MSA培训大纲

MSA培训教材

测量系统分析(MSA)
课程大纲：
测量系统分析的意义和目的；
测量系统分析的定义：
测量系统、量具、测量、测量过程；
测量系统分析的基础知识：
1）、测量系统的统计特性：偏倚、重复性、再现性、稳定性、线性、分辨力
2）、理想的测量系统 3）、测量系统的共同特性 4）、测量系统的评定步骤和准备
计量型测量系统的分析方法
41
2023/11/9
如果不能按这种方法对所有样件进行测量，可采下列替代的方法：
在工具室或全尺寸检验设备上对一个基准件进行精密测量。
让一位评价人用正被评价的量具测量同一零件至少十次。
UCL CL LCL
37
2023/11/9
控制图的判读
明显的非随机图形：应依正态分布来判定图形，正常应是有2/3的点落于中间1/3的区域。
UCL CL LCL
38
2023/11/9
范例：
10/16 10/22 10/28 11/12 11/18 11/19 1/15 6/19 10/12 11/20 12/9 48.6 48.4 48.9 48.9 48.9 48.5 48.4 48.7 47.8 47.9 48.1 48.7 48.8 48.6 47.9 50.1 49.0 48.2 48.0 48.6 48.3 48.6 48.3 48.0 48.9 48.0 49.2 49.0 48.3 47.7 48.7 48.4 48.7
定期(天、周)测量基准样品3～5次。样本容量和频率应基于对测量系统的了解。因素包括要求多长时间重新校准或维修，测量系统使用的频率，以及操作条件如何重要。读数应在不同时间读取以代表测量系统实际使用的情况。这些还包括预热，环境或其它在一天内

ＭＳＡ测量系统分析培训课程背景：如何确保测量结果的准确可靠？如何分析研究检验员的工作质量？测试结果不准确怎么办？测量系统是企业质量管理的一项重要工作。

本课程目的是使公司相关人员掌握测量系统变差分析的方法；通过测量系统分析了解所有生产过程中使用的量具的变差，并对不合格的量具进行分析、改进，提高检验、测量、试验数据的真实性和报告的准确性；减少产品在检验、测量、试验过程中误判的可能性；掌握Minitab软件实现MSA分析方法。

培训对象：高层管理人员；技术、质量、生产管理人员；设计工程师；工艺工程师；质量工程师；检测工程师；对ＭＳＡ工具感兴趣的人士培训时间：２天课程内容：一、MSA测量系统分析概述♦企业为什么要实施测量系统分析♦测量系统误差来源分析♦测量系统分析目的♦测量系统分类♦测量系统分析相关定义二、企业如何实施计量型测量系统稳定性分析♦稳定性概述♦稳定性分析♦如何用Minitab软件实现测量系统稳定性分析三、企业如何实施计量型测量系统偏倚性分析♦偏倚性概述♦偏倚性分析四、企业如何实施计量型测量系统线性分析♦线性概述♦线性分析♦如何用Minitab软件实现测量系统偏倚性和线性分析五、企业如何实施计量型测量系统双性(重复性和再现性) 分析♦双性(重复性和再现性)概述♦双性(重复性和再现性) 分析-双性(重复性和再现性)的极差分析法-双性(重复性和再现性)的均值极差分析法-双性(重复性和再现性)的方差分析法(ANOV A法) ♦破坏性试验双性分析♦如何用Minitab软件实现测量系统双性分析♦双性(重复性和再现性)课堂练习与讨论六、企业如何实施计数型测量系统分析♦一致性和有效性评价概述♦如何实施一致性和有效性评价♦如何实施大样法评价♦如何用Minitab软件实现计数型测量系统分析♦计量型测量系统分析课堂练习与讨论七、总结及思路回顾。

MSA培训教程(完整版)

