专用检测设备评定方法指南

'JB/Z××××-200×专用检测设备评定方法指南1范围本指导性技术文件给出了评定专用检测设备的评定方法、评定要求、操作程序。本指导性技术文件主要适用于以监测几何量参数的专用检测设备（以下简称“设备”）。注：用于非几何量参数的设备也可以参照执行。2规范性引用文件下列文件中的条款通过本指导性技术文件的引用而成为本指导性技术文件的条款。凡是注日期的引用文件,其随后所有的修改单(不包括勘误的内容)或修订版均不适用于本指导性技术文件,然而,鼓励根据本指导性技术文件达成协议的各方研究是否使用这些文件的最新版本。凡是不注日期的引用文件,其最新版本适用于本指导性技术文件。GB/T18305-2003质量管理体系汽车生产件及相关维修零件组织应用GB/T19001–2000的特别要求（IDT，ISO/TS16949：2002）JJF1001-1998通用计量术语及定义JJF1033-2001计量标准考核规范实施指南JJF1094-2002测量仪器特性评定Q－DASGmbHetc.MeasuringSystemCapabilityversion2.1,Stand:22.12.1999Chrysler,Ford,Gm.MeasurementSystemAnalysis[M].Troy,Mich:AutomotivelndustyActionGroup,2002，TheThirdVersionComitedenornalisationdesMoyensdeproduction.E41.36.110.NAgrementCapabilitedesMoyensdeMeMesurMoyensdeControlsSpecifique3术语和定义JJF1001-1998中确立的以及下列术语和定义适用于本指导性技术文件。3.1专用检测设备specialmeteringdevice设备是测量仪器中一个特殊的门类，其制造商根据用户的特殊要求，所提供的配备在具有批量生产特征的企业生产现场，用于实时监测零部件制造质量的测量仪器。3.2测量仪器的评定evaluationofmeasuringinstrument通过既定的测量程序所得到的结果来验证被检仪器的各项特性指标是否在规定范围以内。3.3测量能力指数measuringcapabilityindex设备保证检测质量的能力的定量表征，是通过对一组或多组测量结果进行计算得来的无量纲数值。 JB/Z××××-200×4符号及说明本指导性技术文件中所使用的符号及说明见表1。表1符号说明T被测量的公差范围RE分辨力（也称“分辩率”）U用于获取参考值的工作标准器的测量不确定度Xm评定方法Ⅰ中样件的基准值Xi评定方法Ⅰ中样件经被评定仪器进行第i次测量的测得值＝，评定方法Ⅰ中基准样件经被评定仪器进行n次测量的测量值的平均值Sg＝，评定方法Ⅰ中基准样件经被评定仪器进行n次测量的测量值的标准偏差Cg＝，评定方法Ⅰ中测量能力指数，表征被评定测量仪器的重复性指标，它反映了随机误差对测量过程的影响。Bi偏移，也称“偏倚”Cgk＝,评定方法Ⅰ中测量能力指数，表征被评定测量仪器的准确度指标，它综合反映了系统误差和随机误差共同对测量过程的影响。EV表征被评定测量仪器的重复性R=Xgmax-Xgmin，Xgmax工件所有测得值中的最大值Xgmin工件所有测得值中的最小值MPE表征被评定测量仪器所给定的允许误差极限值△表征被评定测量仪器的示值误差Xg工件经被评定仪器测量的测得值Xgi工件经被评定仪器第i次测量的测得值Xmi样件经被评定仪器第i次测量的测得值 JB/Z××××-200×表1（续）符号说明K置信因子L评定方法Ⅱ中评定样本所包含的零件数m评定方法Ⅱ中操作者人数n评定方法Ⅱ中对样本的测试次数i评定方法Ⅱ中工件样本中某一工件的编号k评定方法Ⅱ中操作被评定专用检测设备的某一位操作者的编号j评定方法Ⅱ中对工件样本进行的某一次测量的标号Xi、j、k评定方法Ⅱ中由编号为k的操作者对编号为i的工件进行的第j次测量的测得值Ri、k＝（Xi、k）max－（Xi、k）min，评定方法Ⅱ中某一位操作者对L个工件中的某一件测量n次后所得测得值的极差值Ri、k（Xi、k）max评定方法Ⅱ中某一位操作者对L个工件中的某一件测量n次后所有测得值中的最大值（Xi、k）min评定方法Ⅱ中某一位操作者对L个工件中的某一件测量n次后所有测得值中的最小值＝，L个极差值Ri、k的平均值＝，k个的平均值＝，评定方法Ⅱ中某一位操作者对某一个工件测量n次后的平均值=，评定方法Ⅱ中每一工件测量的平均值＝，评定方法Ⅱ中某一位操作者对L个工件测量n次所得测量值的平均值＝（）max－（）min，m个的极差值（）maxm个中的最大值（）minm个中的最小值 JB/Z××××-200×表1（续）符号说明＝，评定方法Ⅱ中某一工件经过m位操作者的n次测量所得测量值的平均值Rp=（）max－（）min，m个的极差值（）maxL个中的最大值K1评定方法Ⅱ中与被测工件数量L、测试次数n和操作者人数m有关的系数K2评定方法Ⅱ中与被测工件数量L、测试次数n和操作者人数m有关的系数K3评定方法Ⅱ中与被测工件数量L有关的系数K1、K2、K3对应的常数GRR表征测量系统重复性和再现性的综合结果％GRR表征测量系统重复性和再现性的综合结果占总变差的百分比PV=RP·K3，表征由于测量不同零件造成的彼此变差TV＝，表征测量系统的总变差Xi、j评定方法Ⅱ中被评定的自动型检测设备测量某一工件某一次的测量值Ri＝（Xi，）max－（Xi，）min，评定方法Ⅱ中专用检测设备对某一个工件测量n次后的极差值（Xi，）max评定方法Ⅱ中被评定的自动型检测设备测量某一工件n次的测量值的最大值（Xi，）min评定方法Ⅱ中被评定的自动型检测设备测量某一工件n次的测量值的最小值＝，L个极差值的平均值＝，评定方法Ⅲ中样本中的某一工件的n次测量值的标准偏差p评定方法Ⅲ中评定样本所包含的零件数q评定方法Ⅲ中对评定样本的测试次数＝，评定方法Ⅲ中经精密仪器测量的样本中p个工件测量值的平均值评定方法Ⅲ中定义的“基准值”，样本中第i号工件经精密仪器多次测量的测量值的平均值 JB/Z××××-200×表1（续）符号说明＝，评定方法Ⅲ中第i号工件在被评定设备上进行q次测量的测量值的平均值评定方法Ⅲ中样本中第i号工件在被评定检测设备上第j次的测量值di、j＝Yi、j–，评定方法Ⅲ中第i号工件在被评定设备进行测量的第j次测量值与基准值的差值＝＝＝,评定方法Ⅲ中第i号工件在被评定检测设备上q次测量值的平均值与基准值之差值=，＝，＝，评定方法Ⅲ中p个工件在被评定检测设备上q次测量值的平均值与基准值之差值的平均值＝，式中，，评定方法Ⅲ中被评定检测设备在工况下对零件进行测量时的标准偏差线性评定中名义值为被测量公差的中间值的工件的某一次测量值＝，线性评定中名义值为被测量公差的下限的工件的n次测量值的平均值线性评定法名义值为被测量公差的下限的工件的某一次测量值＝|1-|，线性评定中被评定检测设备的上限偏移量＝|1-|，线性评定中被评定检测设备的下限偏移量UCL=Xm＋2.576SgLCT=Xm－2.576Sg5评定概述5.1设备的特性指标 JB/Z××××-200×设备的特性指标包括：偏移、重复性、再现性（也称“复现性”）、线性和稳定性。注：设备的准确度是一定性概念，其定量要求都是由特性指标来表征。