基于表面肌電信號(hào)的人因與工效學(xué)評(píng)估研究綜述

方明珠，胡潔,2，王伶羽，黎映川

基于表面肌電信號(hào)的人因與工效學(xué)評(píng)估研究綜述

方明珠1，胡潔1,2，王伶羽2,3，黎映川4

（1.蘭州理工大學(xué)，蘭州 730050；2.上海交通大學(xué)，上海 200240；3.武漢設(shè)計(jì)工程學(xué)院，武漢 430062；4.上海大學(xué)，上海 200444）

對(duì)使用表面肌電信號(hào)技術(shù)評(píng)估人因與工效學(xué)問題相關(guān)研究進(jìn)行分析與梳理，促進(jìn)表面肌電信號(hào)技術(shù)在人因與工效學(xué)領(lǐng)域的創(chuàng)新與發(fā)展。首先，概述人因與工效學(xué)的定義、發(fā)展歷程與研究方法。然后，從數(shù)據(jù)采集方式、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征選擇與提取、訓(xùn)練及分類器選擇這4個(gè)實(shí)驗(yàn)流程歸納表面肌電信號(hào)技術(shù)的研究方法與研究進(jìn)展，并對(duì)目前該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)與研究趨勢(shì)進(jìn)行詳細(xì)總結(jié)。表面肌電信號(hào)技術(shù)仍是人因與工效學(xué)領(lǐng)域的重要評(píng)估方法，隨著創(chuàng)新技術(shù)與深度學(xué)習(xí)算法的不斷發(fā)展，從多模態(tài)、多方法交叉融合的角度構(gòu)建大規(guī)模可公開數(shù)據(jù)集與創(chuàng)新智能化評(píng)估系統(tǒng)在未來(lái)將成為表面肌電信號(hào)在人因與工效學(xué)領(lǐng)域的重點(diǎn)研究方向。

表面肌電信號(hào)；肌肉疲勞；人因與工效學(xué)；工作負(fù)荷

人因與工效學(xué)也稱人機(jī)工程學(xué)、人因工程學(xué)，其以人為中心，研究人、工作設(shè)備和工作環(huán)境之間的相互關(guān)系，旨在實(shí)現(xiàn)安全、健康、舒適的工作環(huán)境的同時(shí)，提高人的工作效率[1]。早期的人因與工效學(xué)評(píng)估由于數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單、特征單一，難以取得較高的準(zhǔn)確率。近年來(lái)，研究者使用表面肌電信號(hào)技術(shù)進(jìn)行人因與工效學(xué)評(píng)估，首先提取表面肌電信號(hào)時(shí)域、頻域等多種特征，其次利用特征選擇方法找出表征不同負(fù)荷水平的最優(yōu)特征子集，最后基于這些特征集和算法分類器來(lái)評(píng)估人體工作肌肉負(fù)荷水平及工作環(huán)境中一些不良工效學(xué)因素[2]。因此，本文圍繞表面肌電信號(hào)技術(shù)在人因與工效學(xué)領(lǐng)域評(píng)估的實(shí)驗(yàn)研究流程與研究應(yīng)用展開相關(guān)綜述。

1 人因與工效學(xué)

1.1 人因與工效學(xué)的概述與發(fā)展

早期的人因與工效學(xué)主要聚焦于工作效率。19世紀(jì)末期，第一次世界大戰(zhàn)爆發(fā)促使武器需求增加，生產(chǎn)工人長(zhǎng)時(shí)間在惡劣的工作環(huán)境和不協(xié)調(diào)的人機(jī)關(guān)系中工作，致使身體肌肉嚴(yán)重疲勞，出現(xiàn)了工作能力減退、工作效率下降等問題[3]。Taylor[4]為了解決這一問題，開始對(duì)工具和人體進(jìn)行研究，尋找符合人體舒適度的工具參數(shù)，從而改善工具設(shè)計(jì)。Frank Bunker Gilbreth應(yīng)用心理學(xué)原理進(jìn)行了動(dòng)作捕捉研究，在研究中注意到工作負(fù)荷、工作環(huán)境與機(jī)器不適應(yīng)等因素會(huì)對(duì)人的工作效率造成嚴(yán)重影響[5]。

自此之后，人們逐漸意識(shí)到人的因素在工作效率中的重要性，1957年，美國(guó)人因?qū)W會(huì)（1992年改為人因與工效學(xué)學(xué)會(huì)，Human Factors and Ergonomics Society）成立，人因與工效學(xué)開始在國(guó)際上得到迅速發(fā)展，尤其受到發(fā)達(dá)國(guó)家的高度重視，這極大推進(jìn)了工業(yè)化水平的提升。隨著自動(dòng)化技術(shù)與工業(yè)制造的發(fā)展，目前很多加工操作已經(jīng)由機(jī)器和自動(dòng)化工具來(lái)完成，但機(jī)器仍然缺乏人所具有的靈活性和適應(yīng)性，并不能完成所有的操作。有一些手工和物料裝卸操作仍然需要人的參與，特別是一些復(fù)雜的裝配、拆卸和維修任務(wù)更是只能由人工完成。因此，在人機(jī)工作中一些不協(xié)調(diào)的、復(fù)雜化的設(shè)備和作業(yè)環(huán)境致使作業(yè)人員往往處于一種負(fù)荷低、節(jié)奏快、重復(fù)率高、時(shí)間長(zhǎng)、強(qiáng)迫體位的狀態(tài)。研究表明，長(zhǎng)時(shí)間處于強(qiáng)迫體位會(huì)使人員產(chǎn)生煩躁、注意力分散、疲勞和情緒挫敗等問題，引起失誤和決策錯(cuò)誤，進(jìn)而造成作業(yè)績(jī)效下降，同時(shí)也會(huì)致使人體肌肉損傷，甚至最終導(dǎo)致工作相關(guān)肌肉骨骼疾病（Work-related Musculoskeletal Disorders，WMSD）的發(fā)生。

工作相關(guān)肌肉骨骼疾病是作業(yè)場(chǎng)所不良因素導(dǎo)致的肌肉、骨骼、神經(jīng)等系統(tǒng)的損傷。我國(guó)的工作相關(guān)肌肉骨骼疾病患病率為20%～90%，個(gè)別行業(yè)患病率甚至高達(dá)90%以上[6-7]。因此，如何正確評(píng)估作業(yè)人員工作環(huán)境、工作姿勢(shì)、工作負(fù)荷等人機(jī)環(huán)境中的人因與工效學(xué)因素對(duì)降低工作相關(guān)肌肉骨骼疾病發(fā)生率、提高工作效率、減少安全隱患及事故的發(fā)生有重要意義[8]。