利用MSA识别工艺过程中的问题，为工艺改进提供数据支持，提高生产效率和产品合格率。
3
MSA在供应链管理中的应用
通过对供应商的测量系统进行分析和评估，确保供应商提供的产品符合质量要求，降低供应链风险。
某电子产品生产企业MSA应用案例
MSA在产品设计阶段的应用
01
在产品设计阶段引入MSA，对设计方案的测量系统进行评估，
如何提高测量系统的稳定性？可以通过对测量设备进行定期校准和维护、优化测量方法和环境等方式来提高测量系统的稳定性。
Part
06
MSA在企业中实践案例分享
某汽车制造企业MSA应用案例
1 2
MSA在质量控制中的应用
通过测量系统分析（MSA）对生产线上的关键质量特性进行监控，确保产品质量稳定。
MSA在工艺改进中的应用
信号探测理论在计数型MSA中应用
01
信号探测理论简介
信号探测理论是一种用于研究如何在噪声背景下检测和识别信号的理论
。在计数型MSA中，该理论可用于评估测量系统的稳定性和可靠性。
02 03
信号探测理论应用
通过设定合适的阈值，将测量数据分为信号和噪声两部分。利用信号探测理论中的相关指标（如信噪比、探测概率等），对测量系统的性能进行评估和优化。
偏倚分析方法
STEP 02
STEP 01
独立样本法
图表法
通过比较测量结果与已知标准值之间的差异，评估测量系统的偏倚。
STEP 03
回归分析法
通过回归分析，确定测量结果与标准值之间的线性关系，进一步评估偏倚。
利用图表直观展示测量结果与标准值之间的差异，帮助识别偏倚。
线性分析方法
01

经典详细的MSA培训资料全

值、最小值等。
数据可视化
利用图表等方式将数据呈现出来，帮数据之间的内在联系。
回归分析
建立数学模型，预测因变量的值，并解释自变量对因变量的
影响程度。
05
结果解读、报告编制及改进
建议提出
结果解读方法论述
数据可视化
将MSA结果以图表形式展示，如控制图、散点图等，以便直观理
理。
02
及时处理异常情况
一旦发现异常情况，立即按照处理流程进行处理，包括停机检查、调整
参数、更换零部件等，确保设备正常运行和产品质量。
03
记录并分析异常情况
对异常情况进行详细记录，并进行深入分析，找出根本原因，采取措施
防止类似情况再次发生。同时，将异常情况和处理结果及时上报相关部
门，以便进行持续改进和优化。
经典详细的MSA培训资料全
• MSA概述与基本原理 • 测量设备选择与校准 • 操作过程规范与监控 • 数据采集、处理及分析技巧 • 结果解读、报告编制及改进建议
提出 • MSA在质量管理体系中应用探讨
目录
01
MSA概述与基本原理
MSA定义及作用
要点一
MSA（Measurement System Anal…
解数据分布和规律。
统计指标分析
计算并解读MSA结果中的关键统计指标，如偏倚、重复性、再现性等，以评估测量系统的性能。
对比分析
将MSA结果与历史数据或标准值进行对比，以发现潜在的问题和改进空间。
报告编制要求及格式规范
报告内容要求
包括引言、目的、范围、方法、结果、结论和建议等部分，确保
报告内容完整、清晰。
法
踪验证
在实施MSA之前，需要明确分析的目标和范围，包括所要评估的测量系统、测量的参数和指标、以及分析的深度和广度等。

MSA培训(完整版)

将各个评价指标进行组合，形成全面、客观的评价体系，确保评价结果的科学性和准确性。
数据收集与分析
结果反馈与持续改进
通过调查问卷、访谈、观察等方式收集相关数据，运用统计分析方法对数据进行处理和分析，得出评价结果。
将评价结果反馈给相关责任人和组织管理层，针对存在的问题和不足进行持续改进，推动组织不断提升自身能力和水平。
02
测量设备选择与校准
设备类型及选择依据
根据测量需求确定设备类型
01
例如，长度测量、角度测量、温度测量等。
设备精度与测量要求匹配
02
确保所选设备的精度等级满足测量需求。
设备稳定性与可靠性评估
03
选择经过验证且稳定的设备品牌和型号。
校准方法与周期确定
校准方法选择
依据设备类型和测量要求，选择合适的校准方法，如比较法、直接测量法等。
3
医疗器械与生命科学
医疗器械和生命科学领域对测量系统的可靠性和准确性要求极高，MSA的应用将有助于提升产品质量和患者安全。
不断提升自身专业素养
01
持续学习与实践
通过参加培训课程、阅读专业书籍、参与实际项目等方式，不断提高自
己在MSA领域的专业素养。
02
关注行业动态与新技术发展
关注相关行业的最新动态和新技术发展，了解MSA的最新应用趋势和
再现性评估
使用同一测量设备，由不同操作人员在相同条件下对同一被测对象进行测量，分析操作人员之间的差异对测量结果的影响。
稳定性评估
在长时间内使用同一测量设备对同一被测对象进行定期测量，分析测量结果随时间的变化情况。
偏倚评估
通过与已知准确值的比较，分析测量设备的系统误差大小和方向。

