测量系统分析（MSA）：评估测量能力和过程可靠性

测量系统由五个组成部分构成：测量设备、操作人员、测量方法、环境以及被测工件。测量设备——无论是激光三角测量传感器、红外摄像机还是坐标测量机——都是测量系统的一个组成部分。 若将测量设备视为整个系统，所获得的MSA结果会低估实际测量中的变异性，因为操作员之间的差异、夹具的变异以及环境温度的变化都会产生变异，而仅凭设备规格无法捕捉这些因素。

如果测量系统导致了25%的观测变异，就会使质量决策变得不可靠：合格品被拒收、不合格品被接受的比例会增加，从而削弱过程控制效果。MSA在测量系统投入生产之前，会对这一风险进行量化。测量不确定度与系统测量误差（即偏倚）是MSA所表征和分解的两个主要因素。

偏移是指对参考标准件进行重复测量所得的平均值与该标准件公认参考值之间的差异。例如，一台3D激光三角测量传感器测量标称高度为10.000毫米的校准试样时，若测得平均值为10.023毫米，则其偏移量为+23微米。偏移可通过校准进行修正，但若测量系统中的偏移未得到修正，则整个生产过程中所得结果将出现系统性偏差。 测量偏差是一个更广泛的范畴，其中偏移是其系统性、方向性的组成部分。

重复性是指在相同条件下，由同一位操作员使用同一台设备对同一工件进行多次测量时产生的变异。在标准的量具重复性和再现性（Gage R&R）设计中，通过让每位操作员在多次试验中测量相同的工件（同时保持操作员和设备不变）来评估重复性。重复性是测量系统中设备内部的噪声底限：它代表了在最受控的条件下所能达到的最小变异。

可重复性是指当不同的操作人员——或不同的夹具、设备或测量位置——测量同一零件时所产生的偏差。可重复性反映了那些在重复测量中持续存在、但在不同操作人员或设置之间存在差异的偏差来源。如果一个测量系统中，某位操作人员测得的数值始终比另一位高出 15 微米，则表明该系统的可重复性较差，即使每位操作人员自身的重复性均在可接受范围内。

稳定性是指测量系统随时间推移的偏移变化，其测量方法是在规定的时间间隔内，对同一参考标准进行重复测量。在生产环境中运行的工业传感器会受到热漂移、机械磨损和光照变化的影响，导致其输出值在数小时或数天内发生偏移。 当测量系统的偏移量在整个生产周期内始终保持在规定的控制限内时，该系统即被视为稳定。稳定性研究通常采用控制图，数据采集自具有代表性的数天或数周时间段内，共需20至25个测量点。

线性度是指测量系统在整个工作范围内偏移量的一致性。如果一个传感器在5毫米处测量准确，但在20毫米和35毫米处偏移量逐渐增大，则说明其线性度较差。评估线性度时，需测量至少5个均匀分布于测量范围内的参考标准值，并将偏移量与参考值绘制成图。线性度界定了传感器规格适用的工作范围。

盖格重复性和再现性（Gage R&R）模型将总观测变异（TV）分解为三个组成部分：零件间变异（PV）、重复性（EV，设备变异）和再现性（AV，操作员变异）。标准的方差分析（ANOVA）方法采用双因素交叉实验设计（以零件和操作员为两个因素）来分离这些组成部分。量具变异与总变异之比决定了%GRR的验收指标。

分解过程如下：

\[ \text{TV} = \text{PV} + \text{GRR} \]

\[ \text{GRR} = \text{EV} + \text{AV} \]

\[ \%\text{GRR} = \frac{\text{GRR}}{\text{TV}} \times 100 \]

其中，\( \text{EV} \) 表示设备变异（重复性），\( \text{AV} \) 表示评估员变异（再现性），\( \text{PV} \) 表示零件间变异，\( \text{TV} \) 表示总变异。

交叉式量具重复性和再现性（Gage R&R）设计要求每位操作员对研究中的每个零件进行测量。当破坏性试验导致无法对同一零件进行重复测量时，则采用嵌套式量具重复性和再现性（Gage R&R）设计。在包含3名操作员、10个零件和3次重复试验的交叉设计中，该研究将产生90个测量值，并解析操作员与零件之间的所有交互项。在嵌套设计中，每个操作员-试验组合被分配唯一的零件，虽然牺牲了操作员与零件的交互项，但保留了在破坏性测试条件下进行MSA的能力。

