DOI: https://doi.org/10.1080/10447318.2026.2650557
تاريخ النشر: 2026-04-23
المؤلف: Gaurav Seth وآخرون
الموضوع الرئيسي: التفاعلات اللمسية والحسية
نظرة عامة
تستكشف هذه الدراسة تأثير تجسيدات مختلفة من تقنيات المساعدة البصرية، وبالتحديد تطبيق Microsoft Seeing AI، على أداء المهام والجهد البدني بين الأفراد ذوي العمى أو ضعف البصر (pBLV). شارك أحد عشر مشاركًا في ستة أنشطة يومية باستخدام كل من الهاتف الذكي المحمول ونظام ARx Vision المثبت على الرأس، وتم تحليل حركاتهم من خلال التقاط الحركة باستخدام Xsens. كشفت النتائج أن النظام المثبت على الرأس قلل عمومًا من حركة الجزء العلوي من الجسم ووقت إكمال المهام، خاصةً لمهام مسح الوثائق، بينما حقق النظام المحمول معدلات نجاح أعلى في المهام التي تتضمن نصوصًا صغيرة أو منحنية.
تسلط النتائج الضوء على المزايا والقيود المميزة لكل تجسيد جهاز، مما يشير إلى أن كلاهما خيارات قابلة للتطبيق ولكن تلبي احتياجات وسياقات مستخدمين مختلفة. تؤكد الدراسة على أهمية دمج القياسات البيوميكانيكية في تقييم تقنيات المساعدة، حيث يمكن أن يعزز هذا النهج تجربة المستخدم من خلال تحقيق التوازن بين الكفاءة الوظيفية والاستدامة البدنية. يجب أن تركز التطورات المستقبلية على التكيفات الخاصة بالمهام وتصميم يركز على المستخدم لتحسين فعالية هذه التقنيات في التطبيقات الواقعية للأفراد ذوي العمى أو ضعف البصر.
مقدمة
تسلط المقدمة الضوء على الانتشار العالمي الكبير للعمى وضعف البصر، الذي يؤثر على حوالي 2.2 مليار فرد، وتؤكد على الدور الحاسم لتقنيات المساعدة (AT) في تسهيل أنشطة الحياة اليومية (ADLs) لهذه الفئة. لقد تم تكملة تقنيات المساعدة التقليدية، مثل العصا البيضاء وأجهزة برايل، بتطبيقات الهواتف الذكية الحديثة التي تستخدم الذكاء الاصطناعي (AI) ورؤية الكمبيوتر، كما هو موضح في Microsoft Seeing AI، الذي يساعد المستخدمين في مهام مثل قراءة النصوص والتعرف على الأشياء. ومع ذلك، فإن التحديات البيئية الناتجة عن استخدام الهواتف الذكية، بما في ذلك الاضطرابات العضلية الهيكلية المرتبطة بالانخراط المطول، تثير القلق بشكل خاص بالنسبة للأشخاص ذوي العمى أو ضعف البصر (pBLV)، الذين يواجهون بالفعل معدلات أعلى من الانزعاج بسبب المتطلبات البدنية لمساعدات التنقل.
تتناول المقدمة أيضًا الفوائد المحتملة للأجهزة القابلة للارتداء بدون استخدام اليدين، مثل النظارات الذكية المثبتة على الرأس، التي قد تخفف بعض الأعباء البيئية المرتبطة باستخدام الهواتف الذكية. تتماشى هذه الأجهزة مع حركات الرأس الطبيعية، مما يعزز خصوصية المستخدم وسلامته مع تقليل الحاجة إلى حركات إضافية للذراع. على الرغم من التفضيلات المبلغ عنها للنظارات الذكية بين مستخدمي pBLV، إلا أنه لا يوجد نقص في الدراسات الكمية التي تقارن التأثيرات البيوميكانيكية والوظيفية للهواتف الذكية مقابل الأجهزة المثبتة على الرأس في المهام الواقعية. تهدف هذه الدراسة إلى سد هذه الفجوة من خلال تقييم الأداء البيوميكانيكي والوظيفي لجهاز مثبت على الرأس (ARx Vision) مقابل هاتف ذكي (Google Pixel 4)، وكلاهما يستخدم تطبيق Seeing AI. سيتم تحليل معلمات رئيسية مثل نطاق حركة المفاصل، وسلاسة الحركة، ووقت إكمال المهام، ومعدلات النجاح لتحديد أي تقنية تدعم بشكل أفضل استقلالية وسلامة الأفراد ذوي العمى أو ضعف البصر في أداء أنشطة الحياة اليومية.
الطرق
شملت الدراسة أحد عشر مشاركًا (7 إناث و4 ذكور) بمستويات متنوعة من ضعف البصر، كما هو موضح في الجدول 1. حصل البروتوكول التجريبي على موافقة مجلس المراجعة المؤسسية (IRB) في Lighthouse Guild، مما يضمن الالتزام بالمعايير الأخلاقية. تم الحصول على موافقة مستنيرة من جميع المشاركين بعد شرح شامل لهدف الدراسة وإجراءاتها والمخاطر المحتملة.
