本發(fā)明涉及體感交互領域，具體涉及一種基于Kinect v2的動作時間研究的系統(tǒng)。

背景技術：

對動作時間的研究是為后序進行精益改善的關鍵，因此對一系列動作時間的準確測定是工業(yè)工程領域極其重要的一個環(huán)節(jié)。目前作業(yè)測定常用方法有直接法和間接法，直接法的代表就是直接用秒表測量動作時間，這個方法有其固有的缺陷，像工人在進行操作時可能會受到計時人員影響使動作時間失真，而且安排一個測時員整日跟蹤會耗費大量人力物力。間接法則是基于假設進行計算時間方法，其代表是模特法。模特法假設人的動作是由幾個基本動作構成，每個人的相同的基本動作時間是相同的，因此我們只需要將人的動作進行分解就能直接查表計算出動作時間。本文從模特法出發(fā)，旨在利用體感交互技術和計算機技術自動計算工人動作時間。提出一種坐式手工裝配線模特值評測系統(tǒng)，替代傳統(tǒng)的人工計時方法。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明提出一種坐式手工裝配線模特值評測系統(tǒng)，替代傳統(tǒng)的人工計時方法。

結合附圖，說明如下：

一種坐式手工裝配線模特值評測系統(tǒng)，可以實現(xiàn)計算機記錄工人動作時間，本產品經(jīng)過Kinect v2識別，通過內置算法即可得到坐式手工裝配線的模特值，并根據(jù)模特值給出評價，其中Kinect v2可通過定位機構實現(xiàn)橫縱向移動，具體包括：Kinect v2外設，Kinect v2定位機構，數(shù)據(jù)處理模塊，A/D轉換模塊，數(shù)顯模塊，數(shù)據(jù)庫模塊，評估模塊；

所述Kinect v2外設需要供電電源驅動，Kinect v2外設包含三個體感交互模塊：語音識別模塊、面孔識別模塊、骨骼識別模塊，Kinect v2根據(jù)上述體感交互模塊能夠捕捉用戶動作以及用戶的相對位置，采集的數(shù)據(jù)將被送到CPU進行下一步處理；

所述Kinect v2定位機構由電機驅動，包含滾珠絲杠機構和連桿機構，分別控制Kinect左右位置和上下位置的移動；

所述數(shù)據(jù)處理模塊分為兩個子模塊：模特法識別模塊和Kinect v2位置調整模塊，模特法識別模塊將CPU傳來的用戶動作數(shù)據(jù)進行識別、分析、處理，得到動作的時間結果返回CPU并存入數(shù)據(jù)庫；Kinect v2位置調整模塊將CPU傳來的用戶相對位置數(shù)據(jù)進行識別、分析，并計算出要使Kinect v2正對用戶時，Kinect v2需要調整的位置數(shù)據(jù)，并輸出給A/D轉換模塊；

所述A/D轉換模塊是將數(shù)據(jù)處理模塊計算輸出的數(shù)字量轉換成模擬量；數(shù)據(jù)處理模塊輸出的是要使Kinect v2與用戶正對應調整的位置代碼，經(jīng)過A/D轉換成真實的位置量后傳輸?shù)娇苫顒庸潭C構；

所述數(shù)顯模塊將CPU傳來的數(shù)據(jù)處理模塊結果顯示到界面，便于研究者采集和進行下一步精益研究；

所述數(shù)據(jù)庫模塊從CPU接收數(shù)據(jù)處理模塊和A/D轉換模塊數(shù)據(jù)，便于研究者采集和進行下一步精益研究；

所述評估模塊，將數(shù)據(jù)庫模塊儲存數(shù)據(jù)導出，通過評估算法進行分析處理，輸出評估結果和改進方案。

所述Kinect v2定位機構，包括定位結構、縱向移動結構和橫向移動結構；

所述定位結構，通過將固定螺母I2和固定螺母II14上的螺栓I1和螺栓II11旋動，可調節(jié)擋板I3和擋板II13與基座的間距，使裝置定位在坐式裝配線工人操作臺的對面，其中定位寬度可調節(jié)，從而適應不同操作臺，保證Kinect v2與操作臺水平；

