@mastersthesis{amslaurea12318,
title = {Studio della valutazione del rischio da sovraccarico biomeccanico tramite dispositivi di misura del movimento},
author = {Simone Ginestrini},
url = {https://amslaurea.unibo.it/id/eprint/12318},
year = {2016},
date = {2016-01-01},
abstract = {In questa tesi vengono presentati i risultati di un approccio innovativo allo studio dei fattori di rischio per i lavoratori che compiono movimenti ripetitivi e prolungati nel tempo.
Per raccogliere i dati necessari e per misurare i fattori di rischio definiti dal metodo OCRA (Occupational Repetitive Action) si sono tradizionalmente usate misurazioni visive dirette o filmati che venivano successivamente usati per estrarre i dati.
L’approccio adottato in questo lavoro è basato sull’utilizzo di sensori di movimento applicati sul corpo del soggetto. I sensori trasmettono dati grezzi provenienti da un giroscopio e un accelerometro, che vengono raccolti ed elaborati dal software sviluppato per questa tesi.
I vantaggi sono l’immediatezza delle misure e la loro completa oggettività. Come vedremo, alcuni problemi rimangono per la taratura dei sensori e la deriva temporale di alcuni dati, ma superati questi, il metodo analizzato potrebbe essere generalizzato e usato su ampia scala.},
keywords = {medicina del lavoro, OCRA, sensoristica di movimento},
pubstate = {published},
tppubtype = {mastersthesis}
}
In questa tesi vengono presentati i risultati di un approccio innovativo allo studio dei fattori di rischio per i lavoratori che compiono movimenti ripetitivi e prolungati nel tempo.
Per raccogliere i dati necessari e per misurare i fattori di rischio definiti dal metodo OCRA (Occupational Repetitive Action) si sono tradizionalmente usate misurazioni visive dirette o filmati che venivano successivamente usati per estrarre i dati.
L’approccio adottato in questo lavoro è basato sull’utilizzo di sensori di movimento applicati sul corpo del soggetto. I sensori trasmettono dati grezzi provenienti da un giroscopio e un accelerometro, che vengono raccolti ed elaborati dal software sviluppato per questa tesi.
I vantaggi sono l’immediatezza delle misure e la loro completa oggettività. Come vedremo, alcuni problemi rimangono per la taratura dei sensori e la deriva temporale di alcuni dati, ma superati questi, il metodo analizzato potrebbe essere generalizzato e usato su ampia scala.
