計測自動制御学会産業論文集
Vol.7, No.14, 93/104（2008）

人物大装置の組み立て作業改善活動支援のための俯瞰距離画像からの人物姿勢分類
高 橋

典

宏∗ ・山

澤

野

田

賢∗ ・横 矢一誠∗ ・生 雲
直

公

啓∗∗

和∗

Posture Classiﬁcation from Bird’s-eye View of Range Data for Supporting Improvement Activities in
Assembly Work of Human-sized Product
Norihiro TAKAHASHI∗ , Kazumasa YAMAZAWA∗ , Masahiro IKUMO∗∗ ,Masaru NODA∗ and Naokazu YOKOYA∗

Improvement activity called IE (Industrial Engineering), which eliminates ineﬃciency, is always performed infactories by specialists of IE and plant foremen. IE aims to promote the eﬃciency of overall production process,and such an activity enables us to upgrade products and boost productivity. Conventional IE is performed inorder of Plan, Do, Check, and Action. Check takes long time, and depends on worker’s skill. On the issues, manymethods that aim to support the improvement activities are proposed. This paper proposes a method of humanposture classiﬁcation for ineﬃciency detection in an assembly work of a human-sized product. In such work,
many posture changes of a worker happen. Recognizing human posture is important for ineﬃciency detection.
Factory environments usually restrict positions of sensors such as a ceiling for avoiding the interference withworkers, and require simple instruments. The proposed method uses a range image sensor that is installed on aceiling and captures bird’s-eye range images. The method computes features from the range images, and classiﬁes
human postures into predeﬁned categories by using the Support Vector Machine (SVM). In the simulation of assembly work, appropriate parameters of SVM learning are searched for and the accuracy of posture classiﬁcation
is evaluated. Furthermore, experiments are carried out with a real factory environment and the validity of the
proposed method for improvement activity support is evaluated by an IE specialist’s hearing.
Key Words: range image sensor, bird’s-eye view, posture classiﬁcation, SVM, improvement activity support
クルで行なわれている．IE で行なわれる分析手法の代表的な

1. は じ め にものとして，時間研究法 (Time Study) 1) が挙げられる．時製造工場では，製品品質や生産性の向上を目的とした作業のムダを排除するための改善活動が常に行なわれている．このような作業の改善活動を IE (Industrial Engineering) 1) といい，IE の専門家 (以下，IEr) や現場の監督などの改善活動間研究法とは，不必要な作業の発見，動作や手待ち時間の削減を行ない，作業の効率化による稼働率や生産性の向上を目的としている．時間研究法では，改善を行なうための観測回数は一般的に 10 回程度必要であり，観測・分析で必要とする時
間は膨大なものとなっている．近年では，製品ライフサイク

従事者により行なわれる．

IE は Fig.1 に示すように，まず現場を直接またはビデオ
カメラなどにより撮影することで観測し，観測データを分析することで改善を必要とする作業や物の配置などを抽出する．
分析結果から改善案の案出を行ない，改善案を現場へ反映させて改善の前後における効果について検討するといったサイルの短縮化などに伴い，より効率的な作業改善が望まれており，改善活動を支援する様々な手法が開発されている 2)〜6) ．
これらの改善活動支援システムを用いることで，従来の IE と比較して改善活動を効率良く正確かつ容易に行なうことが可能となる．
しかし，製品の製造開始から全工程が完了するまでの時間∗(以下，リードタイム) が長い作業においては，前述したよう∗∗な改善活動を支援する手法を適用しても効率的な改善活動を

奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
オムロン株式会社 技術本部 コアテクノロジーセンター∗ Graduate School of Information Science, Nara Instituteof Science and Technology, Nara∗∗ Core Technology Center, OMRON Corporation, Kyoto（Received July 11, 2008）

行なうことは困難であり，この様な作業の改善に取り組んでいない製造工場も少なくない．また，リードタイムの長い作業には複雑な多数の工程があり，同じ工程を同じ作業者が行

c 2008 SICETR 0014/08/7 –0093 ⃝T. SICE Vol.7 No.14 December 2008

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用い，改善活動従事者が直感的に作業者の姿勢を把握できるように予め定義した教示姿勢のいずれかに分類する．この提案手法を模擬実験および実際の製造工場において実験し，定製造現場

量的評価および IEr へのヒアリングにより，改善活動支援に対する有用性を示す．

観測

改善案の検討2. 製造工場における作業改善活動と本研究の位置付け
2. 1 作業改善活動の支援に関する従来手法
近年，より効率的な作業改善が望まれているが，従来の IE

分析
Fig. 1 IE における活動サイクル

では観測や分析に多くの手間と時間がかかっていた．そこで，

IE における観測・分析作業を支援する様々な手法の研究・開発が盛んに行なわれている 2)〜6) ．
従来の IE では，ストップウォッチなどにより計測された動作時間や作業内容を紙に手書きで記入するなどしていたた

なっても毎回動作が異なるため動作に繰り返し性がないといめ，分析に多くの手間がかかっていた．このような問題に対う特徴があり，作業改善がさらに困難なものとなっている．

し，改善活動における分析作業を支援するシステムも開発さリードタイムの長い作業における分析手法として，ワークサ

れている 3), 4) ．これらのシステムは，作業の様子を記録した

ンプリング法 (Work Sampling) 1) が挙げられる．ワークサ

映像を入力とし，その映像をパソコン上で再生しながら作業

ンプリング法とは，作業状態を効率よく観測するために対象分析をマウス操作で容易かつ正確に行なうことができる．作作業を任意の時間間隔で観測する分析手法であり，リードタ

業分析は，組み立て・検査・梱包といった作業を要素作業ごイムの長い作業を効率的に改善することが可能となる．しかとに区切り，各要素作業の所要時間などを記録する．得られし，ワークサンプリング法では時間を空けて観測するため，多たデータは標準作業と比較し，時間のかかった作業や異常作