%GRR 结果遵循AIAG MSA 第 4 版标准中定义的 3 个合格类别：

基于公差的评估——即将GRR与规格公差进行比较，而非与总变异进行比较——虽然采用相同的阈值，但得出的GRR绝对百分比值却不同。基于公差的计算公式为：

\[ \%\text{GRR}_{\text{tol}} = \frac{5.15 \times \sigma_{\text{GRR}}}{T} \times 100 \]

其中 \( T \) 为双向公差，\( \sigma_{\text{GRR}} \) 为测量系统变异度的标准差。

“不同类别数”（ndc）量化了测量系统在过程变异中能够区分出多少个统计上相互独立的零件组。ndc 的计算公式为：

\[ \text{ndc} = 1.41 \times \frac{\text{PV}}{\text{GRR}} \]

测量系统需要至少5的NDC值，才能为过程控制提供足够的区分能力。如果NDC值为1或2，则意味着该测量系统只能将零件分为两组——实际上就是合格/不合格——因此无法支持连续过程监测或Cpk计算。

I型研究是在稳定条件下，由1名操作员对1个标准件进行50次重复测量，以此对测量系统进行评估。该研究得出2个能力指数：

测量设备能力——通过 \( C_g \) 和 \( C_{gk} \) 进行评估——是第1类研究得出的能力概念。AIAG 和 VDA 均将测量系统可接受性的最低阈值定义为 1.33。

第2类研究是完整的交叉式盖吉重复性和再现性（Gage R&R）研究：由多名操作员在多次试验中对多个零件进行测量。AIAG MSA第4版标准建议至少使用10个零件、3名操作员和3次试验，从而产生90个测量值。第2类研究是生产测量系统的标准MSA方法，也是IATF 16949标准下汽车供应商资格认证的最低要求。

第3类研究在第2类研究设计的基础上进行了扩展，纳入了来自多个夹具、测量位置或测量场内空间位置的变异性。此类研究直接适用于3D面阵传感器和结构光系统，在这些系统中，由于镜头畸变、光照梯度或传感器校准不均匀性，给定点云位置的测量结果可能与另一个空间位置的结果不同。 第3类研究将测量位置作为除操作员和工件之外的第三个因素纳入考量，从而捕捉传感器整个视场范围内测量变异性的空间成分。

属性一致性分析用于评估产生离散的“合格/不合格”结果而非连续测量值的测量系统。该研究设计旨在测量操作员之间的符合率，以及操作员与已知参考判定之间的符合率。属性一致性分析适用于表面缺陷分类等目视检查任务，但并非针对连续输出型3D传感器和红外摄像机的主要MSA方法。

当测量过程会改变或破坏工件，从而无法对同一工件进行重复测量时，破坏性试验的MSA采用嵌套研究设计。这种嵌套设计将每个操作员-试验组合中的独特工件进行分组。对于同质生产批次（即批次内变异明显小于批次间变异），可将批次内的工件视为等效，并据此近似处理重复性成分。

基于公差的评估将测量系统变异（GRR）与规格公差（T）进行比较；基于过程的评估则将GRR与总过程变异（TV）进行比较。对于同一测量系统，这两种方法得出的%GRR值不同：

汽车供应链中的MSA主要遵循两个规范框架。《AIAG测量系统分析参考手册》（第4版，2010年）为北美整车制造商（OEM）的供应商规定了标准的研究方案、接受阈值和报告格式。 VDA Band 5《Prüfprozesseignung》（第2版，2011年）定义了德国及欧洲汽车行业的MSA方法论，其中将Cg和Cgk作为第1类研究的主要指标，并将Q值（相对于公差的%GRR）作为第2类研究的主要指标。

如果测量系统的GRR值超过30%的拒收阈值，则在投入生产使用前必须采取一项或多项纠正措施。主要纠正措施分为以下四类：

1. 更换传感器或升级至更高分辨率的设备，以减少设备变异（EV）。
2. 重新设计测量夹具，以消除导致重复性问题的每次设置间的差异（AV）。
3. 对操作人员进行培训，以规范测量程序并减少操作人员之间的差异。
4. 改进环境控制措施，以减少影响稳定性的温度、振动或光照波动。

校准程序和工艺验证旨在解决测量系统失效中的系统偏差问题，但无法解决由机械或操作原因导致的重复性或再现性问题。

激光三角测量传感器通过投射激光线并利用CMOS探测器捕捉其偏转情况，从而生成二维高度剖面。测量分辨率决定了剖面中可检测到的最小高度差。激光三角测量传感器的MSA包括以下三个研究部分：

