辅助高危害机具作业安全 劳安所运用AI影像辨识技术

依据2019年劳动检查统计年报，制造业劳工发生职灾类型多为被夹卷、被切割及擦伤等、约占40％，这些职业伤害类型有3成是因动力机械(例如：传统衝压机械)所造成，为协助提升这类机具之作业安全，劳安所近年运用影像辨识分析技术，研析现场衝压机操作人员作业的影像资料，透过画面的平滑化处理、动作贴标及静止影像骨架去噪等技术，以及(一)作业过程之人体关节标定、座标撷取及时序图建置；(二)利用区域选定、影像平滑及影像去噪等处理技术，提升运算效率及画面可辨识性；(三)动作标准化建立及符合性分析等三阶段过程，将个别作业动作加以「数据化」及「可视化」，完成机器学习训练与操作动作辨识模型，当作业人员操作有不安全动作时，辨识系统可适时发出警示，提醒操作与管理人员注意，以避免作业中的可能意外事故。 本研究成果除可辅助现有安全防护措施外，业者也可利用影像分析结果，提供人员教育训练或安全宣导的教材，另一方面也可作为评估厂内较佳生产操作模式及人力资源分配的依据，对整厂资源作更有效的运用，除提升产业安全外亦可强化生产效能。本开发成果的相关研究报告后续将公告于劳安所网站(www.ilosh.gov.tw)或电话(02-2660-7600)洽询劳安所。