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    基于疲勞模式識別的VDT作業(yè)工間休息機制*

    2021-04-14 08:03:46吳雪琴
    關(guān)鍵詞:模式識別正確率生理

    吳雪琴,廖 斌

    (1.電子科技大學 成都學院 計算機系,四川 成都 611731; 2.四川師范大學 商學院,四川 成都 610101)

    0 引言

    工間休息指工作間歇中的短暫休息,可以有效緩解工作疲勞,提高工作效率。目前,我國僅針對部分特殊行業(yè)人群,制定工間休息相關(guān)法律法規(guī)[1-2]。隨信息化不斷發(fā)展,信息系統(tǒng)(Information System,IS)被廣泛應用于各行業(yè)領(lǐng)域。人與信息系統(tǒng)交互主要通過視頻顯示終端(Visual Display Terminal,VDT)實現(xiàn),VDT持續(xù)作業(yè)是1項具有特定姿勢的腦力勞動,是當今社會主要勞動模式,過量勞動會引發(fā)心理與生理疲勞,降低作業(yè)效率。我國VDT持續(xù)作業(yè)工間休息制度和標準尚未完善。

    上世紀90年代,西方國家展開VDT作業(yè)時間制度研究:Grajewski等[3]認為在持續(xù)作業(yè)過程中,定時休息有利于提高工作效率;彭曉武等[4]通過試驗研究VDT閱讀工間休息制度,利用績效和主觀疲勞評價指標進行評估,提出勞動者每60 min至少需安排1次休息;徐凱宏等[5]以文本輸入為作業(yè)形式,研究VDT作業(yè)工間休息制度,通過分析作業(yè)績效與主觀疲勞評價指標,認為作業(yè)60 min后需要休息;廖斌等[6]結(jié)合主觀疲勞評價指標,運用模糊綜合評價方法,提出基于勞動時間的VDT作業(yè)自適應工間休息制度。VDT作業(yè)時間制度研究取得顯著成果,但目前仍存在以下3點問題:1)試驗任務以VDT閱讀和文本輸入為主,不符合VDT作業(yè)“人機交互、認知性高”特征。2)工間休息采用固定時間方法,未考慮作業(yè)難度及個體差異,存在“一刀切”等不合理現(xiàn)象。3)通過人為判斷疲勞程度作為工間休息依據(jù),研究結(jié)果主觀態(tài)度影響較大。因此,通過將試驗方法與綜合作業(yè)績效、主觀評價和眼動指標,進行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練,構(gòu)建認知性VDT持續(xù)作業(yè)疲勞模式識別模型,為制定和完善工間休息機制提供理論依據(jù)。

    1 VDT持續(xù)作業(yè)疲勞評價指標初選

    作業(yè)疲勞指勞動者因高強度或長時間持續(xù)作業(yè),導致勞動能力減弱、工作效率下降的現(xiàn)象,是工間休息機制主要評價指標[7]。作業(yè)疲勞評價方法包括績效測量、主觀評價和生理測量3種:績效測量和主觀評價操作簡單,但易受勞動者主觀態(tài)度影響;生理測量評價客觀,但數(shù)據(jù)采集難度較大。因此,綜合使用3類指標進行疲勞模式識別。

    任務績效評價指標主要以作業(yè)正確反應時和正確率為主[8-10],其次還包括選擇反應時間和任務正確率。

    作業(yè)疲勞主觀評價涉及勞動者心理努力程度、任務難易程度、作業(yè)時間壓力以及生理不適等方面。以主觀疲勞綜合指數(shù)作為備用主觀評價指標,減少試驗過程中主觀問卷填寫中斷時間,確保試驗連續(xù)性。采用likert 9分量表,以整數(shù)1~9代表主觀疲勞感受,其中1表示非常輕松,9表示非常疲勞。

    眼動指標因?qū)崟r性、無干擾性和有效性被用于作業(yè)疲勞實時測量中,并將注視時間、注視次數(shù)、瞳孔直徑、掃描頻率、眨眼頻率5種基本眼動指標[11-12]作為備用生理指標。

    2 試驗方法

    2.1 試驗設(shè)計

    試驗采用持續(xù)操作測試(Continue Performance Test,CPT)、任務范式和Go-Nogo反應范式,運用E-Prime軟件設(shè)計心算任務,模擬VDT持續(xù)作業(yè)。每個循環(huán)單元依次呈現(xiàn)4個刺激數(shù)字:T1、T2、T3、T4,每個循環(huán)單元呈現(xiàn)方式如圖1所示。

    圖1 每個單元呈現(xiàn)方式Fig.1 Presentation of single trail

    心算任務分D1、D2、D33個難度等級,試驗水平設(shè)計見表1。綜合考慮心算條件復雜度及完成心算時對刺激數(shù)字的記憶難度發(fā)現(xiàn),D1難度最低,D2次之,D3難度最高。

