JP6982324B2 - Finger operation support device and support method - Google Patents
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Description
本発明は、理容師・美容師のハサミを使う操作などの技量が熟練者並みに向上するように支援する手指操作支援装置とその支援方法に関し、未熟な手指操作に起因する職業病を予防できるようにしたものである。 The present invention relates to a finger operation support device and a support method for supporting the improvement of skills such as operations using scissors of a barber / cosmetologist to the same level as a skilled person, so as to prevent occupational diseases caused by immature finger operations. It is the one that was made.
下記特許文献には、パーキンソン病等の患者に画面上で移動するターゲットを追跡する動作を行わせて、そのときの患者の筋活動を検出し、患者の運動機能を評価するシステムが開示されている。筋活動の検出は、被験者の運動に関わる筋肉の筋腹上に間隔を空けて皿状電極の対を張り付け、この皿状電極から筋電信号を取り出すことで行われる。下記特許文献には、ターゲット追跡の成功率をy軸、筋活動の成分をx軸とする座標上で、正常者、パーキンソン病患者及び小脳疾患の患者の運動機能が異なる領域(クラスター)に表示されること、そのため、この表示から病気の診断が可能になることが記載されている。 The following patent document discloses a system in which a patient with Parkinson's disease or the like is made to perform an action of tracking a moving target on the screen, the muscle activity of the patient at that time is detected, and the motor function of the patient is evaluated. There is. The detection of muscle activity is performed by attaching a pair of dish-shaped electrodes at intervals on the muscle belly of the muscle involved in the subject's movement and extracting a myoelectric signal from the dish-shaped electrodes. In the following patent documents, the success rate of target tracking is displayed on the y-axis and the component of muscle activity is on the x-axis, and the motor functions of normal subjects, Parkinson's disease patients and cerebral disease patients are displayed in different regions (clusters). It is stated that this label makes it possible to diagnose the disease.
本発明では、手指操作の技量を識別するために被験者の筋活動を検出している。 In the present invention, the muscle activity of the subject is detected in order to identify the skill of finger operation.
ハサミを長時間使う理容師や美容師は、腱鞘炎になりやすく、また、他の職種と比較して手根管症候群の罹患率も高いことが知られている。
本発明者は、ハサミ操作中の母指屈筋群(母指を屈曲するときに関与する筋肉群)と手関節伸筋群(手首を返すときに関与する筋肉群)の筋活動を解析して、手に痛みのない理容師の熟練者と初心者との間に、筋肉の使い方や手首の曲げ方、筋肉の緊張状態等に違いがあることを見出した。
It is known that barbers and cosmetologists who use scissors for a long time are more likely to develop tendonitis and have a higher prevalence of carpal tunnel syndrome than other occupations.
The present inventor analyzes the muscle activities of the flexor pollicis longus muscle group (the muscle group involved in flexing the thumb) and the wrist extensor muscle group (the muscle group involved in returning the wrist) during the scissor operation. , I found that there are differences in how to use muscles, how to bend wrists, muscle tension, etc. between skilled barbers who do not have pain in their hands and beginners.
図5は、熟練者(a)及び初心者(b)を被験者として、髪をカットするハサミ操作を模擬的に行ったときの筋電図と、ハサミの開度とを測定した結果について示している。筋電図は、母指屈筋群中の母指球筋(親指の付け根の膨らみを構成する筋肉)の筋活動を示している。ハサミの開度は、ハサミのヒンジに付設した回転センサで計測している。
図5から明らかなように、初心者(b)のハサミ開度は一定せず、筋電位の値は高い。一方、熟練者(a)は、ハサミ開度が一定で、筋電位はハサミの開度に沿ってリズミカルに活動している。
そのため、初心者の手指操作の技量が熟練者並みに達すれば、腱鞘炎や手根管症候群の不安から解放されることが期待できる。
FIG. 5 shows the results of measuring the electromyogram and the opening degree of the scissors when the scissors operation for cutting the hair was simulated with the skilled person (a) and the beginner (b) as subjects. .. The electromyogram shows the muscle activity of the thenar eminence (the muscle that constitutes the bulge at the base of the thumb) in the flexor pollicis longus muscle group. The opening degree of the scissors is measured by a rotation sensor attached to the hinge of the scissors.