くの観測漏れが発生するという問題がある．このため，リー業などを分析する．実際の作業では，1 秒程度の要素作業がドタイムの長い作業を対象とした改善活動では，長時間の作

連続する様な作業も少なくない．しかし，これらのシステム

業を漏れなく観測し，かつ改善ポイントを効率的に発見するを用いることで，改善活動の初心者でも改善が必要な作業をことが望まれる．

見落とすことなく，効率的な作業分析を行なうことができる．

リードタイムの長い作業としては，現金自動預け払い機

これらのシステムの用途として，作業分析，作業熟練者と初(ATM) や券売機，医療機器，工場で用いられる基板検査装置

心者の映像比較による作業者の訓練，改善活動従事者の IE 技などの人物大の装置を組み立てる作業などがある．人物大の術習得などが挙げられる．

装置の組み立て作業では，作業者の移動や立ち上がり動作の

板倉らは，滞在作業者の手や頭の移動軌跡からムダが発生繰り返し，無理な姿勢での作業などのムダが発生しており，作したサイクルを自動で検出する手法 6) を提案している．ここ

業者の移動や姿勢を認識することでこれらのムダの発見を効で，滞在作業者とは一定の場所にとどまって組み立て作業や率的に行なうことができる．人物の移動検出によるムダの発梱包作業を行なう作業者のことであり，作業の手順は作業手

見は従来から研究されているため 5) ，本研究では，作業者の順書などにより定められている．また，滞在作業は予め定め姿勢を推定することで立ち上がり動作の繰り返しや無理な姿られた作業を繰り返し行なうという特徴があり，この繰り返

勢での作業などのムダを発見するための支援に取り組む．本し作業の一巡をサイクルとしている．滞在作業では，作業の研究で対象とする作業は，従来の IE 支援手法を用いても改善動作に含まれるムダの発見が望まれる．この手法では，作業活動を行なうことが困難であったセル生産方式による人物大者の両手と頭にカラーマーカを装着し，ビデオカメラによりの装置の組み立て作業とし，改善活動を効率的に行なうため撮影する．ムダの含まれるサイクルの検出は，作業の繰り返の支援を目的とする．ここでセル生産方式とは，一人あるいしによりカラーマーカを追跡して得られるマーカ軌跡の再現

は数人のチームで多工程を担当しながら，部品の取り付けか性を利用して行なう．この手法を用いることで作業中のムダら組み立て，検査までの全工程を行なう生産方式であり，部を自動的に発見することができ，効率的な改善活動を行なう品や工具を配置したセルと呼ばれる作業場内において作業をことができる．

行なう．本研究では，姿勢を推定することができるだけの情2. 2 本研究の位置付けと方針報を得るために，奥行き情報を取得することができる距離画本研究で対象とする作業は，セル生産方式による人物大の像センサを天井に取り付け，上方より作業者を見下ろすよう装置の組み立て作業である．人物大の装置の組み立て作業にに作業の様子を観測する．上方より撮影した距離画像 (以下，

おいて IE を行なうことが困難である理由として，リードタ

俯瞰距離画像) から特徴量を抽出し，パターン識別手法のひイムが非常に長い作業であるため，観測・分析に時間がかか

とつであるサポートベクターマシン (以下，SVM) 19), 20) をりすぎることがあげられる．この問題は，2. 1 節で述べた IE

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できる．しかし，これらの手法は姿勢の特徴をとらえるためを支援する手法を用いても解決には至らない．
人物大の装置の組み立て作業における IE では，作業者のにカメラを対象人物の正面に置く必要があり，センサの設置動作に着目したムダの改善が行なわれている．このような作

位置が制限される製造工場に適用することは困難である．そ業における作業者の動作は，移動，全身の上下動などの大きこで，本研究では天井など上方に設置した距離画像センサにな動作，肩から先の腕や手で行なう細かな動作に分類できる．

より作業者を見下ろすように作業の様子を撮影し，得られた

このうち，移動と大きな動作に含まれるムダは，細かな動作

俯瞰距離画像から人物の姿勢を分類する．

に含まれるムダと比較してムダを改善することによる生産性

3. 2 姿勢分類の対象とする教示姿勢の定義の向上などの効果が大きく，優先的な改善が望まれる．作業

作業時の身体動作の最適化に関する考え方として，「動作経者の移動に含まれるムダの発見はすでに取り組まれているた済の原則」1) がある．動作経済の原則とは，作業動作における5)，本研究では大きな動作に着目し，IE の支援を行なう．

人的資源の有効使用に関する事柄であり，人間のエネルギー

人物大の装置の組み立て作業における大きな動作は，作業者をムダなく有用な作業へ転化し，有効な仕事量を増すためにの姿勢変化としてとらえることができ，大きな動作に含まれムダのない作業動作を実現しようとする法則である．動作経

るムダを発見する上で作業者の姿勢を認識することは重要で済の原則では，作業を効率的に行なうために不要な動作を排ある．作業者の姿勢を把握することで，各工程における特定除し，動作は身体の末端部位 (手指) で行なうことが望ましいの姿勢の発生頻度，姿勢変化の様子と発生時刻，同一姿勢のとされている．そのため，作業中に発生する姿勢の変化は，継続時間など，ムダの発見に役立つ情報を改善活動従事者に大きな重心移動を伴うため不要な動作と考えられる．

め

提供することができ，リードタイムの長い作業において効率的に改善を行なうことができる．

作業姿勢の評価法として，専用の計測器を必要とせず比較的簡易に作業姿勢を評価することができるため，世界中で利人物大の装置の組み立て作業においては，作業者の動作は用されている OWAS (Ovako Working Posture Analysing

全身動作が多く移動範囲も広いため，姿勢推定に用いるセン

System) 法 21), 22) がある．OWAS 法は，作業姿勢を背部，上サの設置位置は作業に支障を来さない場所に制限される．製

肢，下肢，把持重量の 4 項目でとらえ，姿勢を 4 桁の数字で表

造工場において姿勢推定に用いるセンサは，作業者に物理的・した姿勢コードとして記録し，このコードを用いて作業姿勢

心理的な拘束を発生しないものが望まれる．さらに，セル内の負担度を評価する．ここで，頭部と骨盤を結ぶ線 (体幹) をには人物大の装置や部品棚などの遮蔽物も多く存在するため，

