测量系统分析之误差及能力分析

测量系统分析 Measurement System Analysis,误差及能力分析,测量系统分析的目的,测量系统分析的目的是确定所使用的数据是否可靠 测量系统分析还可以： 评估新的测量仪器 将两种不同的测量方法进行比较 对可能存在问题的测量方法进行评估 确定并解决测量系统误差问题,数据的质量,数据的质量取决于从处于稳定条件下进行操作的测量系统中，多次测量的统计特性，如：假设使用某一在稳定条件下操作的测量系统对某一特定特性值进行了几次测量，如果这些测量值均与该特性的参考值（master value）“接近”），那么，数据的质量被称为“高”；同样，如果部份或所有的测量值与参考值相差“很远”，则数据的质量很“低”,描述测量数据质量的统计特性,通常用来描述测量数据质量的统计特性是某测量系统的偏倚（Bias）和变差（variance）。 被称为偏倚的统计特性指的是数据值相对于参考（基准）值的位置。 被称为变差的特性指的是数据的分布宽度。,低质量数据的原因和影响,低质量数据的普遍原因之一是变差太大 一组数据中的变差多是由于测量系统及其环境的相互作用造成的。 如果相互作用产生的变差过大，那么数据的质量会太低，从而造成测量数据无法利用。如：具有较大变差的测量系统可能不适合用于分析制造过程，因为测量系统的变差可能掩盖制造过程的变差。,有关测量数据的常见问题,什么是测量？ 将一个未知量与一个已知的或已经接受的参照值进行的比较 为什么我们需要测量数据？ 我们使用测量数据来判断产品是否合格，制定有关过程管理的决策。 我接受这件产品吗？ 过程是很好，还是需要进行调整？ 我们对测量数据有什么期望？ 准确性：数据必须告诉我们真相！ 重复性：重复测量必须产生同样的结果！ 再现性：结果不应该受检验员的影响。 什么是测量仪器？ 用来进行测量的任何仪器。 什么是检验员（或者鉴定人）？ 使用测量仪器进行测量的个人或装置,有关测量数据的常见问题,测量系统：不仅指量具。 测量系统包括：人（及其培训）、过程（测量程序）、设备（量具或测量工具）、系统的控制点、及所有这些因素的相互作用。 测量总偏差： 总的观察偏差=过程偏差+测量系统偏差 测量是一个能影响所观察值的中心值和偏差的过程。,有关测量数据的常见问题,Gage R&R分析是用来分析测量系统的方法，目的是确定测量某种东西时出现的波动（误差）的大小和类型。 将“测量系统”看作是会给测量数据带来额外误差的子过程，其目的就是使用误差尽可能小的测量过程。 任何观测数据的误差，都是部件的实际误差和测量系统误差的总和。,过程变差剖析,长期,过程变差,短期,抽样产生的变差,实际过程变差,稳定性,线性,重复性,准确度,量具变差,操作员造成的变差,测量误差,过程变差观测值,“重复性” 和 “再现性” 是测量误差的主要来源,再现性,过程变差,连续变量测量系统分析,分辨率,偏移？“准确性” （居中性均值）,线 性？,稳定性？,校准？,“准确性”（R&R） （离散性偏差）,OK,OK,OK,OK,测量仪器分辨率 （测量仪器的分辨率必须小于或等于规范或过程误差的10%）,测量仪器分辨率可定义为测量仪器能够读取的最小测量单位。 看看下面的部件A和部件B，它们的长度非常相似。测量分辨率描述了测量仪器分辨两个部件的测量值之间的差异的能力。,部件A,部件B,部件A,部件B,A=2.0 B=2.0,A=2.25 B=2.00,因为上面刻度的分辨率比两个部件之间 的差异要大，两个部件将出现相同的测 量结果。,第二个刻度的分辨率比两个部件之间的 差异要小，部件将产生不同的测量结果。,测量系统的有效分辨率（ discrimination）,要求不低于过程变差或允许偏差（ tolerance）的十分之一 零件之间的差异必须大于最小测量刻度 极差控制图可显示分辨率是否足够 看控制限内有多少个数据分级 不同数据分级(ndc)的计算为 零件的标准偏差/ 总的量具偏差* 1.41. 