所訴縱向移動結構，電機II12驅動使得連桿I5和連桿II10移動，完成縱向移動；

所訴橫向移動結構，電機I6驅動使得絲杠7旋轉，滾珠板8橫向移動；

取出固定件9，將Kinect v2放在滾珠板8上，再放置固定件9，即可保證Kinect v2與操作臺保持水平，從而簡化之后的模特法的換算。

所述Kinect v2在探測時會以自己為坐標原點，X軸是從Kinect v2感應器角度觀看，左邊為正半軸，右邊為負半軸，Y軸正軸豎直向上，僅表示Kinect v2正常放置，并未出現(xiàn)倒置現(xiàn)象，，Z表示縱深程度，Kinect v2攝像方向為正方向；

當裝配線工人坐在工位上，Kinect v2通過面孔識別模塊識別，將采集的面孔數(shù)據(jù)與數(shù)數(shù)據(jù)庫中面孔數(shù)據(jù)對比，相似度達到95％時，啟動設備，Kinect v2骨骼識別追蹤采集人體各個部分三坐標數(shù)據(jù)，其中包括頭、頸、肩中心、左拇指、右拇指、左指尖、右指尖、左手、右手、左手腕、右手腕、左肘、右肘、左肩膀、右肩膀、脊柱。

所述模特法識別模塊，采用半身識別的方法，模特法識別模塊僅對模特法中上肢動作進行評測，其中包括移動動作、終結動作、放置動作測算。

所述的移動動作包括手指動作、手腕動作、小臂動作、大臂動作和伸直手臂，范圍測算方法具體測算包括移動范圍測算；移動動作的速度測算；移動動作的判定；

步驟一：首先確定默認范圍

在移動范圍測算之前，需要裝配線工人坐在Kinect v2設備前，等待5秒，此時Kinect v2根據(jù)工人骨骼測算出移動的作業(yè)范圍，并默認裝配線工人僅在長為A，寬為B的范圍內活動；

步驟二：移動范圍測算

采集相關骨骼點，針對左右手，測算出在M2、M3、M4和M5模特值的移動范圍，其中M2、M3、M4范圍是以左右肩膀為原點，根據(jù)相關的距離測算公式計算出的距離l繞點旋轉的半圓即為相關模特值的活動范圍，其它范圍即為M5范圍；其中M2還有一個限制，必須不能超過左/右肩膀點向左/右發(fā)射出的45度直線；

步驟三：移動動作的速度測算

需要監(jiān)測左手動態(tài)數(shù)據(jù)右手動態(tài)數(shù)據(jù)左指尖動態(tài)數(shù)據(jù)右指尖動態(tài)數(shù)據(jù)通過計算出左指尖的移動速度，進而求出右指尖速度V₂，左手速度V₃，右手速度V₄，其中速度超過閾值即視為移動動作啟動，定義閾值為v；

步驟四：移動動作的判定

手指動作通過判斷V₁和V₂是否大于v，當大于之后即為M1；手腕動作、小臂動作、大臂動作和伸直手臂需要考慮兩個因素，即V₃和V₄大于后v即認為開始移動，當V₃和V₄小于v時即認為停止移動，此時左右手位置在模特值M2、M3、M4和M5的相關范圍內，即認為完成相關的模特值動作；

由于手腕動作、小臂動作、大臂動作和伸直手臂均會帶動手指空間移動，所以本文認為當左右手視為移動后，即停止判斷手指模特值。

所述移動動作也可根據(jù)時間測算方法測算模特值：

已知左指尖速度V₁，右指尖速度V₂，左手速度V₃，右手速度V₄，速度超過閾值v即視為移動動作啟動，當速度低于閾值v時，移動動結束，根據(jù)差值T判斷模特值，手移動時間為0≤T≤0.1548視為指尖移動M1，手移動時間為0.1548＜T≤0.3096視為手腕動作M2，手移動時間為0.3096≤T≤0.4644視為小臂動作M3，手移動時間為0.4644＜T≤0.6192視為大臂動作M4，手移動時間為0.6192＜T視為大臂動作M5。

