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      工作面照度對機務(wù)人員缺陷識別能力影響的研究

      2020-11-27 03:24:28周長春肖荃益姜浩然
      科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新 2020年33期
      關(guān)鍵詞:機務(wù)人員注視點觀察者

      周長春 肖荃益* 姜浩然

      (中國民用航空飛行學(xué)院 航空工程學(xué)院,四川 廣漢618307)

      安全是民航永恒的主題[1]。飛行安全一方面依賴于各類與飛行有關(guān)的人員的技術(shù)水平,另一方面也依賴于航空器的適航性。世界范圍內(nèi)維修與檢查差錯被列為導(dǎo)致事故和嚴重事故征候的因素之一[2]。因此,在維護、檢查、修理和以及目視檢查領(lǐng)域的工作可靠性成為確保機組航班安全中極為重要的一環(huán)。

      目前,對于機務(wù)人員差錯影響因素的研究都集中在環(huán)境溫度、濕度、噪聲等,而本文從工作照度以及缺陷形狀出發(fā),利用眼動技術(shù)[3],通過實驗探究記錄下注視時間和注視點個數(shù),尋找出最適合機務(wù)人員工作的照度。同時研究在目視檢查[4]中,航空器表面缺陷的形狀、大小、方向?qū)C務(wù)人員識別能力的影響。

      1 缺陷識別能力影響實驗設(shè)計

      1.1 實驗?zāi)康?/h3>

      1.1.1 通過對被測試者在不同照度[5]下識別航空器缺陷能力的眼動測試,分析照度對機務(wù)人員識別能力影響。

      1.1.2 通過對被測試者識別航空器缺陷形狀特征[6]的眼動測試,分析不同缺陷形狀對機務(wù)人員識別能力影響。

      1.2 實驗環(huán)境、對象、設(shè)備的選擇

      實驗環(huán)境為某安靜靜室。溫度為26℃,濕度為75%。實驗中有3 名主試人員,一名操作眼動儀,一名呈現(xiàn)實驗刺激圖片,一名監(jiān)控實驗過程。設(shè)有25 名觀察者,平均年齡23 歲,為機務(wù)人員。實驗設(shè)備有:Tobii Pro Glasses 2 眼動儀、Tobii pro Glassses Controller 記錄軟件、照度計2 個、LED 連續(xù)可調(diào)白光源組合燈具一套以及其他輔助工具。

      1.3 實驗方案設(shè)計

      1.3.1 自變量

      a.照度:本實驗選取 9 組照度值,分別是10、20、75、150、300、500、750、1000、1500Lux。

      b.缺陷形狀:本實驗選取飛機機體、機翼的蒙皮損傷部位的缺陷,缺陷形狀形狀(線型和面型)、大小(面積大?。?、方向(平行和垂直)不同。

      1.3.2 因變量

      本實驗的因變量有注視點個數(shù)、注視時間、注視點軌跡以及注視點落下的先后順序。

      1.4 實驗中機務(wù)人員識別能力評價指標

      在研究照度對機務(wù)人員缺陷識別能力影響的實驗中,注視時間越短,注視點個數(shù)越少,表明機務(wù)人員識別能力越好,反之則表明機務(wù)人員識別能力越差。

      在研究缺陷形狀特征對機務(wù)人員識別能力影響的實驗中,越先識別到、注視頻數(shù)越少,表明機務(wù)人員識別能力越好,反之則表明機務(wù)人員識別能力越差[8]。

      1.5 實驗方案

      主任務(wù)是照度變化對機務(wù)人員識別影響,觀察者在不同工作面照度下觀察同一機體、機翼的蒙皮損傷部位的缺陷;次任務(wù)是缺陷形狀特征對機務(wù)人員識別能力影響[9],觀察者在最佳照度下,觀察不同機體、機翼的蒙皮損傷部位的缺陷

      2 實驗數(shù)據(jù)的處理

      實驗數(shù)據(jù)的篩選與處理:

      2.1 有效實驗數(shù)據(jù)的篩選

      本實驗共有25 位實驗人員,其中第4、19、24 組實驗數(shù)據(jù)熱點圖顯示觀察者視線并未落在圖片缺陷位置,故將這3 組數(shù)據(jù)剔除,保留余下的22 組。

      本實驗選取9 組照度值,在照度10Lux 時測錄的觀察者眼動指標數(shù)據(jù)與實驗刺激圖片匹配不上,原因可能是照度太低,故將這一照度變量舍去,用余下8 組實驗數(shù)據(jù)進行分析。

      2.2 實驗數(shù)據(jù)處理

      利用Tobii Pro Lab 對各個照度下的注視點進行疊加,形成總體熱點圖。統(tǒng)計結(jié)果如表1 所示。

      表1 描述性統(tǒng)計表

      3 實驗數(shù)據(jù)分析

      3.1 照度對機務(wù)人員識別能力影響

      3.1.1 平均注視時間隨照度變化規(guī)律分析

      a. 通過表1 可看出觀察者的平均注視時間隨照度的增加是先減少再增加。在照度20~500Lux 內(nèi),觀察者平均注視時間降低了47.987s;在照度500~1500Lux 內(nèi),觀察者的平均注視時間僅增加11.717s。平均注視時間隨照度的變化趨勢不是呈現(xiàn)正態(tài)分布,而是偏正態(tài)分布。

      b. 在照度500Lux 時,觀察者識別缺陷所花費的平均注視時間是最少的,說明在照度500Lux 時觀察者識別能力最好,同時表明工作面照度在500Lux 時最有利于機務(wù)人員完成工作。