一般要求它大于5才可接受,分辨率不足的表现,在过程变差的SPC极差图上可看出： 当极差图中只有一、二或三种可能的极差值在控制界限内时。 如果及差图显示有四种可能的极差值在控制界限内，且超过1/4以上的极差值为零。,敏感度（Sensitivity）,敏感度是指能产生一个可检测到（有用的）输出信号的最小输入。它是测量系统对被测特性变化的回应。敏感度由量具设计（分辨力）、固有质量（OEM）、使用中保养，以及仪器操作条件和标准来确定。它通常被表示为一测量单位。 影响敏感度的因素包括： 一个仪器的衰减能力 操作者的技能 测量装置的重复性 对于电子或气动量具，提供无漂移操作的能力 仪器使用所处的条件，例如：大气条件、尘土、湿度,准确度(Accuracy),准确度(Accuracy) 测量的平均值是否与真值吻合? 真值(True Value): 理论上正确的值 国际度量衡标准 偏倚（Bias) 测量值的均值与真值的距离 测量系统持续地偏离目标 系统错误,BIAS 测量结果的平均值与参考值的差异. 参考值（reference-value）是一个预先认定的参考标准. 该标准可用更高一级测量系统测量的平均值来确定(例如：高一级计量室),观测平均值,参考值,偏倚BIAS,X1=0.75mm X6=0.8mm X2=0.75mm X7=0.75mm X3=0.8mm X8=0.75mm X4=0.8mm X9=0.75mm X5=0.65 mm X10=0.7mm,同一操作者对同一工件测量10次,如果参考标准是 0.80mm. 过程变差为0.70mm,= 0.75,Bias = 0.75-0.8= -0.05,% Bias=1000.05/0.70=7.1%,表明 7.1% 的过程变差是偏倚 BIAS,偏倚BIAS 实例:,准确度的问题可以通过校准来探测. 偏倚也可以与过程的容差相比较 判断准确度的简单标准为. 小于过程变差或容差的 1%, 可认为是精确的. 小于过程变差或容差的 1% 则需要研究和调整测量系统, 或者临时用补偿值来修正以后的测量值 偏倚的研究还可以通过作图的方式来进行, 即作出直方图, 然后根据经验判断是否可以接受. 偏倚的研究还可以通过计算置信区间来判断是否可以接受,作图分析,偏倚研究的分析,如果偏倚在统计上不等于0，检查是否存在以下原因： 基准件或参考值有误检查确定标准件的程序 仪器磨损维修 仪器所测量的特性有误 仪器没有经过适当的校准对校准程序进行评审 评价者使用仪器的方法不正确对测量指导书进行评审,偏倚的调整,如果偏倚不等于零，应采用硬体修正法和软体修正法对量具进行重新校准以达到零偏倚；如果偏倚不能调整为零，通过变更程序（每个读值根据偏倚进行修正）还可继续使用该测量系统。由于存在评价误差这一高度风险，因此这种方法只能在取得顾客同意后方可使用。,线性,在量具正常工作量程内的偏倚变化量 多个独立的偏倚误差在量具工作量程内的关系 是测量系统的系统误差构成,线性的探测可以在校准时进行 线性的好坏可以通过作图来显示 线性的研究也可以通过数据分析来进行, 即用最小二乘法来计算最佳的拟合直线, 再用假设检验来验证其线性是否可以接受.,线性误差的原因,造成线性误差的可能原因如下： 仪器需要校准，缩短校准周期 仪器、设备或夹具的磨损 维护保养不好空气、动力、液体、过滤器、腐蚀、尘土、清洁 基准的磨损或损坏，基准的误差最小/最大,在一段时间内，测量结果的分布无论是均值还是标准偏差都保持不变和可预测的 通过较长时间内，用被监视的量具对相同的标准或 标准件的同一特性进行测量的总变异来监视 可用时间走势图进行分析,稳定性（Stability）,量值,稳定性的判定,确定参考值 长期测量：例如每班5次测20个班 做出稳定性的-R控制图 如测量过程处于稳定状态，没有明显的特殊原因结果发生，则判定稳定性合格。