MSA培训(完整版)分解

重要性
在现代企业中，员工的心态和技能对于企业的成功至关重要。通过培养员工积极的心态和高效的技能，企业可以提高员工的工作效率、创新能力和团队协作，从而在激烈的市场竞争中获得优势。
MSA培训的目标与内容
01
02
03
04
目标
通过培养员工的心态和技能，实现个人和团队的绩效提升、创新能力增强和团队协作。
MSA培训（完整版分解
目
CONTENCT
录
• MSA培训简介 • MSA培训基础篇 • MSA培训进阶篇 • MSA培训实战篇 • MSA培训总结与展望
01
MSA培训简介
MSA的定义与重要性
定义
MSA（Mindset and Skills Approach）培训是一种针对个人和团队心态及技能的综合培训方法，旨在提升个人和团队的绩效、创新能力和团队协作。
定期回顾自己的工作和学习，发现不足并及时改进。
THANK YOU感谢聆听Βιβλιοθήκη MSA高级操作01
02
03
04
批量操作
允许用户对多个数据项进行批量修改、删除等操作，提高工
作效率。
高级排序
提供自定义排序规则，如按照多个字段、逆序等。
数据导入导出
支持多种格式的数据导入导出，如CSV、Excel等。
数据合并
将多个数据表进行合并，以实现更复杂的数据处理和分析。
MSA高级应用场景
心态培训
培养员工积极的心态，包括自信心、自我激励、适应性、抗压能力等。
技能培训
提升员工的技能水平，包括沟通技巧、团队协作、问题解决、决策能力等。
实践应用
将培训内容应用于实际工作中，通过实践来巩固和提升员工的心态和技能。

MSA培训(完整版)ppt课件

2019/12/6
计算偏倚举例
某标准件，已知值为25.4mm，某机械检查工用精度为 0.025mm的游标卡尺测量10次，测量结果如下：
25.425 25.425 25.400 25.400 25.375 25.400 25.425 25.400 25.425 25.375
把10个测量值相加除以10，得到平均值：25.4051mm 偏倚等于平均值减去参考值：25.4051－25.400＝0.0051mm
X6=0.8mm X7=0.75mm X8=0.75mm X9=0.75mm X10=0.7mm
如果参考标准是 0.80mm. 过程变差为0.70mm
Xi
X=
=
10 0.75
Bias = 0.75-0.8= -0.05 % Bias=100[0.05/0.70]=7.1%
表明 7.1% 的过程变差是偏倚 BIAS
方法；
2019/12/6
测量系统分析(试生产)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。发现环境因素是否对系统有显著影响。
第一阶段验证的内容主要是偏倚、线性、稳定性、重复性和再现性等试验分析。
2019/12/6
测量系统分析(批量生产)阶段
d) 计算数值：
2019/12/6
计算N个读值的平均值:
2019/12/6
平均
平均
测量数据五种类型
重复性
量具在完全相同的条件下，重复工作，每次
结果（数据）都不一样，构成重复性误差。
量具制造的越精密这个误差越小，但永远不
机
可能是零。如果有特殊原因（量具失常）发
生，误差立即变大，因此要进行控制，只允

MSA培训(完整版)