所述終結動作中抓捏動作包括接觸、簡單地抓和復雜的抓；放置動作包括簡單放置、復雜地抓和裝配，終結動作和放置動作具備先后關系；

監(jiān)測左拇指動態(tài)數(shù)據(jù)右拇指動態(tài)數(shù)據(jù)左手到左指尖向量為右手到右指尖向量為左手到左拇指向量為右手到右拇指向量為

當θ₁和θ₂小于閾值θ時，認為開始終結動作，開始計時，當移動動作開啟，認為終結動作終止，停止計時，根據(jù)差值T判斷模特值；接觸M1時間為0≤T≤0.1548，簡單地抓M2時間為0.1548＜T≤0.3096，復雜的抓M3時間為0.3096＜T。

完成終結動作，在移動動作結束后放置動作開始計時，當θ₁和θ₂大于閾值θ時，計時停止，根據(jù)差值T判斷模特值；簡單放置M1時間為0≤T≤0.1548，復雜地抓M2時間為0.1548＜T≤0.3096，裝配M3時間為0.3096＜T。

所述的評估模塊要求對系統(tǒng)在一定時間段獲取的工人雙手動作時間進行作業(yè)分析，并對該過程工序合不合理、動作有沒有等待和浪費現(xiàn)象給予評價，最后給出改善建議；

本模塊的關鍵算法是識別雙手平衡、獨臂工作和無效動作；

所述雙手平衡的識別根據(jù)輸出表格，分別計算左右手的總模特值S1，B1，當兩者之差的絕對值與兩者中最大值的比率，即平衡率超過某一閾值N％時則認為雙手不平衡，即：

當確定雙手不平衡后，系統(tǒng)將時間多的一方中花費時間最小的動作編號轉移給另一只手并重新計算總模特值以及平衡率，直到平衡率低于某一閾值N％即認為平衡；

所述獨臂工作即只有一只手在工作，在本模塊識別獨臂工作算法中，模塊只要檢測出任一只手的總模特值接近為0即認為獨臂工作，此時應給出分攤作業(yè)的算法，因為是獨臂工作，所以動作編號都是緊前緊后關系，首先將第二個動作轉移到另一只手，計算當前第二個動作以前左右手動作總模特值，若平衡率未達到閾值，則再將第三個動作進行轉移并繼續(xù)計算平衡率；當平衡率達到閾值，將獨臂工作的下一個動作計入該只手總模特值并繼續(xù)計算平衡率，如果未達到，則將其轉移；反之，則計算下一個動作，以此類推，直到最后一個動作計入平衡率為止；

所述無效動作即對作業(yè)沒有幫助卻消耗時間的動作，通過找尋出數(shù)據(jù)中無模特值的數(shù)據(jù)定義無效動作。

附圖說明

圖1是本發(fā)明的整體框架；

圖2是本發(fā)明的Kinect v2定位機構；

圖3是本發(fā)明的Kinect v2定位機構主視圖；

圖4是本發(fā)明的Kinect v2定位機構俯視圖；

圖5是本發(fā)明的Kinect v2定位機構左視圖；

圖6是本發(fā)明的Kinect v2骨骼；

圖7是本發(fā)明移動動作邏輯框圖；

圖8是本發(fā)明的Kinect v2移動作業(yè)監(jiān)測示意圖；

圖9是本發(fā)明移動作業(yè)范圍；

圖10是本發(fā)明移動速度計算邏輯框圖；

圖11是本發(fā)明移動動作判斷圖；

圖12是本發(fā)明移動動作邏輯框圖；

圖13是本發(fā)明雙手夾角圖；

圖14是本發(fā)明的評價系統(tǒng)總邏輯框圖；

1、螺栓I 2、固定螺母I 3、擋板I 4、螺母I 5、連桿I 6、電機I 7、絲杠 8、滾珠板 9、固定件 10、連桿II 11、螺母II 12、電機II 13、擋板II 14、固定螺母II 15、螺栓II