5.2设备的评定设备作为测量仪器中一个特殊的门类，对其所进行的评定既要考虑测量仪器中的共性，也要考虑设备的独特性。－－设备评定过程中所进行的测试应在设备说明书中表述的工作环境和工作条件下进行，且被评定的设备一定得处于稳定的状态下，而在评定内容中一般不再对稳定性指标作要求。注：设备处于稳定状态的要求，可通过对设备进行一段时间的连续运行来考核，并作为测试的内容之一。－－考虑到设备的工作特点，在评定内容中应十分强调设备的重复性和再现性这两项指标。－－设备不应用“准确度等级”来表述，其量化表示与所采用的评定方法有关。－－设备不能因在批量生产中实时监测的特点：被测量的单一性，而不对线性指标引起重视，线性指标对设备的（检验）工作质量仍具有很大影响，评定方法可由供需双方根据实际情况在技术协议中确定。注：确定的评定方法与规范的线性评定测量程序相比，往往要简单得多。5.3分辨力无论采用何种评定方法对设备进行评定（主要是新设备验收），评定之前，首先要确认设备分辨力是否满足要求。针对不同的评定方法，为了可靠地检出和读出测量值，对分辨力RE的要求见表2。表2划分界限a）对分辨力RE的要求RE≤1/20TRE≤1/10T公差T划分界限1b）T>10µmT≤10µm公差T划分界限2c）T>16µmT≤16µma）两种划分界限1和2分别出自本指导性技术文件第2章中的相关文件，但如何选用也可由用户自定。b）划分界限1用于评定方法Ⅰ和评定方法Ⅱ。c）划分界限2用于评定方法Ⅲ。5.4参考值（referencevalue）5.4.1工作标准器的测量不确定度参考值是样本的被测量经可溯源的工作标准器获取的精确测得值，是设备评定过程的一个重要环节。为了确保评价结果的可靠，无论采用何种评定方法对设备进行评定，评定之前，首先要确认用于获取参考值的工作标准器的测量不确定度U是否能满足要求。U与被测量公差T有关，具体规定见表3。 JB/Z××××-200×表3测量不确定度U测量公差TU≤1/16TT>16µmU≤1/8TT≤16µm注：表中规定见第2章中的文件《ComitedenornalisationdesMoyensdeproduction.E41.36.110.NAgrementCapabilitedesMoyensdeMeMesurMoyensdeControlsSpecifique》，可以作为参考指标。但必须指出，U的取值还是可以由用户根据实际情况适当调整的，实际上，对那些公差紧、要求高的零件（被测量），所提出的上述指标还是相当高的。在这种情况下，可由用户与设备供应商进行商量。5.4.2过程说明在可能的情况下，求取参考值的测量程序与设备所执行的应尽量一致（包括：零件的定位、测量点的位置、数据处理模式等），以减少作为工作标准器的精密仪器与被评定的设备在工作程序上的不同、被测零件（即使是“置零标准件”也一样）的误差所带来的影响。5.5温度补偿系统的评定对附有温度补偿系统来借以提高测量结果准确性的设备。由于受条件的限制，对温度补偿系统的运行测试和调整、以及对补偿效果的评价，一般都在设备制造厂预验收阶段进行，用户不再将其作为终验收的一项内容。但用户可在供需双方的技术协议中确定补偿效果的具体要求。6评定方法6.1评定方法Ⅰ通常在对某一台（种）设备进行评定时，用户可根据实际情况对下述评定方法进行修改来满足其要求。6.1.1概述评定方法Ⅰ主要是对设备的重复性和准确度两项指标进行评定。注：在实施评定方法Ⅰ时，采取不同的数据处理方法和指标的表述形式，主要取决于供需双方的习惯和意愿。6.1.2测量能力指数（Cg，Cgk）6.1.2.1准备无论采用比较测量方式还是绝对测量方式对设备进行评定，首先均需置备一个样件，其基准值Xm应处在公差范围以内。对采用比较测量方式评定，还需再置备一个“置零”标准件，其基准值应趋近名义值。注：样件和标准件的基准值应由溯源到国家标准的精密仪器测得的。设备测试前，应按设备说明书中表述的操作程序进行调整和试运行。测试工作应在设备说明书中表述的工作环境和工作条件下进行。6.1.2.2步骤－－在间隔很短的时间内，利用设备对样件连续测量50次，记录每次的测得值Xi。注1：每次测量前，样件均应按首次检测的标记位置重新装夹、定位；手动检测器具的操作者必须是同一个人；整个测量过程不允许对设备进行重新调整。注2：若连续测量10次后，得到的标准偏差未显示显著变化，一般可将测量次数n=50次修改为按n=20次执行或由供需双方根据检测的实际情况协商确定。JB/Z××××-200× 注3：对不需装夹的小型零件（如：轴承滚动体、活塞销、喷油咀偶件等），在用相对应的自动检测设备（如：自动检验机、自动分选机等）进行重复性试验时，必然出现每次的测量位置不一致的现象，从而将零件的形位误差带进了测量结果。为此，可允许被测零件停留在测量工位进行重复测试，不强调“每次测量需重新装夹、定位”的要求。此种处理方式也适用于“评定方法Ⅱ”和“评定方法Ⅲ”。－－根据n次的测得值Xi计算出平均值，再由Xi和计算出标准偏差Sg，最后由公差T和Sg计算出测量能力指数Cg（计算公式见表1）。－－再根据样件基准值Xm和计算出偏移Bi，即：Bi＝|－|………………………………………（1）－－最后，根据T、Sg和Bi计算出测量能力指数Cgk（计算公式见表1）。注：对采取比较测量方式的设备，多数用户在进行重复性试验时，直接利用置零标准件，而不再事先选出一个“基准”样件。这种情况下，只求出Cg而不求出Cgk。此时，准确度指标可以采用更直观的方式求取和表达，而不再采用Cgk。6.1.2.3评定当Cg≥1.33、Cgk≥1.33时，可对被评定的设备作出“通过”的结论，反之“不通过”。注：Cg≥1.33和Cgk≥1.33意味着：2.66×Sg≤10%T和2.66×Sg+|-|≤10%T。评定的设备按“新设备验收”和“日常周期检测”进行划分，两者判定“通过”的Cg要求不同，注：经“大修和改造后设备的验收”与“日常周期检测”的要求相同。1）新设备验收：Cg≥2.0，即：4×Sg≤10%T………………………………………………（2）2）日常周期检测：Cg≥1.33，即：2.66×Sg≤10%T……………………………………………（3）6.1.3重复性和准确度的直接表述设备评定过程中，若出现重复性很好、但示值误差偏大时，可采用相关分析法分析其系统误差的规律性。部分情况，对示值误差可通过修正/补偿，以达到提高设备准确度的目的。详见附录E。6.1.3.1重复性重复性EV可以通过求取标准偏差Sg或极差R的方式来表述。注：当测量数据呈正态分布时，Sg与R之间有确定的比值，并与测量次数n有关。因此，采用公式（4）和（5）对同一台设备进行重复性测试时，得到的结果会有差别。当测量次数n=50时，测量数据统计显示，用公式（4）和（5）获得的重复性结果相同。但n=10时，以R作为EV将比以Sg作为EV为小，大约相差20%以上，所作出的评定就会偏宽。极差法是一种常用的传统方法，鉴于这一点，使用时应注意：重复性Ev的极限为1µm，这表明了在公差T＜0.01mm的情况下，对重复性指标所能提出的最高要求。－－对“新设备验收”，以4倍的标准偏差Sg作为重复性指标（EV=4×Sg），评定采取相对误差的方式。即：×100%≤10%…………………………………………….