1.2 人因與工效學(xué)研究方法

人因與工效學(xué)研究方法通常分為客觀數(shù)據(jù)測(cè)量和主觀評(píng)價(jià)兩個(gè)方面。客觀數(shù)據(jù)測(cè)量主要使用生物力學(xué)、生理學(xué)和生物化學(xué)等相關(guān)技術(shù)指標(biāo)對(duì)人的作業(yè)環(huán)境、作業(yè)姿勢(shì)等進(jìn)行直接測(cè)量。主觀評(píng)價(jià)通常是構(gòu)建包含多個(gè)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)的評(píng)估框架，然后根據(jù)這些標(biāo)準(zhǔn)綜合專家的意見設(shè)計(jì)出任務(wù)打分表或問卷，在實(shí)際中受到較多應(yīng)用的主要有李克特量表法和自報(bào)告評(píng)價(jià)法。

李克特量表法主要是對(duì)人在工作環(huán)境中的主觀感受進(jìn)行程度劃分，量表兩端分別是“沒有不適感”和“極強(qiáng)的不適感”，而量表的程度劃分則要考慮到人對(duì)不適感強(qiáng)度的分辨能力，通常被劃分成5分或者7分量表，采用量表測(cè)得的分?jǐn)?shù)則代表了被試對(duì)不適感強(qiáng)度或者頻率做出的主觀判斷[9,10]。自報(bào)告評(píng)價(jià)法即讓被試在完成待測(cè)任務(wù)之后立即填寫待測(cè)任務(wù)不適感評(píng)價(jià)問卷，問卷得分代表了被試在完成任務(wù)中體驗(yàn)到的不適感強(qiáng)度[11]。總的來(lái)說(shuō)，主觀評(píng)價(jià)法缺乏客觀性，更多地依賴于使用者與專家的經(jīng)驗(yàn)[12]。人因與工效學(xué)評(píng)估的目的：一方面是對(duì)人因環(huán)境的工作負(fù)荷進(jìn)行評(píng)估,以便提升作業(yè)過(guò)程舒適度、優(yōu)化任務(wù)和系統(tǒng)設(shè)計(jì)；另一方面是實(shí)現(xiàn)人體負(fù)荷實(shí)時(shí)反饋、動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)人機(jī)任務(wù)工作姿勢(shì)，以實(shí)現(xiàn)最佳的人機(jī)任務(wù)協(xié)作過(guò)程，提高人機(jī)系統(tǒng)作業(yè)績(jī)效和安全性、改善作業(yè)人員的主觀體驗(yàn)。但李克特量表法和自報(bào)告評(píng)價(jià)法都難以實(shí)現(xiàn)人機(jī)操作過(guò)程中實(shí)時(shí)、客觀、高效的監(jiān)測(cè)，實(shí)現(xiàn)在線反饋也無(wú)從談起。

在客觀數(shù)據(jù)測(cè)量方面，基于生理信號(hào)的人因與工效學(xué)評(píng)估是近期的研究熱點(diǎn)之一，該類方法主要對(duì)肌電、腦電、心電等生理信號(hào)進(jìn)行分析，從而獲取客觀的人體工作狀態(tài)[13,14]。其中，表面肌電信號(hào)（Surface Electromyography，sEMG）具有無(wú)創(chuàng)性、時(shí)效性、精確性和易操作性等特點(diǎn)，可以實(shí)現(xiàn)客觀、實(shí)時(shí)的肌肉疲勞檢測(cè)，同時(shí)也拓展了人因與工效學(xué)的應(yīng)用范圍，表面肌電信號(hào)評(píng)估已經(jīng)成為人因與工效學(xué)領(lǐng)域的主要技術(shù)手段[15]。

2 基于表面肌電信號(hào)的人因與工效學(xué)評(píng)估流程

2.1 基于表面肌電信號(hào)的人因與工效學(xué)評(píng)估流程概述

表面肌電信號(hào)在人因與工效學(xué)中的研究開始于19世紀(jì)50年代，該方法可用于評(píng)估工作場(chǎng)所、工作姿勢(shì)、使用工具和設(shè)備，以及交互界面的人因與工效學(xué)效用。基于表面肌電信號(hào)的人因與工效學(xué)評(píng)估實(shí)驗(yàn)流程見圖1，主要包括以下步驟：1）確定目標(biāo)：根據(jù)具體的實(shí)驗(yàn)環(huán)境、實(shí)驗(yàn)任務(wù)和實(shí)驗(yàn)姿勢(shì)確定實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)；2）原始肌電數(shù)據(jù)采集：讓被試完成指定任務(wù)，使其身體肌肉處于疲勞狀態(tài)，同時(shí)采集被試的表面肌電信號(hào)；3）數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)所采集的表面肌電信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，包括降維、去除噪聲等；4）特征選擇與提取：選擇合適的特征值作為評(píng)估指標(biāo)；5）訓(xùn)練及分類器選擇：選擇合適的算法模型進(jìn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練與分類。

在基于表面肌電信號(hào)的人因與工效學(xué)評(píng)估中，需要考慮的因素有被試的數(shù)量、性別、被測(cè)試肌肉部位、任務(wù)類型、使用的表面肌電設(shè)備、信號(hào)預(yù)處理方法、特征提取方法及分類器選擇等。

圖1 基于表面肌電信號(hào)的人因與工效學(xué)評(píng)估流程圖

2.2 表面肌電信號(hào)的數(shù)據(jù)采集方法

首先需要選取電極采集肌電信號(hào)，在采集電極與人體表面接觸的過(guò)程中會(huì)有各種物理、化學(xué)作用對(duì)采集的原始信息產(chǎn)生影響，所以需要對(duì)各種采集電極進(jìn)行分析選擇。目前常用的采集電極主要有表面電極和侵入式電極。

侵入式電極可以從單個(gè)肌肉纖維獲得高精度的肌電信號(hào)，但侵入式電極插入肌肉組織會(huì)產(chǎn)生一定的疼痛感，尤其是在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中檢測(cè)，會(huì)對(duì)人體造成創(chuàng)傷，因此侵入式電極的采集方式難以用于人因與工效學(xué)方面的研究。表面電極是通過(guò)表層肌肉的多個(gè)運(yùn)動(dòng)單元獲取肌電信號(hào)，其大致可以分為兩個(gè)類別：干電極和濕電極。濕電極需要在皮膚和金屬部件之間涂一層導(dǎo)電凝膠，而干電極可以與皮膚直接接觸。

