視覺顯示終端作業中上肢肌肉疲勞研究

郭西雅，李澤權，趙柔冰，王文亞，丁亭文

(陜西科技大學 設計與藝術學院，西安 710021)

1 引言

隨著互聯網普級，辦公人員使用電腦的健康狀況倍受關注。長時間VDT作業會對人體產生一些不利影響，如易造成腕關節綜合癥的發生，患者出現食指或中指疼痛、麻木和拇指肌肉無力感，甚至導致神經受損、手部肌肉萎縮。

牛僑、章建霞等人對視屏辦公人員作業疲勞研究發現，當作業結束時，手腕、肩部、背及腰等部位出現疼痛的人員近40%[1-2]。郭西雅等人對VDT作業者上肢疲勞狀況研究發現，上肢伸腕橈側肌(ECR)、上肢屈腕橈側肌(FCR)、上肢伸腕尺側肌(ECU)、上肢短拇展肌(APB)四塊工作肌在鍵盤輸入時極易疲勞，但使用鍵盤手托在一定程度上可以緩解疲勞[3]。利雅、吳豐德等人對VDT從業人員所患疾病進行研究，得出患病最多的為頸椎病且嚴重程度與工齡有關[4-5]。Kumar等建立了動力學模型主要用于假手控制，根據動態和靜態的肌肉力量水平研究手部肌肉疲勞特性[6]。Onishi h、Ismail Maakip、S.M.Van Niekerk等人探究計算機鼠標和鍵盤使用中的姿勢動力學，研究了常見的兩種計算機任務下姿勢的動態性[7-9]。梁艷霞等人在研究鍵盤的人機工程學時提出，鍵盤的設計方向應為徹底改革或針對現有鍵盤進行人性化改進。龐如英、張曉凡等人基于人的生理、心理特性以及引起疲勞的因素研究基礎上，對鍵盤外觀造型、整體布局、按鍵布局等提出了具體的改進措施[10-11]。

綜上所述，國內外學者在鍵盤對使用者上肢肌疲勞影響方面研究較為成熟，但研究結論對辦公人員工作臺面微環境改善、鍵盤改良設計、鍵盤輔助產品研發缺乏實際指導意義。因此，本研究在前期已篩選出VDT作業時上肢易疲勞肌肉塊的基礎上，利用表面肌電監測，通過橡皮泥實驗獲取被試舒適姿態的手托模型，借助逆向工程得到手托模型數據，進行鍵盤輔助手托產品設計。

2 對象與方法

2.1 對象

實驗對象男女共12人，平均年齡24.2歲，均沒有參加過任何肌肉活動練習，沒有對應肌肉勞損癥狀，未患肌肉骨骼疾病，各關節活動正常。實驗分為實驗組和對照組，每組6人。要求被試實驗前24 h里無任何劇烈運動或長時間使用電腦，實驗中引導被試手腕保持順直舒適狀態，選用微軟全拼輸入法每分鐘輸入80-100個字左右。所有被試處于相同的辦公環境、相同的VDT作業任務、相同作業時間及相同作業文本。

2.2 方法

實驗使用美國Delsys公司生產的Bagnoli16通道表面肌電信號采集系統、Lenovo筆記本電腦、Lenovo聯想鍵盤(不含手托)、可調節的辦公室座椅、橡皮泥 、計時器、三維坐標測量儀等設備。

2.3 實驗過程

實驗準備完成后，被試填寫個人信息登記表，熟悉鍵盤和文本，按照標準坐姿進行5 min試打。正式實驗開始后，首先由實驗人員找到被試待監測的上肢主要四塊工作肌ECR、FCR、ECU、APB，清潔皮膚后貼上電極貼片。其次，將長方體橡皮泥原型置于被試手腕下如圖1所示，要求被試在手腕順直且舒適姿態下進行鍵入任務。實驗過程應用sEMG肌電儀對被試上肢四塊工作肌進行監測。實驗結束后，被試需依據實際感受填寫主觀舒適度量表。最后，收集所有被試橡皮泥手托模型，通過三維坐標測量儀進行掃描，擬合數據，輸出模型測量數據。

3 結果

3.1 主觀舒適度量表分析

實驗應用主觀舒適評價法對VDT作業中的鍵盤輸入任務進行各個時段的疲勞評價，結果如圖2所示。

根據被試上肢肌肉各時段的主觀舒適度分析，得出手腕保持順直狀態進行VDT作業時，鍵入任務在600 s以內，上肢肌肉疲勞度較低，主觀舒適度較高；連續鍵入任務在600 s-1 800 s之間，上肢疲勞程度較高，主觀舒適度較低；尤其在900 s-1 200 s時間內，上肢肌肉疲勞程度非常嚴重，主觀舒適度很低，應停下休息。

3.2 肌電信號統計分析結果

通過肌電信號中的中位頻率(Median Frequency,MF)MF值判別被試上肢肌肉是否出現疲勞。經SPSS分析后，對每位被試的MF值采用獨立t做數值樣本檢驗，兩者的差異性表現F值為 6.214，Sig.值為 0.016，整體反映顯著性水平P<0.05。通過以上分析可知，兩種作業狀態被測肌肉的中位頻率值有顯著性差異。上肢四塊工作肌各時段MF值變化如圖3所示。