As is clear from FIG. 5, the scissors opening degree of the beginner (b) is not constant, and the value of the myoelectric potential is high. On the other hand, the expert (a) has a constant scissors opening degree, and the myoelectric potential is rhythmically active along the scissors opening degree.
Therefore, if the beginner's finger operation skill reaches the level of an expert, it can be expected that the anxiety of tendonitis and carpal tunnel syndrome will be released.
本発明は、こうした知見に基づいて創案したものであり、手指操作の未熟さ故に発症する疾病が予防できるように手指操作の技量の向上を支援する手指操作支援装置を提供し、その支援方法を提供することを目的としている。 The present invention was devised based on such knowledge, and provides a finger operation support device that supports improvement of finger operation skill so as to prevent a disease that develops due to immaturity of finger operation, and provides a support method thereof. The purpose is to provide.
本発明は、理容又は美容に関わる者のハサミを用いて行う手指操作の技量の向上を支援する手指操作支援装置であって、ハサミを操作する被験者の手指操作に関与する母指屈筋群及び手関節伸筋群の筋電情報を取得する筋電情報取得手段と、被験者が操作するハサミの開度の情報を道具類運動情報として検出する道具類運動情報取得手段と、筋電情報及び道具類運動情報を用いて被験者の手指操作の熟達度を判定し、判定結果を伝える技量判定手段と、を備えている。そして、技量判定手段は、手指操作における熟練者の筋電情報及び道具類運動情報、並びに、未熟者の筋電情報及び道具類運動情報を訓練データ(教師データ)に用いた機械学習で熟練者と未熟者とを分類する分類器を構築し、被験者がハサミを用いて手指操作を行った時の筋電情報及び道具類運動情報から、被験者が熟練者か未熟者かを判定するように構成している。
そのため、被験者は、自らの技量の程度を認識することができ、熟練者の域を目指して手指操作の練習を重ねることで技量が向上し、未熟さ故に罹患する職業病が予防できる。
The present invention is a finger operation support device that supports improvement of the skill of finger operation performed by using scissors of a person involved in barber or beauty, and is a group of thumb flexors and hands involved in finger operation of a subject who operates scissors. Myoelectric information acquisition means for acquiring myoelectric information of joint extensor muscles, tools for detecting the opening degree information of scissors operated by the subject as tools exercise information, exercise information acquisition means, myoelectric information and tools using motion information to determine the proficiency of the subject's finger operation, and a, a skill judging means for transmitting a determination result. Then, the skill determination means is a machine learning using machine learning using the myoelectric information and tool movement information of a skilled person in the finger operation, and the myoelectric information and tool movement information of an inexperienced person as training data (teacher data). A classifier that classifies the subject and the immature person is constructed, and it is configured to judge whether the subject is an expert or an inexperienced person from the myoelectric information and the tool movement information when the subject performs a finger operation using scissors. is doing.
Therefore, the subject can recognize the degree of his / her skill, and by practicing the finger operation aiming at the skill level, the skill is improved and the occupational disease caused by immaturity can be prevented.
また、本発明の手指操作支援装置では、技量判定手段を、サポートベクターマシン(SVM)で構成することができる。
SVMは、熟練者と未熟者とを分離するマージンの幅が最大になるように熟練者の領域と未熟者の領域との境界線を設定する。
Further, in the finger operation support device of the present invention, the skill determination means can be configured by a support vector machine (SVM).
The SVM sets the boundary line between the area of the expert and the area of the inexperienced so that the width of the margin for separating the expert and the inexperienced person is maximized.
また、本発明の手指操作支援装置では、筋電情報及び道具類運動情報から畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network:CNN)により特徴データを取り出し、SVMが、その特徴データを用いて熟練者と未熟者との識別を行う。
熟練者と未熟者との識別を、AI(人工知能)を使用して効果的に行うことができる。
Further, in the hand operation support device of the present invention, feature data is extracted from myoelectric information and tool motion information by a convolutional neural network (CNN), and SVM uses the feature data to be experienced and inexperienced. And identify with.
AI (artificial intelligence) can be used to effectively distinguish between skilled and inexperienced people.