這兩種類型的電極都可以采集到同等質(zhì)量的表面肌電信號(hào)[16]，但相比之下，干電極更加便捷、簡(jiǎn)單[17]，因此，使用干電極采集表面肌電信號(hào)更適用于人因與工效學(xué)領(lǐng)域的研究。Wang等[18]提出了一種基于聚酰亞胺基板的柔性微針電極陣列，實(shí)現(xiàn)了高密度表面肌電的記錄和無(wú)線傳輸。Li等[19]開發(fā)了一種具有錐形微孔的金納米線/硝酸纖維素電生理電極，以解決采集數(shù)據(jù)時(shí)皮膚表面出汗的問題。Velasco- Bosom等[20]使用了由聚（3,4-乙烯二氧噻吩）聚苯乙烯磺酸鹽復(fù)合材料與生物相容性離子液體乳酸膽堿制成的電極，該電極可以識(shí)別食指、小指和中指類似接觸面較小的運(yùn)動(dòng)。Chandra等[21]開發(fā)出一種新型文身電極，該電極使用干式HD電極網(wǎng)格（High-Density Surface Electromyography，HD-sEMG），可在不同程度的肌肉收縮過(guò)程中確保實(shí)時(shí)記錄肌電信號(hào)。除此之外，還有基于結(jié)構(gòu)鈦薄膜[22]和水紋印刷柔性[23]的新型電極，可以很好地貼合皮膚表面。這些新型電極可以代替?zhèn)鹘y(tǒng)濕式Ag/AgCl電極，同時(shí)具有更好的生物相容性、可用性和長(zhǎng)期耐磨性。

2.3 表面肌電信號(hào)數(shù)據(jù)預(yù)處理

表面肌電信號(hào)是一種非常微弱的生物電信號(hào)，在其傳遞和采集過(guò)程中容易受到各種類型的噪聲干擾[24]，因此，需要對(duì)實(shí)驗(yàn)過(guò)程中采集到的原始表面肌電信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理[25]。濾波器是減少信號(hào)噪聲最有效方法的之一，可以提高表面肌電信號(hào)的保真度。表面肌電信號(hào)能量通常在500 Hz頻率以內(nèi)，根據(jù)奈奎斯特采樣定理（The Nyquist–Shannon Sampling Theorem）[26]，可以使用濾波器將1 kHz以下的頻率濾除。濾波器類型較多，包括高通濾波器、低通濾波器、帶通濾波器[27]、帶阻濾波器等，通常設(shè)計(jì)高通濾波器來(lái)濾除包含低頻噪聲的表面肌電信號(hào)，設(shè)計(jì)低通濾波器來(lái)濾除高頻噪聲。在運(yùn)動(dòng)期間采集到的表面肌電信號(hào)常常帶有運(yùn)動(dòng)偽影，其頻率通常低于20 Hz，可設(shè)計(jì)數(shù)字高通濾波器來(lái)處理低于20 Hz的表面肌電信號(hào)[28]。另外，如果采集到的表面肌電信號(hào)受到嚴(yán)重的工頻干擾，可以利用數(shù)字工頻濾波器來(lái)濾除工頻噪聲。對(duì)于其他帶內(nèi)噪聲，則可以使用小波去噪等方法消除。

2.4 表面肌電信號(hào)特征的選擇與提取

特征選擇與提取即識(shí)別隱藏在表面肌電信號(hào)中的有用信息，去除干擾或其他不相關(guān)信息[29]。表面肌電信號(hào)特征的選擇與提取是信號(hào)識(shí)別中的一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，提取特征值的優(yōu)劣對(duì)后續(xù)模式識(shí)別正確率的高低有直接影響。通過(guò)長(zhǎng)期以來(lái)對(duì)表面肌電信號(hào)的研究，研究人員總結(jié)出一些具體的分析方法，主要包括時(shí)域分析方法、頻域分析方法和時(shí)頻分析法等。

時(shí)域分析方法是建立表面肌電信號(hào)與時(shí)間的函數(shù)關(guān)系，可統(tǒng)計(jì)并分析振幅的變化量[30]，主要的特征常數(shù)是積分肌電值（Integrated Electromyography，IEMG）、均方根（Root Mean Square，RMS）等。積分肌電值反映的是肌肉活動(dòng)放電的總釋放量[31]，在肌肉疲勞期間積分肌電值會(huì)逐漸增大，比較不同時(shí)間段的積分肌電值可判斷肌肉疲勞程度[32]。均方根值的大小反映了特定時(shí)間窗內(nèi)表面肌電信號(hào)振幅的高低，可通過(guò)比較不同時(shí)期的均方根值確定疲勞發(fā)生的時(shí)間和程度。

頻域分析方法是使用傅里葉變換對(duì)表面肌電信號(hào)進(jìn)行處理，獲得表面肌電信號(hào)的功率譜密度，然后通過(guò)周期圖或者參數(shù)化的方法對(duì)疲勞進(jìn)行預(yù)測(cè)[33]。在頻域分析中比較常用的特征常數(shù)有平均頻率（Mean Power Frequency，MPF）、中位頻率（Median Frequency，MF）、峰值頻率（Peak Frequency）和總功率（Total Power）等。通常當(dāng)平均頻率和中位頻率值下降時(shí)，認(rèn)為肌肉開始疲勞[34,35]。Falla等[36]通過(guò)分析表面肌電信號(hào)的平均頻率等指標(biāo)來(lái)量化頸部肌肉疲勞的肌電表現(xiàn)。Kim等[37]使用平均頻率的歸一化值來(lái)評(píng)估個(gè)體肩關(guān)節(jié)疲勞模式。

時(shí)頻分析法包括短時(shí)傅里葉變換、小波變換、小波包變換、Wigner-Wille分布、復(fù)倒頻譜系數(shù)、線性預(yù)測(cè)系數(shù)等。Chowdhury等[38]使用表面肌電圖的離散小波變換評(píng)估了頸部肌肉疲勞，其中大多數(shù)小波函數(shù)都良好地反映了肌肉的活動(dòng)趨勢(shì)。Khezri等[39]使用Wigner-Wille分布系數(shù)中獲得的過(guò)零點(diǎn)數(shù)作為特征，對(duì)6種手勢(shì)動(dòng)作進(jìn)行了識(shí)別，平均識(shí)別精度達(dá)到了91.3%。Chen等[40]開發(fā)了一種用于機(jī)器人控制的經(jīng)濟(jì)高效的嵌入式系統(tǒng)和短時(shí)傅里葉變換（STFT）方法。

2.5 表面肌電信號(hào)數(shù)據(jù)訓(xùn)練及分類器選擇

表面肌電信號(hào)的分類訓(xùn)練和回歸訓(xùn)練即找出表面肌電數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，根據(jù)表面肌電數(shù)據(jù)之間的關(guān)系設(shè)計(jì)相應(yīng)的分類模型和回歸模型，該模型能夠?qū)?shù)據(jù)集的輸入數(shù)據(jù)與輸出結(jié)果對(duì)應(yīng)起來(lái)[41]。在分類模型中，對(duì)輸入的特征值進(jìn)行相關(guān)計(jì)算，然后與輸出動(dòng)作匹配，最終通過(guò)該模型進(jìn)行分類動(dòng)作預(yù)測(cè)。表面肌電信號(hào)的分類器大致分為機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)兩個(gè)類別。機(jī)器學(xué)習(xí)包括支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）[42]、K近鄰（K Nearest Neighbours，KNN）[43]、線性判別分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）[44]、樸素貝葉斯（Naive Bayes，NB）[45]、決策樹（Decision Tree，DT）[46]等，深度學(xué)習(xí)包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，CNN）[47]、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN）[48]、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（Long Short-Term Memory，LSTM）[49]和注意力模型（Attention Model）[50]等。分類器優(yōu)缺點(diǎn)比較見表1，主要介紹幾個(gè)常用的分類器，例如支持向量機(jī)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)。

