上海大学李明教授：几何量数字化测量技术发展趋势

几何量数字化测量技术发展趋势

李明，韦庆玥

测量的实质是通过与标准器/参数比较并赋值的过程，常规意义上是用于产品验收和质量控制。随着科学技术的发展，测量方法也在不断进步。

就产品几何质量检测技术来讲，计算机和数字化技术的应用让测量技术从基于实物标准器的测量方法进化到基于虚拟标准器的测量方法。坐标测量机就是其中的典型产品，其通过对被测对象离散点云的精确获取，将实物几何特征导入CAD系统，并通过测量软件的专业处理，实现与标准“器”（模型）的比较，并开展误差计算和评定，以及符合性判定。目前，坐标测量机已在企业广泛应用，并成为企业质量数据和过程控制操作基础数据的重要来源。

从某种角度看，测量操作可以分为二个部分，一个是测（取），一个是量（计算和评定）。

在“测”的方面，随着光学测量技术的飞速发展，在原接触式测量的基础上，极大地拓展了应用领域，提高了测量效率，其主要呈现以下的发展趋势:

1）蓝光、白光和激光，以及影像等测量技术的发展和应用，带动了测量技术向生产现场的拓展和延伸，实现了复杂零部件海量测量点云的快速获取和快速误差评定。

2）高速影像测量技术、图形识别和相关智能算法正被应用于生产线/流水线中对产品的精度检测和快速分选场合，并成为当今智能制造研究中的一个热点。

3）激光跟踪仪、激光雷达、光笔测量仪、关节臂等移动测量装置，以及其与扫描测量的结合，使数字测量技术跨入大尺寸时代，不仅能应对大型工件/场景的几何精度测量，还作为大型现场的装配辅助测量工具，实现了测量辅助装配（Measurement Aided Assemble，MAA）与精度控制技术。

4）光学测量技术，特别是光学显微、光学干涉、光谱共焦、原子力等测量技术的发展的应用，使测量技术实质性进入了微纳领域。这其中不仅包括表面形貌和结构的测量与评定，更涉及到三维微小特征及参数的测量。为微纳器件（M/NEMS）的质量检测和过程控制提供了利器，同时，这些精密测量技术的应用已拓展至生物医药等技术领域。

测量是一项系统性技术，测量操作的主要任务是按要求测取并计算和评估，因此测什么和如何计算与评估就体现在“量”的方面。这方面近年来同样在突飞猛进，特别是国际ISO从1993年起，就开始了对几何质量定义和过程控制整个标准体系的数字化转型，标准体系取名为产品几何技术规范和验证标准体系（Geometry product specification and verification，GPS&V）,这是一个由150多个标准组成的技术体系，我国转化ISO标准并已发布了大部分的GPS&V标准。这个标准体系的核心是对几何质量的整个业务链进行全面规范，其中有相关部分内容是对测量操作的规范，充分体现了测量在验证中的地位和作用。GPS&V标准提供的规范和数字化转型支撑主要包括：

1）对测量内容定义、测量操作过程、测量评定方法等方面进行了全面的基于数字化的规范，这些规范不仅有效地保障了测量结果的可信性，还为测量过程的自动化提供了技术保障。

2）给出了大量面向综合功能和面向过程控制的规范标注方法以及相应的规范检验操作集，为测量技术走进现场、走向功能交会提供了依据和技术保障。

3）给出了测量不确定的估算方法和管理流程（Process Uncertainty Management，PUMA），使测量系统的构建和测量能力的评估实现了数字化转型。

4）根据现场测量、大型工程场景的测量需求，以及测量过程的数字化控制要求，给出了面向测量任务的测量不确定度评估技术和基于数字化的操作规范。

5）给出了大量的面向三维形貌的规范计算和评估方法，为微纳领域的测量操作提供了保障。

6）数字坐标测量技术在特殊几何特征方面也得到了极大的拓展，如齿轮、螺纹、叶片特型且有高精度测量要求的零部件等，有效地提高这些零部件的加工精度和产品质量。

此外，为进一步将测量及其测量数据应用纳入整个数字化体系，基于模型的定义（Model based definition，MBD）技术、以及在MBD基础上的质量信息架构（Quality information frameworks，QIF）技术等相关国际标准也正在加速制订和完善中，所有这些都预示着数字测量与智能制造系统的集成化趋势。

此外在测量的具体操作层面，各大测量机和测量软件供应商，如蔡司（ZEISS）、海克斯康（Hexagon）等，除了进一步根据ISO标准和工程应用场景完善测量软件功能外，还关注了测量编程集成、测量数据管理、测量系统管理、测量知识库构建和应用等环节，为测量融入智能制造系统提供有效的数字化工具。

随着数字测量技术的发展和应用的不断拓展，越来越多的个性化测量需求被提出。于是，订制的数字化测量功能系统的研发和基于CAD测量软件的功能模块二次开发也将成为测量领域中的一个关注热点和重要趋势。

作者介绍：

李明，上海大学机电工程与自动化学院，教授/博导。robotlib@shu.edu.cn

韦庆玥，上海大学机电工程与自动化学院，实验师