,造成不稳定的可能因素（一）,仪器需要校准，缩短校准周期 仪器、设备或夹具的磨损 正常的老化或损坏 维护保养不好：空气、动力、液体、过滤器、腐蚀、尘土、清洁 基准的磨损或损坏，基准的误差 不适当的校准或使用基准设定,造成不稳定的可能因素（二）,仪器质量不好设计或符合性 仪器缺少稳健的设计或方法 不同的测量方法作业准备、载入、夹紧、技巧 变形（量具或零件） 环境变化温度、湿度、振动、清洁 错误的假设，应用的常数不对 应用零件数量、位置、操作者技能、疲劳、观测误差（易读性、视差）,校 准,对比一个已知的真实值检查测量系统或相对于一个已知的标准调整量具以至读数正确。 所有的测量系统需要校准： 校准时可参考量具制造者的建议。 定期对操作员培训考核。 相关软件。,精确性（重复性和再现性）,精确性描述了测量系统的偏差 可重复性偏差由量具本身造成；（测量系统内部变差） 可再现性偏差由测量者的技巧造成；（测量系统之间或条件之间的变差） 测量系统=重复性+再现性,测量系统内在的变异性 基于重复测量的数据，用分组后组内的标准偏差来估算 小于测量系统的总变差,精确度：重复性,造成重复性的可能原因,零件内部（抽样样本）：形状、位置、表面光度、锥度、样本的一致性 仪器内部：维修、磨损、设备或夹具的失效、质量或保养不好 标准内部：质量、等级、磨损 方法内部：作业准备、技巧、归零、固定、夹持、点密度的变差 评价人内部：技巧、位置、缺乏经验、操作技能或培训、意识、疲劳,造成重复性的可能原因（续）,环境内部：对温度、湿度、振动、清洁的小幅度波动 错误的假设稳定，适当的操作 缺乏稳健的仪器设计或方法，一致性不好 量具误用 失真（量具或零件）、缺乏坚固性 应用零件数量、位置、观测误差（易读性、视差）,精确度：再现性,测量系统中操作员产生的变异 基于不同操作者的测量数据，按操作员分组，通过组平均值的差来估。 应扣除量具的因素（组内变差） 比测量系统总变差小,造成再现性误差的潜在原因,零件之间（抽样样本）：使用相同的仪器、操作者和方法测量A、B、C零件类型时的平均差异 仪器之间：在相同零件、操作者和环境下使用A、B、C仪器测量的平均值差异。注意：在这种情况下，再现性误差通常还混有方法和/或操作者的误差。 标准之间：在测量过程中，不同的设定标准的平均影响。,造成再现性误差的潜在原因（续）,方法之间：由于改变测量点密度、手动或自动系统、归零、固定或夹紧方法等所造成的平均值差异。 评价人（操作者）之间：评价人A、B、C之间由于培训、技巧、技能和经验所造成的平均值差异。推荐在为产品和过程鉴定和使用手动测量仪器时使用这种研究方法。,造成再现性误差的潜在原因（续）,环境之间：在经过1、2、3等时段所进行的测量，由于环境周期所造成的平均值差异。这种研究常用在使用高度自动化测量系统对产品和过程的鉴定。 研究中的假设有误 缺乏稳健的仪器设计或方法。 操作者培训的有效性。 应用零件数量、位置、观测误差（易读性、视差）,测量系统分析的准备工作,确定要测量的对象 确定评价人的人数，抽样零件的数量 重复测量的次数 评价人的选择 样件的选择 仪器有足够的分辨率 确定测量程度,测量系统分析的两个阶段,阶段一：理解测量过程，确定它是否满足要求？ 第一阶段是验证测量系统是否满足其设计规范要求。此外验证是否存在任何与测量相互依赖的重要环境问题。 第一阶段验证的结果可能说明操作环境不会对整个测量系统变差产生重大影响。另外，与重复性和再现性要素相比较，测量装置的偏倚和线性影响应该较小。,测量系统分析的两个阶段（续）,阶段二：随着时间推移，测量系统是否能持续满足要求？ 从阶段一所得到知识应该被用于改进第二阶段的测量。例如，如果在整个测量系统变差中，重复