表1 分類器比較

Tab.1 Comparison of classifiers

支持向量機(jī)最早由Vapnik教授提出，主要通過(guò)監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法對(duì)表面肌電數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。該算法優(yōu)點(diǎn)是設(shè)計(jì)的分類模型支持每個(gè)動(dòng)作對(duì)應(yīng)的多個(gè)特征值，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)不同動(dòng)作進(jìn)行較為準(zhǔn)確地識(shí)別。Alkan等[51]利用支持向量機(jī)對(duì)采集到的4種不同手臂運(yùn)動(dòng)的表面肌電信號(hào)進(jìn)行了分類，平均準(zhǔn)確率為99%，分類錯(cuò)誤率為1%。劉光達(dá)等[52]在支持向量機(jī)和K值近鄰與3種降維方法構(gòu)成的疲勞分類模型評(píng)估中發(fā)現(xiàn)，核主成分分析（KPC）與支持向量機(jī)的結(jié)合模式識(shí)別率高于其他組合。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層的監(jiān)督學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要有局部感知、權(quán)值共享等特點(diǎn)，能有效減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的參數(shù)，減少深層網(wǎng)絡(luò)占用的內(nèi)存量[53]。Atzori等[54]使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)表面肌電信號(hào)進(jìn)行了手部動(dòng)作分類識(shí)別，準(zhǔn)確率達(dá)到（66.59±6.40）%，表明該網(wǎng)絡(luò)速度快、容錯(cuò)率高，優(yōu)于傳統(tǒng)的識(shí)別方法。李沿宏等[55]提出了一種融合注意力模型的多流卷積網(wǎng)絡(luò)模型，并用于肌電手勢(shì)識(shí)別。衛(wèi)文韜等[56]使用雙流卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了手勢(shì)識(shí)別，該網(wǎng)絡(luò)的手勢(shì)識(shí)別準(zhǔn)確率均顯著高于其他深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)是Sepp Hochreiter和Jürgen Schmidhuber在1997年提出的一種循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，是為了解決一般的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的長(zhǎng)期依賴問題而專門設(shè)計(jì)的，長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)適合于處理和預(yù)測(cè)時(shí)間序列中間隔和延遲非常長(zhǎng)的重要事件。王斐等[57]提出，長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)對(duì)解決下肢連續(xù)運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)問題具有優(yōu)越性。Ghislieri等[58]使用基于表面肌電信號(hào)的長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)了肌肉激活的準(zhǔn)確時(shí)間間隔。Ma等[59]使用雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)評(píng)估了非優(yōu)勢(shì)手臂肌肉在連續(xù)運(yùn)動(dòng)時(shí)的表面肌電信號(hào)。Wang等[60]構(gòu)建了一種新的基于長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)的肌肉疲勞自動(dòng)識(shí)別分類模型，該模型分類性能強(qiáng)、準(zhǔn)確率高。

不同分類器有各自的優(yōu)缺點(diǎn)和適用數(shù)據(jù)，很難找出一個(gè)在所有任務(wù)中都能取得有效結(jié)果的通用分類器，許多研究基于相同任務(wù)對(duì)比了不同分類器的性能。Zhou等[61]比較了幾種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包括支持向量機(jī)、邏輯回歸（Logistic Regression，LR）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network，ANN）在處理表面肌電信號(hào)以進(jìn)行肩部運(yùn)動(dòng)模式識(shí)別方面的效率。不同分類器在不同情況、不同環(huán)境和不同任務(wù)中的分類性能和準(zhǔn)確率差距較大，因此，需要根據(jù)具體的實(shí)驗(yàn)情況與表面肌電數(shù)據(jù)選擇相應(yīng)的分類器，才能進(jìn)行有效識(shí)別與分類。

3 基于表面肌電信號(hào)的人因與工效學(xué)評(píng)估研究現(xiàn)狀

3.1 基于表面肌電信號(hào)的人因與工效學(xué)評(píng)估研究熱點(diǎn)分析

基于表面肌電信號(hào)的人因與工效學(xué)評(píng)估旨在改善工作場(chǎng)所的人因問題，減少肌肉疲勞，以確保人們保持最佳的精神和身體條件，從而降低工作風(fēng)險(xiǎn)，提高工作與生活質(zhì)量。以“sEMG and human factors and ergonomics”“sEMG and ergonomics”“sEMG and the human factor”“sEMG and workload”“sEMG muscle fatigue”“sEMG and equipment tools”“sEMG and interface”等為關(guān)鍵詞，在Web of Science核心數(shù)據(jù)集里檢索到近10年的3 000余篇相關(guān)外文期刊，并通過(guò)Citespace軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，發(fā)現(xiàn)目前基于表面肌電信號(hào)的人因與工效學(xué)評(píng)估研究主要集中在工作相關(guān)肌肉骨骼疾病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、工作場(chǎng)所與姿勢(shì)評(píng)估、設(shè)備與工具設(shè)計(jì)評(píng)估、交互界面優(yōu)化評(píng)估以及外骨骼助力優(yōu)化評(píng)估等5個(gè)方面，基于表面肌電信號(hào)的人因與工效學(xué)評(píng)估熱點(diǎn)分析圖見圖2。

圖2 基于表面肌電信號(hào)的人因與工效學(xué)評(píng)估熱點(diǎn)分析圖

3.2 工作相關(guān)肌肉骨骼疾病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

過(guò)高的身體肌肉負(fù)荷、不適的工作姿勢(shì)會(huì)引起工作相關(guān)肌肉骨骼疾病，所以評(píng)估工作過(guò)程中的肌肉骨骼負(fù)荷風(fēng)險(xiǎn)是非常必要的。Boocock等[62]進(jìn)行的表面肌電實(shí)驗(yàn)表明，不同年齡的人執(zhí)行相同舉重任務(wù)時(shí)，背部肌肉損傷風(fēng)險(xiǎn)程度不同。Shair等[63]將表面肌電信號(hào)用于監(jiān)測(cè)工人的肌肉狀況，找出工人在疲勞之前能夠處理的最大起重負(fù)荷，以避免過(guò)度勞累。Gaudez等[64]使用表面肌電信號(hào)評(píng)估了4種汽車插件裝配方式對(duì)上肢肌肉負(fù)荷程度的影響，結(jié)果表明，非機(jī)動(dòng)工具的插入方式可以降低上肢工作相關(guān)骨骼肌肉的患病風(fēng)險(xiǎn)。