具體實施方式

下面結合附圖和具體實施方式對本發(fā)明作進一步描述。

本發(fā)明的目的在于提供一種坐式手工裝配線模特值評測系統(tǒng)，可以實現(xiàn)計算機記錄工人動作時間。本產品經(jīng)過Kinect v2識別，通過內置算法即可得到工人的模特值，并根據(jù)模特值給出評價，其中Kinect v2可通過定位機構實現(xiàn)橫縱向移動。具體包括：Kinect v2外設，Kinect v2定位機構，數(shù)據(jù)處理模塊，A/D轉換模塊，數(shù)顯模塊，數(shù)據(jù)庫模塊，評估模塊。

所述Kinect v2外設需要供電電源驅動。Kinect v2外設包含三個體感交互模塊：語音識別模塊、面孔識別模塊、骨骼識別模塊。Kinect v2根據(jù)上述體感交互模塊能夠捕捉用戶動作以及用戶的相對位置，采集的數(shù)據(jù)將被送到CPU進行下一步處理。

所述Kinect v2定位機構由電機驅動。包含滾珠絲杠機構和連桿機構，分別控制Kinect左右位置和上下位置的移動。

所述數(shù)據(jù)處理模塊分為兩個子模塊：模特法識別模塊和Kinect v2位置調整模塊。模特法識別模塊將CPU傳來的用戶動作數(shù)據(jù)進行識別、分析、處理，得到動作的時間結果返回CPU并存入數(shù)據(jù)庫；Kinect v2位置調整模塊將CPU傳來的用戶相對位置數(shù)據(jù)進行識別、分析，并計算出要使Kinect v2正對用戶時，Kinect v2需要調整的位置數(shù)據(jù)，并輸出給A/D轉換模塊。

所述A/D轉換模塊是將數(shù)據(jù)處理模塊計算輸出的數(shù)字量轉換成模擬量。數(shù)據(jù)處理模塊輸出的是要使Kinect v2與用戶正對應調整的位置代碼，經(jīng)過A/D轉換成真實的位置量后傳輸?shù)娇苫顒庸潭C構。

所述數(shù)顯模塊將CPU傳來的數(shù)據(jù)處理模塊結果顯示到界面，便于研究者采集和進行下一步精益研究。

所述數(shù)據(jù)庫模塊從CPU接收數(shù)據(jù)處理模塊和A/D轉換模塊數(shù)據(jù)，便于研究者采集和進行下一步精益研究。

所述評估模塊，將數(shù)據(jù)庫模塊儲存數(shù)據(jù)導出，通過評估算法進行分析處理，輸出評估結果和改進方案。

如圖2所示，Kinect v2定位機構，包括定位結構、縱向移動結構和橫向移動結構。

所述定位結構，通過將固定螺母I2和固定螺母II14上的螺栓I1和螺栓II11旋動，可調節(jié)擋板I3和擋板II13與基座的間距，使裝置定位在坐式裝配線工人操作臺的對面，其中定位寬度可調節(jié)，從而適應不同操作臺，保證Kinect v2與操作臺水平。

所訴縱向移動結構，電機II12驅動使得連桿I5和連桿II10移動，完成縱向移動。

所訴橫向移動結構，電機I6驅動使得絲杠7旋轉，滾珠板8橫向移動。

取出固定件9，將Kinect v2放在滾珠板8上，再放置固定件9，即可保證Kinect v2與操作臺保持水平，從而簡化之后的模特法的換算。

其中正視圖如圖3，俯視圖如圖4，左視圖如圖5。

所述Kinect v2在探測時會以自己為坐標原點，X軸是從Kinect v2感應器角度觀看，左邊為正半軸，右邊為負半軸，Y軸正軸豎直向上(僅表示Kinect v2正常放置，并未出現(xiàn)倒置現(xiàn)象)，Z表示縱深程度，Kinect v2攝像方向為正方向。

當裝配線工人坐在工位上，Kinect v2通過面孔識別模塊識別，將采集的面孔數(shù)據(jù)與數(shù)數(shù)據(jù)庫中面孔數(shù)據(jù)對比，相似度達到95％時，啟動設備。Kinect v2骨骼識別追蹤采集人體各個部分三坐標數(shù)據(jù)，其中包括頭、頸、肩中心、左拇指、右拇指、左指尖、右指尖、左手、右手、左手腕、右手腕、左肘、右肘、左肩膀、右肩膀、脊柱。具體的骨骼坐標如圖6所示。

