传统的自动化生产系统具有有限的计量可追溯性,难以满足工业 4.0 和未来工厂 (FoF) 对可重构制造方法的需求。解决此问题的一种方法是从僵化的自动化方案转换为基于灵活装配/制造范例并与智能规划/协调算法相链接的信息物理方案,从而有效地提供自我自动化。大容量计量 (LVM) 仪器使测量数据能够为虚拟工厂和虚拟机模型提供数字化接口,通过提供基于计量的虚拟参考框架(“度量”)将现实世界与 AI 联系起来。先前的研究(例如 EMPIR 项目 17IND03 LaVA,以及 17IND14 Met4FoF 和 EMRP 项目 LUMINAR)推动了 LVM 的重大进展。然而,具有严重视线约束和可重构性的极其恶劣和多变的工业环境(例如 AGV、机器人)仍然带来了重大挑战,例如来自 LVM 工具的低延迟、低不确定性和高数据速率的动态 3D 参考信息。物联网技术的同步进步要求将其集成和潜在优势纳入任何依赖复杂计算的研究领域。
1 英国国家生物标准与控制研究所 (NIBSC) 生物治疗组,Blanche Lane, South Mimms, Potters Bar, Hertfordshire, EN6 3QG,英国 2 美国国家标准与技术研究所 (NIST) 生物系统与生物材料部,马里兰州盖瑟斯堡,20899,美国 3 德国联邦物理技术研究院 (PTB) 医学物理与计量信息技术部,柏林,10587,德国 4 英国国家生物标准与控制研究所 (NIBSC) 生物统计学部,Blanche Lane, South Mimms, Potters Bar, Hertfordshire, EN6 3QG,英国 5 韩国标准与科学研究院 (KRISS) 长度中心,大田,韩国 6 土耳其国家计量研究院 (TUBITAK UME),盖布泽,土耳其 7 国立医院输血医学系卡尔斯鲁厄,弗莱堡大学附属医院,德国弗莱堡 8 Becton Dickinson,BD Life Sciences,Tullastrasse 8-12, 69126,海德堡,德国 9 蛋白质和细胞分析,赛默飞世尔科技,美国马萨诸塞州沃尔瑟姆 10 英国干细胞库,英国 11 意大利都灵国家计量研究所 (INRIM) 12 健康科学与创新。LGC Ltd. Queens Road, Teddington, Middlesex, TN11 0LY,英国 13 中国北京市国家计量研究院 (NIM)
考虑到这些影响及其对我们理解被测物体的影响,本指南旨在概述一种可以开始补偿这些影响的方法。最近的研究关注的是所谓的混合计量方法。一般而言,这里提供的方法是持续监测测量体积周围的温度。在计算机模拟中使用这些测量温度,可以预测物体在这些负载下可能受到的点位移影响。然后可以将得到的模拟位移添加到测量坐标中,以产生更接近理想计量环境中测量结果的测量结果(如果有这样的环境)。