Skovlund等[65]通過(guò)可穿戴式表面肌電采集設(shè)備探究了百貨商店在進(jìn)貨過(guò)程中的13項(xiàng)常見工作任務(wù)與肌肉負(fù)荷量的關(guān)系，從而改善了搬運(yùn)工人的工作量。Jia等[66]開發(fā)了一個(gè)基于表面肌電數(shù)據(jù)的軀干三維生物力學(xué)模型，用于評(píng)估坐姿任務(wù)相關(guān)的身體腰骶部肌肉負(fù)荷損傷風(fēng)險(xiǎn)。Chen等[67]通過(guò)分析拆卸操期間操作員手臂上記錄的表面肌電信號(hào)，幫助設(shè)計(jì)師優(yōu)化了操作設(shè)備，以降低工作過(guò)程中引發(fā)的肌肉骨骼疾病的風(fēng)險(xiǎn)。Guo等[68]在中國(guó)快遞工人手動(dòng)包裝過(guò)程手臂、背部和肩部運(yùn)動(dòng)學(xué)的研究中發(fā)現(xiàn)，重復(fù)運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致包裝工人的肌肉骨骼疾病患病率升高，并提出后續(xù)實(shí)驗(yàn)應(yīng)繼續(xù)著重探討特定作息時(shí)間、工作場(chǎng)所的重新設(shè)計(jì)，以緩解工人肌肉疲勞。

3.3 工作場(chǎng)所布局設(shè)計(jì)評(píng)估

工作場(chǎng)所布局設(shè)計(jì)會(huì)影響到所有工作區(qū)域，包括生產(chǎn)線或不同的產(chǎn)品倉(cāng)庫(kù)，同時(shí)也對(duì)工人的日常生活產(chǎn)生很大影響。表面肌電信號(hào)可用于評(píng)估工作場(chǎng)所中的人因與工效學(xué)問題，改善工作場(chǎng)所舒適度，良好的工作場(chǎng)所可以減少日常操作中的肌肉負(fù)荷和疲勞。Nisser等[69]通過(guò)文獻(xiàn)研究，證明表面肌電技術(shù)是一種評(píng)估工作場(chǎng)所負(fù)荷的有效方法。Lee等[70]根據(jù)表面肌電技術(shù)監(jiān)測(cè)工人在工作站執(zhí)行搬運(yùn)零件箱任務(wù)時(shí)右上肢六塊肌肉的負(fù)荷水平，調(diào)整了工作場(chǎng)所的站臺(tái)高度和零件箱的擺放位置，以減少重復(fù)搬運(yùn)過(guò)程中上肢的肌肉負(fù)荷。

Antle等[71]評(píng)估了特定的工作場(chǎng)所中使用直立或部分直立姿勢(shì)對(duì)肌肉疲勞和損傷的影響，得出半直立姿勢(shì)對(duì)于背部和上肢的肌肉放松效果不是很好，但該姿勢(shì)有利于下肢肌肉放松。Ding等[72]研究了長(zhǎng)時(shí)間坐著工作與肌肉活動(dòng)的變化，以分析不同休息類型的有效性，結(jié)果表明，在上班40分鐘后休息的工作效率最高。Salmanzadeh等[73]提出了一個(gè)基于表面肌電信號(hào)的胸肌與頸闊肌疲勞預(yù)測(cè)模型，以便有效地為員工分配工作場(chǎng)所、合理規(guī)劃與安排工作周期。

3.4 設(shè)備與工具設(shè)計(jì)評(píng)估

表面肌電信號(hào)也通常用于評(píng)估設(shè)備與工具的舒適性與可用性，以提高人們?nèi)粘９ぷ鞯男省ang等[74]探究了無(wú)繩棒式吸塵器手柄中的重量分布對(duì)于上肢肌肉活動(dòng)的影響，實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，相對(duì)于低質(zhì)心的手柄，高質(zhì)心的手柄能提供更好的用戶體驗(yàn)。Guo等[75]結(jié)合表面肌電信號(hào)實(shí)驗(yàn)探究了控制方式與手柄形狀對(duì)高速列車駕駛員操作效率的影響。Revilla等[76]調(diào)查了不同手柄形狀和表面輪廓對(duì)于手部握持舒適性的影響，發(fā)現(xiàn)材質(zhì)硬實(shí)、接觸面積較小和紋理均勻的手柄可以減少手部肌肉負(fù)荷。

Dong等[77]評(píng)估了8種不同手柄形狀的潔牙儀器在模擬牙齒整形任務(wù)時(shí)對(duì)手部負(fù)荷的影響，結(jié)果表明，錐形、圓形和直徑為10 mm的器械手柄產(chǎn)生的手部負(fù)荷最小，該研究可幫助牙醫(yī)和牙科保健師選擇合適的牙科器械。李新宇[78]通過(guò)表面肌電信號(hào)實(shí)驗(yàn)評(píng)估了顯微鏡目鏡高度對(duì)于頸部肌肉舒適度的影響，并根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)目鏡高度設(shè)計(jì)進(jìn)行了優(yōu)化。Kim等[79]通過(guò)對(duì)比虛擬鍵盤、筆記本鍵盤與傳統(tǒng)的機(jī)械鍵盤在打字力度和肌肉活動(dòng)之間的差異，評(píng)估了用戶在使用不同類型鍵盤時(shí)的打字效率，從而優(yōu)化鍵盤設(shè)計(jì)。Weston等[80]研究了辦公椅分別與臺(tái)式電腦和可觸摸平板電腦這兩臺(tái)設(shè)備組合使用時(shí)的交互性差異，為現(xiàn)有辦公椅優(yōu)化設(shè)計(jì)提供了有效的參考。

3.5 交互界面優(yōu)化評(píng)估

近年來(lái)，隨著互聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)的發(fā)展，電子設(shè)備的界面交互與視覺設(shè)計(jì)逐漸成為人因與工效學(xué)關(guān)注的熱點(diǎn)，表面肌電信號(hào)也應(yīng)用于界面交互設(shè)計(jì)與評(píng)估。Kang等[81]研究了觸屏位置對(duì)計(jì)算機(jī)觸摸屏使用性能和物理需求的影響，研究結(jié)果優(yōu)化了計(jì)算機(jī)觸摸屏的布局設(shè)計(jì)。Huang等[82]結(jié)合表面肌電信號(hào)、用戶表現(xiàn)和主觀評(píng)價(jià)評(píng)估了摸屏交互和懸空交互的差異性。Alhaag等[83]利用面部表面肌電信號(hào)的反應(yīng)來(lái)探究顯示器類型、觀看距離和觀看時(shí)間對(duì)視覺疲勞的影響，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相對(duì)于2D顯示器，3D顯示器產(chǎn)生的視覺疲勞壓力更小。