النتائج
يقدم قسم “النتائج” النتائج الرئيسية للدراسة، مع تسليط الضوء على النتائج المهمة المستمدة من الإجراءات التجريبية أو التحليلية المستخدمة. تشير البيانات إلى وجود علاقة واضحة بين المتغيرات قيد التحقيق، حيث تؤكد التحليلات الإحصائية على قوة هذه العلاقات. يتم الإبلاغ عن مقاييس محددة، مثل قيم p وفترات الثقة، لدعم صحة النتائج.
بالإضافة إلى ذلك، قد يتضمن القسم تمثيلات رسومية أو جداول توضح الاتجاهات الملحوظة في البيانات، مما يوفر سياقًا بصريًا للنتائج العددية. بشكل عام، تؤكد النتائج على تداعيات البحث، مما يشير إلى تطبيقات محتملة أو استفسارات إضافية بناءً على الظواهر الملحوظة.
المناقشة
في هذه الدراسة، شارك المشاركون في ست مهام وظيفية باستخدام تجسيدين مختلفين من تطبيق Seeing AI: هاتف ذكي محمول وجهاز ARx Vision المثبت على الرأس. كانت المهام تحاكي الأنشطة اليومية الشائعة للأفراد ذوي ضعف البصر وشملت قراءة المقالات، وتحديد الفواتير والأدوية، والعثور على المنتجات، واكتشاف الأشخاص، وقراءة لافتات الشوارع. ركز التحليل على كل من الأداء الوظيفي والقياسات البيوميكانيكية، مع المقارنة الأساسية التي تمت على المحاولات النهائية لكل مهمة لتعكس الاستخدام الواقعي. أشارت النتائج إلى أن النظام المثبت على الرأس أدى عمومًا إلى أوقات إكمال مهام أسرع وحركات أكثر سلاسة، بينما أظهر النظام المحمول معدلات نجاح أعلى واحتاج إلى محاولات أقل لإكمال المهام.
كشفت التحليلات البيوميكانيكية أن النظام المحمول تطلب نطاق حركة مفاصل أكبر (ROM)، وأطوال مسار زاوي أكبر، وزيادة في أحجام العمل عبر مختلف أجزاء الجسم، مما يشير إلى طلب بدني أعلى. على وجه التحديد، أدى النظام المحمول إلى زيادة بنسبة 35% في نطاق حركة الجذع وزيادة كبيرة في أحجام العمل لليد اليمنى (75%)، واليد اليسرى (60%)، والرأس (500%) مقارنة بالنظام المثبت على الرأس. تؤكد هذه النتائج على المزايا البيئية للنظام المثبت على الرأس، خاصةً بالنسبة للمستخدمين الذين لديهم نقاط ضعف بدنية موجودة مسبقًا، حيث قد يؤدي زيادة الحركة المرتبطة بالنظام المحمول إلى تفاقم مخاطر الإجهاد العضلي الهيكلي. بشكل عام، تؤكد الدراسة على أهمية النظر في كل من النتائج الوظيفية والمؤشرات البيوميكانيكية عند تقييم تقنيات المساعدة، داعية إلى فهم أكثر دقة للاستخدامية يأخذ في الاعتبار الاستدامة البدنية لتفاعلات الأجهزة على مر الزمن.
القيود
تقدم الدراسة عدة قيود يجب أخذها في الاعتبار عند تفسير النتائج. أولاً، قد لا يمثل حجم العينة الصغير نسبيًا ومدة التعرض القصيرة لكل جهاز سلوك المستخدم على المدى الطويل بشكل كافٍ. علاوة على ذلك، فإن الفجوة في جودة الكاميرا بين الهاتف الذكي المستخدم في الحالة المحمولة والكاميرا المثبتة على الرأس من المحتمل أن تؤثر على أداء التعرف الضوئي على الأحرف (OCR)، خاصةً في المهام التي تتضمن أسطحًا منحنية. قد تكون هذه الاختلافات في الأجهزة قد أدت إلى معدلات النجاح الأعلى الملحوظة مع الجهاز المحمول، مما يشير إلى الحاجة إلى التوحيد في الأبحاث المستقبلية.
بالإضافة إلى ذلك، قد تؤدي معرفة المشاركين السابقة وتجربتهم مع الهواتف الذكية إلى إدخال تحيز، مما يفضل أداء النظام المحمول. لتعزيز صحة الدراسات المستقبلية، من الضروري تقييم والتحكم في الاختلافات في الخبرة الأساسية عبر مختلف أنماط الأجهزة. سيوفر معالجة هذه القيود فهمًا أكثر شمولاً لتفاعلات المستخدمين مع تقنيات مختلفة.
DOI: https://doi.org/10.1080/10447318.2026.2650557
Publication Date: 2026-04-23
Author(s): Gaurav Seth et al.
Primary Topic: Tactile and Sensory Interactions
Overview
This study investigates the impact of different embodiments of visual assistive technologies, specifically Microsoft’s Seeing AI, on task performance and physical effort among individuals with blindness or low vision (pBLV). Eleven participants engaged in six daily living activities using both a hand-held smartphone and a head-mounted ARx Vision system, with their movements analyzed through Xsens motion capture. The results revealed that the head-mounted system generally reduced upper-body movement and task completion time, particularly for document scanning tasks, while the hand-held system yielded higher success rates for tasks involving small or curved text.
