基于EEG和动作分析的手工装配线易疲劳工序

发布时间：2017-10-21 11:12

  本文关键词：基于EEG和动作分析的手工装配线易疲劳工序

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【摘要】：一些容易产生疲劳的工序广泛存在于手工装配线中,传统方法难以发觉,脑电分析根据大脑活动特征,将各类信号以数据的形式反映出来,帮助人们找到易产生疲劳的工序,成为人因领域研究的新热点。以BOSCH公司的电动螺丝刀手工装配线为例设计实验,选取16名年龄基本相同的被试者,经过相同的作业时间分别记录每个人的脑电数据,通过分析对比,发现装配工序中的易疲劳工序,根据动作分析提出优化和改进建议,证明了EEG和动作分析相结合的有效性。
【作者单位】： 杭州电子科技大学工业工程与管理研究所;浙江大学管理学院神经管理学实验室;
【关键词】： 脑电分析 手工装配线 疲劳 人因 动作分析
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71171070) 国家社会科学基金青年项目(14CTQ024) 教育部人文社会科学研究青年基金项目(12YJC630095)
【分类号】：TG95
【正文快照】： 1引言伴随着计算机科学的飞速发展,脑电分析EEG(Electro-Encephalo-Gram,EEG)已经广泛应用于工业工程的研究中,开启了神经工业工程新领域,借助先进的神经科学测量工具和生理参数测量设备,获取客观数据,进而挖掘和分析数据,将人在生产过程中神经活动和生理状态,作为新的因素加

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本文编号：1073013