由上肢四塊工作肌各時段MF值變化可知，在進行VDT作業時，使用手托不僅有助于保持手腕順直，且能有效減緩上肢 ECR、APB 和ECU的疲勞，但對FCR 疲勞不能起到有效減緩作用。

綜上，對辦公人員來說，鍵盤輸入任務持續 10 min時需休息或適當活動上肢，鍵入20 min以上，上肢疲勞程度較大，需強制休息。

4 智能手托設計

4.1 逆向工程

實驗結束后，收集被試橡皮泥手托模型。預先設定三維坐標掃描儀切除距切平面0.1 mm以下的點。將橡皮泥手托模型放置于平臺上，依次掃描模型。在掃描過程中，調整掃描儀與模型的相對位置，以保證得到盡可能多的橡皮泥模型表面點云數據。最后輸出掃描文件，導入Pro/E的Scantools工具模塊中，進行點云數據處理。手托模型逆向工程流程見圖4，掃描過程見圖5，點云數據處理見圖6。

將處理后的點云數據轉入到Part系統，從中提取重要的基準點，建立基準線和基準面，通過旋轉、拉伸、掃描、混合、延伸等工具與正向工程相結合，進行CAD模型的建立和修正。模型相關轉化如圖7所示。

4.2 智能手托系統設計

根據市場調研資料分析，結合實驗結論對鍵盤手托進行系統設計。智能手托內部模塊如圖8，包括微處理器、系統內部電源控制、壓力感應、呼吸燈、語音提醒、存儲器、計時器等。

(1)工作面智能感知

智能手托通過壓力感應裝置及時檢測判斷用戶是否使用手托，若用戶停止或離開工作狀態，系統轉入待機狀態；當用戶再次返回工作時，系統自動開啟；若停止或離開時間較長，系統將自行關閉。

(2)鍵入模式計時

當用戶啟用智能手托進行鍵入任務時，手托計時器開始計時，并每隔 10 min 傳遞信號給語音提醒裝置，用戶可選擇休息或不休息，不休息時設備正常使用，若休息時計時器處于暫停狀態，直到作業任務再次開始后計時。

(3)左右分體式布局

左右分體式布局可使用戶自由調節使用角度，以達到舒適的輸入姿態，從而不容易產生疲勞。

(4)疲勞語音提醒

智能手托中的疲勞提醒設計主要通過智能語音播報系統來實現，產品內部設置提醒裝置，當用戶鍵入任務每超過 10 min，產品會對用戶進行語音提醒，超過20 min 時提醒用戶強制休息，以免產生過度疲勞。

(5)呼吸燈裝置

為了方便用戶及時了解產品的工作狀態，該智能手托加入了呼吸燈設計。呼吸燈具有三種顏色模式，即綠、黃、紅。綠燈表示產品處于工作狀態；黃燈表示待機狀態；紅燈表示故障，需及時處理。

(6)手動電源開關

智能手托設有手動電源開關，起到安全防護作用，防止出現意外。

4.3 智能手托定型設計

4.3.1 智能手托形態設計

在智能手托構思階段，運用頭腦風暴法捕獲產品意象，對產品先進行思維發散再收斂，結合對手托和智能產品的調研，繪制部分草圖如圖9。

4.3.2 智能手托材質

通過對手托表面材質進行調研，分析了不同材質在功能性、美觀性及經濟性等方面的優缺點，見表1。最終選擇記憶棉作為智能手托材質。

4.3.3 智能手托三維效果

智能手托造型簡約，黑白灰色相結合，選材輕巧舒適，與辦公環境協調，分體式結構提升了產品的適用性，最終效果見圖10。

5 討論

實驗中主要考慮了在VDT作業中手部姿態保持順直狀態下有無模擬手托對上肢ECR、APB、ECU和FCR四塊肌肉疲勞程度的影響，發現使用手托模型對減緩ECR、APB、ECU的疲勞影響顯著，對FCR影響不顯著，這可能是由于在鍵盤輸入任務中主要通過手腕帶動手指運動，FCR在此過程中不存在肌肉收縮并且也沒有靜肌負荷，因此對于疲勞程度沒有顯著影響。

對被試手托模型的反求數據進行擬合時，盡可能保留了橡皮泥模擬手托下陷的高度、弧度、形變程度等重要數據的特征，而對橡皮泥模擬手托整體的寬度、長度等數據則根據產品形態設計進行了適當修改。文中通過對幾種材質在功能性、美觀性、經濟性等因素的比較分析，選擇記憶棉作為智能手托的材質。模塑工藝是目前質量最好的一種記憶棉產品生產工藝，考慮到模具開發的精度與成本，所以設計時對于智能手托凹陷處不規則造型又做了相應的調整，使得產品整體造型相對規則平滑，更有利于加工生產。

表1 手托表面材料對比

6 小結

在前期研究視覺顯示終端作業獲得上肢易疲勞工作肌的基礎上，通過實驗獲取了舒適姿態下的橡皮泥手托模型，利用逆向工程、三維建模及產品設計獲得了鍵盤輔助產品尺寸數據及三維模型，可為VDT工作臺面微環境改善、鍵盤及周邊產品研發提供參考。但參加實驗的被試職業相對單一，年齡比較集中，左右手托之間、手托與鍵盤之間的距離未考慮，會影響研究結果的準確性，后續研究將予以完善。