背部，股関節−膝−足首を下肢とする．背部は鉛直方向に対センサを天井に取り付けるなどそれらを考慮して設置する必

して平行な状態を 0 度とし，腰を曲げるに従って角度が大き要がある．上方から作業者を観測する場合，単眼カメラではくなるものとする．また，下肢は鉛直方向と平行な状態を 180

姿勢推定に必要な情報を取得することが困難である．そこで

度とし，膝を曲げるに従って角度が小さくなるものとする．

本研究では，俯瞰距離画像を用いた作業者の姿勢分類を行な

本研究では，人物大の装置の組み立て作業の様子を撮影しうことで，従来の IE 支援手法を用いても改善活動を行なう

た映像を観察し，OWAS 法を参考に後述する実験対象の作業ことが困難であったセル生産方式による人物大の装置の組み中に見られる作業者の姿勢を以下に示す五つの姿勢に要約し，立て作業における改善活動支援を行なう．

これらを教示姿勢として定義した．ここで，問題の簡単化の3. 俯瞰距離画像からの SVM による人物の姿勢分類
本研究では，セル生産方式による人物大の装置の組み立て作業を想定し，作業中の作業者の姿勢を推定することによるため把持重量については考慮しないものとする．

• 立位 (Fig.2(a))
背部のなす角度が 20 度以下，下肢のなす角度が 180 度
から 150 度までの状態

作業改善活動の支援を目的としている．本章では，人物大の• 踏み出し (Fig.2(b))

装置の組み立て作業における作業者の姿勢を推定する手法に「立位」から片足を任意の方向に肩幅以上踏み出し，片足ついて述べる．

に荷重がかかった状態• 前屈 (Fig.2(c))

3. 1 人物の姿勢推定に関する従来研究
人物の姿勢推定手法は接触型と非接触型に大別できる．接触型の人物姿勢推定手法は，機械式 7) や光学式 8) ，磁気式 9)

背部のなす角度が 20 度以上の状態，もしくは下肢のなす角度が 150 度以下の状態などがある．接触型の人物姿勢推定手法は高い計測精度が得• しゃがみ込み (Fig.2(d))

られるが，センサやマーカを装着するため身体に物理的・心「立位」における膝の高さより骨盤が低い位置にあり，足理的な拘束を伴う．一方，センサやマーカを身体に装着せずのみで姿勢が保てる位置に重心がある状態に人物姿勢の計測を行なう非接触型の人物姿勢推定手法があ• 四つん這い (Fig.2(e))

る．非接触型の人物姿勢推定手法は，一般に画像情報を用い「立位」におけるひざの高さより骨盤が低い位置にあり，て行なわれ，一台のカメラを用いる手法 10)〜12) やステレオカ

足のみでは姿勢が保てない位置に重心がある状態

17), 18)，異な後述する実験対象の作業中には Fig.3 に示す教示姿勢間でる位置に置かれた複数台のカメラを用いる手法 13)〜16) に分類の姿勢遷移が見られた．図中の実線は発生する頻度が高い姿

メラなどにより得られる距離画像を用いる手法

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＜20度

≧20度
≦150度

＞150度
(a) 立位(b) 踏み出し(d) しゃがみ込み(c) 前屈(e) 四つん這いFig. 2 教示姿勢の概念図と横から見た様子の例

勢遷移を示し，点線は発生する頻度が極めて低い特異な姿勢遷移を示す．

3. 3 SVM を用いた人物の姿勢分類手法の概要と処理手順
本節では，俯瞰距離画像からの SVM を用いた人物の姿勢分

踏み出し

類手法の概要について述べる．Fig.4 に人物の姿勢分類手法の処理の流れを示す．製造工場では現場の環境制限により作業の様子を観測するセンサの設置位置は天井などに制限される．本研究では，上方に設置した距離画像センサにより作業者

立位
前屈
しゃがみ込み四つん這い

Fig. 3 教示姿勢間の遷移図を見下ろすように作業の様子を撮影し，Fig.5(a) に示すような俯瞰距離画像を取得する．Fig.5(a) と同じ姿勢を横から見た様子を Fig.5(b) に示す．学習モデル生成の処理 (Fig.4(a))

IE を行なう際，学習に用いる教示データを多数用意することでは，俯瞰距離画像に対して背景差分を施すことで人物領域

は改善活動従事者の手間を増やし，改善活動の効率化というを抽出する．実際の製造工場において，セル内では製造物の目的に反するため，本研究では姿勢分類に用いるパターン識

形状や工具箱の配置などが時間的に変化する．そこで本研究別手法として，少数の教示データからでも過学習を起こさず

では，人物領域の抽出手法として動的背景更新による物体検最適解を求めることができる SVM を用いる．SVM は，線形出手法である森田らの手法を採用した 23) ．本研究では，輝度しきい素子を用いた２クラスのパターン識別手法であり，汎値の代わりに俯瞰距離画像の距離データを用い，動的背景更化性能に優れており様々な分野で用いられている．(1) 式に新による人物領域の抽出を行なう．
つぎに，抽出された人物領域から 3. 4 節で述べる特徴量の抽出を行なう．また，俯瞰距離画像に対して 3. 2 節で定義した教示姿勢のうちのひとつを手動で与え，これを教示データとする．抽出された特徴量および教示データを用いてパター
ン識別器の学習を行ない，学習モデルを生成する．
パターン識別手法には，ニューラルネットワークや k 最近
傍法，決定木，SVM などがある．このうち，SVM