（4）注：公式（4）与公式（2）的表达是一致的。JB/Z××××-200× －－对“日常周期检测”，以极差R作为重复性指标（EV=R）；评定采取极差的方式，测量次数一般取n=10。即：100%≤10%………………………………………..（5）6.1.3.2准确度当被评定的测量仪器的示值误差△在其最大允许误差MPE极限内时，即：|△|≤|MPE|，可判为“合格”，反之“不合格”。可由下述几种方法得到。注1：关于测量仪器的准确度指标，国家相关计量技术规范指出，可填写“不确定度或准确度等级或最大允许误差”，最大允许误差是某种测量仪器所给定的允许误差极限值。注2：很多情况下，设备准确度指标采用相对示值误差的方式来表述，即：，可取其10%～30%，具体取值由供需双方协商确定。1）根据Xg和样件基准值Xm计算出设备的示值误差△，即：△=Xg–Xm…………………………………………………（6）2）或根据Xgi和Xmi计算出设备的示值误差△，即：△=max{Xgi–Xmi}………………………………………（7）3）或根据偏移Bi、置信因子K和标准偏差Sg计算出设备的示值误差△，即：△=Bi+K×Sg……………………………………………...（8）6.1.3.3表面质量的影响由于被测件表面质量的差异，将对被评定设备的重复性和示值误差产生一定的影响。因此，测试过程中所用测件的表面粗糙度Ra≤0.08µm时，适用于上述要求（如：6.1.2.1中表述的样件、标准件）；当所用测件的表面粗糙度0.8µm＜Ra≤6.3µm时，可适当降低上述要求，参考指标如下：注1：由于被测量的特性、公差、检测方式、表面质量等差异，均会对如何合理地确定评价指标产生很大影响。注2：若所用测件的表面粗糙度Ra＞6.3µm时，还可降低设备的重复性和示值误差的要求。－－重复性：100%≤15%－－示值误差：≤30%对“日常周期检测”和“大修和改造后设备的验收”的评定（见6.1.2.3），可适当降低要求，参考指标如下：－－重复性：－－示值误差：≤25%（所用测件的表面粗糙度Ra≤0.08µm）6.1.4说明设备供需双方可根据具体情况，采用下述的判别标准。1）采用测量能力指数评定设备的重复性和准确度时，当公差T≤10µm，其判定标准均取为Cg≥1.33、Cgk≥1.33。注：若测量条件较苛刻时（如：小孔、深孔、被测量为形位公差等），其判定标准可放宽到Cg≥1.0、Cgk≥1.0。 JB/Z××××-200×2）采用直接表述重复性和准确度时，重复性EV的极限指标为1µm。注：1µm表明：在公差T≤10µm时，对重复性指标所能提出的最高要求。3）当公差T≤20µm时，若示值误差Δ≤2µm，评定设备的示值误差可认为“通过”。6.2评定方法Ⅱ6.2.1使用说明评定方法Ⅱ通常称为“R&R法”，它具有比较统一的测试程序和评定指标，在评定中是按手动型设备和自动型设备划分。“R&R法”中的评定指标“%R&R”是综合反映了设备的重复性和再现性，而再现性主要是针对手动型设备通过改变操作者来进行分析的。对于设备的校准样件表面质量与被测工件之间存在较大差异或由同一机床加工的材料不同、尺寸却相同的工件等，“R&R法”对在线生产质量监控具有非常重要的作用。注1：手动型设备中也包括需人工装卸工件的半自动型设备。注2：重复性EV也被称为设备变差（EquipmentＶariation），用符号σE表示；再现性AV也被称为评价人变差（AppraiserＶariation），用符号σA表示，“评价人”为直译，即观测者或操作者。注3：实际生产线的测量过程中，影响测量结果的因素随时都可能会发生变化，而操作者是检测条件中影响测量结果的一个重要因素。6.2.2手动型设备中的应用6.2.2.1“R&R法”的基本表述形式－－选出包含L个零件的一个样本（L≥5），按1、2、……i、……L进行编号，样本应尽可能分布在整个公差范围内；指定m名操作者（m≥2），按1、2、……k、……m进行编号；规定每名操作者对1、2、……i、……L个零件测试n次（n≥2），然后按1、2、……j、……n进行编号。而零件数量L、操作者人数m、测量次数n之积L×m×n≥30。一般情况下，取L=3，m=3、n=10。－－按设备说明书将被评定的设备调整到工作状态，并对被测零件的测量位置予以标记或作出规定。注：标记或规定是为了减少零件形状误差对测量结果所带来的影响。－－第一位操作者按零件编号顺序对L个零件进行第一次测量且记录测量数据；然后，再重复同样的工作顺序、步骤、方式进行测量和记录测量数据，直至第n次。注1：整个测量过程中不应对设备进行任何调整。注2：整个测量过程中前、后两次的测量数据不应相互影响。－－第一位操作者工作完成后，再由其他操作者重复上述程序进行，直至第m人完成。－－根据每一位操作者对L个零件n次重复测量得到的测量数据Xi、j、k，通过计算得到各位操作者对L个零件中第L件测量n次后的极差值Ri、k（计算公式见表1）；再根据L个零件、测量n次的Ri、k通过计算得到各位操作者的平均极差值（计算公式见表1）；最后根据m名操作者的平均极差值通过计算得到平均值（计算公式见表1）。－－根据每一位操作者对L个零件n次重复测量得到的测量数据Xi、j、k，通过计算得到各位操作者对L个零件中第L件测量n次后的平均值（计算公式见表1）；再根据L个零件、测量n次的通过计算得到各位操作者的平均值（计算公式见表1）；最后根据m名操作者的平 JB/Z××××-200×均值通过计算得到平均值（计算公式见表1）。－－最后根据和通过计算得到被评定设备的重复性EV和再现性AV，即：EV=K1×…………………………………………（9）………………………（10）注1：公式（10）中根号内的计算值若为负值，则可认为再现性AV=0。注2：公式（9）和（10）中的系数K1、K2，可通过附录C中查到对应的常数。K1取决于零件数量L、操作者人数m、测量次数n之积L×m×n=g，而K2与操作者人数m有关；若取g=1，则K1、K2均等于对应常数的倒数。“R&R法”的评定指标“重复性和再现性”GRR也被称为测量系统变差，用符号σM表示。GRR=………………………………………（11）%GRR=………………………（12）6.2.2.2基本“R&R法”的另一种表述形式“R&R法”的另一种表述是基本过程变差的概念，在已得到测量系统变差σM的基础上，再求取零件与零件之间的变差σP，也称零件变差PV（Part　Variation）。通过零件均值的极差ＲP和系数K3可得到PV。即：PV=K3×RP……………………………………………………（13）注：公式（12）中的系数K3，可通过附录C中查到对应的常数。可以按进行测试的零件数量L和零件数量L、操作者人数m、测量次数n之积g=1从附录C中表C2得到。通过GRR和PV可得到测试过程变差σT，也称TV（TestVariation）。TV的计算公式见表1。最后，通过EV、AV和TV可得到评定指标%GRR。即：%GRR=………………………………（14）6.2.2.3两种表述形式的比较通过公式（12）和公式（14）比较可明确地看出%GRR，两者的差异在于公式中分母的不同，即：公式（14）中的分母TV可用被测量公差T的1/6来代替进行计算。注：%EV、%AV、%PV等其他所占百分比的因素也可选用两种表述形式，对这些结果的分析和评价，可判断整个测量系统是否适合用于预期的目的。