间差异构成再现性，只有当测量高度自动化，
人
操作仅需按一下开关，这项变差为零。
由不同的评价人，采用相同的测量仪器，测量同一零件的同一特性时测量平均值的变差。
操作者C
2024/8/12
操作者A
操作者B
例题
❖ 现有硬度为5.0（真实值）的材料. ❖ 方法1得到的测量值是 :
3.8, 4.4, 4.2, 4.0 ❖ 方法2得到的测量值是 :
是指测量装置能够测量到最小可检出的单位。 ※测量刻度应为产品规格或过程波动的十分之一。
差的分辨率
1
2
3
4
5
好的分辨率
2024/8/12
1
2
3
4
5
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。
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
2024/8/12
3.真实值
某一物品理论上的真实值或参考值。
4.偏倚（Bias)
测量值平均和真实值的差异。
仪器 1 偏倚
真实值
仪器 2 偏倚
仪器 1
2024/8/12
平均值
仪器 2 平均值
测量数据五种类型
偏倚
被测量的产品的特性值、过程参数等。它们的变化会影响偏倚。这个变差是我们最关注的，测量系统对它们越敏感越好。
2024/8/12
计算偏倚举例
某标准件，已知值为25.4mm，某机械检查工用精度为 0.025mm的游标卡尺测量10次，测量结果如下：

MSA培训资料(全面)

Page 21
目录
1 2 3 4 5
MSA基本概念测量误差的种类为什么进行MSA 计量型测量系统分析计数型测量系统分析
Page 22
4 计量型测量系统分析
位置分析
计量型
离散分析稳定性分析
偏倚分析线性分析重复性分析再现性分析稳定性分析
Page 23
4.1 稳定性-概念
某持续时间内测量同一基准或零件的单一特性时获得的测量值总变差。
• 零件：
– 从过程中选择可代表整个操作极限的零件 – 标识每个零件(操作员不可见) – 确定要进行测量的零件位置 – 零件交给操作员时，将次序随机化
Page 40
4.4 GR&R-分析要求
• 方法：
– 每个操作员使用相同程序 – 一名观察员记录结果 – 不要让操作员看见彼此的数据 – 每次试验完成随机化 – 测量环境相同
录，彼此间不能知其它人的记录 – 打乱样品的顺序，再次分别由三位评价人测量并记录
Page 42
4.5 GR&R-平均值与极差法
平均值与极差值法示例
操作者测量号
1
2
1 0.65
1
2 0.6
1
A
3
均值 0.625
1
极差
0.05
0
1 0.55 1.05
2 0.55 0.95
B
3
均值
0.55
1
极差
0 0.1
Page 41
4.5 GR&R-平均值与极差法
• 由3个评价人测量10个样品各2-3次:
– 可将测量变差分解为重复性和再现性 – 但不能识别操作员与零件的交互作用
• 方法：

MSA培训(1)(3)

34
3.对过程决策的影响
■对过程决策的影响如下: 1)普通原因报告为特殊原因 2)特殊原因报告为普通原因
■测量系统变异性可能影响过程的稳定性、目标以及变差的决定。
35
4.新过程的接受
■新过程：如机加工、制造、冲压、材料处理、热新过程的接受处理，或采购总成时，作为采购活动的一部分，经常要完成一系列步骤。
• 测量系统应该是统计受控制的。这意味着在可重复条件下，测量系统的变差只能是由于普通原因而不是特殊原因造成。这可称为统计稳定性且最好由图形法评价。
28
7.测量系统应有的特性
– 对产品控制，测量系统的变异性与公差相比必须小于依据特性的公差评价测量系统。
– 对于过程控制，测量系统的变异性应该显示有效的分辨率并与过程变差相比要小。根据6σ变差和／或来自MSA研究的总变差评价测量系统。
仪器设计或方法缺乏稳定
性；
应用了错误的量具；
不同的测量方法—设置、安装、夹紧、技术；
量具或零件随零件尺寸变化、变形；
环境影响—温度、湿度、震动、清洁度；
其它—零件尺寸、位置、操作者技能、疲劳、读错。
24
5.稳定性(Stability)
稳定性
是测量系统在某持续时间内测量同一基准或零件的单一特性时获得的测量值总变差。
■量具：任何用来获得测量结果的装置，经常用来特指用在车间的装置；包括通过/不通过装置。
■测量系统：是用来对被测特性定量测量或定性评价的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境和假设的集合；用来获得测量结果的整个过程。
5
3.量测过程
量测系统
S ：标准 W ：零件 I ：仪器 P ：人/程序 E ：环境