19), 20)は他のパターン識別手法に対して以下のような特徴を持つ．

示す最小化問題を解くことで最適解 w∗ ，b∗ を導出する．

M inimize G(w, ‰) =
w,b,‰

n
X
1
∥ w ∥2 +Cξi
2i=1

s.t. ∀i , yi · (wT xi + b) − (1 − ξi ) ≥ 0(1)∀i , ξ i ≥ 0
ここで，xi (i = 1, · · · , n) は n 個の学習データ，w は識別平面の法線ベクトル，ξi (i, · · · , n) は正変数とする．また，右辺第一項はマージンを大きく取るためのものであり，右辺第二項• マージン最大化という基準により最適解が一意に定まるはマージンからはみ出した学習パターンに対するペナルティ• パラメータの次元数が大きい少数の教示データからでも項である．係数 C は右辺第一項と第二項のバランスを調整

過学習を起こしにくい• 最適化すべきパラメータの数が少ないする定数であり，小さくするとマージンが大きくなる．最適
な C は実験により決められる．SVM は，カーネル関数を導計測自動制御学会産業論文集 第 7 巻 第 14 号

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人物領域の大きさ
俯瞰距離画像
人物領域の抽出
特徴量の抽出

人物領域の大きさ S は，俯瞰距離画像に写っている人物領

俯瞰距離画像域の実空間での面積を表し，以下の式で与える．

人物領域の抽出
教示データ

特徴量の抽出X

学習モデル

SVMの学習SVMによる姿勢推定

学習モデル

推定姿勢

(a) 学習モデル生成処理の(b) 姿勢推定処理の流れ

流れ

S=

zi2

i∈N

(2)

2
nmax zmax

ここで，i は人物領域 N に含まれる画素を表し，zi は zmin ≤zi ≤ zmax の範囲で与えられる．ただし，最も値の小さい
zmin は距離画像センサの取り付けられている高さを，最も値の大きい zmax は床の高さを表している．また，nmax は距離Fig. 4 人物の姿勢分類処理の流れ

画像センサの画素数を表している．
重心高

重心 G = (Gx , Gy , Gz ) は，人物領域における重心の三次元座標を表す．ただし，天井に取り付けられた距離画像セン
サから見ることのできる人物の部位は，頭や肩，背中など比較的床から高い位置にある部位が多いため，人物領域の重心の三次元座標 G は，実際の人物の重心よりも高い位置とな

低る．三次元の各座標値 Gx ，Gy ，Gz それぞれを特徴量とし，以下の式で与える．
(a) 俯瞰距離画像(b) 横から見た様子

X

Fig. 5 同一姿勢の撮影方向による見え方の違いの例

Gx =節で述べるような特徴量に適用できる．また，複数の SVM

Gy =を組み合わせることにより複数の姿勢に分類するような複数クラス識別問題への対応が容易に行なえる．姿勢推定の処理

Gz =像に対して背景差分により人物領域を抽出し，人物領域から特徴量を抽出する．SVM の学習により得た学習モデルを用

3. 4 俯瞰距離画像から抽出する特徴量の定義
本節では，作業者の姿勢を推定するために，SVM の学習に用いる特徴量を定義する．SVM は入力される特徴量のうちどの特徴量が重要かをマージン最大化により計算し学習を行なう．そのため様々な特徴量を多く利用したほうが結果が向上するが，特徴量の次元数が大きくなると膨大な学習時間がかかる．そこで本研究では背景差分により得られた人物領域から抽出する特徴量として，人物領域の大きさ S ，重心の三次元座標 G，人物領域における x, y, z 各軸方向の最小点・最大点の三次元座標 Exmin ，Eymin ，Ezmin ，Exmax ，Eymax ，Ezmax ，局所領域の平均距離を定義する．ここで，原点は距
離画像センサの光学中心であり，x 成分と y 成分は床と水平な面上で直交した各方向を表し，z 成分は距離画像センサの
光軸 (ほぼ鉛直) 方向を表す．距離画像センサは天井に下向きで取り付けられていることから，天井から床に向かう方向を

z の正方向とする．以下では，これらの特徴量の詳細につい
て述べる．

X

zi2

i∈N

zi2 (yi − ymin )i∈N(ymax − ymin )X(Fig.4(b)) では学習モデル生成の処理と同様に，俯瞰距離画

い，教示姿勢のいずれかの姿勢が推定結果として出力される．

i∈N(xmax − xmin )X

入することにより非線形識別手法に拡張することができ,3. 4

zi2 (xi − xmin )

X

zi2

(3)

i∈N

zi2 (zi − zmin )i∈N(zmax − zmin )

X

zi2

i∈N

ここで，xi ，yi はそれぞれ xmin ≤ xi ≤ xmax ，ymin ≤ yi ≤ymax の範囲で与えられ，[xmin , xmax ] は xi の値域 (距離画
像センサに写る左右の端点座標) を示し，[ymin , ymax ] は yiの値域 (距離画像センサに写る上下の端点座標) を示す．
端点
端点は，人物領域における x, y, z 各軸方向の最小点・最大点の三次元座標 Exmin ，Eymin ，Ezmin ，Exmax ，Eymax ，Ezmax であり，各点での三次元座標値を特徴量として用いる．以下では，例として x 軸方向における最小点 Exmin および最大点 Exmax
における三次元座標値を求める式について示す．x 軸方向の最小点の三次元座標 Exmin = (Exminx , Exminy , Exminz ) は以下の式で与える．

ixmin = argmin(xi ) となる ixmin について，
i∈N

xixmin − xmin
xmax − xmin
yixmin − ymin
Exminy =ymax − ymin
zixmin − zmin
Exminz =zmax − zmin

Exminx =(4)

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Fig. 6 背景差分画像の局所領域化

x 軸方向の最大点の三次元座標
Exmax = (Exmaxx , Exmaxy , Exmaxz ) は以下の式で与える．
ixmax = argmax(xi ) となる ixmax について，
i∈N

xixmax − xmin
xmax − xmin
yixmax − ymin
Exmaxy =ymax − ymin
zixmax − zmin
Exmaxz =zmax − zmin(a) 模擬実験環境(b) 距離画像センサの設置

