【摘 要】
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近年来,机器视觉系统(MVS)被广泛的应用到工业生产中,提供数据并支持分析、决策。在这些数据用于实际生产之前,应该进行测量系统分析(MSA),保证数据的有效性。在普通的测量系
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近年来,机器视觉系统(MVS)被广泛的应用到工业生产中,提供数据并支持分析、决策。在这些数据用于实际生产之前,应该进行测量系统分析(MSA),保证数据的有效性。在普通的测量系统分析中,每个操作者重复测量每个零件多次,形成一个两因子交叉模型。然而,当测量系统分析应用于机器视觉领域时,引入了操作者、零件之外的许多其他影响因素,分析模型更加复杂。在芯片规格机器视觉测量系统分析的实例中,波动源包括芯片位置、放置角度等因素。在该机器视觉系统中进行一个全因子交叉设计,需要进行1536次实验,耗费近32个小时,这对生产者来说是不可接受的。为解决这个问题,本文通过探讨机器视觉系统的特点,建立其变异源模型,通过重复拉丁方的试验设计将试验次数大幅缩减至96次,试验时间缩减到2个小时;运用方差分析(ANOVA)估计各个波动大小,据此计算其重复性和再现性指标,对机器视觉系统进行评价。通过仿真研究证明了重复拉丁方设计的有效性,该方法被应用到芯片规格测量的实例中,取得了很好的效果。最后,根据评价结果,给出了机器视觉系统的改进建议。
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