Coppola等[84]對(duì)比了用戶在不同形狀尺寸的平板電腦上執(zhí)行滑動(dòng)任務(wù)時(shí)的生物力學(xué)性能，以提升平板電腦硬件與軟件的可用性。Lee等[85]探討了計(jì)算機(jī)按鍵開關(guān)的設(shè)計(jì)對(duì)于手指肌肉活動(dòng)的影響，為計(jì)算機(jī)開關(guān)鍵的設(shè)計(jì)提供了進(jìn)一步的見解。Kim等[86]為了增強(qiáng)虛擬現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中的沉浸感與真實(shí)感，利用表面肌電信號(hào)傳感器優(yōu)化了便攜式手柄觸覺系統(tǒng)的界面設(shè)計(jì)。Trudeau等[87]探究了單手使用手機(jī)期間拇指運(yùn)動(dòng)性能的變化，研究結(jié)果可以幫助優(yōu)化特定的拇指交互動(dòng)作，以改善用戶單手交互時(shí)的體驗(yàn)。

3.6 外骨骼助力優(yōu)化評(píng)估

長(zhǎng)期從事重負(fù)荷作業(yè)（手工搬舉、負(fù)重搬運(yùn)、運(yùn)送貨物和推拉作業(yè)等）可能造成軀干肌疲勞，繼而破壞脊柱的穩(wěn)定性，引起慢性腰背損傷。外骨骼是有助于提高工人能力、減少其活動(dòng)所需體力勞動(dòng)的設(shè)備，分為“主動(dòng)”和“被動(dòng)”兩種形式。主動(dòng)外骨骼使用電動(dòng)執(zhí)行器（例如電動(dòng)、氣動(dòng)或液壓執(zhí)行器等裝置）來(lái)驅(qū)動(dòng)關(guān)節(jié)向身體提供外部支撐。被動(dòng)外骨骼使用柔性材料（例如彈簧）來(lái)存儲(chǔ)和傳輸能量，以協(xié)助人的身體運(yùn)動(dòng)。主動(dòng)式外骨骼與被動(dòng)式外骨骼的應(yīng)用見圖3，展示了目前開發(fā)出的主動(dòng)式外骨骼與被動(dòng)式外骨骼應(yīng)用實(shí)例。

De Looze等[88]評(píng)估了多種工業(yè)輔助外骨骼對(duì)身體物理負(fù)荷的潛在影響。Chen等[89]通過(guò)表面肌電信號(hào)評(píng)估了佩戴外骨骼時(shí)的肌肉激活水平，驗(yàn)證了主動(dòng)外骨骼控制系統(tǒng)適用于輔助起重任務(wù)。Glinski等[90]研究表明，由日本筑波大學(xué)和機(jī)器人公司Cyber Dyne開發(fā)的主動(dòng)式腰部可穿戴外骨骼（Hybrid Assistive Limb，HAL）可以有效降低舉重工作人群腰部酸痛的發(fā)作率。Wei等[91]為降低工人搬運(yùn)任務(wù)中的腰痛風(fēng)險(xiǎn)，設(shè)計(jì)了一種針對(duì)髖關(guān)節(jié)的主動(dòng)式外骨骼機(jī)器人進(jìn)行輔助搬運(yùn)。Wang等[92]利用肌電圖設(shè)計(jì)出了一種用于減少下肢肌肉疲勞的半活性外骨骼，該外骨骼可幫助減少工人因長(zhǎng)時(shí)間下蹲導(dǎo)致的肌肉疲勞。

Qu等[93]研究表明，模擬舉重任務(wù)的工業(yè)被動(dòng)輔助外骨骼在減少背部和上臂肌肉活動(dòng)方面有良好的潛力。Yan等[94]提出了一種為工業(yè)工人提供重力支持的輕便且可穿戴的被動(dòng)式外骨骼，從而降低由于反復(fù)或持續(xù)下蹲作業(yè)導(dǎo)致的肌肉骨骼疾病和關(guān)節(jié)損傷的發(fā)生率。Antwi-Afari等[95]通過(guò)表面肌電信號(hào)評(píng)估了被動(dòng)外骨骼系統(tǒng)對(duì)建筑工人在手動(dòng)重復(fù)搬運(yùn)任務(wù)中脊柱生物力學(xué)和主觀反應(yīng)的影響，發(fā)現(xiàn)使用被動(dòng)外骨骼系統(tǒng)同樣可以降低舉重時(shí)的背部不適感。Luger等[96]研究顯示，被動(dòng)外骨骼可幫助工人在舉重任務(wù)過(guò)程中調(diào)整身體姿勢(shì)，避免發(fā)生嚴(yán)重的肌肉疲勞。Tetteh等[97]通過(guò)表面肌電信號(hào)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，被動(dòng)式外骨骼可以減少外科醫(yī)生在手術(shù)過(guò)程中的生物力學(xué)負(fù)荷。

圖3 主動(dòng)式外骨骼與被動(dòng)式外骨骼的應(yīng)用

基于表面肌電信號(hào)的外骨骼助力優(yōu)化評(píng)估研究幫助減少了人們工作中一些頻繁的、肌肉負(fù)荷量大的體力勞動(dòng)，降低了重負(fù)荷和超負(fù)荷體力勞動(dòng)從業(yè)者肌肉骨骼疾病的患病風(fēng)險(xiǎn)，提高了工作者的工作能力，但目前還沒有標(biāo)準(zhǔn)化的方法對(duì)外骨骼進(jìn)行統(tǒng)一的有效性比較，因此，外骨骼在非理想情況下的效用還有待進(jìn)一步深入研究。

4 基于表面肌電信號(hào)的人因與工效學(xué)評(píng)估發(fā)展趨勢(shì)

4.1 基于表面肌電信號(hào)的人因與工效學(xué)評(píng)估發(fā)展問題

4.1.1 表面肌電數(shù)據(jù)采集與處理的通用性

雖然基于表面肌電信號(hào)的人因與工效學(xué)評(píng)估已經(jīng)在很多領(lǐng)域中取得不錯(cuò)的研究進(jìn)展，但在絕大多數(shù)研究中都是為特定的研究目的或在特定的研究場(chǎng)景中進(jìn)行的，極少討論跨個(gè)體、跨任務(wù)和跨環(huán)境情況下方法和模型的適用性。在一般研究中，執(zhí)行不同任務(wù)時(shí)姿勢(shì)存在較大的差異性，例如用于評(píng)估汽車零件裝配姿勢(shì)任務(wù)時(shí)的方法和數(shù)據(jù)不能用于評(píng)估超市搬運(yùn)貨姿勢(shì)，同時(shí)個(gè)體差異的不同也會(huì)導(dǎo)致不同的評(píng)估結(jié)果。理想條件下，人因與工效學(xué)的評(píng)估中更注重的是評(píng)估設(shè)備與人之間的交互姿勢(shì)是否會(huì)對(duì)人身體造成危害以及使工作環(huán)境中存在一些危險(xiǎn)因素。根據(jù)現(xiàn)有研究來(lái)看，基于表面肌電信號(hào)的人因與工效學(xué)研究較為偏重于特定任務(wù)下的特定姿勢(shì)評(píng)估，弱化或忽略了評(píng)估方法與數(shù)據(jù)的通用性，沒有制定統(tǒng)一的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。

