首页  >  正文

检测方法与质量数据预处理

2020/7/15 15:12:33 标签:       浏览:790

检测方法与质量数据预处理
检测方法
质量数据的检测方法一般分为两类,即接触测量法和非接触测量法.
无论是接触测量法,还是非接触测量法,其实质都是通过检测系统将加工过程参数(如尺寸变化,温度,切削刀,振动等)转换成电压,电流,电阻或一串脉冲信号,并送至计算机进行处理.


1.接触测量法为了得到高精度读数,一般选用接触测量法.通常,温度,压力,尺寸等参数都采用这种方法测量.在用于机械零件的接触式检测系统中,坐标测量机(CMM)是最重要的一种测量设备,它由工作台和带有一个传感测头的可移动的装置组成,工作台将工件固定在校准位置,测头可以分别对应于X,Y和Z坐标轴的三个方向移动,移动过程中测头和待测工件表面接触,利用测头和测量系统将工件尺寸记录下来,计算机根据测量值,并根据给定的坐标系计算实际尺寸值.当今的坐标测量机都是由计算机控制的,已成为柔性自动化生产中的主要检测设备之一.有关详细内容请看第7章.
2.非接触测量法在实际质量数据检测中,非接触测量也得到广泛采用.非接触测量有如下优点:(1)通常无需工作精确定位;(2)检测速度比接触测量快;(3)消除了接触测量中的测头与工件接触带来的如机械带来的如机械磨损等问题.
非接触测量方法分成两类:光学方法和非光学方法.光学方法是非接触式测量方法中的主要类型,近年来机器视觉在质量检测中得到越来越广泛的应用.有关机器视觉原理及其应用详见第8章.
非光学方法也是一种常用的非接触测量方法.主要包括电场技术(电感,电容,阻抗等),放射性技术(X射线),超声波等.
下面以扫描激光束系统为例,说明非接触测量的光学方法.在批量生产线上,为了提高生产效率和控制产品质量,必须测量工件的尺寸,剔除不合格品,用扫描激光对生产线上的零件进行在线检测.这是实现检测自动化的重要环节.
扫描激光束系统的工作原理如图6-2所示,激光是用来发射一个连续的薄层的光束,转动镜片使光束偏转,这样光束扫过被测的工作,光传感器放在透镜系统的焦点上,以检测当被工作阻挡时光束的中断,测量相应中断光束的间隔时间,就可以确定被测工件的尺寸.一般,微处理器完成间隔时间的计算,并把测得的时间间隔转化成尺寸值,并完成其它功能.如给用以剔除工件的自动机构发出一个信号,以排除生产线上的不合格品.


质量数据的预处理
由于测试过程中测量误差的存在,将会影响质量数据的可性.因此,必须采取措施减小甚至消除测量误差,以提高质量控制的确定性和可靠程度.质量数据预处理的目的就是减少以至消除测量误差或其它原因造成的质量数据差异对分析结果的影响.
所谓测量误差就是测量值与被测真值之间的差异,即
测量误差=测量值-真值
根据误差的性质可将其分为以下三类.
1.系统误差顺次测量的一系列测量结果中,其测量误差值的大小和方向或是保持不变或是按一定规律变化的误差称为系统误差,通常它是由固定的或按一定规律变化的因素造成的.
2.随机误差在同一条件下对同一被测量进行多次重复测量时,各测量数据的误差值或大或小,或正或负,其取值的大小从表面看来似乎没有确定的规律性,是不可预知的,这类误差称为随要误差,也称为偶然误差.随机误差即为随机变量,服从统计规律,可以用统计的方法作出估计.
3.粗大误差超出正常范围的大误差称为粗大误差,也称为过失误差.一般粗大误差是由测量中的失误造成的.例如,计数或记录错误,操作不当,突然的冲击振动等等,可使测量结果产生个别的大误差.由于粗大误差使测量数据受到了歪曲,因而,应当加以剔除.


下面分别对上述三类误差的处理方法进行介绍.
粗大误差的处理
粗大误差处理包括粗大误差的判别与剔除.粗大误差的判别一般用统计的方法,一旦判别了粗大误差的存在,剔除是比较容易的.统计方法判别粗大误差存在的准则很多,效果也不相同,其基本方式是作出某一统计量.按正常的分布,这一统计量应在某一范围内,否则即认为相应的数据不服从正常的分布,其中存在着粗大误差.最常用的粗大误差处理方法之一是准则,其判别过程如下:
设对某量进行几次独立的测量,得到系列测量数据若某一数据与均值的差满足下列条件:
(6-1)
则认为xk含有粗大误差,为异常数据,应舍弃不用.
式中x为x1 ,x2 …,xn的算术平均值.
(6-2)
σ为标准差的估计量
(6-3)
当测量资料n不同时,超出的概率是不同的,特别是当n≤10时,这一准则无效,此时无论值是多大,均有可能出现
(6-3a)
3σ准则没有考虑这一因素,也没有区别对可靠性的不同要求,因而是粗糙的.


系统误差的处理
系统误差可分为恒值系统误差(误差的大小和方向保持不变),线性系统误差(误差随测量次序或时间呈线性变化),周期性系统误差(误差随测量次序或时间呈周期性变化)和复杂规律系统误差(误差按确定的复杂的规律变化).要消除系统误差,首先要识别是否存在系统误差及其变化规律.识别系统误差的方法包括实验对比法,误差观察法,剩余误差校核法,计算数据比较法等,对于存在系统误差的情况,一般根据系统误差的类型,采用不同的误差消除方法.
1.对于恒值系统误差,一般采用标准量代替法或抵消法消除.
2.对于线性系统误差一般采用标准量代替法,平均斜率法或最小二乘法消除.现以最小二乘法为例说明如下:
测量值可以认为是 其中a是真值和恒值误差之和,是线性误差,是随机误差.实际测量要有一定时间间隔.即考虑更一般的情况用下式代替.
(6-4)
当K=1时 x=b0+b1(nh)
即为线性误差
系数bk的选择,应使下式为最小值,即
(6-5)
因此,Q((b)时bk的偏导数应为零,即
(6-6)
式中,l=0,1,2…,k.故可产生k+1个方程
(6-7)
可求得b0,b1...等k+1个系数.
当k+1,即为线性误差时,式(6-7)变为
(6-8)
l=0,1,可求得
(6-9)
(6-10)
根据b0,b1计算结果,可得到测量值的线性方程
(6-11)
根据上述方程式可消除线性误差.

随机误差的处理
处理随机误差的关键是确定其分布参数,主要是均值和均方值(标准误差),并没法减小标准误差.
减少标准误差的方法包括平均值法,排队剔除法和数字滤波法.
平均值法是对某个参数进行几次独立的测量,然后取平均,用均值代表质量特征.
排队剔除法是将几个独立测量结果按大小顺序排列,剔除最大和最小的统计量各m个,然后对剩下的n-2m个统计量,再求其平均量.
数字滤波是采用低通滤波器,去除随要误差的高频影响.