また、本発明は、理容又は美容に関わる者のハサミを用いて行う手指操作の技量の向上を支援する手指操作支援方法であって、手指操作における熟練者及び未熟者にハサミを用いる手指操作を行わせて、その手指操作に関与する母指屈筋群及び手関節伸筋群の筋電情報並びにハサミの開度情報を検出する訓練データ取得ステップと、訓練データ取得ステップで得られた筋電情報及び開度情報のデータをコンピュータに入力し、コンピュータが前記データを用いて機械学習を行い、熟練者と未熟者とを分類する分類器を構築する分類器構築ステップと、ハサミを用いて手指操作を行う被験者の筋電情報及び開度情報のデータをコンピュータに入力し、コンピュータが分類器を用いて被験者が熟練者か未熟者かを判定し、判定結果を伝える判定ステップと、
を備えている。
そのため、自らの技量の程度を認識した被験者が、熟練者の域を目指して手指操作の練習を重ねることで技量が向上し、職業病が予防できる。
Further, the present invention provides a finger operation support method for supporting an enhanced skill in finger operation performed using those scissors involved in barber or beauty, the finger operation using scissors to those skilled and novice in finger operation The training data acquisition step for detecting the myoelectric information of the thumb flexor muscle group and the wrist extensor muscle group involved in the finger operation and the opening information of the scissors , and the myoelectric information obtained in the training data acquisition step. And the data of the opening information is input to the computer, the computer performs machine learning using the above data, and the classifier construction step of constructing the classifier for classifying the skilled person and the inexperienced person, and the finger operation using the scissors. A determination step in which data of the subject's myoelectric information and opening information are input to the computer, the computer determines whether the subject is an expert or an inexperienced person using a classifier, and the determination result is transmitted.
It is equipped with.
Therefore, the subject who recognizes the degree of his / her skill can improve his / her skill and prevent occupational diseases by practicing the finger operation aiming at the skill level.
本発明により、手指操作の未熟さ故に発症する疾病が予防できる。 INDUSTRIAL APPLICABILITY According to the present invention, diseases caused by immaturity of finger operation can be prevented.
本発明の実施形態として、ハサミを操作する理容師や美容師の技量向上を支援する手指操作支援装置について説明する。
この装置は、図1に示すように、ハサミを操作する被験者の筋肉の筋電情報を取得して解析する筋電情報解析装置20と、被験者によって操作されるハサミの運動情報を検出して解析するハサミ解析装置30と、筋電情報解析装置20で解析された筋電情報とハサミ解析装置30で解析されたハサミ運動情報とを用いて被験者のハサミ操作の熟達度を判定する技能判定装置10とを備えている。
As an embodiment of the present invention, a finger operation support device that supports improvement of the skill of a barber or a beautician who operates scissors will be described.
As shown in FIG. 1, this device detects and analyzes the myoelectric
筋電情報解析装置20は、ハサミを操作する被験者の母指屈筋群の筋電情報を取得する母指屈筋群情報取得部21と、被験者の手関節伸筋群の筋電情報を取得する手関節伸筋群情報取得部22と、筋電情報を記録する筋電情報記録部23と、取得した筋電情報を解析する筋電情報解析部24とを備えている。
The myoelectric
母指屈筋群情報取得部21は、被験者の母指屈筋群の筋肉に張り付けた皿状電極から筋電信号を取得し、手関節伸筋群情報取得部22は被験者の手関節伸筋群の筋肉に張り付けた皿状電極から筋電信号を取得する。これらの筋電信号は増幅されて母指屈筋群情報取得部21及び手関節伸筋群情報取得部22に入力する。これらの筋電信号は、筋電情報記録部23に一旦記憶された後、筋電情報解析部24で解析される。
The flexor pollicis longus
筋電情報解析部24は、CNNを用いて筋電情報を解析する人工知能(AI)により構成される。CNNは、入力データに対して、特徴点を凝縮する“畳み込み処理”や、特徴情報を残しながらデータを縮小する“プーリング処理”を繰り返すことで、入力データの特徴点抽出を行うツールである。AIは、CNNを用いた特徴点抽出の機械学習を重ねることで、畳み込みのための適切なフィルタを学習することができ、入力データから効率的に特徴データを抽出することが可能になる。
筋電情報解析部24で抽出された筋電情報の特徴データは、筋電情報記録部23に記録され、また技能判定装置10に送られる。
