Tese de Mestrado Integrado, Engenharia Biomédica e Biofísica (Biofísica Médica e Fisiologia de Sistemas), 2021, Universidade de Lisboa, Faculdade de CiênciasAs Lesões Músculo-esqueléticas Relacionadas com o Trabalho (LMERTs) representam 15% do número total de anos de vida perdidos por danos físicos ou doenças com a sua génese no trabalho. De entre os fatores de risco para as LMERTs, no presente estudo, destacam-se as posturas corporais relacionadas com o trabalho. A exposição biomecânica a posturas consideradas prejudiciais tem um impacto negativo na saúde dos trabalhadores, na economia das empresas e na sociedade. A fim de aperceber a prática recorrente de posturas prejudiciais no local de trabalho, têm sido invocados métodos de autoavaliação ergonómica, nos quais o risco é percecionado pelo próprio trabalhador; observacionais, conduzidos por peritos em ergonomia; e de medição direta, que recorrem ao emprego de soluções tecnológicas para a recolha e monitorização objetiva de variáveis pertinentes para a avaliação ergonómica. Porém, frequentemente e em contexto industrial, são apenas aplicados métodos de autoavaliação e observacionais, apesar da medição direta constituir uma solução mais notável. O advento da Internet das Coisas vem revelar a oportunidade da utilização de wearables para uma recolha de dados omnipresente, amplificando a quantidade de dados disponível com o fim de uma avaliação ergonómica mais individual e imparcial. Deste modo, estudos relativos à avaliação ergonómica no local de trabalho têm primado pelo uso de wearables com vista a monitorização do movimento humano. A presente dissertação respeita ao desenvolvimento de uma abordagem automática para a avaliação ergonómica em contexto industrial. As contribuições principais são o desenvolvimento de (1) uma rotina de captura de movimento, através da utilização de um sistema wearable com sensores inerciais; (2) uma framework computacional para a monitorização do movimento da parte superior do corpo humano, em termos dos ângulos relativos às articulações entre os segmentos anatómicos, estimados com recurso à cinemática inversa; e (3) implementações computacionais de especificações estabelecidas e relativas aos fatores de risco de postura para a quantificação da exposição biomecânica e consequente risco ergonómico em âmbito ocupacional. Subsequentemente, as implementações das especificações foram aplicadas por forma a prover constatações acerca de um caso de estudo das linhas de montagem de automóveis da Volkswagen Autoeuropa. O estudo delineado foi dividido em dois cenários: validação e avaliação. A validação consistiu em comparar os dados provisionados por um sistema inercial de referência e determinados através dos métodos desenvolvidos. Para tal, usaram-se dados de sensores inerciais recolhidos em laboratório (N = 8 participantes) e nas linhas de montagem de automóveis (N = 9 participantes). A avaliação consistiu em quantificar a exposição biomecânica e consequente risco ergonómico respeitantes ao caso de estudo, empregando as estimativas angulares calculadas pela framework desenvolvida, e a partir dos dados recolhidos com o nosso sistema nas linhas de montagem de automóveis. Os resultados revelaram que a framework proposta tem o potencial para ser aplicada na monitorização de tarefas industriais. A avaliação ergonómica é mais lata através da medição direta, desvendando diferenças de exposição biomecânica e consequente risco ergonómico entre operadores.Work-related musculoskeletal disorders (WRMSDs) represent 15% of the total number of life-years lost due to work-related injuries and illness. Among WRMSDs’ risk factors, work-related postures are underlined in this research. Biomechanical exposure to hazardous postures negatively impacts workers’ health, enterprises’ economy, and society. Toward the apperception about the recurrent practice of hazardous postures in the workplace, self-reported, observational, and directly measured ergonomic assessment methods have been established. However, only self-reported and observational approaches are enforced on a more frequent basis, besides directly measured is a more compelling choice. The advent of the Internet of Things poses the opportunity of using wearables in the direction of ubiquitous data collection, increasing the amount of available data for a more personal and non-biased ergonomic evaluation. As follows, over workplace ergonomics research, wearables have been used to monitor human motion. The dissertation developed an automatic approach to ergonomic evaluation in industrial contexts. Its main contributions are the development of (1) a motion capture routine using inertial sensors; (2) a computational framework to monitor human upper body motion, in terms of joints’ angles, through inverse kinematics; and (3) computational implementations of posture risk factors specifications to quantify the biomechanical exposure and consequent ergonomic risk in occupational settings. Subsequently, specifications implementations were applied to provide insights in consideration of a case study from Volkswagen Autoeuropa automotive assembly lines. The research was divided into two scenarios: validation and evaluation. Validation consisted of comparing data provided by a ground truth inertial motion capture system and computed throughout the developed methods. Hence, inertial sensors’ data, collected in the laboratory (N = 8 participants) and automotive assembly lines (N = 9 participants) settings, were used. The evaluation consisted of quantifying the biomechanical exposure and consequent ergonomic risk concerning the case study, using angular estimates computed through the developed framework and about data collected in automotive assembly lines. The results revealed that the proposed framework has the potential to be applied to monitor industrial tasks. The ergonomic evaluation is more comprehensive through direct measures, uncovering differences about biomechanical exposure and consequent ergonomic risk among operators