6.2.2.4结果评定根据得到的%GRR值，推荐采用以下评定要求：－－对“新设备验收”：%GRR≤20%注1：考虑到被测量重要程度的差异，用户在对“新设备验收”时，也可以提出更高的要求，如：%GRR≤ 10%。JB/Z××××-200×注2：考虑到设备的成本因素，一般情况下应认为能够接受%GRR≤20%～%GRR≤30%。注3：当公差T≤10μm或者被测量为形位公差时，若用户认可，%GRR的可接受值仍可调整。－－对“日常周期检测”：%GRR≤30%注：经“大修和改造后设备的验收”与“日常周期检测”的要求相同。6.2.3自动型设备中的应用对专用检测设备中的自动型采用R&R法进行的评定，是上述手动型设备评定的特殊情况。由于可以排除操作者的影响，评定指标%R&R实际上就是%EV，但需指出的是求取EV是建立在对零件进行测量的基础上。这是与评定方法Ⅰ的不同之处。－－选出包含L个零件的一个样本（L≥5），按1、2、……i、……L进行编号，样本应尽可能分布在整个公差范围内；规定对1、2、……i、……L个零件测试n次（n≥2），然后按1、2、……j、……n进行编号。而零件数量L、测量次数n之积L×n≥20。一般情况下，取L=25、n=2。－－按设备说明书将被评定的设备调整到工作状态，并对被测零件的测量位置予以标记或作出规定。注：标记或规定是为了减少零件形状误差对测量结果所带来的影响。－－操作者启动设备，按零件编号顺序对L个零件进行第一次测量且记录测量数据；然后，再重复同样的工作顺序、步骤、方式进行测量和记录测量数据，直至第n次。注1：整个测量过程中不应对设备进行任何调整。注2：整个测量过程中前、后两次的测量数据不应相互影响。－－根据设备对L个零件n次重复测量得到的测量数据Xi、j，通过计算得到各位操作者对L个零件中第L件测量n次后的极差值Ri（计算公式见表1）；再根据L个零件、测量n次的Ri通过计算得到设备的全部极差的平均值（计算公式见表1）。－－最后根据和T通过计算得到被评定设备的评定指标GRR、%GRR，即：GRR=EV=K1×……………………………………………（15）%GRR=%EV=……………………………………（16）注1：公式（15）中系数K1可通过附录3查阅相关的系数表得到。注2：对于测试过程中出现的异常点，在用户和设备供应商分析结果的基础上，可对工件进行重新测量或直接剔除异常点。－－结果评定可参见6.2.2的规定。6.3评定方法Ⅲ6.3.1使用说明评定方法Ⅲ通常称为“CMC法”，它具有比较规范、统一的测试程序和评定指标，“CMC法”主要适用于采取比较测量方式的设备；“CMC法”中的评定指标“CMC”是综合反映了设备的重复性和准确度，其“CMC”值主要是针对“新设备验收”。注：“CMC”也被称为设备的能力指数。6.3.2准备设备测试前，应按设备说明书中表述的操作程序进行调整和试运行。测试工作应在供需双方的 技术协议中规定的工作环境和工作条件下进行。对于采用比较测量方式的设备，所配备的“置零”标准件，其示JB/Z××××-200×值应趋近名义值，用于检测设备的“置零”。注1：标准件的示值应由溯源到国家标准的精密仪器测得的。注2：对设备的分辨力指标，“CMC法”在公差T划分界限时，以T=16µm为界限（见5.3）。选出包含5个零件的一个样本，按1、2、……5进行编号，样本应尽可能分布在整个公差范围内；然后，用精密仪器对样本中的零件逐个进行测量，为提高测得值的准确性，可对同一零件进行多次测量，以平均值作为“基准值”，记为Xi（i=1～5）。注：精密仪器应溯源到国家标准。6.3.3重复性重复性EV可以通过求取标准偏差Se的方式来表述。以4倍的标准偏差Se作为重复性指标（EV=4×Se），评定采取相对误差的方式。即：注1：当设备采用比较测量方法时，重复性测试利用“置零”标准件进行，连续测量次数n≥10(一般取n=25)。根据实际情况，测量次数n也可以适当减少（参见6.1.2.2）。注2：当采用零件进行重复性测试时，重复性指标EV可适当降低，按供需双方在技术协议中的规定执行。注3：重复性EV的极限为1µm。这表明了在公差T＜0.01mm的情况下，对重复性指标所能提出的最高要求。……………………………………………（17）6.3.4示值误差用设备对包含p个零件的一个样本（一般取p=5）中的每个零件测量q次（一般取q=5）且记录每次的测得值；然后，按下述步骤求取示值误差Δ。－－求出经精密仪器测量的全部工件的平均值－－求出第i号工件在被评定的专用检测设备上进行q次测量的平均值。－－求出在被评定的专用检测设备上测量的所有工件的平均值。－－求出第i号工件在被检测设备进行的第j次测量与基准值的差值di、j。－－求出每一工件q次测量值的平均值与基准值的差值。－－求出p个工件在被评定检测设备上经q次测量的平均值与对应基准值之差值的平均值。－－将记作偏移Bi，求出有测量仪器的“偏移”Bi，即：注：平均值完全具有测量仪器的“偏移”的特性。Bi=||＝||……………………………………………（18）－－根据di、j和Bi可得到设备的标准偏差（计算公式见表1）。－－最后，根据Bi、和Se确定被评定设备的示值误差Δ，即：Δ=+2……………………………………………（19）注1：公式（19）与公式（6）、（7）、（8）在组成和含义上完全相同，仅在数据采集和处理上有些差别。但用CMC方法获得的结果更接近被评定设备的实际情况，只是整个过程比评定方法Ⅰ明显复杂。？注2：标准偏差表征了设备在正常工作情况下测量结果的分散性，而Se作为设备重复性标准偏差，主要表征了设备自身测量结果的分散性。因此，必须利用理想试件测得。在求取检测设备的示值误差时，两者都应计入。 6.3.5评定JB/Z××××-200×当被评定设备满足下述评定结果时，可对其作出“通过”的结论，反之“不通过”。即：T＞16µm：；或T≤16µm：。为了更直观地表征上述评定结果，被评定设备采用测量能力指数CMC=T/(2×Δ)满足下述评定结果时，可对其作出“通过”的结论，反之“不通过”。即：T＞16µm：CMC≥4时；或T≤16µm：CMC≥2时。7线性的评定对线性指标的评定，应在按评定方法Ⅰ、Ⅱ或Ⅲ对设备进行评定并做出“通过”结论之后进行，具体评定方法应由供需双方在技术协议中确定。7.1线性回归法线性回归法是通过线性的本质，利用线性回归原理来建立对应的回归模型，对线性指标做出评定。注：利用线性回归法评定设备的线性指标虽然严谨，但步骤多、数据处理工作量较大，即使借助数据处理软件，在企业中的应用还是受到制约。因此，实际工作中普遍采用的是一些相对较简单的方法，详见附录D。7.2线性的极值评定法7.2.1步骤――选出包含3个零件的一个样本，样本中3个零件的名义值应分别取对应于被测量公差范围的上限值、中间值和下限值。――采用比被评定设备更精密的仪器测出3个零件的“基准值”、、。注：Wmul、Wm和Wm表示上限值、中间值和下限值零件的基准值。――用被评定设备对每个零件重复测量r次（r10,一般取r＝10），并记录测得值。――计算每个零件r次测得值的平均值、和（计算公式见表1）。注1：可以利用线性评定前所进行的有关测试中已经置备的样件以及所获取的数据。注2：采用比较测量原理的设备，测试前，应利用“置零”标准件先“置零”，“置零”标准件也可作为中间值样件。