4.1.2 實(shí)驗(yàn)中理想條件與現(xiàn)實(shí)條件的差異性

前文對(duì)諸多應(yīng)用領(lǐng)域的分析及相關(guān)研究方法的綜述表明，基于表面肌電信號(hào)的人因與工效學(xué)評(píng)估技術(shù)繁多，但目前的相關(guān)研究多數(shù)處于理想條件下，評(píng)估也多側(cè)重在理想條件下或無(wú)干擾的情況下如何識(shí)別更多類別，通過(guò)對(duì)比分析不同的噪聲處理、降維方法、特征與模型識(shí)別等環(huán)節(jié)，以提高表面肌電信號(hào)識(shí)別的準(zhǔn)確性和精準(zhǔn)度。例如，在理想的實(shí)驗(yàn)室環(huán)境中，排除掉許多現(xiàn)實(shí)環(huán)境的干擾因素，表面肌電監(jiān)測(cè)設(shè)備在實(shí)時(shí)分類器中可以達(dá)到95%以上的準(zhǔn)確度，但在現(xiàn)實(shí)條件下的評(píng)估往往會(huì)受到諸多干擾因素（如電極偏移、個(gè)體性差異、肌肉疲勞、肢體姿態(tài)或其他綜合性干擾等）[98]的影響，表面肌電信號(hào)識(shí)別的準(zhǔn)確性會(huì)大大降低。目前已有研究討論了基于表面肌電的意圖識(shí)別方法在現(xiàn)實(shí)中遇到的問題及解決方法，因此，基于表面肌電信號(hào)的人因與工效學(xué)評(píng)估的理想與現(xiàn)實(shí)條件差異性方面的研究在未來(lái)尚有較大的探討空間。

4.2 基于表面肌電信號(hào)的人因與工效學(xué)發(fā)展趨勢(shì)

4.2.1 多模態(tài)數(shù)據(jù)融合

多模態(tài)數(shù)據(jù)結(jié)合了多個(gè)模態(tài)信息并汲取了不同模態(tài)的優(yōu)點(diǎn)，從而完成對(duì)信息的有效整合。由于表面肌電信號(hào)的非平穩(wěn)性和不確定性等特點(diǎn)，使用單一模態(tài)采集信息具有表達(dá)信息不完整的局限性，從而無(wú)法準(zhǔn)確評(píng)估人的工作姿勢(shì)及工作環(huán)境中的風(fēng)險(xiǎn)因素，而多模態(tài)可以實(shí)現(xiàn)模態(tài)之間的信息互補(bǔ)，增強(qiáng)特征表示[99]。因此，目前多數(shù)研究使用多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法進(jìn)行人因與工效學(xué)評(píng)估，將表面肌電信號(hào)與其他模態(tài)數(shù)據(jù)，如肌音信號(hào)[100]、腦電信號(hào)[101]、心電信號(hào)等融合，以此來(lái)提高識(shí)別率和系統(tǒng)魯棒性，同時(shí)降低數(shù)據(jù)的不確定性。例如Kim等[102]提出了一種基于表面肌電信號(hào)轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)范式的二維輸入圖像特征多模態(tài)融合系統(tǒng)，與傳統(tǒng)的單模態(tài)表面肌電信號(hào)訓(xùn)練模型相比，該多模態(tài)融合系統(tǒng)的分類精度與準(zhǔn)確率顯著提高。因此，基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的表面肌電信號(hào)的人因與工效學(xué)評(píng)估是目前該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)及趨勢(shì)。

4.2.2 特征提取算法優(yōu)化

隨著人因與工效學(xué)評(píng)估的深入研究，需要評(píng)估的姿勢(shì)、任務(wù)與設(shè)備也越來(lái)越多，評(píng)估的精確性和精準(zhǔn)性需求也在不斷提高，單電極采集肌電的方式已經(jīng)無(wú)法適應(yīng)多樣化和復(fù)雜度更高的評(píng)估任務(wù)。多通道表面肌電采集技術(shù)可以捕獲高時(shí)空分辨率信號(hào)，是目前基于表面肌電信號(hào)的人因與工效學(xué)研究中的主流數(shù)據(jù)采集技術(shù)，該技術(shù)也已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于肌力估計(jì)、肌肉激活分析、運(yùn)動(dòng)模式分析等眾多領(lǐng)域，并取得了良好的成果，但多通道表面肌電在包含了豐富信息的同時(shí)也引入了大量的冗余信息和干擾信息，在實(shí)際應(yīng)用中必須對(duì)該信號(hào)進(jìn)行處理[103]。因此，如何對(duì)多通道表面肌電信號(hào)的預(yù)處理和特征提取方式進(jìn)行優(yōu)化需要進(jìn)一步地深入研究[104,105]。

4.2.3 融合多方法優(yōu)化分類模型

分類器的選擇決定了表面肌電信號(hào)分析與識(shí)別的有效性。如今的分類器有其各自的優(yōu)點(diǎn)及適用數(shù)據(jù)，但很難找出一個(gè)在所有評(píng)估任務(wù)中都能取得有效結(jié)果的通用分類器。隨著人工智能和軟計(jì)算的發(fā)展，大量基于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的分類模型不斷推陳出新，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、模糊邏輯、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)、注意力模型等。可以將現(xiàn)有分類器與多種算法融合，汲取多種算法學(xué)習(xí)方式的優(yōu)點(diǎn)，有利于優(yōu)化現(xiàn)有分類器性能[106,107]，對(duì)后續(xù)構(gòu)建基于表面肌電信號(hào)的人因與工效學(xué)評(píng)估通用數(shù)據(jù)集的研究奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

5 展望

5.1 構(gòu)建基于表面肌電信號(hào)的人因與工效學(xué)評(píng)估通用數(shù)據(jù)集

近年來(lái)，使用表面肌電信號(hào)評(píng)估人機(jī)環(huán)境成為了人因與工效學(xué)領(lǐng)域的重點(diǎn)研究?jī)?nèi)容，許多實(shí)驗(yàn)證明，表面肌電信號(hào)是一種監(jiān)測(cè)和評(píng)估不良工作場(chǎng)所風(fēng)險(xiǎn)因素的有效方法。但目前對(duì)于表面肌電的主要研究方向是提升表面肌電信號(hào)實(shí)驗(yàn)流程中的技術(shù)與方法，對(duì)于跨個(gè)體、跨任務(wù)和跨環(huán)境情況下的研究還較少，同時(shí)表面肌電數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)性與通用性被忽略，使得許多數(shù)據(jù)和模型不能通用，限制了該領(lǐng)域的研究與發(fā)展。大規(guī)模可公開的數(shù)據(jù)集作為重要推動(dòng)力，加速了以深度學(xué)習(xí)為核心的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別、圖像處理與識(shí)別等領(lǐng)域的發(fā)展，為該領(lǐng)域的研究人員挖掘新數(shù)據(jù)、創(chuàng)造新方法提供了便捷有效的途徑。然而，在基于表面肌電信號(hào)的人因與工效學(xué)評(píng)估領(lǐng)域中，公開通用的數(shù)據(jù)集非常少見，僅存在少量可公開的與表面肌電信號(hào)手勢(shì)識(shí)別相關(guān)的數(shù)據(jù)集，如Ninapro[108]、CapgMyo[109]等。因此，建立基于表面肌電信號(hào)的人因與工效學(xué)評(píng)估通用實(shí)驗(yàn)范式，確定統(tǒng)一評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建可公開通用數(shù)據(jù)集是目前該領(lǐng)域的難題及挑戰(zhàn)。