    表1 試驗水平設(shè)計表Table 1 Design of experimental levels

    為消除個體差異,難度等級采用被試內(nèi)設(shè)計。被試根據(jù)每個單元中依次呈現(xiàn)的4個刺激數(shù)字,按照任務要求完成心算。若滿足Go條件,回車鍵enter完成反應;若不滿足Go條件(即No-go),敲擊space鍵完成反應。每個難度等級測試時間均為60 min,約350個單元。

    2.2 被試

    試驗被試共30名,包括15名男生和15名女生;被試年齡介于19~23歲,平均年齡20.4歲。所有被試視力或矯正視力正常,無精神或心理疾病史,均為右利手。

    2.3 試驗設(shè)備與測量工具

    試驗主設(shè)備為電腦,連接22英寸LED顯示器。任務績效指標(正確反應時和正確率)由E-prime軟件自動記錄;主觀疲勞綜合指數(shù)通過likert9分量表測量;眼動指標由Tobii X2-30測量采集。

    2.4 試驗程序

    試驗前通知被試保證充足睡眠;測試前,被試需認真閱讀任務界面指導語并進行2分鐘適應性練習。測試時,被試需認真完成每個單元心算測試。測試全程持續(xù)60 min,期間主試人員需在10,20,30,40,50,60 min 6個時間點暫停測試,并讓被試完成主觀疲勞綜合指數(shù)評價。由于暫停時間較短,對測試連續(xù)性影響可忽略不計。

    每名被試需完成3個難度等級測試,每次測試間隔時間大于5 d。

    2.5 數(shù)據(jù)采集與整理

    測試完成后,統(tǒng)計所有被試在10,20,30,40,50,60 min 6個時間點的8個備選指標值。

    1)正確反應時和正確率:E-prime軟件記錄每個單元數(shù)據(jù),計算每個時間點前10 min內(nèi)平均值。例如:被試第20 min正確反應時為10~20 min內(nèi)該被試正確反應時均值。

    2)主觀疲勞綜合指數(shù):每名被試在6個時間點主觀評價值。

    3)由Tobii X2-30記錄注視時間、注視次數(shù)、瞳孔直徑、掃描頻率、眨眼頻率,并計算每個時間點前10 min內(nèi)均值。

    3 VDT持續(xù)作業(yè)疲勞評價指標體系

    利用SPSS軟件對8個備選指標的難度等級和持續(xù)時間均值進行方差分析,結(jié)果見表2。

    表2 方差分析結(jié)果Table 2 ANOVA results

    由表2可知,正確反應時、主觀疲勞綜合指數(shù)、注視時間、瞳孔直徑、眨眼頻率5個指標均值在難度等級和持續(xù)時間2個維度差異顯著(p<0.05),說明這5個指標對VDT持續(xù)作業(yè)疲勞變化較敏感;正確率和注視次數(shù)僅在持續(xù)時間維度差異顯著,在不同難度等級中無明顯差異;掃描頻率在難度等級和持續(xù)時間維度均無顯著差異。VDT持續(xù)作業(yè)疲勞綜合評價指標體系如圖2所示。

    圖2 VDT持續(xù)作業(yè)疲勞評價指標體系Fig.2 Index system for fatigue evaluation of VDT continuous operation

    4 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作業(yè)疲勞模式識別及應用

    4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本工作原理

    BP網(wǎng)絡(luò)為多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),輸入信號前向傳遞,誤差后向傳遞[13]。輸入信號X[x1,x2,…,xn]由輸入層經(jīng)隱含層逐層處理,直至輸出層。每層神經(jīng)元狀態(tài)僅對下層神經(jīng)元狀態(tài)有影響。如果輸出層得不到期望輸出項Y[y1,y2,…,ym],則轉(zhuǎn)入反向傳播,根據(jù)預測誤差調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值,使BP網(wǎng)絡(luò)預測輸出逼近期望輸出[13-15]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本工作原理如圖3所示。

    圖3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本工作原理Fig.3 Basic working principle of BP neural network

    4.2 構(gòu)建作業(yè)疲勞模式識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    作業(yè)疲勞是作業(yè)強度和作業(yè)時間對人體機能消耗的積累,作業(yè)疲勞直接影響作業(yè)效率和生理指標,所以績效指標與生理指標能客觀反映人體疲勞程度;作業(yè)疲勞是主觀性非常強的生理機能自我反饋,在相同勞動負荷下,不同個體之間存在較大差異。基于“以人為本”的管理理念,作業(yè)疲勞判斷、工間休息安排應服從勞動者生理機能自我反饋(主觀評價)[14]。實際作業(yè)管理中,勞動者主觀疲勞判斷存在多種問題,所以研究將被試績效指標與生理指標作為輸入,主觀評價指標作為輸出(試驗中要求被試真實評價),訓練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對作業(yè)疲勞進行模式識別,分析主觀疲勞與客觀績效指標、生理指標之間映射關(guān)系[15]。