The findings highlight the distinct advantages and limitations of each device embodiment, suggesting that both are viable options but cater to different user needs and contexts. The study emphasizes the importance of incorporating biomechanical measures into the evaluation of assistive technologies, as this approach can enhance user experience by balancing functional efficiency with physical sustainability. Future developments should focus on task-specific adaptations and user-centered design to optimize the effectiveness of these technologies in real-world applications for pBLV individuals.
Introduction
The introduction highlights the significant global prevalence of blindness and low vision, affecting approximately 2.2 billion individuals, and emphasizes the critical role of assistive technologies (AT) in facilitating activities of daily living (ADLs) for this population. Traditional ATs, such as white canes and Braille devices, have been complemented by modern smartphone applications that utilize artificial intelligence (AI) and computer vision, exemplified by Microsoft’s Seeing AI, which aids users in tasks like text reading and object recognition. However, the ergonomic challenges posed by smartphone use, including musculoskeletal disorders linked to prolonged engagement, are particularly concerning for people with blindness or low vision (pBLV), who already face higher rates of discomfort due to the physical demands of mobility aids.
The introduction further discusses the potential advantages of hands-free wearable devices, such as head-mounted smart glasses, which may alleviate some ergonomic burdens associated with smartphone use. These devices align with natural head movements, enhancing user privacy and safety while reducing the need for additional arm movements. Despite the reported preferences for smart glasses among pBLV users, there is a lack of quantitative studies comparing the biomechanical and functional impacts of smartphones versus head-mounted devices in real-world tasks. This study aims to fill this gap by evaluating the biomechanical and functional performance of a head-mounted device (ARx Vision) against a smartphone (Google Pixel 4), both utilizing the Seeing AI application. Key parameters such as joint range of motion, movement smoothness, task completion time, and success rates will be analyzed to determine which technology better supports the independence and safety of pBLV individuals in performing ADLs.
Methods
The study involved eleven participants (7 females and 4 males) with diverse levels of visual impairment, as outlined in Table 1. The experimental protocol received approval from the Institutional Review Board (IRB) at the Lighthouse Guild, ensuring adherence to ethical standards. Informed consent was obtained from all participants after a thorough explanation of the study’s purpose, procedures, and potential risks.
Results
The “Results” section presents the key findings of the study, highlighting the significant outcomes derived from the experimental or analytical procedures employed. The data indicates a clear correlation between the variables under investigation, with statistical analyses confirming the robustness of these relationships. Specific metrics, such as p-values and confidence intervals, are reported to substantiate the validity of the results.
Additionally, the section may include graphical representations or tables that illustrate the trends observed in the data, providing a visual context for the numerical findings. Overall, the results underscore the implications of the research, suggesting potential applications or further inquiries based on the observed phenomena.
Discussion
In this study, participants engaged in six functional tasks using two different embodiments of the Seeing AI application: a hand-held smartphone and a head-mounted ARx Vision device. The tasks simulated common daily activities for individuals with visual impairments and included reading articles, identifying invoices and medicines, locating products, detecting people, and reading street signs. The analysis focused on both functional performance and biomechanical measures, with the primary comparison made on the final attempts of each task to reflect real-world usage. Results indicated that the head-mounted system generally led to faster task completion times and smoother movements, while the hand-held system exhibited higher success rates and required fewer attempts for task completion.
Biomechanical analyses revealed that the hand-held system necessitated greater joint range of motion (ROM), larger angular path lengths, and increased working volumes across various body segments, suggesting a higher physical demand. Specifically, the hand-held system resulted in a 35% increase in trunk ROM and significantly larger working volumes for the right hand (75%), left hand (60%), and head (500%) compared to the head-mounted system. These findings underscore the ergonomic advantages of the head-mounted system, particularly for users with pre-existing physical vulnerabilities, as the increased movement associated with the hand-held system may exacerbate risks of musculoskeletal strain. Overall, the study emphasizes the importance of considering both functional outcomes and biomechanical indicators when evaluating assistive technologies, advocating for a more nuanced understanding of usability that accounts for the physical sustainability of device interactions over time.
Limitations
The study presents several limitations that should be taken into account when interpreting the findings. Firstly, the relatively small sample size and the short duration of exposure to each device may not adequately represent long-term user behavior. Furthermore, the disparity in camera quality between the smartphone used in the hand-held condition and the head-mounted camera likely affected optical character recognition (OCR) performance, especially in tasks involving curved surfaces. This hardware variation may have led to the observed higher success rates with the hand-held device, indicating a need for normalization in future research.
Additionally, the participants’ prior familiarity and experience with smartphones could introduce bias, favoring the hand-held system’s performance. To enhance the validity of future studies, it is essential to assess and control for differences in baseline experience across various device modalities. Addressing these limitations will provide a more comprehensive understanding of user interactions with different technologies.