Ítem
Acceso Abierto
Caracterización de movimientos a través de imágenes y sensores inerciales para la prevención de lesiones de miembro superior durante actividades repetitivas
Título de la revista
Autores
Jasbón Mutis, Adriana Samira
Archivos
Fecha
2023-06-27
Directores
Perdomo Charry, Oscar Julián
Castillo Martínez, Juan Alberto
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Universidad del Rosario
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Resumen
El miembro superior es una estructura de gran complejidad e importancia en la vida cotidiana debido a la variedad de movimientos y grados de libertad que este tiene. Así como la utilidad en numerosas tareas cotidianas. El miembro superior puede verse afectado por lesiones debido a las tareas que incluyan: esfuerzos, posturas inadecuadas, posturas fuera de rangos de movimiento, posturas sostenidas o repetitivas; durante periodos de tiempo largos, como actividades laborales, generando un impacto negativo en la vida cotidiana. Por este motivo surge la necesidad de estudios de la complejidad del movimiento del miembro superior para la prevención lesiones en miembro superior. Este estudio se enfoca en el desarrollo de una herramienta de simulación de la cinemática del miembro superior utilizando captura de movimiento recursos en imágenes y señales de sensores inerciales. Se desarrolló un programa capaz de identificar patrones de movimiento usando datos capturados usando una cámara y sensores inerciales en miembro superior en personas en un entorno laboral, para el posterior estudio. Este proyecto tiene como objetivo diseñar un método para la identificación automática de patrones de movimientos. Para lo cual, se plantea la revisión de métodos de programación y procesamiento de los datos obtenidos de imágenes y sensores inerciales, la programación de los mismos, la adquisición de datos relativos a la postura, el estudio de movimiento y calibración del programa. Entre los resultados obtenidos se desarrolló un software portable para la captura de movimiento utilizando imágenes, el cual provee resultados de la raíz cuadrática media (RMS) de los ángulos en los planos XY, XZ y YZ, similares a los dados por los sensores inerciales tras estimar la RMS de los ángulos obtenidos por los mismos. Sin embargo, la aceleración presenta una mayor diferencia, esto debido a que la aceleración se ve afectaba por los instantes en los cuales las imágenes oscilan. Como conclusión se encontró un gran potencial de los algoritmos de inteligencia artificial para la identificación, seguimiento y diferenciación de la de postura y el cálculo de variables de la cinemática tales como ángulo de movimiento articular y la aceleración angular.
Abstract
The upper limb is a structure of great complexity and importance in our daily lives due to the variety of movements and degrees of freedom it has. As well as its usefulness in numerous daily tasks. The upper limb can be affected by injuries due to tasks that include: efforts, inadequate postures, postures out of range of motion, and sustained or repetitive postures; during long periods, such as work activities, generating a negative impact on daily life. For this reason, there is a need for studies on the complexity of upper limb movement for the prevention of this type of injury. This study focuses on the development of an upper limb kinematics simulation tool using resources such as images and inertial sensors for motion capture. For the development of a supporting tool or software capable of identifying movement patterns using sources of motion information in people, captured by sensors, in a work environment for further study. This project aims to design a method for the automatic identification of movement patterns associated with the upper limb by fusing information from video images and inertial markers. To this end, a review of programming and data processing methods obtained from images and inertial sensors, their programming, the acquisition of data related to posture, the study of movement, and the calibration of the software are proposed. Among the results obtained, a portable software for motion capture using images was created, which provides results of RMS angles similar to those given by the inertial sensors. However, the acceleration presents a greater difference, because the acceleration is affected by the moments in which the images oscillate. In conclusion, it was found a great potential for artificial intelligence algorithms for the identification, tracking, and differentiation of posture and the calculation of kinematics variables such as joint movement angle and angular acceleration.
Palabras clave
Biomecánica , Estudio de movimiento , Gestos , Herramienta de Mediapipe , Miembro superior , Sensores inerciales
Keywords
Biomechanics , Gestures , Mediapipe , Movement study, , Upper limb , Inertial sensors
