● 摘要
在人机系统中，操作人员主要通过视觉获得信息，其中80%以上的信息是通过视觉获得。随着科技的发展，信息显示的密度和速度都不断增加，而人类的信息处理能力是有限的，当人类大脑处理信息的能力不能满足任务要求时，就会出现脑力负荷超载，从而导致发生操作失误，人机系统无法正常运行。为了避免操作人员脑力负荷过载，评价并预测脑力负荷是一项非常重要的工作。本文分别研究了文字信息背景和图片信息背景下，眼动参数与脑力负荷的相关性，以及相关眼动参数与脑力负荷的量化关系。在此基础上，建立了眼动参数评价脑力负荷的综合系统。该系统的主要作用在于对视觉显示界面进行脑力负荷预测，最大的优点是能够给出一个量化结果，直观的比较不同评价对象之间脑力负荷的大小。本文的主要内容有以下三部分。1.文字信息背景下眼动参数与脑力负荷关系的研究 通过顺序组与随机组中不同难度的记忆搜索任务，研究了眼动参数与脑力负荷的相关性，以及相关眼动参数与脑力负荷的量化关系。首先利用Hendy脑力负荷模型中的时间压力表达式，计算得到两组中每个任务的脑力负荷值，确定9个脑力负荷等级。然后研究7个独立眼动参数在两组中不同任务等级之间的差异性，分析它们与脑力负荷的相关性。在7个独立的眼动参数中，瞳孔变化率、眨眼率和闭眼时间随着脑力负荷的增加而改变，其中瞳孔变化率和闭眼时间随着脑力负荷的增加而增加，眨眼率随着脑力负荷的增加而减小；平均盯视时间、平均扫视幅度、平均扫视速度和盯视次数反映显示布局变化引起的眼动的差异，不能反映操作者脑力负荷的变化。得到了与脑力负荷相关的眼动参数为瞳孔变化率、眨眼率和闭眼时间。通过与眼动参数初始值进行比较，得到与脑力负荷相关的三个眼动参数的变化率，即瞳孔变化率、眨眼变化率和闭眼时间变化率。通过分析三个眼动参数的变化率，发现它们在脑力负荷增加到第七等级的时候（高水平脑力负荷），会出现拐点，此时瞳孔变化率和眨眼变化率开始减小，而闭眼时间变化率急剧增加。另外在脑力负荷第一和第二等级（低水平脑力负荷），它们的变化不稳定。在第三等级到第七等级（中等水平脑力负荷），它们变化稳定。最后根据它们的变化规律给出了判断低水平和高水平脑力负荷的方法，以及中等水平脑力负荷与它们之间的关系式。2.图片信息背景下眼动参数与脑力负荷关系的研究设计视觉搜索座舱图片差异的试验，首先应用Hendy脑力负荷模型，划分了9个脑力负荷等级。在被试完成试验任务之后，分析了7个独立眼动参数与脑力负荷的相关性，得到与文字信息背景下相同的结论。通过分析三个眼动参数的变化率（瞳孔变化率、眨眼变化率和闭眼时间变化率），同样发现它们在脑力负荷增加到第七等级的时候（高水平脑力负荷），会出现拐点，此时瞳孔变化率和眨眼变化率开始减小，而闭眼时间变化率急剧增加。另外在脑力负荷第一和第二等级（低水平脑力负荷），它们的变化不稳定。在第三等级到第七等级（中等水平脑力负荷），它们变化稳定。最后根据它们的变化规律给出了判断低水平和高水平脑力负荷的方法，以及中等水平脑力负荷与它们之间的关系式。最后，根据文字信息背景下和图片信息背景下，眼动参数与脑力负荷关系的研究结果，给出了从低水平脑力负荷到高水平脑力负荷，三个眼动参数的取值范围。3.眼动参数评价脑力负荷综合系统的研究综合文字信息与图片信息背景下，眼动参数与脑力负荷关系的研究结论，利用综合评价逻辑关系方法建立了眼动参数评价脑力负荷的综合系统。首先，根据评价对象中文字信息与图片信息的比例，确定综合关系式；然后，根据眼动参数在任务中的差异性，确定它们的权重系数；最后，计算每个评价对象的脑力负荷值，并且与眼动参数对应的脑力负荷等级进行比较，得到评价结果。这个评价系统结果客观，对于人机系统中显示界面脑力负荷的预测评价有很好的应用价值。