模特法識別模塊，采用半身識別的方法，模特法識別模塊僅對模特法中上肢動作進行評測，其中移動動作、終結動作、放置動作測算。

如圖7所示，模特法識別模塊采用范圍測算方法的具體實施過程如下，以左手為例的模特法評測邏輯：

(1)首先設定i＝0,j＝0，轉(2)；

(2)計算當前V₁,V₃,θ₁，此時時間為t，轉(3)；

(3)判斷是否滿足V₃＞v，滿足T_i＝t,i＝i+1轉(4)，不滿足轉(6)；

(4)計算當前V₃,此時時間為t，轉(5)；

(5)判斷是否滿足V₃＞v，滿足轉(4)。不滿足T_i＝t,如果在M2范圍內即可知時間T_i-1到T_i為M2；如果在M3范圍內即可知時間T_i-1到T_i為M3；如果在M4范圍內即可知時間T_i-1到T_i為M4；均不在M2、M3、M4范圍內，可知時間T_i-1到T_i為M5；i＝i+1轉(2)；

(6)判斷是否滿足V₁＞v，滿足T_i＝t,i＝i+1轉(7)，不滿足轉(9)；

(7)計算當前V₁，此時時間為t，轉(8)；

(8)判斷是否滿足V₁＞v，滿足轉(7)。不滿足T_i＝t，T_i-1到T_i為M1，轉(16)；

(9)判斷是否滿足j＝1，滿足轉(10)，不滿足轉(12)；

(10)計算當前θ₁，此時時間為t，轉(11)；

(11)判斷是否滿足θ₁＞θ。滿足T_i＝t,T＝T_i-T_i-1，如果0≤T≤0.1548，T_i-1到T_i為P1，j＝0；如果0.1548＜T≤0.3096，T_i-1到T_i為P2，j＝0；如果0.3096＜T，T_i-1到T_i為P3，j＝0；轉(15)。不滿足轉(10)；

(12)判斷是否滿足θ₁＜θ，滿足T_i＝t,i＝i+1轉(13)，不滿足轉(15)；

(13)計算當前V₁,V₃，此時時間為t，轉(14)；

(14)判斷是否滿足V₁＞v或V₃＞v，滿足T_i＝t,T＝T_i-T_i-1，如果0≤T≤0.1548，T_i-1到T_i為G1，j＝1；如果0.1548＜T≤0.3096，T_i-1到T_i為G2，j＝1；如果0.3096＜T，T_i-1到T_i為G3，j＝1；轉(16)。不滿足轉(13)；

(15)判斷KINECT是否關閉，關閉即結束，未關閉轉(16)；

(16)i＝i+1，轉(2)。

右手模特值計算過程與之相同。

移動動作包括手指動作、手腕動作、小臂動作、大臂動作和伸直手臂，范圍測算方法具體包括移動范圍測算；移動動作的速度測算；移動動作的判定；

步驟一：首先確定默認范圍

在進行評測時Kinect v2的放置如圖8所示。在移動范圍測算之前，需要裝配線工人坐在Kinect v2設備前，等待5秒，此時Kinect v2根據(jù)工人骨骼測算出移動的作業(yè)范圍，如圖9所示，默認裝配線工人僅在長為A，寬為B的范圍內活動；

步驟二：移動范圍測算

采集相關骨骼點，針對左右手，測算出在M2、M3、M4和M5模特值的移動范圍，其中M2、M3、M4范圍是以左右肩膀為原點，根據(jù)相關的距離測算公式計算出的距離l繞點旋轉的半圓即為相關模特值的活動范圍，其它范圍即為M5范圍；其中M2還有一個限制，必須不能超過左/右肩膀點向左/右發(fā)射出的45度直線；

具體為采集左肩膀右肩膀左肘右肘左手右手左指尖右指尖

左手腕活動距離分為M2、M3、M4和M5，其中M2的活動最大距離M3的活動最大距離M4的活動最大距離

右手腕活動距離分為M2、M3、M4和M5，其中M2的活動最大距離M3的活動最大距離M4的活動最大距離

監(jiān)測左手動態(tài)數(shù)據(jù)右手動態(tài)數(shù)據(jù)其中兩條直線分別是z＝x+(z₁-x₁)，z＝-x+(z₂+x₂)。