全体の様子

の様子

Exmaxx =(5)

同様に，y および z 軸における最小点・最大点の三次元座標

Eymin , Eymax , Ezmin , Ezmax を求める．
(c) 部品棚 (左側) の様子

局所領域の平均距離
対象作業の変更などによる分類対象となる姿勢の変更に対(d) 部品棚 (右側) の様子

Fig. 7 模擬実験環境応するために，一般的な特徴量として局所領域の平均距離を導入する．局所領域の平均距離は，Fig.6 に示すように背景差分画像を一定サイズの局所領域画像に分割し，各局所領域
画像において距離の平均値を算出し，これを特徴量とする．
本研究では，128 × 123 画素の距離画像を 32 × 32 の局所領域画像群に分割した．
Fig. 8 距離画像センサ 24)

4. 実験と考察
本研究では，まず提案手法の姿勢分類精度を確認するために，人物大の装置の組み立て作業を模擬した予備実験を行なう．作業の様子を観測する距離画像センサは，床から 266cm

い，つぎに実際の製造工場での組み立て作業に対して提案手の高さに人物を見下ろすように下向きで設置した (Fig.7(b))．

法を適用し，改善活動における提案手法の有用性について IEr

ボルトやナット，箱の置かれている棚は，Fig.7(c)，7(d) にによる評価を行なう．

示すように三段階の高さで左右に設置した．本実験では，セ

4. 1 人物大の装置の組み立て作業を模擬した実験

ンサの解像度や画角，測距範囲，応答速度などから，Fig.8

本実験では，まず SVM の学習で用いるパラメータの最適に示す松下電工製の EKL3101K 24) を距離画像センサとして値を実験的に求める．つぎに，得られたパラメータを用いて複数の被験者の実験データから姿勢分類を行ない，その精度について考察を行なう．

用いた．
被験者は，第一著者 (被験者 A: 身長 172cm，作業に慣れている) および他の男性九名 (被験者 B〜J: 身長 168cm〜178cm，

4. 1. 1 模擬実験の環境と条件作業に慣れていない）である．このうち，被験者 A〜E の五

人物大の装置の組み立て作業を模擬した実験環境の様子を

名については二回測定を行ない，一回分のデータを学習用，

Fig.7 に示す．模擬実験で行なう作業は，ボルトとナットの一回分のデータを評価用として用いた．また，被験者 F〜J

取り付け作業および箱の移動作業とし，全工程が 8〜10 分程の五名については一回測定を行ない，評価に用いるデータと度で終わる作業内容とした．ボルトとナットの取り付け作業した．

は，異なる高さに複数の穴を開けた二本の木の棒を 70cm 離SVM で用いるカーネル関数は，汎化性能が高く調整する

して鉛直に立て (Fig.7(a))，指定されたサイズのボルトとナッ

パラメータが少ないことから (6) 式で示す RBF カーネルをトを設置された部品棚から取り，指定された穴に取り付ける用いた．

作業である．また，箱の移動作業は，大型・中型・小型の三種類の箱を指定された場所まで移動する作業である．被験者は，これらの作業内容を記した作業工程表を見ながら作業を行な

K(x, y) = exp(−γ∥x − y∥2 )(6)また，複数クラスの識別法として，高い識別性能が得られる

計測自動制御学会産業論文集 第 7 巻 第 14 号

ことで知られている one-against-one 法 25) を用いた．

2008 年 12 月

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Table 1 各被験者の評価用データにおける各姿勢のフレーム数

本実験では，俯瞰距離画像および横からビデオカメラによって撮影したカラー映像を目視により確認し，撮影された俯瞰

踏み出し 立位
フレーム数 642 13065

前屈 しゃがみ込み 四つん這い
9385 31661 1889

距離画像の全フレームに対して手動で教示姿勢のいずれかを正解姿勢として与えた．ここで，人物の位置はあらかじめ分
かっているものとし，作業者の全身が映っていないフレーム

100

は学習・分類の対象外とした．作業中に被験者が取った姿勢

80

下，混合姿勢) が見られた．この姿勢においては，「前屈」よりも「踏み出し」の方が「立位」からの重心移動が大きく改

正解率 [％]には，「前屈」と「踏み出し」を同時に行なっている姿勢 (以
C=1
C=10
C=100
C=200

60

40

善効果の大きいムダと判断し，本実験では「踏み出し」を正20解として与えた．SVM の学習は，被験者 A〜E 五名分の学習用データを用いて行なった．学習用データにおいて，姿勢00.01

変化の途中で見られるどちらの姿勢か判断が困難な姿勢は学

0.1
1
RBFカ ネルのパラメ タ γ

10習に用いないこととした．姿勢分類評価には，被験者 A〜Eの学習用データとは異なるシーケンスの評価用データおよび被験者 F〜J のデータを用いた．

Fig. 9 パラメータ変化に対する姿勢平均正解率の推移
Table 2 全被験者を対象とした各教示姿勢の正解率

4. 1. 2 模擬実験の結果と考察
本実験ではまず，SVM の学習で用いるパラメータの最適値について検討する．RBF カーネルを用いた SVM の調整可能なパラメータは，はずれ値に対するペナルティ乗数 C お
よびモデルの複雑さを表すパラメータ γ の二つである．パラメータの最適値は，被験者 A の評価用データを用いて再現率(以下，正解率) を算出することで求めた．ここで再現率を用

踏み出し
(642)
立位
(13065)
正解姿勢 前屈(frame) (9385)
しゃがみ込み(31661)
四つん這い(1889)

踏み出し

561
1721
925
327
72

推定姿勢 [frame]
正解
前屈 しゃがみ込み 四つん這い 率[％]30
43
08 87.389658 1632
36
18 73.92
980 6693 731
56 71.32
346 1754 28309 925 89.41
3
175
262 1377 72.90
立位