The myoelectric
The feature data of the myoelectric information extracted by the myoelectric
ハサミ解析装置30は、被験者が操作するハサミの開度の情報を取得するブレード運動情報取得部31と、ハサミの開度情報を記録するブレード運動情報記録部32と、取得したハサミの開度情報を解析するブレード運動情報解析部33とを備えている。
The
ブレード運動情報取得部31は、被験者がハサミを操作したとき、ハサミの二枚の刃(ブレード)のヒンジに付設された回転センサからハサミの開度情報を取得する。回転センサは、ハサミの開度を電磁的に検知して送信する。このハサミ開度情報は、ブレード運動情報記録部32に一旦記憶された後、ブレード運動情報解析部33で解析される。
When the subject operates the scissors, the blade motion
ブレード運動情報解析部33は、CNNを用いてハサミ開度情報を解析する人工知能(AI)により構成される。AIは、CNNを用いてハサミ開度情報の特徴データを抽出し、技能判定装置10に送る。また、この特徴データは、ブレード運動情報記録部32にも記録される。
The blade motion
技能判定装置10は、筋電解析装置20から送られた筋電情報の特徴データとハサミ解析装置30から送られたハサミ開度情報の特徴データとを記録する情報記録部11と、被験者のハサミ操作の熟達度を解析するハサミ熟達度解析部12と、ハサミ熟達度解析部12が解析した被験者の熟達度を表示するハサミ熟達度表示部13とを備えている。
The
ハサミ熟達度解析部12は、SVMを用いてハサミ操作の熟達度を解析する人工知能(AI)により構成される。SVMは、図2に示すように、特徴空間に存在するクラス1とクラス2とに属するデータの間に、マージンの幅が最大になるように境界線を設定するツールである。
The scissors
AIは、多数の熟練者及び未熟者の筋電情報の特徴データ及びハサミ開度情報の特徴データを訓練データに用いて、SVMにより、熟練者のクラスと未熟者のクラスとの間のマージンが最大になるように境界線を設定する機械学習を繰り返す。
例えば、図2の縦軸を筋電情報の特徴データ、横軸をハサミ開度情報の特徴データとする特徴空間に、訓練データに含まれる熟練者及び未熟者の位置を、その筋電情報の特徴データの値及びハサミ開度情報の特徴データの値に基づいてプロットし、図2上で熟練者のクラスと未熟者のクラスとの間のマージンが最大になるように境界線を設定する。
ハサミ熟達度解析部12により設定された特徴空間における境界線は、情報記録部11に記録される。
AI uses the characteristic data of myoelectric information and the characteristic data of scissors opening information of a large number of skilled and inexperienced persons as training data, and by SVM, the margin between the expert class and the inexperienced person class is set. Repeat machine learning to set boundaries to maximum.
For example, in the feature space where the vertical axis of FIG. 2 is the feature data of the myoelectric information and the horizontal axis is the feature data of the scissors opening information, the positions of the skilled and inexperienced persons included in the training data are set in the myoelectric information. Plot based on the value of the feature data and the value of the feature data of the scissors opening information, and set the boundary line on FIG. 2 so that the margin between the expert class and the inexperienced class is maximized.
The boundary line in the feature space set by the scissors
その後、被験者の筋電情報の特徴データが筋電解析装置20から、また、被験者のハサミ開度情報の特徴データがハサミ解析装置30から送られて来ると、ハサミ熟達度解析部12は、その特徴データの値に基づいて被験者の特徴空間上の位置を図2上にプロットし、その位置が境界線の熟練者側の領域にあれば、被験者が熟練者の域に達していることをハサミ熟練度表示部13に表示し、また、被験者の特徴空間上の位置が境界線の未熟者側の領域にあれば、被験者が未熟者であることをハサミ熟練度表示部13に表示する。このとき、被験者の特徴空間上の位置から境界線までの最短距離を熟練度(または未熟度)を表す値として表示しても良い。
After that, when the feature data of the subject's myoelectric information is sent from the
図3は、この手指操作支援装置を用いて被験者がハサミの操作を練習するフローを示している。なお、技能判定装置10の情報記録部11には、事前の訓練データによる機械学習で得られた特徴空間上の熟練者と未熟者とを分かつ境界線が記録されているものとする。
被験者は、母指屈筋群及び手関節伸筋群に筋電信号を取り出すための電極を付けて、回転センサがヒンジに付設されたハサミを動かす(ステップ1)。
図4は、このときの様子を示している。
FIG. 3 shows a flow in which a subject practices scissors operation using this finger operation support device. It is assumed that the
The subject attaches electrodes to the flexor pollicis longus muscle group and the wrist extensor muscle group to extract myoelectric signals, and a rotation sensor moves the scissors attached to the hinge (step 1).