注3：供需双方可在技术协议中规定，由供或需方提供一套对应于被测量公差上限值、中间值和下限值的标准件。7.2.2评定过程被评定设备的满足下述条件，其线性即认为“合格”。－－被评定设备的上限偏移量的计算公式见表1。－－被评定设备的下限偏移量的计算公式见表1。－－所得到的和应同时满足%≤8%和%≤8%条件。7.3线性的间接表述及其评定除采用7.1和7.2所述方法进行线性评定外，在很多场合下是通过设置测试“控制点” 的示值误差的方法来进行线性评定。执行下述测量程序并不是单纯为评定线性特性指标，主要还是为了校验和调整设备。随着计算机辅助测量技术应用在设备上的普及，对测试结果进行修正也更为方便。JB/Z××××-200×注1：线性的间接表述实际上是一种实用的评定方法，从具体做法来看，其实是以上“极值评定法”的简化，被评为“替代型线性分析”（AlternateLinearityAnalysis）。注2：“控制点”是指对应于测量公差的明确位置，如上限值、中间值和下限值。利用评定方法Ⅰ中求得示值误差，再按设定的指标，对各控制点示值误差作出评定，均符合提出的要求才给予“通过”。－－首先配备对应于被测量公差范围的上限值、中间值和下限值的3个标准件。注1：标准件应经过更精密的仪器测得它们的“基准值”。注2：设备的测量对象中既有单参数简单零件、也有多参数复杂零件，因而应用“替代型线性分析”并不都是一种模式。对复杂的箱体类零件，一般只设置一个中间值的“置零”标准件，而上限值和下限值的标准件均采用“分体”方式。如：选一部分公差小、要求高的参数—主要是孔径，制作相应的上限值和下限值环规作为极限值标准件，余下被测项目不再考虑。－－若被评定设备采用比较测量原理，则设备先用中间值标准件“置零”，然后设备再对上限值和下限值标准件进行测试，得到Xg与“基准值”Xm之差，即为示值误差。注：若被评定设备采用绝对测量原理，则可以任意标准件为准。－－最后，根据被评定设备的示值与标准件的“基准值”之间的偏差应≤±（10％×T），即：线性判定准则可由下式表述。……………………………………………………（20）8稳定性的评定8.1概述上述特性指标评定的测量程序都是在短时间内完成，而稳定性则是表征设备不随时间变化的一种能力（保持性）。相对“年、月”的时间间隔，被评价设备的稳定性一般以“小时”作为时间间隔。尽管不同的时间间隔对测量结果有很大影响，但与其他特性指标相比，稳定性及其评定还是有很大不同。注1：设备稳定性满足一定的要求是其实施评定的前提。如：制造厂商应对新设备在预验收前完成相关的测试（见5.2）。注2：除自动测量分选机等少数设备外，在评定内容中，一般不对稳定性作出要求，但其制造厂商应向用户提供有关的信息，如合理的调整（置零）间隔等。稳定性指标可以表述为“偏移/时间”的形式，如1μm/8小时。注3：稳定性评定过程应在供需双方的技术协议书中确定的工作环境和工作条件下进行（见5.2）。8.2方法和过程8.2.1评定方法稳定性的评定是通过控制图的形式进行的，可以采用以下两种方法进行。1）依据从一个样本（n=1）所获得的测量数据、分布状态和被测量的公差，绘出曲线并建立控制限，来制定评价指标。2）依据从一个样本（取n=5）所获得的测量数据，绘制休哈特控制图（ShewhartControlChart），按照由此确立的控制限来作出判断。8.2.2第一种评定方法的步骤 JB/Z××××-200×－－取一个已知“基准值”Xm的零件作为样本。注：样本也可以直接选用“置零”标准件。－－利用样本（n=1）的基准值Xm和由评定方法Ⅰ得到的标准偏差Sg，建立控制图的中线、上控制限UCL和下控制限LCL（计算公式见表1）。此时，若一旦出现测量结果超出上控制限、下控制限时，就表明设备的运行已不正常，需马上查找原因。鉴于识别界限值涉及到仪器的分辨力，为避免误判和便于运算，上控制限、下控制限的表达式可由UCL=Xm＋0.1T和LCL=Xm－0.1T替代。注：系数2.576表示置信水平为99%。－－由被评定设备的使用状况来确定试验的持续时间和测试间隔，一般情况下试验持续时间不应少于8小时。－－测试前应按设备说明书所表述的操作程序进行调整，采取比较测量原理的设备还应采用标准件置零。－－按设定的测试间隔（一般取1小时），用设备对所选的样件进行测量。注1：测量次数可以为1次，也可以为n次后取平均值。注2：在整个稳定性试验期间，不允许对被评定设备进行调整。－－依据得到的测量结果，在控制图中绘出反映稳定性态势的曲线。8.2.3评定－－若所有测量结果都位于设定的控制范围以内，即：在控制图中，稳定性曲线完全落在上控制限UCL和下控制限LCL之间，则表明：在规定期间内，稳定指标达到要求。假如试验持续时间为8小时，则明确被评定设备只需在上班前调整一次（例如：“置零”操作）。当然，通过延长试验持续时间还能进一步了解其稳定性水平，这根据需要而定。－－若出现测量结果超出设定的控制范围，则需要分析稳定性曲线并找出规律，然后适当缩短试验持续时间，例如：将8小时改为4小时。再重新开始一轮试验时，也可根据情况调整试验的测试间隔，例如：将1小时改为0.5小时。最终必须达到在规定期间，测量结果都处于控制范围以内。由此确定被评定设备的稳定性水平。－－若出现测量结果超出设定的控制范围，且稳定性曲线不呈现明显的规律性，则表明被评定设备缺乏必要的稳定性，无法满足用户的实际需要，必须予以改进后重新进行一轮试验。除非每次进行测量前都做一次调整。8.3措施合理设定间隔后的定时调整能有效抑制稳定性对测量结果的影响。通常利用标准件定时“置零”就是要达到这个目的，并且已成为设备操作规程的一个组成部分。如：自动分选机、自动检验机等多数都已经具备了自动校零功能（即：事先进行设置，按照“定时”或“定量”的方式），自动地利用标准件完成一次“置零”操作，以消除飘移的影响。因此，很多情况下，“新设备验收”程序中就并未列入对稳定性指标的评定。对“设备经过大修或技术改造后的验收”程序中是否列入对稳定性指标的评定，则应由供需双方在技术协议中予以说明。说明：－－执行以上程序前，制造商应按照8.1的要求完成被评定专用检测设备的稳定性测试。－－零件运行试验用于表明设备的工作状态，具体做法由供需双方协商确定。JB/Z××××-200× 9评定流程评定方法Ⅱ是评定方法Ⅰ的延续，一台设备经评定方法Ⅰ评定并获得通过后，即转入评定方法Ⅱ进行评定并获得通过后，才可以判定为这台被评设备“通过”。但评定方法Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ的具体选择与应用，主要还是由供需双方协商而定。反映设备评定程序的流程图见图1所示。注：图1所示，评定方法Ⅰ与评定方法Ⅱ之间存在着承上启下的联系，而方法Ⅱ比方法Ⅰ具有较大的独立性。 图1设备评定程序的流程图 JB/Z××××-200×附录A（规范性的）重复性评定中极差R与测量能力指数Cg的水平比较若测量数据呈正态分布，n次等精度测量的标准偏差S与极差R有以下关系。……………………………………………………（A.1）式中：dn－－是与测量次数n有关的统计数，其数值见表A.1。