いるのは，実際の作業において四つん這いなどのムリな姿勢の出現率は非常に低く，この様な出現率の低い姿勢の検出を重要視したためである．SVM の学習は被験者 A〜E の学習率が最も高くなる C = 10，γ = 1.0 を SVM の学習に用いる用データを用いるが，各教示姿勢の作業における出現頻度はパラメータ値として採用する．

Table.1 に示すように大きく異なるため，本実験では学習に

つぎに，被験者十名の評価用のデータを用いて提案手法の用いる各教示姿勢の教示データのフレーム数を統一して学習

姿勢分類精度の評価を行なう．各被験者の全工程における姿を行なった．こうすることで，出現頻度の低い教示姿勢も出勢の遷移を色別で表したものを Fig.10 に示し，Fig.10 にお現頻度の高い姿勢の影響を受けることなく推定することがでける被験者 A の工程開始 2 分から 3 分の部分を拡大し，グラき，このことは IE を行なう観点からも望ましい．各被験者

フ化したものを Fig.11 に示す．ここで，Fig.10，11 におけから教示姿勢毎に 20 フレーム (約 1.3 秒) をランダムで選択る横軸は時間を表す．また，全被験者を対象とした各教示姿し，各教示姿勢につき 100 フレームの教示データを SVM の勢における推定された姿勢のフレーム数と正解率を Table.2

学習に用いる．被験者によってシーケンス全体で教示データに示す．Table.2 において赤で示された部分は正しく推定さが 20 フレーム得られない姿勢があるため，その場合は他のれたフレーム数を示し，青で示された部分は Fig.3 で示した被験者からデータを補う．ここで，実際に改善活動で提案手

姿勢遷移において対象となる教示姿勢と隣り合う姿勢を示し

法を用いることを考えた場合，3. 3 節でも述べたように学習ている．

で用いるデータを多くするには手間がかかり，効率的な改善

Fig.10 では，全工程での姿勢遷移の様子や各教示姿勢の出活動の妨げになるため，本実験では教示データとして用いる

現頻度，被験者毎の作業に要した時間などを把握することがフレームの数を少なく設定した．本実験では，SVM の学習

でき，実際の改善活動で改善活動従事者に対して提供する最で用いるパラメータの最適値を求めるため，作業の様子を撮も基本的な情報とする．Fig.10 からでは姿勢の変化の様子を影したシーケンス全体において，各教示姿勢毎の正解率の平詳しく知ることは困難なため，Fig.11 のように拡大して見る

均を (7) 式を用いて算出した姿勢平均正解率を用いる．

ことでこれを可能とする．

姿勢平均正解率 =各教示姿勢の正解率の総和
教示姿勢数

(7)

Table.2 において，「踏み出し」「しゃがみ込み」では 87 ％以
上の正解率が得られており，
「立位」
「前屈」
「四つん這い」でFig.9 にパラメータ C および γ の変化に対する姿勢平均

は 72 ％前後の正解率となっている．ここで，各教示姿勢に

正解率の変化の様子を示す．以降の実験では，姿勢平均正解

おいて学習者-非学習者間で t 検定を行なったところ，すべて

T. SICE Vol.7 No.14 December 2008

100

：踏み出し

者
験
被

：立位

：前屈

3

4

：しゃがみ込み：四つん這い

：不在

A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
0

2

1

5

6

7

8

9

10

11

時間 [分]
Fig. 10 各被験者の全工程における姿勢遷移

正解姿勢 推定姿勢

踏み出し
立位
前屈
しゃがみ込み
四つん這い

2

2.4

時間 [分]

2.6

2.8

3

Fig. 11 姿勢遷移の詳細な様子 (被験者 A)の教示姿勢において学習者-非学習者間に有意差は認められなかった．誤推定されたフレームの多くは青で示された部分に含まれ，正解姿勢と近い姿勢で誤推定が起こっていることが示されている．これは，Fig.12 に示すようなふたつの姿勢の中間的な姿勢 (以下，中間姿勢) における誤推定が多く含まれている．また，先に述べた混合姿勢では「踏み出し」を正解として与えているため，これによる誤推定も含まれてい(a) 「立位」と「前屈」の(b) 「前屈」と「しゃがると考えられる．これらの誤推定は人が直接見ても判断が難

中間姿勢の例

み込み」の中間姿勢の例

しく，改善活動を行なう上で IEr に対してさほど影響を与えるものではないと考えられる．また，本研究で対象とした人

Fig. 12 誤推定の起こりやすい姿勢

物大装置の組み立て作業のようなリードタイムの長い作業では，改善活動そのものがあまり行なわれていないのが現状でく計測することができない．実際の製造工場では作業中の着あり，Table.2 における赤と青の部分を合わせた各姿勢の正帽を義務付けている工場が多く，大抵の姿勢における計測は

解率は 80 ％を超え，十分な効果があると考えている．さら問題ないが，「前屈」や「四つん這い」など後ろ髪が写る場合に，Fig.13 の頭髪部分が赤くなっているように，頭髪部分

は，その部分での誤計測が生じることが考えられるため，この距離の誤計測による誤推定が考えられる．本実験で用いたのようなノイズへの対策が必要である．

距離画像センサは，4. 1. 1 でも述べたように近赤外光を対象シーンに照射し，その反射が戻ってくるまでの時間から距離を計測するため，頭髪部分では乱反射などにより距離を正し

4. 2 製造工場における組み立て作業での実験
本実験では，実際の製造工場において組み立て作業を行なっている様子を距離画像センサで撮影し，提案手法により姿勢計測自動制御学会産業論文集 第 7 巻 第 14 号

2008 年 12 月

101

高

低
(a) 俯瞰距離画像(b) 横から見た様子

Fig. 13 頭髪による誤推定の例(正解姿勢:「四つん這い」推定姿勢:「立位」)を分類した．また，得られた結果について IEr へヒアリング(a) 全体の様子(b) 距離画像センサの設置の様子を行ない，提案手法の作業改善活動支援における有効性を検証した．