MSA培训(完整版)ppt课件

间差异构成再现性，只有当测量高度自动化，
人
操作仅需按一下开关，这项变差为零。
由不同的评价人，采用相同的测量仪器，测量同一零件的同一特性时测量平均值的变差。
操作者C
2019/12/6
操作者A
操作者B
例题
现有硬度为5.0（真实值）的材料. 方法1得到的测量值是 :
3.8, 4.4, 4.2, 4.0 方法2得到的测量值是 :
X6=0.8mm X7=0.75mm X8=0.75mm X9=0.75mm X10=0.7mm
如果参考标准是 0.80mm. 过程变差为0.70mm
Xi
X=
=
10 0.75
Bias = 0.75-0.8= -0.05 % Bias=100[0.05/0.70]=7.1%
表明 7.1% 的过程变差是偏倚 BIAS
2019/12/6
6.MSA的统计属性
理想的测量系统应该是每次都能测出真实值。测量系统的质量通常仅仅取决于经过一段时间后产生
数据的统计特性：
▼ Bias 偏倚 ▼ Repeatability 重复性 ▼ Reproducibility 再现性 ▼ Linearity 线性 ▼ Stability 稳定性
2019/12/6
3.什么情况下做MSA
新生产的产品存在较大的产品变差（PV）; 引进新仪器时（EV）; 测量操作更换新的人员时（AV）; 易损耗之仪器必须注意其分析频率 ;
2019/12/6
4.测量值的组成要素
＋
真实值 (实际产品变差)
=
测量误差 (测量变差 )
测量值 (观察的变差)
2019/12/6
计算出相应的数值。

优选MSA培训教材

基准值偏倚
偏倚：是测量结果的观测平均值与基准值的差值。
基准值的取得可以通过采用更高级别的测量设备进行多次测量，取其平均值来确定。
观测平均值
重复性(Repeatability)
重复性
重复性是由一个评价人，采用一种测量仪器，多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值变差。
再现性(Reproducibility)：
测量系统分析的目的
运用统计分析方法，确定测量系统测量结果的变差（测量误差），了解变差的来源。从而确定一个测量系统的质量，并且为测量系统的改进提供信息。
保证所用统计分析方法及判定准则的一致性。
测量系统分析的对象
➢ ISO/TS16949:2002标准7.6.1规定：应进行适当的统计研究工作，分析各种测量
位置和宽度
标准值
位置
位置
寬度
寬度
理想的测量系统
理想的测量系统在每次使用时：应只产生 “正确”的测量结果。每次测量结果总应该与一个标准值相符。一个能产生理想测量结果的测量系统，应具有零方差、零偏倚和所测的任何产品错误分类为零概率的统计特性。
IDEAL MEASUREMENT SYSTEM
分辨力
2~4個數據分級
控制：只有下列条件才可用于控制
依据过程分布可用半计量控制技术
可产生不敏感的计量控制图
分析：
一般来说对过程参数及指数的估计不可接受。
只提供粗劣的估計。
分辨力
控制：只有下列條件才可用於控制可用於計量控制圖
分析：建議使用
5個或更多個個數據分級
损失函数
R&R分析）极差法、均值-极差法、
4）、线性计数型测量系统的分析方法

MSA基础知识培训

第一章通用测量系统指南MSA目的：选择各种方法来评定测量系统的质量．．．．．．．．．。

活动：测量、分析、校正适用范围：用于对每一零件能重复读数的测量系统。

测量和测量过程：1)赋值给具体事物以表示它们之间关于特殊特性的关系；2)赋值过程定义为测量过程；3)赋予的值定义为测量值；4)测量过程看成一个制造过程，它产生数字（数据）作为输出。

量具：任何用来获得测量结果的装置；经常用来特指在车间的装置；包括用来测量合格／不合格的装置。

测量系统：用来对被测特性赋值的操作、程序、量具、设备、软件、以及操作人员的集合；用来获得测量结果的整个过程。

测量变差：●多次测量结果变异程度；●常用σm表示；●也可用测量过程过程变差R&R表示。

注：a.测量过程（数据）服从正态分布；b.R&R=5.15σm表征测量数据的质量最通用的统计特性是偏倚和方差。

所谓偏倚特性，是指数据相对标准值的位置，而所谓方差的特性，是指数据的分布。

测量系统质量特性：●测量成本；●测量的容易程度；●最重要的是测量系统的统计特性。

常用统计特性：●重复性（针对同一人，反映量具本身情况）●再现性（针对不同人，反映测量方法情况）●稳定性●偏倚●线性（针对不同尺寸的研究）注：对不同的测量系统可能需要有不同的统计特性（相对于顾客的要求）。

