Em "Os Analectos de Confúcio, Livro 11", Confúcio disse: "Uma pessoa nobre não nasce diferente, mas é boa em aprender com as coisas". Isso significa que as pessoas nobres não têm diferenças essenciais em relação às pessoas comuns. Pessoas nobres referem-se a indivíduos que possuem moral e virtude, e esta passagem indica que não há distinção fundamental entre pessoas nobres e pessoas comuns. Não há diferença fundamental no nascimento das pessoas; Todos têm talentos e potencialidades semelhantes, sem vantagens ou desvantagens especiais. A razão pela qual as pessoas nobres podem superar as pessoas comuns em moralidade e comportamento é que elas são boas em utilizar as coisas e os recursos ao seu redor, aprendendo constantemente, imitando e extraindo da experiência, a fim de ganhar sabedoria e conhecimento e crescer e progredir melhor.
Método dos Mínimos Quadrados
Então, como podemos usar a série de instrumentos de medição visual ARCiNTU para determinar as tolerâncias de forma das peças de trabalho? Esta também é uma prática necessária para se tornar uma pessoa nobre em nosso setor. Vamos dar uma olhada!

Recomendamos o uso do método dos mínimos quadrados, que é um método de otimização matemática comumente usado para ajustar dados e estimar parâmetros do modelo. A ideia básica é encontrar um conjunto de parâmetros que minimizem a soma dos resíduos quadrados entre os valores previstos do modelo calculados usando esses parâmetros e os dados reais observados.
Em certos casos, o método dos mínimos quadrados pode ser usado para estimar as tolerâncias de forma dos elementos a partir de dados de medição. Aqui está um método de implementação para referência:
Coletar dados de medição: Primeiro, colete um conjunto de dados de medição relacionados ao elemento a ser medido usando equipamentos de medição apropriados, como instrumentos de medição visual ou máquinas de medição por coordenadas. Esses dados podem ser conjuntos de pontos, curvas de nível ou outras características geométricas.
Determinar o modelo de forma: com base na forma geométrica do elemento a ser medido e na tolerância de forma definida, selecione um modelo de forma apropriado. O modelo de forma pode ser uma linha reta, uma curva, um plano ou outras formas geométricas.
Construir a função objetivo: Representar os parâmetros do modelo como um vetor (no espaço geométrico tridimensional, geralmente representado por três números reais ou componentes, representando a projeção do vetor nos eixos X, Y e Z, respectivamente. Por exemplo, um vetor tridimensional pode ser representado como (x, y, z)). Com base nos dados de medição e no modelo de forma, construa uma função objetivo que mede o erro entre os dados de medição e o modelo de forma. A função objetivo mais comum é a soma dos resíduos quadrados, que é a soma dos quadrados das distâncias entre os pontos de dados de medição e o modelo de forma. Um valor menor da função objetivo indica um melhor ajuste entre os valores previstos do modelo e os valores reais observados.
Minimizar a função objetivo: Use o princípio dos mínimos quadrados para ajustar os parâmetros do modelo de forma para minimizar a função objetivo. Isso geralmente envolve algoritmos de otimização como a descida de gradiente ou o algoritmo de Levenberg-Marquardt, que não serão mais detalhados aqui devido ao seu comprimento.
Estimar as tolerâncias de forma: Durante o processo de minimização da função objetivo, os parâmetros do modelo de forma convergirão para a solução ótima. Analisando os parâmetros correspondentes do modelo de forma da solução ótima, é possível inferir as tolerâncias de forma do elemento. Por exemplo, se o modelo de forma é uma linha reta, a solução ótima pode corresponder à inclinação e interceptação da linha, que pode ser usada para estimar a posição e inclinação da linha.
O método dos mínimos quadrados é amplamente utilizado em vários campos, como ajuste de dados, análise de regressão, processamento de sinais e problemas de otimização. Ele fornece uma ferramenta matemática básica para extrair parâmetros do modelo a partir de dados observacionais e prever e inferir dados desconhecidos.
Deve-se notar que o uso do método dos mínimos quadrados para estimar tolerâncias de forma a partir de dados de medição é um método aproximado, e a precisão dos resultados depende da qualidade dos dados de medição, da seleção do modelo de forma e do desempenho do algoritmo de otimização. Portanto, recomenda-se cooperar com engenheiros profissionais ou especialistas em controle de qualidade em aplicações práticas para garantir a confiabilidade e precisão dos resultados. A este respeito, o nosso ARCiNTU Intelligent tem uma equipa de especialistas experientes à espera das suas perguntas.