距離画像センサ撮影範囲

4. 2. 1 実験の環境と条件
本実験で対象とした人物大の装置の組み立て作業は，オムロン株式会社の綾部事業所における基板検査装置の組み立て作業である．実際の作業が行なわれているセルの様子を Fig.14に示す．ここで，Fig.14(d) は上方から撮影されたセル全体の様子と距離画像センサの撮影範囲を示している．本研究で(c) 部品棚対象とするセルの寸法は 400cm × 400cm，装置 (Fig.14(a)(d) 俯瞰画像

中央) の寸法は幅 70cm ×奥行 90cm ×高さ 160cm である．
Fig. 14 実際の製造工場におけるセルの様子

この作業は，装置の製造開始から全工程が終了するまでに一
日 8 時間労働で 3 日かかる作業であり，熟練した作業者が工程により一人または二人で行なう．本実験では，距離画像

内の各教示姿勢の割合を改善活動従事者に対して提示できる．

センサとして 4. 1 節で述べた模擬実験と同様，松下電工製のこれにより，「しゃがみ込み」が多いなどの工程の特徴を捉え

EKL3101K 24) を用い，床から 266cm の高さに人物を見下ることができる．工程 9 では，工程の開始から 9 分のあたり

ろすように下向きで設置した．本実験では，Fig.14(d) に示

で「四つん這い」が発生しており，特定の姿勢が発生していすように人物大の装置の一辺を製造の開始から全工程が完了る時間帯を容易に発見することができる．
「四つん這い」は作するまで撮影した．SVM の学習で用いるカーネル関数およ

業姿勢として適切でないため，発生すること自体がムダの発

び複数クラスの識別法は，模擬実験と同じ RBF カーネルお生を意味する．このようなムダと直結する姿勢が発生する作

よび one-against-one 法を用い，パラメータは模擬実験によ

業は改善すべきである．

り得られた最適値 C = 10，γ = 1.0 とした．また，教示デー

Fig.15 中の工程 1 に着目したものを Fig.17 に示す．工程

タは実際に人物大の装置の組み立て作業の様子を撮影した映1 では，工程の開始 27 分から 28 分のあたりで「前屈」が発像の中から，教示姿勢毎に 100 フレーム (約 6.7 秒) ずつ選択

生しており，同一姿勢の維持時間も一目で認識することがで

した．

きる．
「前屈」の姿勢で長時間作業をすることは腰への負担が

4. 2. 2 実験結果と考察大きいため，このようなムリな姿勢での作業は改善すべきで3 日間の作業のうち，一日目に行なわれた作業の各工程にある．

おける推定した姿勢の遷移を Fig.15 に示す．ここで，縦軸また，工程 16 の工程開始 19 分から 20 分に着目したものをは作業の工程番号を表し，横軸は各工程の経過時間を分単位

Fig.18 に示す．この時間帯では，頻繁に立ち上がりとしゃ

で表している．この図からは，各工程における姿勢遷移の様がみ込みの動作が行なわれていることがわかる．作業姿勢は子や各教示姿勢の出現頻度，作業にかかった時間などを概観

できる限り立位を保つのが良いとされており，全身の上下動することができる．図中に「踏み出し」が多く発生しているは身体に対して大きな負荷となるため改善すべきである．

が，そのほとんどは移動中の姿勢を「踏み出し」と推定した

このように，姿勢を推定することで長時間の作業の中からものである．また，工程 6 において長時間の不在が見られる

改善すべき点を効率的に発見することができる．今後の課題

が，これは昼休みのため作業を行なっていない時間帯である．

として，実際の作業では複数人がセル内に存在することが考Fig.15 中の工程 9 に着目したものを Fig.16 に示す．ひとえられるが，移動作業者の追跡手法と組み合わせることで，各つの工程に着目した場合，図中の円グラフで示すような工程

作業者領域において姿勢推定を行なうことが可能である．まT. SICE Vol.7 No.14 December 2008

102

工程番号

：踏み出し

：立位

：前屈

：しゃがみ込み：四つん這い

：不在

35

45

55

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16

0

5

10

15

20

25

30

40

50

60

65

70

時間 [分]

Fig. 15 各工程における姿勢の分布 (C = 10，γ = 1.0)

踏み出し

立位

前屈

1

2

3

しゃがみ込み

四つん這い

不在

9
0

4

5

時間 [分]

6

7

8

9.5

9

10

10.0

11

10.5

Fig. 16 工程 9 における姿勢遷移と各教示姿勢の割合

踏み出し

立位

前屈

しゃがみ込み

5

10

15

20

四つん這い

不在

1
0

25

30

35

40

45

50

55

時間 [ 分]

27.0

27.5

Fig. 17 工程 1 における姿勢遷移と各教示姿勢の割合

28.0

計測自動制御学会産業論文集 第 7 巻 第 14 号

2008 年 12 月

103

ラメータ値を用いて被験者十名の作業姿勢の推定を行なった．
16

その結果，
「踏み出し」「しゃがみ込み」では 87 ％以上の正解

19.0

踏み出し
立位
前屈
しゃがみ込み
四つん這い

19.0

19.5

20.0

率が得られ，「立位」「前屈」「四つん這い」では 72 ％前後の正解率が得られた．誤推定の原因として，中間姿勢や混合姿
勢，頭髪部分の距離の誤計測が考えられる．
実際の製造工場における人物大の装置の組み立て作業での実験では，提案手法により推定された姿勢から，作業のムダ

19.2

19.4

19.6

時間 [分]

19.8

20.0

Fig. 18 工程 16 に見られる全身上下動を発見するのに役立つ情報として抽出した，一日を通しての姿勢遷移，同一姿勢の継続時間，ムダな姿勢の発生頻度などの情報を改善活動の専門家に提示し，提案手法の有用性について評価した．その結果，従来では全工程を観測することがた，提案手法の実運用を考えた場合，セル全体を観測対象と困難であったリードタイムの長い作業において，以下の 2 点するために複数台の距離画像センサを用いる必要がある．こについて有用であるという意見が得られた．

