Odun hammaddesi üretiminde kabuk soyma işçilerinin vücut duruş analizi üzerine bir araştırma
A study on body posture analysis of debarking workers in timber production
Yazar: ESHABİL BEYAZBAYRAK
Danışman: DOÇ. DR. NEŞE GÜLCİ ; DOÇ. DR. SERCAN GÜLCİ
Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Orman İnşaatı ve Transportu Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Ormancılık ve Orman Mühendisliği = Forestry and Forest Engineering

Özet:
Odun hammaddesi üretim işçilerinin yaptığı işler, ergonomik risk faktörleri açısından yüksek sınıfta yer almaktadır. Üretim işçilerinin maruz kaldığı ergonomik risk faktörlerinin azaltılması için uygun ergonomik teknik ve yöntemlere ihtiyaç duyulmaktadır. Ancak üretim çalışmaları dinamik vücut hareketleri ile gerçekleştiğinden bu iş aşamalarının ergonomik risk değerlendirmeleri güçtür. Bu çalışmada üretim işlerinden kabuk soyma aşamalarında işçilerin maruz kaldığı fiziksel zorlanmalar hızlı bütün vücut analizi (REBA) yöntemi ile araştırılmıştır. Bu kapsamda gerçek zamanlı bilgisayar görü tekniği ile işçi vücut duruş analizleri gerçekleştirilmiştir. İşçilerin vücut eklem yerlerinin açıları anlık olarak kamera yardımıyla kaydedilmiştir. Arazi çalışmaları Kahramanmaraş Orman Bölge Müdürlüğü, Kahramanmaraş Orman İşletme Müdürlüğü, Elmalar Orman İşletme Şefliği sınırlarında gerçekleştirilmiştir. Çalışma kapsamında orman işçisinin açık alanda çalışma esnasında vücut duruş pozisyonu takibine yönelik makine öğrenmesi tekniğine dayalı yöntem kullanılmıştır. Yöntem büyük veri oluşturmada araştırmacıya detaylı veriler sunabilmektedir. REBA sonuç değerine göre motorlu testere operatörünün bekleme iş aşamasındaki duruşunun düşük riskte olduğu değerlendirilmiştir. Operatörün kabuk soyma aşamasındaki duruşunun yüksek riskte olması nedeniyle çok acil önlem alınması gerektiği görülmüştür. Tomruk çevirme aşamasında ise orta riskte duruşu olduğundan zaman içerisinde önlemlerin alınması gerektiği tespit edilmiştir. Kısaca, ormancılık operasyonlarındaki ergonomik zorlukların daha iyi anlaşılmasını kolaylaştıran, elde edilen verilerin araştırmacılara sunulmasında bilgisayarlı görünün umut vadeden potansiyeli incelenmiş ve ortaya konmuştur.
Anahtar Kelimeler: Odun hammaddesi üretimi, Kabuk soyma işçiliği, Ergomik risk değerlendirmesi, Bilgisayar görü, MediaPipe, REBA

Abstract:
The tasks performed by timber production workers are classified as high risk in terms of ergonomic factors. Appropriate ergonomic techniques and methods are necessary to mitigate the ergonomic risk factors encountered by timber production workers. However, since production work involves dynamic body movements, conducting ergonomic risk assessments for these work stages is challenging. In this study, the physical strains experienced by workers during the timber debarking stages of production work were investigated using the Rapid Entire Body Assessment (REBA) method. In this context, worker body posture analyses were conducted using real-time computer vision techniques. The angles of the workers' body joints were recorded instantaneously with the help of a camera. Field studies were conducted within the borders of the Elmalar Forest Management Enterprise Chief of Kahramanmaras Forest Management Directorate where affiliated by Kahramanmaras Regional Directorate of Forestry. A machine learning-based method was employed to monitor the body posture of forest workers during an open field environment. The method can provide researchers with detailed data for obtaining big data. According to the REBA scores, the posture of the chainsaw operator during the waiting stage was evaluated to be at low risk. Urgent precautions need to be taken because the operator's posture during the debarking stage poses a high risk. Precautions should also be taken during the timber turning stage, as it is considered to present a medium risk. Briefly, the promising potential of computer vision in presenting the obtained data to researchers, facilitating a better understanding of ergonomic challenges in forestry works, has been examined and demonstrated.
Keywords: Timber production, Debarking work, Ergonomic risk assessment, Computer vision, MediaPipe, REBA