      3.1.2 平均注視點個數(shù)隨照度變化規(guī)律分析

      對22 位觀察者在各個照度下實驗的眼動數(shù)據(jù)生成軌跡圖,選取每個實驗照度條件下22 位觀察者的眼動數(shù)據(jù)具有代表性的軌跡圖進行展示說明。如圖1 所示。

      圖1 照度20~1500Lux 下的軌跡圖

      通過對各個照度下觀察者視線的軌跡圖可以清晰的看到在照度500Lux 之前,觀察者的平均注視點個數(shù)隨著照度增加由多而雜逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)楹啙嵡逦?。這表明機務(wù)人員對于信息提取的困難程度在逐漸降低。在照度500Lux 之后,隨著照度增加觀察者的平均注視點個數(shù)分布又開始增加。這表明機務(wù)人員對于信息提取的困難程度開始增加。

      3.2 缺陷形狀特征對機務(wù)人員識別能力影響

      在對上文實驗結(jié)論進行分析總結(jié)之后,得知在實驗所選照度中照度為500Lux 時機務(wù)人員識別能力最好,因此在照度500Lux 下探究不同缺陷形狀對機務(wù)人員識別能力的影響,并且生成眼動軌跡圖和頻數(shù)柱狀圖進行觀察。本章圖中深顏色面缺陷由紅色方框標注,淺顏色面缺陷由紅色圓框標注,相對于觀察者平行的線缺陷由紅色三角形框標注,相對于觀察者垂直的線缺陷由紅色菱形標注。以下圖中標注信息同上所述。

      3.2.1 缺陷形狀特征識別軌跡規(guī)律分析

      對22 位觀察者在識別不同缺陷形狀的眼動數(shù)據(jù)生成軌跡圖。選擇其中幾張具有代表性的進行分析。軌跡圖如圖2 所示。

      圖2 觀察者識別不同缺陷形狀的軌跡圖

      在軌跡圖中,注視軌跡點顯示出:觀察者線缺陷的注視點個數(shù)明顯高于面缺陷的,這表明對于機務(wù)人員來說線缺陷較于面缺陷更難識別到。

      軌跡圖反映了觀察者注視點落下的先后順序,由圖中順序可以看到面缺陷先于線缺陷被識別到。由此可知機務(wù)人員的視線是先識別到面缺陷,然后才是線缺陷。

      3.2.2 面缺陷識別規(guī)律分析

      根據(jù)統(tǒng)計結(jié)果將觀察者對不同缺陷形狀的平均注視頻數(shù)繪制成柱狀圖,如圖3 所示。橫坐標表示不同缺陷形狀,縱坐標表示觀察者對不同缺陷形狀的平均注視頻數(shù)。 對觀察者識別不同缺陷形狀時的眼動數(shù)據(jù)生成軌跡圖。如圖4 所示。

      圖3 顯示觀察者對顏色較深的面缺陷的平均注視頻是7,對顏色較淺的面缺陷的平均注視頻是9。圖4 顯示觀察者對顏色較深的面缺陷先于顏色較淺的面缺陷識別出。

      由此表明,對于機務(wù)人員而言,缺陷面積顏色越深,越容易識別。

      圖3 觀察者對不同缺陷形狀的平均注視頻數(shù)柱狀圖

      圖4 觀察者識別面缺陷的軌跡圖

      3.2.3 線缺陷識別規(guī)律分析

      在分析觀察者對線缺陷的識別規(guī)律時,將線缺陷在圖中單獨標注出來,如圖5 所示。

      圖5 觀察者識別線缺陷的軌跡圖

      圖3 顯示相對于觀察者平行的和垂直的線缺陷平均注視頻數(shù)都是12。圖5 顯示觀察者的注視軌跡點和先后順序也并沒有太大區(qū)別。由此可知線缺陷方向?qū)τ跈C務(wù)人員的識別能力沒有顯著影響。

      4 結(jié)論

      本文以機務(wù)工作環(huán)境照度以及機體缺陷形狀為變量進行實驗,實驗結(jié)果應(yīng)用在機務(wù)維修工作的檢查及培訓(xùn)之中具有現(xiàn)實意義和實際作用。照度研究可以將機務(wù)進行維修工作時的光通量設(shè)置成最合適的照度,提高機務(wù)人員工作效率,減少維修差錯,避免不安全事件的發(fā)生。缺陷形狀特征可以用于提高機務(wù)人員對不同機體缺陷形狀的識別,提高機務(wù)人員工作的準確性和全面性,同時也讓機務(wù)培訓(xùn)多了一個針對于缺陷形狀特征識別的方向。

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