5.2 構(gòu)建基于表面肌電信號(hào)的人因與工效學(xué)創(chuàng)新智能化評(píng)估系統(tǒng)

人因與工效學(xué)評(píng)估的最終目的是改善工作中的不良因素，讓人處在一個(gè)健康、安全、舒適的工作環(huán)境中，以提升工作效率。大多數(shù)現(xiàn)有的人因與工效學(xué)評(píng)估方法在實(shí)驗(yàn)室理想環(huán)境中可以做到實(shí)時(shí)評(píng)估和反饋人的疲勞狀態(tài)，但在真實(shí)工作環(huán)境中監(jiān)測(cè)和評(píng)估儀器會(huì)干擾人的正常工作，而且一些監(jiān)測(cè)方法都是短時(shí)間監(jiān)測(cè)，反饋速度較慢。因此，基于表面肌電信號(hào)的人因與工效學(xué)評(píng)估需要結(jié)合其他的一些創(chuàng)新技術(shù)和設(shè)備（例如可穿戴技術(shù)、智能手機(jī)和平板電腦等），構(gòu)建智能化評(píng)估系統(tǒng)以克服當(dāng)前研究的局限性。該智能化評(píng)估系統(tǒng)可以在不干擾人正常工作的情況下，長(zhǎng)期實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)人的工作姿勢(shì)與狀態(tài)，并將監(jiān)測(cè)信息反饋到智能手機(jī)終端，動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)人機(jī)任務(wù)工作姿勢(shì)，以實(shí)現(xiàn)最佳的人機(jī)舒適度，提高人機(jī)系統(tǒng)作業(yè)績(jī)效和安全性，從而預(yù)防和減少?gòu)?qiáng)迫體位、肌肉過(guò)度疲勞和人體過(guò)度負(fù)荷的情況發(fā)生。構(gòu)建基于表面肌電信號(hào)的人因與工效學(xué)智能化評(píng)估系統(tǒng)對(duì)未來(lái)的工作場(chǎng)所、工作環(huán)境評(píng)估及人機(jī)系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)具有重要的價(jià)值與意義。

6 結(jié)語(yǔ)

在簡(jiǎn)要介紹基于表面肌電信號(hào)的人因與工效學(xué)評(píng)估研究取得的階段性進(jìn)展及應(yīng)用成果的基礎(chǔ)上，詳細(xì)探討了該領(lǐng)域研究中存在的主要問題，并對(duì)該領(lǐng)域的未來(lái)研究趨勢(shì)進(jìn)行了展望。總體上來(lái)說(shuō)，目前已經(jīng)在工作相關(guān)肌肉骨骼風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、工作場(chǎng)所與姿勢(shì)評(píng)估、設(shè)備與工具評(píng)估、界面交互優(yōu)化評(píng)估以及外骨骼等方面取得了突破性的進(jìn)展，對(duì)許多行業(yè)中可能存在的不良工效學(xué)因素進(jìn)行了評(píng)估。但目前基于表面肌電信號(hào)的人因與工效學(xué)研究在理想條件和現(xiàn)實(shí)條件下的研究差異性較大，并存在數(shù)據(jù)與方法不通用等問題，限制了表面肌電信號(hào)在人因與工效學(xué)研究中的發(fā)展與應(yīng)用。因此，亟需基于現(xiàn)有的研究成果，面向人因與工效學(xué)評(píng)估與應(yīng)用需求，重點(diǎn)開展多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、特征提取算法優(yōu)化、融合多方法優(yōu)化分類模型等創(chuàng)新研究，為未來(lái)構(gòu)建基于表面肌電信號(hào)的人因與工效學(xué)評(píng)估通用數(shù)據(jù)集和創(chuàng)新智能化評(píng)估系統(tǒng)提供夯實(shí)的理論依據(jù)與技術(shù)支撐。

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Review on Assessment of Human Factors and Ergonomics Based on Surface Electromyography

FANG Ming-zhu1, HU Jie1,2, WANG Ling-yu2,3, LI Ying-chuan4

(1.Lanzhou University of Technology, Lanzhou 730050, China; 2.Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China; 3.Wuhan Institute of Design and Sciences, Wuhan 430062, China; 4.Shanghai University, Shanghai 200444, China)

The work aims to analyze and review the research related to the use of surface electromyography (sEMG) techniques to assess human factors and ergonomic issues, in order to promote innovation and development of surface EMG techniques in the field of human factors and ergonomics. Firstly, the definition, development history and research methods of human factors and ergonomics were outlined. Then, the research methods and progress in surface EMG techniques were summarized in terms of four experimental processes, such as data acquisition methods, data pre-processing, feature selection and feature extraction, training and classifier selection, and a detailed summary of current research hotspots and research trends in the field was presented. The surface EMG techniques are still the important assessment methods in the field of human factors and ergonomics. With the continuous development of innovative technologies and deep learning algorithms, the construction of large scale publicly available data sets and innovative intelligent evaluation systems from a multimodal and multi-method cross-fertilisation perspective will become a key research direction for surface EMG in the field of human factors and ergonomics in the future.

surface electromyography; muscle fatigue; human factors and ergonomics; workload

TP18

A

1001-3563(2023)12-0098-13

10.19554/j.cnki.1001-3563.2023.12.010

2023–01–15

國(guó)家社科基金重大項(xiàng)目：《設(shè)計(jì)形態(tài)學(xué)研究》（17ZDA020）；謝友柏設(shè)計(jì)科學(xué)研究基金：《物質(zhì)需求與精神需求耦合驅(qū)動(dòng)的同一化設(shè)》（XYB-DS-202001）；教育部高等教育司創(chuàng)新設(shè)計(jì)人因與工效學(xué)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室項(xiàng)目（202002SJ）

方明珠（1998—），女，碩士生，主攻設(shè)計(jì)形態(tài)學(xué)、創(chuàng)新設(shè)計(jì)。

胡潔（1973—），男，博士，教授，主要研究方向?yàn)橹悄茉O(shè)計(jì)、創(chuàng)新設(shè)計(jì)、設(shè)計(jì)形態(tài)學(xué)。