表A.1n1015202550dn3.083.473.743.934.00将测量能力指数Cg（计算公式见表1）代入公式（A.1）中得到：…………………………………………（A.2）在确保任何情况下，采用极差法评定都能达到重复性指标为10％×T时（见5.2.1），则公式（A.2）可改为Cg=0.5×dn并通过表A.1得到表A.2。表A.2n1015202550Cg1.541.731.871.962.00注1：表A.2反映了此时对应的测量能力指数Cg的水平。对新设备的验收，需保证Cg≥2.0，当n=50时，两种重复性评定方式的结果相同，而n=25时也已很接近（见5.2.1）。注2：实际上，采用Cg值进行评定，测量次数n一般不少于20；当测量次数n≤10时，都采用极差法。由表A.2可知，当n=10时，Cg=1.54，即：按测量能力指数评定重复性，并未达到要求。但若要与n=50时的Cg值进行水平比较，还必须做一次转换。由概率统计学可知，样本数（测量次数n）不同时，通过改变评价指标值，可以得到相同的评定结果。若取n=10、n=25时，为得到与n=50、Cg=2.00相同的评定结果，就应增大Cg值，取值情况见表A.3。反之，在n=10、n=25并已有确定的Cg值时，为体现出与n=50相同的评价效果，就应相应缩小Cg值，同样可参照表A.3。通过简单计算，表A.2中n=10时的Cg=1.54，只相当于n=50时的Cg=1.06，大大低于按测量能力指数方法进行评定时需达到的Cg≥2.0。即使按“日常周期检测（包括“大修和改造后设备的验收”）”应达到的指标，即：n=10时，极差法应达到的，也还要比Cg≥1.33（n=50）代 JB/Z××××-200×表的重复性水平低20%以上。表A.3n502510Cg2.02.22.9 JB/Z××××-200×附录B（资料性的）求取测量能力指数Cg和Cgk的应用实例用一台多参数综合量仪检测一个复杂零件的内径，采取比较测量方式，配置一个用于“置零”的标准件。－－零件内径的公差T=0.052mm（即：52µm），根据对分辨力RE的规定（见5.3），RE，相当于2.6µm。而采用的多参数综合量仪的分辨力为0.1µm，完全能满足要求。－－选一个合格零件作为样件，用一台PMM12106计量型三坐标测量机测得“基准值”Xm。为可靠起见，可连续测量3～5次，取其平均值。－－将样件置于多参数综合量仪上重复测量不少20次，并记录测得数据。－－计算过程公差：T=0.052mm基准值：Xm=23.0392mm1）根据多参数综合量仪上重复测量不少20次的测量结果得到：平均值：标准偏差：偏移：2）测量能力指数－－结论：所求得Cg、Cgk值均大于1.33，表明按在用设备周期性检测（包括对大修后、改造后设备的验收）的评定指标，所求得的测得能力指数符合要求。 JB/Z××××-200×附录C（资料性的）R&R法应用实例及用于求取系数K1、K2、K3的因数C.1R&R法应用实例下面介绍的是基于零件公差的评定方法，也是本指导性文件建议采用的方法。－－取操作（评价）人数k=3，零件数i=10，测试次数j=3。－－、。－－重复性EV=。－－按测试次数j=3，零件数i=10与操作者人数k=3之积g=30,从表C.2中可查出对应的常数=1.6925，则：。若测量次数j=2，按同样方法可从表C.2中查出=1.1283，则：==0.08863。－－再现性AV=注：系数K2仅与操作者人数k有关，在表C.2中查找时，取g=1。如：k=3，从表C.2的第一行可查出=1.9115，故K2==0.5231。若操作者人数改为k=2，按同样方法可从表C.2中查出=1.4142，则：K2==0.7071。－－重复性和再现性GRR=。－－（专用检测设备的）评定指标%GRR=。C.2测试过程变差概念的评定下面再简单地介绍基于测试过程变差概念的评定，仍延续上述的实例。－－若已求得Rp=3.5110。－－零件变差PV=。注：系数K3仅与零件数i有关，在表C.2中查找时，取g=1。如：i=10，从表C.2的第一行可查出=3.179， 故。同理，当i=2～10时，对应的系数K3的数值见表C.1。JB/Z××××-200×表C.1零件数i2345678910系数K30.70710.52320.44670.40300.37420.37420.33750.32490.3146－－测试过程变差（总变差）TV=。－－评定指标％GRR=。 JB/Z××××-200×表C.2用于求取系数K1、K2、K3的因数测量次数j（用于求取K1时）或操作者人数k（求取用于k2时）或零件数量I(用于求取k3时)234567891011121314151617181920操作者人数k与被测工件数i的乘积g（ki）11.41421.91152.23882.48122.67252.52532.96283.07793.17903.26903.35013.42373.69113.55333.61073.66423.71423.76113.805321.27931.80532.15062.40482.60432.76772.90563.02443.12863.22133.30463.38013.44923.51283.57153.62623.67733.72523.770331.23101.76852.12042.37882.58122.74682.88623.00643.11173.20523.28933.36553.43513.49243.55843.61353.66493.71313.758541.20621.74982.10522.36572.56962.73622.87652.99733.10323.19723.28163.35813.42803.48833.55183.60713.65873.70713.752651.19101.73852.09602.35782.56262.72992.87072.99193.09803.19233.27703.35313.42383.48563.54783.60323.65503.70353.749161.18081.73092.08982.35252.53792.72562.86682.98823.09463.18913.27393.35073.42093.48363.54523.60073.65253.70103.746771.17341.72552.08542.34872.55462.72662.86402.98563.09223.18673.27173.34863.41893.48223.54333.59883.65073.69933.745081.16791.72142.08212.34592.55202.72032.86192.98373.09033.18503.27003.34703.41743.48103.54193.59753.64943.69803.743891.16361.71822.07952.34372.55012.71852.86022.98223.08893.18373.26873.34583.41623.48013.54083.59643.64833.69703.7428101.15721.71572.07742.34192.54852.71712.85892.98103.08783.18263.26773.34483.41523.47943.53993.59553.64753.69623