れらの実験結果を IE の専門家に提示し，提案手法の有用性についてヒアリングを行ない，以下に示す 2 点について提案
手法の有用性が示唆された．

• 観測・分析の効率化
従来，リードタイムが長い作業の改善活動を行なう時は，• 観測漏れなくムダの発見に役立つ情報が得られるため，改善活動の観測・分析の効率化が図れる• ムダに関する情報を定量的に把握し作業者に提示することで，作業者が日常的に行なっているムダを認識させ，改善に対する意識を持ってもらうことができる

現場を 1 時間ほど観察してその時に発見できるムダを改

今後の課題として，SVM の学習で用いるパラメータの最適

善したり，ビデオで撮影した映像から時間をかけてムダ化や特徴量の改良による中間姿勢の正解率向上や，実際の改を発見しており，観測した時間帯だけしか改善が行なえ

善活動での利用を考慮した教示データの与え方の確立が求めなかった．しかし，提案手法を用いることで観測漏れがられる．正解率向上では，製造工場における作業は自然な動なく，改善すべき作業を効率的に発見できる．

きの中で行なわれるため，「四つん這いから立位になることは• ムダに関する情報の定量的把握による作業者の意識改善

ありえない」などの事前知識を用いることが考えられる．し従来，リードタイムが長い作業の改善活動では，ムダにかし，事前知識に含まれない姿勢遷移が起こった場合はその関する情報を定量的に示すことが困難であり，作業者に旨を出力し，内容については IEr による判断に委ねるべきだ

対して改善点を説明する際に理解が得られないケースがと考える．また，提案手法の実運用を考えた場合，教示デー

多々発生していた．作業者はムダな動作やムリな姿勢をタを与える際に取得した映像中から抽出したい姿勢が映って日常的に行なっているため，これらをムダとして認識しいるシーンの発見が困難な場合も考えられる．そこで，予めていない．IE においては，作業者にムダであることを示

抽出したい姿勢を撮影し，これを教示データとして識別器のし，改善意識を持ってもらうことが重要である．そこで，予備学習を行なう．第一次学習を用いた推定結果から実際の一日を通しての姿勢遷移，同一姿勢の継続時間，ムダな作業中において抽出したい姿勢が映っているシーンを見つけ，姿勢の発生頻度などの情報を定量的に把握して作業者にこれを教示データとして再学習することで精度の高い推定が示すことで，作業者のムダに対する理解が得やすくなる．

行なえるようになると考えられる．また，改善活動を行なう

提案手法の課題としては，より詳細なムダを発見するため上で推定に失敗しているシーンが見られた場合，これを教示に本研究では対象外とした細かな動作の解析や把持物を考慮

データに追加して再学習することでさらに精度の高い学習モ

した動作の解析が望まれる．

デルが得られると考えられる．さらに，頭髪部の誤計測への5. ま と め
本論文では，セル生産方式による人物大の装置の組み立て作業を対象とした IE を支援するシステムの一環として，ム対応も課題として挙げられる．OWAS 法では把持重量などさ
らに細かい分類記述ができる．今後は，本論文では対象としなかった把持重量や上肢の動作解析など，詳細な作業分析の実現が期待される．

ダを発見するために重要な作業者の姿勢を俯瞰距離画像から謝辞 本研究は，奈良先端科学技術大学院大学とオムロン

推定する手法を提案した．提案手法では，製造工場の環境制(株) との共同研究により行なった．提案手法の評価をしてい限により天井に設置した距離画像センサにより得られた俯瞰

ただいた NPS ソリューション 吉植久正氏ならびにオムロン

距離画像から人物の姿勢を反映した特徴量を抽出し，パター

綾部事業所の方々，その他本共同研究に御助力いただいた多ン識別手法のひとつである SVM を用いて作業者の姿勢を予くの方に感謝申し上げます．

め定義した教示姿勢のいずれかに分類する．
人物大の装置の組み立て作業を模擬した実験では，SVM の学習で用いるパラメータの最適値を求め，得られた最適なパ

参

考

文

献

1）吉本一穂, 大成尚, 渡辺健: メソッドエンジニアリング, 朝倉書104T. SICE Vol.7 No.14 December 2008

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［著
高 橋

典

者 紹

介］

宏
2006 年豊田工業高等専門学校専攻科電子機械工学専攻修了．2008 年奈良先端科学技術大学院大学
情報科学研究科博士前期課程修了．同年トヨタ自動車（株）入社，現在に至る．

山 澤

一

誠
1992 年大阪大学基礎工学部情報学科卒業．1996
年同大学大学院博士後期課程中退．同年奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科助手．2002 年
同大学助教授，現在に至る．コンピュータビジョ
ン，複合現実の研究に従事（博士 (工学)）．

生 雲

公

啓
2001 年京都大学工学部情報学科卒業．2003 年
京都大学大学院情報学研究科通信情報システム専
攻修了．同年オムロン（株）入社，現在に至る．画像処理技術，自然言語処理技術の産業応用に関する研究に従事．

野 田賢（正会員）
1994 年京都大学工学部化学工学科卒業．1997
年同大学院博士後期課程中退．同年同大学院化学工学専攻助手．2001 年〜2002 年カーネギーメロ
ン大学化学工学科客員研究員．2004 年奈良先端科
学技術大学院大学情報科学研究科助教授，現在に至る．プロセスシステム工学，プラントオペレー
ション，プラント監視・制御，プロセス最適化などの研究に従事（博士 (工学)）
．

横 矢

直

和
1974 年大阪大学基礎工学部情報工学科卒業．
1979 年同大学大学院博士後期課程修了．同年電子技術総合研究所入所．1986〜1987 年マッギル
大学知能機械研究センター客員教授．1992 年奈良先端科学技術大学院大学教授，現在に至る．画像処理ソフトウェア，画像データベース，コンピュー
タビジョンの研究に従事（工学博士）．