En "Las Analectas de Confucio, Libro 11", Confucio dijo: "Una persona noble no nace diferente, pero es buena para aprender de las cosas". Esto significa que las personas nobles no tienen diferencias esenciales con las personas comunes. Las personas nobles se refieren a individuos que poseen moralidad y virtud, y este pasaje indica que no hay una distinción fundamental entre la gente noble y la gente común. No hay una diferencia fundamental en el nacimiento de las personas; Todos tienen talentos y potencial similares, sin ventajas o desventajas especiales. La razón por la cual las personas nobles pueden superar a las personas comunes en moralidad y comportamiento es que son buenas para utilizar las cosas y los recursos que los rodean, aprendiendo constantemente, imitando y aprovechando la experiencia, para obtener sabiduría y conocimiento y crecer y progresar mejor.
Método del mínimo cuadrado
Entonces, ¿cómo podemos usar la serie de instrumentos de medición visual ARCiNTU para determinar las tolerancias de forma de las piezas de trabajo? Esta es también una práctica necesaria para convertirse en una persona noble en nuestra industria. ¡Echemos un vistazo!

Se recomienda utilizar el método de mínimos cuadrados, que es un método de optimización matemática comúnmente utilizado para ajustar datos y estimar parámetros del modelo. La idea básica es encontrar un conjunto de parámetros que minimicen la suma de los valores residuales al cuadrado entre los valores predichos del modelo calculados utilizando estos parámetros y los datos reales observados.
En ciertos casos, se puede utilizar el método de mínimos cuadrados para estimar las tolerancias de forma de los elementos a partir de los datos de medición. A continuación, se muestra un método de implementación como referencia:
Recopilar datos de medición: En primer lugar, recopile un conjunto de datos de medición relacionados con el elemento que se va a medir utilizando equipos de medición adecuados, como instrumentos de medición visual o máquinas de medición por coordenadas. Estos datos pueden ser conjuntos de puntos, curvas de nivel u otras entidades geométricas.
Determinar el modelo de forma: en función de la forma geométrica del elemento que se va a medir y de la tolerancia de forma definida, seleccione un modelo de forma adecuado. El modelo de forma puede ser una línea recta, una curva, un plano u otras formas geométricas.
Construya la función objetivo: Representar los parámetros del modelo como un vector (en un espacio geométrico tridimensional, generalmente representado por tres números o componentes reales, que representan la proyección del vector en el eje X, el eje Y y el eje Z, respectivamente. Por ejemplo, un vector tridimensional se puede representar como (x, y, z)). Basándose en los datos de medición y el modelo de forma, construya una función objetivo que mida el error entre los datos de medición y el modelo de forma. La función objetivo más común es la suma de los residuos al cuadrado, que es la suma de los cuadrados de las distancias entre los puntos de datos de medición y el modelo de forma. Un valor menor de la función objetivo indica un mejor ajuste entre los valores predichos del modelo y los valores reales observados.
Minimizar la función objetivo: utilice el principio de mínimos cuadrados para ajustar los parámetros del modelo de forma para minimizar la función objetivo. Por lo general, esto implica algoritmos de optimización como el descenso de gradiente o el algoritmo de Levenberg-Marquardt, que no se desarrollarán más aquí debido a su longitud.
Estimar las tolerancias de forma: Durante el proceso de minimización de la función objetivo, los parámetros del modelo de forma convergerán a la solución óptima. Al analizar los parámetros del modelo de forma correspondiente a la solución óptima, es posible inferir las tolerancias de forma del elemento. Por ejemplo, si el modelo de forma es una línea recta, la solución óptima puede corresponder a la pendiente y la intersección de la línea, que se puede utilizar para estimar la posición y la inclinación de la línea.
El método de mínimos cuadrados se utiliza ampliamente en diversos campos, como el ajuste de datos, el análisis de regresión, el procesamiento de señales y los problemas de optimización. Proporciona una herramienta matemática básica para extraer parámetros del modelo a partir de datos observacionales y predecir e inferir datos desconocidos.
Cabe señalar que el uso del método de mínimos cuadrados para estimar las tolerancias de forma a partir de los datos de medición es un método aproximado, y la precisión de los resultados depende de la calidad de los datos de medición, la selección del modelo de forma y el rendimiento del algoritmo de optimización. Por lo tanto, se recomienda cooperar con ingenieros profesionales o expertos en control de calidad en aplicaciones prácticas para garantizar la confiabilidad y precisión de los resultados. En este sentido, nuestro ARCiNTU Intelligent cuenta con un equipo de expertos experimentados a la espera de sus consultas.