    結(jié)合圖2設(shè)計BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。輸入指標:正確反應時(x1)、注視時間(x2)、瞳孔直徑(x3)、眨眼頻率(x4),輸入向量為[xi](i=1,2,3,4),神經(jīng)元個數(shù)為4;輸出指標:主觀疲勞綜合指數(shù),指標采用9標度評價,輸出向量為[yj](j=1,2,…,9),神經(jīng)元個數(shù)為9。構(gòu)建9種輸出狀態(tài):Y1,Y2,Y3,…,Y9,9種狀態(tài)分別對應9標度評價值1~9,Y1表示最低疲勞模式,Y9表示最高疲勞模式。隱含層神經(jīng)元個數(shù)由經(jīng)驗公式確定,如式(1)所示:

    (1)

    式中:b為輸入神經(jīng)元個數(shù);c為輸出神經(jīng)元個數(shù);a為1~10的整數(shù)。

    經(jīng)訓練對比,確定隱含層神經(jīng)元個數(shù)d=12,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為4-12-9。

    4.3 訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    利用試驗數(shù)據(jù)訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):隱含層和輸出層傳遞函數(shù)分別采用logsig和tansig,訓練采用trainscg函數(shù)。設(shè)定最大訓練次數(shù)6 000,學習速率0.01,誤差平方和0.001。每名被試采集18組數(shù)據(jù)(3個難度等級×6個時間點),試驗共生成540組有效數(shù)據(jù),其中訓練數(shù)據(jù)、驗證數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)分別占70%,15%,15%。運行Matlab R2013a,訓練489次后達到誤差要求,模式識別結(jié)果如圖4所示。

    由圖4可知,訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對訓練樣本數(shù)據(jù)、驗證樣本數(shù)據(jù)及測試樣本數(shù)據(jù)的模式識別正確率分別為92.6%,92.6%,95.1%,全體樣本識別正確率達93.0%,識別效果較好。

    圖4 模式識別結(jié)果Fig.4 Results of patterns recognition

    4.4 基于疲勞模式識別的工間休息機制與方法

    根據(jù)作業(yè)者實測結(jié)果,確定輸入向量[x1,x2,x3,x4],利用訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),輸出模式識別結(jié)果向量[y1,y2,y3,y4,y5,y6,y7,y8,y9],根據(jù)結(jié)果向量確定疲勞等級指數(shù)k,如式(2)~(3)所示:

    k=z(yz=max{yj,j=1,2,…,9},z=1,2,…,9)

    (2)

    (3)

    式中:k為疲勞等級指數(shù);y為輸出結(jié)果向量。

    式(2)~(3)均可確定疲勞等級指數(shù)k。其中,式(2)為最大隸屬度原則,9標度整數(shù)賦值,精度相對較低,可用于粗略簡易判斷;式(3)為加權(quán)法連續(xù)賦值,精度相對較高,可進行精確評判。

    根據(jù)疲勞等級指數(shù)k確定疲勞模式Mk。參考likert 9分量測評定,當k≥5時,建議進行工間休息。具體工間休息機制見表3。

    表3 工間休息機制Table 3 Break mechanism

    4.5 方法檢驗

    在原試驗方案基礎(chǔ)上,調(diào)整部分試驗參數(shù):Go條件T2×T4+1=奇數(shù),Go:No-go=5∶1,持續(xù)時間50 min。重新甄選2名被試進行試驗,記為檢驗被試1、檢驗被試2。

    采集2名被試正確反應時、注視時間、瞳孔直徑、眨眼頻率4個指標值,計算4個指標在時間段40~50 min內(nèi)均值,構(gòu)建輸入向量,運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行模式識別,檢驗結(jié)果見表4。

    表4 檢驗結(jié)果Table 4 Text results

    由表4可知,由于2種疲勞等級指數(shù)計算方法精度不同,檢驗結(jié)果存在較小差異,但與被試主觀疲勞綜合指數(shù)較吻合。因此,基于該方法提出的工間休息機制適用性較好。在相同作業(yè)工況下,不同被試疲勞模式不同,工間休息機制也存在一定差異,說明采用“一刀切”的工間休息制度不合理。

    5 結(jié)論

    1)構(gòu)建適用于VDT作業(yè)的疲勞綜合評價指標體系結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別技術(shù),能有效識別勞動者的疲勞狀態(tài)。

    2)VDT持續(xù)作業(yè)工間休息機制能解決實際工間休息管理中主觀性強、“一刀切”等問題。

    3)模式識別采用輸入指標為客觀性績效指標和生理指標,在實際應用中數(shù)據(jù)采集難度較高;但隨無干擾生理探測技術(shù)不斷進步,能有效降低數(shù)據(jù)采集難度。

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