左手在M2的范圍需要滿足：

左手在M3的范圍需要滿足：

左手在M4的范圍需要滿足：

左手脫離以上區(qū)域即為達到M5區(qū)域。

右手在M2的范圍需要滿足：

右手在M3的范圍需要滿足：

或

或

右手在M4的范圍需要滿足：

右手脫離以上區(qū)域即為達到M5區(qū)域。

最佳作業(yè)區(qū)范圍如下定義：

或

或

步驟三：移動動作的速度測算

需要監(jiān)測左手動態(tài)數(shù)據(jù)右手動態(tài)數(shù)據(jù)左指尖動態(tài)數(shù)據(jù)右指尖動態(tài)數(shù)據(jù)通過以下方法測算出移動速度。

Kinect v2持續(xù)采集數(shù)據(jù)，左手計算過程如圖10所示，框圖邏輯為下：

(1)首先設定i＝0，轉(2)；

(2)獲取動態(tài)數(shù)值時間為t，轉(3)；

(3)判斷是否滿足i＞0，不滿足X_i＝x₁₁,Y_i＝y(tǒng)₁₁,Z_i＝z₁₁,T_i＝t,i＝i+1，轉(2)，滿足轉(4)；

(4)X_i＝x₁₁,Y_i＝y(tǒng)₁₁,Z_i＝z₁₁,T_i＝t，計算速度V₁，轉(5)；

(5)判斷Kinect v2是否關閉，關閉結束，未關閉i＝i+1，轉(2)。

其中同理可求出右指尖速度V₂，左手速度V₃，右手速度V₄。其中速度超過閾值即視為移動動作啟動，定義閾值為v。

步驟四：移動動作的判定

手指動作通過判斷V₁和V₂是否大于v，當大于之后即為M1；手腕動作、小臂動作、大臂動作和伸直手臂需要考慮兩個因素，即V₃和V₄大于后v即認為開始移動，當V₃和V₄小于v時即認為停止移動，此時左右手位置在模特值M2、M3、M4和M5的相關范圍內，即認為完成相關的模特值動作；

由于手腕動作、小臂動作、大臂動作和伸直手臂均會帶動手指空間移動，所以本文認為當左右手視為移動后，即停止判斷手指模特值。

所述移動動作也可根據(jù)時間測算方法測算模特值：

已知左指尖速度V₁，右指尖速度V₂，左手速度V₃，右手速度V₄，如圖11所示，速度超過閾值v即視為移動動作啟動，當速度低于閾值v時，移動動結束，根據(jù)差值T判斷模特值，手移動時間為0≤T≤0.1548視為指尖移動M1，手移動時間為0.1548＜T≤0.3096視為手腕動作M2，手移動時間為0.3096≤T≤0.4644視為小臂動作M3，手移動時間為0.4644＜T≤0.6192視為大臂動作M4，手移動時間為0.6192＜T視為大臂動作M5。

以左指尖為例，如圖12所示，框圖邏輯為下：

(1)首先設定i＝0，轉(2)；

(2)計算當前速度V₁，此時時間為t，轉(3)；

(3)判斷是否滿足V₁＞v，不滿足轉(2)，滿足T_i＝t,i＝i+1轉(4)；

(4)計算當前速度V₁，此時時間為t，轉(5)；

(5)判斷是否滿足V₁＞v，滿足轉(4)，不滿足T_i＝t，T＝T_i-T_i-1，轉(6)；

(6)判斷是否滿足0.1032≤T≤0.1548，滿足T_i-1到T_i時間段完成M1轉(7)，不滿足轉(7)；

(7)判斷Kinect v2是否關閉，關閉結束，未關閉i＝i+1，轉(2)。

手腕動作、小臂動作、大臂動作和伸直手臂與之相同。

終結動作中抓捏動作包括接觸、簡單地抓和復雜的抓；放置動作包括簡單放置、復雜地抓和裝配，終結動作和放置動作具備先后關系；

監(jiān)測左拇指動態(tài)數(shù)據(jù)右拇指動態(tài)數(shù)據(jù)如圖13所示：左手到左指尖向量為右手到右指尖向量為左手到左拇指向量為右手到右拇指向量為