.7420111.15721.71362.07572.34042.54722.71602.85792.98003.08683.18173.26693.34403.41453.47873.53923.59483.64683.69553.7414121.15491.71182.07432.33922.54622.71502.85702.97913.08613.18103.26623.34333.41383.47823.53863.59433.64633.69503.7408131.15281.71042.07312.33822.54532.71422.85622.97843.08543.18033.26563.34283.41333.47783.53813.59383.64583.69453.7404141.15111.70912.07212.33732.54452.71352.85562.97783.08483.17983.26513.34233.41283.47743.53763.59333.64543.69413.7400151.14961.70802.07122.33662.54382.71292.85502.97733.08433.17933.26463.34193.41243.47703.53723.59303.64503.69383.7396161.14831.70702.07042.33592.54322.71232.85452.97683.08393.17893.26423.34153.41213.47673.53693.59273.64473.69353.7393171.14711.70622.06972.33532.54272.71192.85412.67643.08353.17863.26393.34123.41173.47673.53663.59243.64443.69323.7391181.14611.70542.06912.33482.54222.71142.85372.97613.08323.17823.26363.34093.41153.47653.53643.59213.64423.69303.7389191.14521.70482.06862.33432.54182.71312.85342.97583.08293.17803.26333.34063.41123.47623.53613.59193.64403.69283.7386201.14431.70412.06812.33392.54142.71102.85312.97553.08263.17773.26313.34043.41103.47603.53593.59173.64383.69263.7385>201.12831.69252.05872.32592.53442.70432.84722.97003.07753.17283.25843.33533.40673.47193.53193.58783.64003.68893.7350 JB/Z××××-200×附录D（规范性的）线性回归法线性回归法是从线性的本义出发，应用线性回归的原理，建立对应的回归模型，来对线性特性指标做出评定。D.1步骤－－采用线性回归法，至少应准备5个零件，其被测量值的分布应基本能覆盖公差范围。－－采用更精密的仪器和方法，测出每一个零件被测量的精确值，即“基准值”。－－再由一名或多名操作者在被评定设备上对每个零件重复进行一般不少于10次的测量，并记录测得值Xi、j。－－计算每个零件的均值和偏移，再计算零件偏移平均值和零件基准值的平均值。－－通过上述一系列相关运算，最后求出Qx2、Qxm、QBi、QBi2和QBi等5项中间参数值。注：在实施上述步骤时，完全可以利用线性评定前，按评定方法Ⅰ、Ⅱ、或Ⅲ执行测量程序中所配置的样件及其数据。D.2线性评定的确认采用线性回归法进行评定应满足下述两个条件：1）选取的n个样本的被测量的评价范围应≥50％×T。2）相关系统R2应≥0.95。注：相关系数R2表征了在被测量的评价范围内，实测值的平均值与对应的基准值之间的可比性。显然，当两者为不相关或呈现弱相关、即相关系数偏小时，对那台专用检测设备所进行的线性评定也就失去了意义。相关系数R2可以利用8.1.1节中求出的各项参数值，再通过确定的公式求得。D.3回归模型和线性评价指标。若D.2所述的两个条件都能满足，就可在X—Y直角坐标系中标注散点、绘图，并建立下述形式的线性回归模型。D.3中所涉及的各项参数的计算公式，详见附录D。Y=ax+b…………………………………………………（C.1）式中：a－－斜率；b——截距。直角坐标系中的横坐标X代表基准值；而纵坐标Y除公式（C.1）一种表示方式外，还有一种为实测值的平均值，代表偏移的表示方式。其实，二种表示方式的含义完全相同，因为上述三项参数之间存在下述确定关系，即：………………………………………………（C.2）因此，在线性理想的情况下，第一种表示方式是一条通过原点的45°斜率a和截距b。由此可得到所需的线性评价指标％Li=100×a％。 JB/Z××××-200×D.4结果评定对被评定设备，按所求出的线性评价指标％Li做出如下判断：1）％Li≤5％，表示被评定设备的线性完全满足要求。2）5％＜％Li≤10％，表示在综合考虑各方面的因素后，被评定设备的线性可以接受。但是，还应对线性稍差的原因作进一步探究，尽力加以修正。注：各方面的因素包括：使用场合的重要性，检测设备的价格，维修成本等。3）％Li＞10％，表示被评定设备需要改进和完善。只有在找出原因，并加以修正，切实提高后才能够接受。D.5线性回归分析的有关公式试验样件的数量：n每个样件的测量次数：mi号样件的测量平均值：i号样件的偏移：所有样件的偏移平均值：所有样件的基准值平均值：线性回归模型Y=ax+b的参数a和b： JB/Z××××-200×相关系数： JB/Z××××-200×附录E（规范性的）相关分析方法在准确度评定中的应用在被评定设备中，存在着一种情况，即：设备的重复性完全达到评价指标，但经与更精密的测量仪器（如：三坐标测量机CMM）做比对测量示值误差，经过数据处理，发现超差或严重超差。系统误差分为定值与变值系统误差，定值系统误差对每一个测得值的影响，无论在大小和方向上都遵循一定的规律，而变值系统误差对测量结果的影响就不呈现明显的规律性。通过确认系统误差的存在，并找到其变化的规律，就有可能采用“设定修正量—补偿”的处理方法，有效地消除其中的定值系统误差。应用回归分析理论来研究经过比对测量后生成的两组数据间的关系，以期发现被评定专用检测设备测量误差的变化规律。最终达到以下两个目的：1）通过评估两组测量值的线性相关，以确认设备与三坐标测量机CMM等准确性更高的仪器之间是否存在一致性和具有可比性。若经过测算和判断，两者之间为弱相关，甚至不相关，则原来所作出的示值误差“不合格”结论有效。2）若评估结果表明两组测量值之间呈现强相关，那么，在经过相应的数据处理，找出修正量后，应采取补偿措施，以消除设备测量结果中的定值系统误差。并在完成修正/补偿步骤后，再进行示值误差评定，以验证是否已达到规定指标。相关（correlation）指两个或多个随机变量间的关系，而相关系数是这种关系紧密程度的度量，其定义为：两个随机变量的协方差与它们的标准偏差乘积之比值，用Q表示。