测量系统对其统计特性的基本要求：●测量系统必须处于统计控制中；●测量系统的变异必须比制造过程的变异小；●变异应小于公差带；●测量精度应高于过程变异和公差带两者中精度较高者（十分之一）；●测量系统统计特性随被测项目的改变而变化时，其最大的变差应小于过程变差和公差带中的较小者。

评价测量系统的三个问题：●有足够的分辨力；（根据产品特性的需要）●一定时间内统计上保持一致（稳定性）；●在预期范围（被测项目）内一致可用于过程分析或过程控制。

●这些问题的确定同过程的变差联系起来是很有意义的。

长期存在的把测量误差只作为公差范围百分率来报告的传统，是不适应汽车行业的发展的。

MSA培训教本(计数型MSA)

二、MSA分析方法
•专家评估法、重复性和再现性法，可任选一种方法进行评价，具体实施方法如下： •1.专家评估法 •1.1由专家事先准备好25个样本，每个样本上编上号。 •1.2每个样本由专家先进行评价，专家评价的结果不要让被测人员知道。 •1.3将被测人员的结果与专家的结果比较，得出每个检验员的正确判断率。 • 2.重复性和再现性法： •2.1准备25个有代表性的样本，每个样本编上号。 •2.2 样本没有标准答案，或无法知道正确答案。 •2.3 多人多次判断（一般至少为三次），分别计算检验员自己的重复性和检验员之间的再现性。
三、MSA实施过程
• 1.样本选择
• 挑选25个样本, 样本必须有代表性，通常10个合格品， 10个不合格品，5个不易判断的样本。每个样本编上号。通常一次分析一种缺陷。
• 2.设计记录表格（详见附件） • 3.被评估的人员
工序目检岗位的人员均要参与ห้องสมุดไป่ตู้估考核。
• 4.实施
• 4.1对检验员逐个进行测量，MSA实施过程中其它人不允许干扰。
• 对考核结果进行分析，如果不符合，与检验人员一同分析原因。并根据需要进行相应的培训及改善，直到符合为止。
四、MSA结果的计算方法及评价标准
•专家评估法
•1.计算方法 •不合格品被放行的%=不合格品接收数/不合格品总数*100%
•合格品被拒收的%=合格品拒收数/合格品总数*100%
•正确判定率%=正确判定数/总数*100% •2.判断准则 •不合格品被放行的%＜5% •合格品被拒收的%＜10% •正确判定率%＞90%
•2010年MSA考核结果
That is all!! 把知识运用到工作中去！前进！！
THANK

MSA培训教材完整

2019/12/26
14
测量基础术语及知识
分辨力、可读性、分辨率(解析度）
最小的读数单位、刻度限度；由设计决定的固有特性；测量或仪器输出的最小刻度； 10:1经验法则（过程变差与公差较小者1/10）。
2019/12/26
15
测量基础术语及知识
灵敏度
灵敏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。灵敏度由量具设计（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；
序号
范例
1 冲压过程抽样测量直径尺寸。
2 电镀生产过程中抽样测量电镀液中的某盐浓度。
3 按一定的时间间隔测量仓库的温度和湿度。
4 连接器生产过程中抽样测量夹持力。
5 设定1mΩ对产品接触阻抗好坏进行测试（只分级）。
6 统计外观不良产品的数量。
7 使用塞规对孔径进行确认。
数据类型计量计量计量计量计数计数计数
2019/12/26
19
测量基础术语及知识
均匀性
均匀性是量具在整个工作量程内变差的区别。它也可被认为是重复性在量程上的均匀性(同质性)。
影响均匀性的因素包括：夹紧装置对不同定位只接受较小／较大尺寸刻度的可读性不好读数视差
2019/12/26
20
测量基础术语及知识
测量不确定度
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
A=2.0 B=2.0
部件A 部件B
A=2.50 B=2.00
因为第一个图面的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。