Madenlerde iş sağlığı ve güvenliği alanında baret denetimi için yeni bir tasarım
Öz
Türkiye’de, iş kazalarının son yıllarda arttığı görülmektedir. Meydana gelen iş kazalarının % 0.3’ü ölümle sonuçlanmaktadır. Türkiye’de her gün yaklaşık 4.2 kişi iş kazası sonucu hayatını kaybetmektedir. Meydana gelen iş kazalarının yapılan çalışmaların ortalaması dikkate alındığında yaklaşık % 14.6’sı baş ve boyun yaralanması olarak karşımıza çıkmaktadır. Madencilik sektöründe yaşanan iş kazaları sonucu baş ve boyun yaralanmalarının sebepleri arasında çalışanların baretini takmaması, baret kullanmaması veya iş yeri içerisinde baretini çıkararak çalışması sayılabilir. Bu çalışmada; madenlerde çalışanların baretini çıkardığı anda, uzaktan algılanarak ve ilgili mühendis veya çalışanın ekranına çıkarıldığını haber veren bir baret tasarımı üzerinde durulmuştur. Tasarım olarak yapılan bu baret Karabük ilinde yer alan bir mermer işletmesinde tasarım aşamasında test edilmiştir. Sonuç olarak, madenlerde iş sağlığı ve güvenliği kurallarına uymayıp baret takmayan çalışanların iş kazasına yakalanmadan önce tespit edilerek baş ve boyun yaralanmaları gibi ciddi iş kazalarının önüne geçmesi amaçlanmaktadır.
Anahtar Kelimeler
Baret tasarımı, Baret algılama, Madenlerde iş sağlığı ve güvenliği
Kaynakça
- Agarwal, N., Singh, A. K., Singh, P. P., & Sahani, R. (2015). Smart helmet. International Research Journal of Engineering and Technology, 2(02), 3.
- Allamki, L., Panchakshari, M., Sateesha, A., & Pratheek, K. S. (2019). Helmet detection using machine learning and automatic License Plate Recognition. International Research Journal of Engineering and Technology (IRJET), 6(12), 4475-4480.
- Boonsirisumpun, N., Puarungroj, W., & Wairotchanaphuttha, P. (2018). Automatic detector for bikers with no helmet using deep learning. In 2018 22nd International Computer Science and Engineering Conference (ICSEC) (pp. 1-4). IEEE.
- Celik, K., Yilmaz, F., Kavalci, C., Ozlem, M., Demir, A., Durdu, T., ... & Yel, C. (2013). Occupational injury patterns of Turkey. World journal of emergency surgery, 8, 1-6
- Devadiga, K., Gujarathi, Y., Khanapurkar, P., Joshi, S., Deshpande, S., Devadiga, K., ... & Deshpande, S. (2018). Real time automatic helmet detection of bike riders. International Journal, 4, 146-148.
- Karakurt, Ü., Satar, S., Açıkalın, A., Bilen, A., Gülen, M., & Baz, Ü. (2013). Acil tıp kliniğine başvuran iş kazalarının analizi. The Journal of Academic Emergency Medicine, 12, 19-23
- Kekeç, Z., Ünalan, D., Şenol, V., & Çetinkaya, F. (2003). Erciyes üniversitesi Tıp Fakültesi Acil Servisine başvuran iş kazalarının değerlendirilmesi. Fırat Üniversitesi Sağlık Bilimleri Tıp Dergisi, 17(4), 277-83.
- KKD, (2024). Kişisel koruyucu donanımların işyerlerinde kullanılması hakkında yönetmeliği, https://www.mevzuat.gov.tr/mevzuat?MevzuatNo=18540&MevzuatTur=7&MevzuatTertip=5 (Erişim Tarihi: 25.03.2024)
- Kurkute, S., Ahirao, N., Ankad, R. G., & Khatal, V. B. (2019, February). IOT based smart system for the Helmet detection. In Proceedings of International Conference on Sustainable Computing in Science, Technology and Management (SUSCOM), Amity University Rajasthan, Jaipur-India.
- Li, K., Zhao, X., Bian, J., & Tan, M. (2018). Automatic safety helmet wearing detection. arXiv preprint arXiv:1802.00264.