Desarrollo de un software para el apoyo en la Evaluación Ergonómica en el trabajo utilizando realidad aumentada e inteligencia artificial
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Resumen
Objetivo: El propósito de este estudio fue crear y validar un software para el apoyo en la evaluación ergonómica, utilizando la metodología REBA. Este software incorpora visión por computadora, inteligencia artificial y una interfaz de visualización en realidad aumentada, con el fin de comparar sus resultados con los de evaluaciones realizadas por expertos.
Métodos: El proceso se dividió en cuatro fases. Primero, se definieron criterios técnicos y ergonómicos basados en el método REBA. Luego, se desarrolló un sistema que utiliza visión por computadora y estimación de pose, permitiendo identificar en tiempo real los ángulos articulares y los niveles de riesgo postural a través de un sistema de codificación por colores. La herramienta fue sometida a pruebas en video y ajustes iterativos para mejorar su precisión. Finalmente, se validó con la opinión de expertos en ergonomía, quienes evaluaron su aplicabilidad, confiabilidad y utilidad en situaciones reales de evaluación postural.
Resultados: La herramienta demostró una alta precisión en la detección de la cabeza y el cuello, con un notable nivel de identificación y valoración del riesgo. En cuanto a segmentos como el tronco y los miembros, mostraron un buen rendimiento, aunque requerían una adecuada preparación del entorno. Por otro lado, las manos y los pies presentaron una menor exactitud. Los expertos valoraron positivamente su claridad visual, utilidad en tamizajes y confiabilidad, otorgando puntajes entre 6 y 10. La precisión mejoró de manera progresiva con los ajustes realizados.
Conclusiones: Esta herramienta es ideal para apoyar a los ergonomistas a identificar riesgos posturales, especialmente en los segmentos centrales. Su diseño visual e intuitivo facilita el análisis en tiempo real. Aunque necesita optimización para las manos y los pies, representa una solución prometedora para la evaluación ergonómica en entornos industriales.
Descripción
Abstract
Objective: The purpose of this study was to develop and validate a software to support REBA ergonomic assessment. This software incorporates computer vision, artificial intelligence, and an augmented reality visualization interface, with the aim of comparing its results with those of evaluations conducted by experts.
Methods: The process was divided into four phases. First, technical and ergonomic criteria were defined based on the REBA method. Next, a system was developed that uses computer vision and pose estimation, allowing real-time identification of joint angles and postural risk levels through a color-coding system. The tool underwent video testing and iterative adjustments to improve its accuracy. Finally, it was validated with the opinions of ergonomics experts, who evaluated its applicability, reliability, and usefulness in real-life postural assessment situations.
Results: The tool demonstrated high accuracy in head and neck detection, with a remarkable level of risk identification and assessment. Segments such as the trunk and limbs performed well, although they required adequate preparation of the environment. On the other hand, the hands and feet were less accurate. Experts positively rated its visual clarity, screening utility, and reliability, awarding scores between 6 and 10. Accuracy progressively improved with adjustments.
Conclusions: This tool is ideal for supporting ergonomists in identifying postural risks, especially in the central body segments. Its visual and intuitive design facilitates real-time analysis. Although it requires optimization for the hands and feet, it represents a promising solution for ergonomic assessment in industrial environments.
Palabras clave
Ergonomía, Realidad aumentada, Inteligencia artificial, Método REBA, Evaluación biomecánica, Evaluación postural en el trabajo, Riesgos posturales, Análisis en tiempo real, Estimación de pose, Desórdenes musculoesqueléticos