omgezet in een 3D stokmannetje. Dit kan in real time gebeuren, maar evenzeer kan men achteraf een filmpje uploaden. De duur van de filmpjes is eerder beperkt en de nauwkeurigheid ligt natuurlijk een stuk lager dan een registratie met sensoren. Naast EHS Velocity, Soter Analysis, biedt Ergosanté met LEA trouwens een gratis versie aan.
Interpreteren
Het opmeten van de houdingen kent een grote evolutie. Toch is de grootste uitdaging het interpreteren van al deze data. Daarvoor zijn er ook verschillende mogelijkheden, eveneens meer en minder nauwkeurig. De troef van 3D motion capture is de visualisatie van de data wat de communicatie bevordert. Het werkt overtuigend en verduidelijkend.
Analysemethodes
Men kan 3D motion capture inzetten om de risicofactor houding in een bestaande risicoanalysemethode nauwkeurig te bepalen. Men bepaalt de houding dan niet meer met het blote oog, maar gebruikt de data van metingen. De correctheid doet wel de snelheid van een analyse teniet. De visualisatie van de gewrichtshoek gebeurt met een kleurencode, groen, geel of rood. Dit is enkel de gewrichtshoek los van het aantal keer, de duur of een gewicht.
Vaak worden de houdingsdata omgezet in een RULA score. Dit is echter enkel een risicoanalyse van de houding van de bovenste ledematen. RULA staat immers voor rapid upper limb assessment. De methode is ontwikkeld voor cyclusgebonden werk dat men de hele dag uitvoert. Dat is dus slechts een heel klein deel van alle ergonomische risico’s.
Men kan zo eender welke methode programmeren, zoals de KIM methode of NIOSH methode voor het tillen. De software herkent de houding en telt de aantallen. De factor gewicht dient men dan vaak manueel in te geven. Als dit steeds hetzelfde gewicht is, is dat een haalbare kaart. Bij steeds wisselende gewicht, wordt het al snel tijdrovend en schiet de meting zijn doel voorbij.
Normen
Een nauwkeurige meting veronderstelt ook een nauwkeurige interpretatie van de houdingen. De internationale norm, EN1005-4, geeft een interpretatie van repetitieve houdingen. Het aantal keer per minuut dat een houding per gewricht voorkomt, bepaalt de risicoscore. Meer dan 2x per minuut de arm meer dan 60° heffen, is bijvoorbeeld een niet-aanvaardbare situatie. Deze norm gaat er echter ook vanuit dat men deze taak de hele dag uitvoert. Toch is er verfijning mogelijk op basis van de tijdsduur.
Voor statische houdingen bestaat de ISO 11226 norm. Een statische houding is dan elke houding die langer dan 4 seconden wordt aangehouden. De software slaagt er echter nog niet in om deze houdingen automatisch te registeren. In plaats daarvan telt men de duur de houding in een bepaalde zone voorkomt (los van die 4 seconden).
Biomechanisch model
De meest nauwkeurige methode om de data van 3D motion capturing te interpreteren, is via een biomechanisch model. Dit bootst het menselijk lichaam na met botten, spieren, ligamenten, enz… Een biomechanisch model kan dan meten hoeveel druk- en schuifkrachten op de tussenwervelschijven van de rug inwerken of hoeveel krachtmoment de schouderspieren dienen te leveren. Deze resultaten kan men dan vervolgens vergelijken met objectieve grenswaarden voor een aanvaardbare fysieke belasting.
Toepassingen van 3D motion capture binnen ergonomie zijn nauwkeurige risicoanalyses, het effect meten van ergonomische interventies en het aansturen van cobots om zich aan te passen aan de mens. Soms wordt de technologie ook voorgesteld om feedback te geven over de houding aan de medewerker en deze moet zich dan aanpassen. Ergonomie kijkt echter verder naar de oorzaak van ongunstige werkhoudingen en pakt deze aan.
* 3D motion capture
3D motion capture – 3D houdingsanalyse – Scalefit – biomechanisch model – bewegingsanalyse – toepassing supermarkt