昨日行った介護動作解析の写真をアップする。
介護者、被介護者ともにマーカーをそれぞれ32個張り付け、12台のカメラを用いて計測を行った。
動作筋電計は16chで、今回は県立広島大学で新たに購入した日本光電の超小型の筋電計も併用した。
この計測データをどのように処理するかというと、各マーカーの座標からエクセルで介護者、被介護者の重心を計算で求める。
我々が使用しているMAC3Dは、この計算処理後のエクセルデータを読み込んで、本来計測できない体重心を3DのCGとして表示することができる。
あたかも重心にマーカーを貼り付けたような結果が示されるのである。
腰をかがめた姿勢では体重心は腹部の前方に飛び出るので、体に貼り付けたマーカーでは体重心の計測は不可能である。
このような処理ができるのが最新式の3次元動作解析システムの利点である。
介護者、被介護者ともにマーカーをそれぞれ32個張り付け、12台のカメラを用いて計測を行った。
動作筋電計は16chで、今回は県立広島大学で新たに購入した日本光電の超小型の筋電計も併用した。
この計測データをどのように処理するかというと、各マーカーの座標からエクセルで介護者、被介護者の重心を計算で求める。
我々が使用しているMAC3Dは、この計算処理後のエクセルデータを読み込んで、本来計測できない体重心を3DのCGとして表示することができる。
あたかも重心にマーカーを貼り付けたような結果が示されるのである。
腰をかがめた姿勢では体重心は腹部の前方に飛び出るので、体に貼り付けたマーカーでは体重心の計測は不可能である。
このような処理ができるのが最新式の3次元動作解析システムの利点である。