评估露天环境中手工剥皮工人的工作姿势：实时计算机视觉技术在木材剥皮作业中的初步应用

《International Journal of Forest Engineering》：Evaluating the work posture of motor-manual debarking worker in an open environment: a preliminary use of a real-time computer vision technique for timber debarking

林业工人因长时间不良姿势面临肌腱损伤高风险，研究采用REBA评估体系与MediaPipe计算机视觉技术，通过实时监测躯干、膝盖和手臂关节角度，发现开放作业环境中存在重复性姿势错误，需加强中高风险作业阶段的预防措施。

　　

摘要

从事木材生产的工人属于高风险职业安全类别，因为他们需要在森林环境中面对多种人体工程学风险因素。研究如何应用人体工程学原则并鼓励正确的作业姿势，以保障工人的长期肌肉骨骼健康与安全，对于降低风险至关重要。本研究通过“快速全身评估”（REBA）方法，分析了木材去皮作业过程中可能导致的肌肉拉伤情况。利用计算机视觉（CV）技术对工人的作业姿势进行了实时监测，并通过MediaPipe软件实时计算了关节角度及损伤严重程度得分，这些数据均符合REBA评估标准。实地调查在土耳其Kahramanmaras森林管理局辖区内进行。研究过程中采用了基于机器学习技术的MediaPipe架构，用于监测工人在开阔环境中的作业姿势。研究发现，工人在躯干、膝盖和手臂部位存在重复性的不良姿势。如果未采取必要的预防措施，工人可能会因错误的作业姿势而引发腰部和膝盖的肌肉骨骼问题。该方法能为研究人员提供用于生成大数据的详细信息。鉴于去皮作业过程中操作员姿势带来的高风险，亟需采取紧急措施；在中等风险程度的原木搬运阶段也应同样注意安全防护。