當θ₁和θ₂小于閾值θ時，認為開始終結動作，開始計時，當移動動作開啟，認為終結動作終止，停止計時，根據(jù)差值T判斷模特值；接觸M1時間為0≤T≤0.1548，簡單地抓M2時間為0.1548＜T≤0.3096，復雜的抓M3時間為0.3096＜T。

完成終結動作，在移動動作結束后放置動作開始計時，當θ₁和θ₂大于閾值θ時，計時停止，根據(jù)差值T判斷模特值；簡單放置M1時間為0≤T≤0.1548，復雜地抓M2時間為0.1548＜T≤0.3096，裝配M3時間為0.3096＜T。

評估模塊要求對系統(tǒng)在一定時間段獲取的工人雙手動作時間進行作業(yè)分析，并對該過程(工序合不合理、動作有沒有等待和浪費現(xiàn)象等)給予評價，最后智能地提出改善建議以供用戶參考改善。作業(yè)分析即對以人為主的工序進行細致研究，使作業(yè)者、輔助設備、作業(yè)對象科學合理地安排，達到減少作業(yè)時間的浪費和實現(xiàn)最佳作業(yè)的效果。

本評估模塊主要針對下述問題進行改善最終實現(xiàn)提高生產效率目的：通過ECRS四原則，使操作者操作總數(shù)低簡單易行、工序排列滿意；杜絕某一部位的肌肉關節(jié)重復使用；縮減左右手空閑等待。

本評估模塊采用雙手操作分析原理，和以往不同的是，本操作分析是完全基于計算機算法實現(xiàn)，無須人為計算，省去大量工作量。圖14是雙手操作分析流程圖。具體思路是首先進行雙手動作平衡判斷，如果未達到平衡，則評價降級并應該采用平衡算法來進行改善；其次對獨臂動作進行判斷，如果存在獨臂動作，則評價降級(與上一判斷累加)并采用獨臂平衡算法進行改善；最后對無效動作進行識別，如果存在無效動作則評價降級并給出設備擺放的改善建議。

本文動作與動作之間是靠停頓時間區(qū)分，停頓時間達到一定閾值，即認為該時間前后是兩個動作，應分別計算模特值。根據(jù)系統(tǒng)輸入，經(jīng)評價系統(tǒng)處理，應得到如下輸出信息表格。

本模塊的關鍵算法是識別雙手平衡、獨臂工作和無效動作。下面分別用算法進行解釋。

雙手平衡的識別根據(jù)上述輸出表格，分別計算左右手的總模特值S1，B1，當兩者之差的絕對值與兩者中最大值的比率(平衡率)超過某一閾值N％時則認為雙手不平衡。即：

當確定雙手不平衡后，系統(tǒng)將時間多的一方中花費時間最小的動作編號轉移給另一只手并重新計算總模特值以及平衡率，直到平衡率低于某一閾值N％即認為平衡。

獨臂工作即只有一只手在工作，在本模塊識別獨臂工作算法中，模塊只要檢測出任一只手的總模特值接近為0即認為獨臂工作，此時應給出分攤作業(yè)的算法，因為是獨臂工作，所以動作編號都是緊前緊后關系。首先將第二個動作轉移到另一只手，計算當前(第二個動作以前)左右手動作總模特值，若平衡率未達到閾值，則再將第三個動作進行轉移并繼續(xù)計算平衡率；當平衡率達到閾值，將獨臂工作的下一個動作計入該只手總模特值并繼續(xù)計算平衡率，如果未達到，則將其轉移；反之，則計算下一個動作，以此類推。直到最后一個動作計入平衡率為止。

無效動作即對作業(yè)沒有幫助卻消耗時間的動作，無效動作的研究對象是工具的擺放，當工具擺放不合理，就會造成工人花費較長時間去抓取物體，因此對工具擺放的研究尤為關鍵。模特法定義了耗時長的動作模特值，都應予以優(yōu)化。因此本模塊識別出了這些不合理的動作，并建議用戶對和這些不合理動作的設備進行重新布局。