1. 一项针对校准阶梯标准物的1型研究，旨在量化单一测量位置下的重复性和偏差。
2. 一项涵盖多个侧向位置的3型研究，旨在量化整个轮廓宽度范围内的空间变化。
3. 一项稳定性研究，在生产班次期间设置了25个测量点，以表征热漂移。

参考点系统为空间坐标系提供锚定，传感器数据和校正高程图即在此坐标系内进行评估。传感器采集的点云数据是后续几何分析和表面检测的主要输入数据。

红外热像仪通过检测波长范围为8–14 µm的热辐射来测量表面温度。热测量系统特有的测量误差主要有以下三种来源：

1. 探测器焦平面阵列（FPA）的热漂移，会在30分钟的预热期间导致相机输出值发生高达2°C的偏移。
2. 不同工件材料和表面处理方式会导致发射率发生变化，这使得高发射率涂漆表面与低发射率金属表面之间，辐射通量与表面温度之间的关系差异可达30%。
3. 相机阵列中探测器灵敏度的空间不均匀性会产生固定模式噪声，因此需要进行不均匀性校正（NUC）。

红外摄像机的测量系统分析（MSA）会分别量化每个变异源，并确定测量系统能力所需的最小预热时间和NUC间隔。

工业生产环境会给基于传感器的测量系统带来4个主要的环境干扰源：

1. 从班次开始到生产高峰期间，环境温度变化范围为±5°C至±15°C。
2. 来自相邻生产设备的机械振动通过安装结构传递过来。
3. 焊接电弧产生的杂散光或不断变化的环境光线。
4. 冷却液雾气或灰尘在传感器光学元件上沉积所导致的空气传播污染。

环境控制措施——如热稳定安装结构、隔振支架以及配备受控吹扫空气的防护罩——可以减少这些变异源，但无法完全消除它们。针对在线应用的MSA研究必须在具有生产代表性的条件下进行，而非实验室条件下，以反映实际测量系统的能力。

在元器件测试层面通过MSA认证的测量系统，在部署到全自动100%检测系统之前，还需要进行额外的测量能力验证。在全自动100%检测系统中，会出现3种标准MSA研究中未涵盖的额外变异源：

1. 工件与夹具之间的定位偏差，该偏差会影响工件相对于传感器检测区域的位置。
2. 受吞吐量驱动的测量时间缩短，可能会导致每个零件的测量次数低于重复性研究的最低要求。
3. 在多传感器安装中，从不同方向测量同一特征时，各传感器之间的测量值存在差异。

针对自动化100%检测工位的完整MSA（测量系统分析）应包括：使用生产夹具进行的交叉研究、生产吞吐率，以及安装中的所有传感器单元。

The Automotive Industry Action Group (AIAG) Measurement System Analysis Reference Manual, 4th edition (2010), is the primary MSA standard for Tier 1 and Tier 2 automotive suppliers in North America. The manual defines the crossed Gage R&R, the nested Gage R&R, the Type 1 study, the attribute agreement analysis, and the bias/linearity/stability studies. Acceptance thresholds are: %GRR < 10% for full acceptance, 10–30% for conditional acceptance, and > 30% for rejection. The manual is a mandatory reference for IATF 16949 compliance.

VDA 第5卷 将“测试过程能力——测量系统、测量过程、测试设备及测量不确定度的适用性”（第2版，2011年）定义为评估汽车行业测量过程能力的标准。该标准采用Cg和Cgk作为第一类指标，其最小阈值为1.33，并采用Q值作为第二类指标，该指标对应于相对于公差的%GRR。 该标准还将GUM框架中的测量不确定度概念融入了能力评估中。

ISO 22514-7《过程管理中的统计方法——能力与性能——第7部分：测量过程的能力》为测量过程能力提供了国际标准框架，在统一的ISO结构内融合了AIAG和VDA的方法。该标准定义了与Cg和Cgk类似的测量过程能力指标，并规定了适用于汽车行业以外各行业的最小样本量和研究方案。

ISO/IEC 17025 规定了检测和校准实验室能力的一般要求，包括测量溯源的要求。 通过测量系统分析（MSA）获得认证的测量系统，其运行于一个测量链中，该测量链要求其参考标准在计量上可追溯至国家或国际测量标准。MSA 确认了测量系统在特定过程中的能力；可追溯性则确认了 MSA 研究中使用的参考值本身在计量上有效。对于承担法规或合同质量义务的测量系统而言，这两项要求均不可或缺。