FIG. 4 shows the situation at this time.
ハサミ解析装置30は、解析したハサミ開度情報の特徴データを技能判定装置10へ送り、筋電解析装置20は、解析した筋電情報の特徴データを技能判定装置10へ送る(ステップ2)。
技能判定装置10は、送られたデータを情報記録部11に記録し、特徴空間の境界線と比較して、熟達度を解析する(ステップ3)。
ハサミ熟達度表示部13に、被験者のハサミ操作が熟練者並みであるか未熟者レベルであるかを表示し、また、熟達度を表す値を表示する(ステップ4)。
The
The
The scissors
被験者がハサミ操作を練習する意思がある場合(ステップ5でYes)、被験者は、ステップ1と同様に、母指屈筋群及び手関節伸筋群に電極を付けて、回転センサがヒンジに付設されたハサミを動かす(ステップ6)。
次いで、ステップ2、ステップ3、ステップ4の処理が行われ、
被験者がハサミ熟練度の値を確認して、操作する指の運動を調節する(ステップ7)。
If the subject intends to practice the scissors operation (Yes in step 5), the subject attaches electrodes to the thumb flexor muscle group and the wrist extensor muscle group, and a rotation sensor is attached to the hinge as in step 1. Move the scissors (step 6).
Next, the processes of step 2, step 3, and step 4 are performed.
The subject confirms the value of the scissors skill level and adjusts the movement of the finger to be operated (step 7).
練習しても被験者が熟練者の領域に達しない場合は(ステップ8でNo)、ステップ5に戻る。ステップ8で被験者が熟練者の領域に達したときは(ステップ8でYes)、ステップ11に進み、さらに練習を続ける場合は(ステップ11でYes)、ステップ5に移行する。
ステップ5又はステップ11で練習を終了するときは、ハサミ操作時の筋電位とブレード運動を情報記録部11に記録して(ステップ12)、終了する。
If the subject does not reach the expert's area even after practicing (No in step 8), the process returns to step 5. When the subject reaches the expert's area in step 8 (Yes in step 8), the process proceeds to step 11, and when the subject continues to practice (Yes in step 11), the process proceeds to step 5.
When the practice is finished in step 5 or step 11, the myoelectric potential and the blade movement at the time of scissors operation are recorded in the information recording unit 11 (step 12), and the practice is finished.
このように、被験者は、この手指操作支援装置を用いてハサミの操作を練習することでその技量が向上する。
なお、ステップ4において、被験者が未熟者である場合、熟練者のハサミ操作の映像を併せて表示するようにしても良い。
In this way, the subject improves his / her skill by practicing the operation of the scissors using this finger operation support device.
In addition, in step 4, when the subject is an inexperienced person, the image of the scissors operation of a skilled person may be displayed together.
ここでは、ハサミの操作について説明したが、本発明は、その他の手指操作にも適用することが可能である。例えば、パソコンのキーボード操作、料理の際の鍋を振る操作などにも適用できる。 Here, the operation of scissors has been described, but the present invention can also be applied to other finger operations. For example, it can be applied to the keyboard operation of a personal computer and the operation of shaking a pot when cooking.
本発明の手指操作支援装置は、種々の手指操作に携わる人たちの熟練度を高めるために広い分野で利用することができる。 The finger operation support device of the present invention can be used in a wide range of fields in order to improve the skill level of those involved in various finger operations.