………………………………………………（E.1）实际工作中，不可能测量无穷次。因此，无法得到理想情况下的相关系数，只能根据有限次测量所得的数据求得其估计数，用表示。…………………………………………（E.2）现将n个样本分别由坐标测量机和在线检测设备测得的数值记为和，为样本编号，由此求得各自的算术平均值和，及其实验标准偏差S（x）和S（y）。然后按公式（E.2）计算出相关系数的估计值r(x、y)。需注意的一点是，我们采取了把一个随机变量经n次测量获得的n个值的做法，替代成以n个样本每个在坐标测量机CMM上测量一次所得到的n个的方法。变量情况相同。可以证明|r|≤1,而当r=0时，称两组数据完全不相关，而r绝对值的大小决定了两组数值间线性相关的程度。习惯上，|r|≥0.7时，称为强相关，否则称弱相关，据此，在评估由在线检测设备和坐标测量机CMM生成的两组测得数据的相关性时，若求出的相关系数r小于0.7，即认为两者无可比性，将不再采取修正和补偿措施。反之，按照以下步骤来求取修正量。假如被评定的专用检测设备有m项被测参数，则既有可能需进行m次相关性分析，也可能只需做1 JB/Z××××-200×次或2次，完全视具体情况而定。但在正常情况下，多为前者。设j是其中一项被测量，那么n个工件分别在两种仪器上的测量值就为和。比较其中任一工件i的两个测量值，求出偏差△ij，即：…………………………………………………（E.3）在线检测设备相对被测量j的修正量△j为：……………………………………………………（E.4）同理，可求出m项被测参数中的其他个修正量。若采取让每个工件都在检测设备上重复测量k次的方式，则求得的偏差△ij为，是K次测量结果的平均值。相比上述一次测量，如此求得的修正量会更精确，经实施补偿，消除测量结果中定值系统误差的效果也更好。现代多参数综合检测设备大多为计算机控制，无论采用的是比较测量原理还是绝对测量原理，输入一组修正值以实现补偿都已十分方便。 JB/Z××××-200×附录F（规范性的）弥补测量能力不足的技术措施测量能力指数Cg是专用检测设备重复性指标的表征，其的表达式为：Cg=0.2T/2×（2×S）…………………………………………（F.1）式中：T－－被测工件的公差；S－－实验标准偏差。公式（F.1）的分母中的2×S，代表了具有置信概率p的置信区间的半宽，2称为置信因子，用符号k表示。当k=2时，置信概率为95.45%。因此，公式（F.1）可写成如下通用形式，即：Cg=0.2T/2×k×S…………………………………………（F.2）在有些情况下，少数新制检测设备的Cg值达不到2.0的水平，而一些在用检测器具的Cg值则低于1.33，主要原因是其标准偏差S较大。故在工件公差T和置信因子k相同的情况下，Cg值变小。设此时的标准偏差为S’、测量能力指数为Cg’，则：Cg’=0.2T/2×k×S’（k=2）…………………………………………（F.3）此时，如果还要求检具、量仪能保持足够的测量能力，只能采取一个措施：缩小置信因K，使公式（F.3）的分母值等于公式（F.2）的分母值。为此，公式（F.3）作以下数学处理，之前先设Cg0=2.0。Cg’×Cg0/Cg0=0.2T/2×k×S’…………………………………………（F.4）令Cg’/Cg0=f，则公式（F.4）变为：Cg0=0.2T/2×（f×k）×S’…………………………………………（F.5）公式（F.5）中k=2，缩小系数f小于1，则置信因子k’=k×f<2但这种情况下的置信区间半宽k’、S’不变，因为k’×S’=k×S，只是因为置信因子变小了，置信概率降低了，即：置信水准下降了。若一批专用检测设备的测量能力指数值Cg分别为2.0、1.8、1.67、1.33、1.14、1.0和0.8，则它们对应的置信因子k和相应的置信概率P分别见表F.1。表F.1测量能力指数Cg2.01.81.671.331.141.00.8置信因子K2.01.81.671.331.141.00.8置信概率P95.45%92.82%90.50%81.64%74.16%68.27%57.62%由此，为弥补检测设备测量能力的不足，可采取如下解决方法：通过运算，求出在测量能力指数Cg值不同的情况下，检测结果误差超过规定置信区间的大小所占被测工件公差的比例，然后采取相应的技术措施。由公式（F.3）有以下关系：0.2T/2×2×SK=3=2.0（Cg=2.0） JB/Z××××-200×4S=10%×T，这也就是表F.1中规定置信区间的大小。这是理想状态，此时，一个测量误差出现在4SK=3范围内的可能性既占95.45%，则出现在4SK=2范围以外的概率为4.55%了，现认为Cg=2.0时，对公差为T的工件所做的测量，其检测结果是完全可信的。也就是说，测量误差超出置信区间4SK=2的大小所占工件公差T的比例可忽略不计。但对Cg<2.0的情况，这个比例就不同。由公式（F.5）和表F.1，有：对Cg=1.8，2T/2×2×SK=1.8=1.8，4×SK=1.8=11.11%×T，超出既定置信区间部分所占工件公差T的比例为1.11%；对Cg=1.67，0.2T/2×4×SK=1.67=1.67，4×SK=2.5=12%×T超出既定置信区间部分所占工件公差T的比例为2%。其他可以类推，于是得到表F.2。表F.2测量能力指数Cg2.01.81.671.331.141.00.8超出置信区间部分01%2%5%8%10%15%修正后的工件公差100%99%98%95%92%90%85%表F.2中“修正后的工件公差”（有时称为“工艺公差”）表达的含义为：在检测设备的测量能力指数Cg值低于2.0时，若要求它们在实际使用中达到相当于Cg=2.0的水平，可以采取对被测工件公差T修正的方式，即：根据Cg值的具体情况，予以适量压缩，也就是在对同样的工件进行检测时，收紧两端极限误差之间的范围。例如，被测零件公差为0.10mm，即L。经对某检具测定，其Cg=1.67，为使它具备相当于Cg=2.0的水平，根据表F.2需对公差T进行修正压缩量为2µm。这表明在以后用这台检具实测这种工件时，只有当测得值位于之间时才是完全可信的。在实测值位于范围为1µm的公差两端时，最好将这些工件取出隔离，然后采用精度更高的检测仪器对它们再进行一次测量。因为尽管这部分工件的测量结果置信度不高，但也并不一定就是超差的。这表明了采用以上弥补测量能力不足的技术措施，也带来了被测工件误检率（宽检率）上升的可能性。.这种方法同样适用于在用的专用检测设备，此时要求Cg=1.33，故表F.2中的相应数据就得进行调整，将Cg=1.33时的置信水准认为是理想状态，它所对应的”工艺公差”应取为100%，而右边诸项则做相应的变化。如Cg=1.0时，作为控制测量结果的修正后的工艺公差为96.7%T，而不再是相对Cg=2.0时的90%T了。具体实施方式相类似于前面介绍的情况。如果Cg=1.15，而被测零件仍为前面的例子，公差T=0.10mm，两端共需压缩1.6µm,见表F.3。表F.3测量能力指数Cg1.331.151.00.80.67超出置信区间部分01.6%3.3%7%10%修正后的工件公差100%98.4%96.7%93%90%__________________________'