5、人体工程学中的预测安全风险评估方法与3D人体扫描应用

人体工程学中的预测安全风险评估方法与3D人体扫描应用

人体工程学旨在优化人与工作环境之间的交互，确保工作的高效性、安全性和舒适性。在这个领域中，预测安全风险评估方法和3D人体扫描技术都发挥着重要作用。下面将详细介绍这些方法和技术的原理、应用及优势。

人体工程学中的预测安全风险评估方法

方法概述

人体工程学中的预测安全风险评估方法多种多样，包括腰椎运动监测法（LMM）、职业重复性动作法（OCRA）、系统性人为错误减少与预测方法（SHERPA）、错误识别任务分析法（TAFEI）、多资源分时模型（MRTSM）、态势感知全局评估技术（SAGAT）以及自适应神经模糊推理系统（ANFIS）等。

具体方法介绍

1. 腰椎运动监测法（LMM）
   • 目的 ：评估所谓的下背部疾病（LBD）风险。
   • 原理 ：该方法通过电位计测量脊柱相对于骨盆在三维空间中的瞬时位置，使用专门开发的软件记录数据并计算脊柱的速度和加速度。LBD风险模型基于400多个重复性手动任务构建，分析检测到五个相关因素，包括两个“工作场所”指标（脊柱的最大外部力矩和工作的提升率）和三个“躯干运动”参数（最大矢状面屈曲位置、最大横向速度和平均扭转速度）。
   • 应用 ：LMM图表分析这五个因素，以估计整体LBD风险。
2. 职业重复性动作法（OCRA）