10 技能判定装置
11 情報記録部
12 ハサミ熟達度解析部
13 ハサミ熟達度表示部
20 筋電情報解析装置
21 母指屈筋群情報取得部
22 手関節伸筋群情報取得部
23 筋電情報記録部
24 筋電情報解析部
30 ハサミ解析装置
31 ブレード運動情報取得部
32 ブレード運動情報記録部
33 ブレード運動情報解析部
10
Claims (4)
前記ハサミを操作する被験者の手指操作に関与する母指屈筋群及び手関節伸筋群の筋電情報を取得する筋電情報取得手段と、
前記被験者が操作する前記ハサミの開度の情報を道具類運動情報として検出する道具類運動情報取得手段と、
前記筋電情報及び道具類運動情報を用いて前記被験者の手指操作の熟達度を判定し、判定結果を伝える技量判定手段と、
を備え、
前記技量判定手段は、前記手指操作における熟練者の前記筋電情報及び道具類運動情報、並びに、未熟者の前記筋電情報及び道具類運動情報を訓練データに用いた機械学習で熟練者と未熟者とを分類する分類器を構築し、前記被験者が前記ハサミを用いて手指操作を行った時の前記筋電情報及び道具類運動情報から、前記被験者が熟練者か未熟者かを判定する、手指操作支援装置。 It is a finger operation support device that supports the improvement of the skill of finger operation performed by using scissors of a person involved in barber or beauty.
A myoelectric information acquisition means for acquiring myoelectric information of the flexor pollicis longus muscle group and the wrist extensor muscle group involved in the finger operation of the subject who operates the scissors, and
Tool movement information acquisition means for detecting information on the opening degree of the scissors operated by the subject as tool movement information, and
A skill judging means for using said myoelectric information and utensils motion information to determine the proficiency of finger manipulation of the subject, conveys a determination result,
Equipped with
The skill determination means is a machine learning using the myoelectric information and tool movement information of a skilled person in the finger operation and the myoelectric information and tool movement information of an inexperienced person as training data, and is inexperienced with a skilled person. A classifier for classifying a person is constructed, and it is determined whether the subject is an expert or an inexperienced person from the myoelectric information and the tool movement information when the subject performs a finger operation using the scissors. Hand operation support device.
前記技量判定手段が、サポートベクターマシン(SVM)を有している、手指操作支援装置。 The finger operation support device according to claim 1.
A finger operation support device having a support vector machine (SVM) as the skill determination means.
前記SVMは、畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network:CNN)が前記筋電情報及び道具類運動情報から取り出した特徴データを用いて前記熟練者と前記未熟者との識別を行う、手指操作支援装置。 The finger operation support device according to claim 2.
The SVM is a finger operation support device that distinguishes between a skilled person and an inexperienced person by using feature data extracted from the myoelectric information and tool motion information by a convolutional neural network (CNN).
前記手指操作における熟練者及び未熟者に前記ハサミを用いる手指操作を行わせて、前記手指操作に関与する母指屈筋群及び手関節伸筋群の筋電情報並びに前記ハサミの開度情報を検出する訓練データ取得ステップと、
前記訓練データ取得ステップで得られた前記筋電情報及び開度情報のデータをコンピュータに入力し、該コンピュータが前記データを用いて機械学習を行い、熟練者と未熟者とを分類する分類器を構築する分類器構築ステップと、
前記ハサミを用いて手指操作を行う被験者の前記筋電情報及び開度情報のデータを前記コンピュータに入力し、該コンピュータが前記分類器を用いて前記被験者が熟練者か未熟者かを判定し、判定結果を伝える判定ステップと、
を備える手指操作支援方法。 It is a finger operation support method that supports the improvement of the skill of finger operation performed using scissors of a person involved in barber or beauty.
Said to perform the finger operation using scissors to those skilled and novice in the finger operation, the thumb muscle group involved in the hand operation and wrist extensor muscles of myoelectric information and detects the opening information of the scissors Training data acquisition steps and
A classifier that inputs the data of the myoelectric information and the opening degree information obtained in the training data acquisition step into a computer, and the computer performs machine learning using the data to classify skilled persons and inexperienced persons. The classifier building steps to build and
The data of the myoelectric information and the opening information of the subject who performs the finger operation using the scissors is input to the computer, and the computer determines whether the subject is an expert or an inexperienced person using the classifier. Judgment step to convey the judgment result and
Finger operation support method equipped with.
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