Cada medida está sujeta a incertidumbre. Varios factores, como el instrumento de medición, el objeto que se mide, el entorno y el operador, puede contribuir a las incertidumbres de medición.

Dichas incertidumbres se pueden estimar utilizando el análisis estadístico de un conjunto de mediciones y otra información relevante.

La incertidumbre es un factor crítico que influye en la precisión de los resultados de medición en diversos dominios, que van desde el diseño de ingeniería, el desarrollo de productos y la investigación científica.

This article, provided by a Experto en medentos scantech 3D, Tiene como objetivo desmitificar la incertidumbre de la medición, haciéndolo comprensible para las personas que saben poco al respecto, pero necesitan aprender sobre ello.

¿Cuál es la incertidumbre de la medición?

En metrología, la incertidumbre de medición es la expresión de la dispersión estadística de los valores atribuidos a una cantidad medida. En pocas palabras, expresamos incertidumbre como un rango dentro del cual creemos que es probable que el verdadero valor sea.

Por ejemplo, si está midiendo la longitud de una hoja de papel con una regla, la longitud real puede ser de 10 mm. Sin embargo, debido a las limitaciones de la precisión de la regla, su medición podría ser de 9.8 mm o 10.2 mm en lugar de los 10 mm exactos.

En este ejemplo, la incertidumbre en la medición surge de factores como la precisión de la regla y sus habilidades de estimación visual. Por lo tanto, no podemos simplemente afirmar que la longitud de este documento es de 10 mm.

En cambio, debemos incluir una incertidumbre, por ejemplo, (10 ± 0.2) mm, lo que indica que el resultado de la medición cae dentro del rango de 10 mm con un margen de ± 0.2 mm.

La incertidumbre de la medición sirve como un indicador vital, lo que nos da información sobre la confiabilidad y precisión de nuestros resultados de medición y nos ayuda a interpretar datos experimentales o de medición.

Cómo expresar la incertidumbre de medición

La cuantificación de la incertidumbre implica dos elementos clave: definir el rango de error, representar los límites superiores e inferiores de los resultados de la medición y establecer la probabilidad de confianza, lo que indica cuán seguros estamos de que el "valor verdadero" cae dentro de este rango.

Por lo general, empleamos un rango con un factor de cobertura de K = 2 para estimar el error de medición general, proporcionando un nivel de confianza aproximado del 95%.

Este enfoque nos permite describir la incertidumbre de los resultados de la medición con un rango de error mínimo y un alto nivel de confianza, ayudar en una mejor comprensión de los resultados de medición y evaluar su confiabilidad.

The Centro de calibración Scantech ha obtenido la acreditación ISO 17025: 2017 y CNAS, que son estándares reconocidos a nivel mundial para la gestión de calidad en los laboratorios de pruebas y calibración.

Esto significa que Scantech tiene la capacidad técnica de realizar calibraciones metrológicas rastreables en el campo de los sistemas de medición 3D ópticos de acuerdo con los estándares internacionales.

A continuación se muestra el certificado para el escáner 3D obtenido después de la calibración en el Centro de Calibración Scantech. El escáner 3D realizó numerosas mediciones repetidas en el artefacto de la esfera.

Además, se consideramos en detalles como el certificado de las condiciones ambientales de artefactos de la esfera y calibración. La incertidumbre expandida resultante se calculó como U= 0.010 mm, considerando un factor de cobertura de k = 2.

What are the Factors Influencing Measurement Uncertainty?

Durante el proceso de medición, varios factores pueden contribuir al aumento de la incertidumbre de la medición.

Firstly, there is the measurement capability of the instrument itself regarding the object, including factors such as resolution, accuracy, stability, and calibración estado.

En segundo lugar, los factores ambientales como la temperatura, la humedad y las variaciones de ruido pueden afectar los resultados de la medición.

Por último, los factores humanos, como las habilidades y limitaciones del operador en el juicio visual, pueden introducir errores en los resultados de la medición.

Errores versus incertidumbre

Es importante distinguir el error y la incertidumbre. El error se refiere a la desviación del valor medido del valor verdadero del objeto medido. La incertidumbre es una forma de medir el nivel de duda asociado con un resultado de medición.

Hacemos esfuerzos para rectificar errores conocidos siempre que sea posible, como aplicar correcciones de los certificados de calibración. Sin embargo, cualquier error cuyo valor permanece desconocido se convierte en una fuente de incertidumbre.

Cómo reducir la incertidumbre de la medición

Si bien es imposible la eliminación completa de la incertidumbre de medición, existen métodos para minimizarla:

Appropriate Measurement Methodology: Elija instrumentos y métodos adecuados adaptados a diferentes fines de medición y las características del objeto medido.

Instrument Calibration and Maintenance: Calibre y mantiene el equipo regularmente para garantizar un rendimiento óptimo.

Effective Software Utilization: Use el software de procesamiento y análisis de datos de alta calidad para minimizar los errores en el procesamiento de datos.

Skill Enhancement: Entrene a los operadores para mejorar sus habilidades y experiencia, reduciendo los errores humanos en las operaciones.

Environmental Control: Administre el entorno de medición, incluida la humedad y la temperatura, para evitar que los factores ambientales afecten los resultados.

Reducir la incertidumbre de la medición con el escáner 3D de Scantech

Scantécristo‘S escáner 3D Excelente para minimizar la incertidumbre de medición a través de su rendimiento robusto:

High Precision and Resolution: Proporcionar datos de alta resolución y precisos para capturar pequeños detalles, minimizando los errores de resultados.

Non-contact Measurement: Utilización de métodos de medición de contacto no - para evitar errores por contacto físico con superficies fácilmente dañadas o complejas.

Quick Data Acquisition: Obteniendo datos rápidamente sobre la superficie del objeto medido, mejorando la eficiencia y reduciendo los errores potenciales.

Advanced Data Processing: Equipado con software avanzado de procesamiento de datos para análisis de datos automatizados, minimizando la incertidumbre que surge del procesamiento manual.

Flexibility and Adaptability: Exhibiendo una fuerte adaptabilidad de material y flexibilidad para medir objetos de varios tamaños y materiales.

En conclusión, la incertidumbre de medición, un indicador cuantitativo de precisión, subraya la importancia de comprender y abordar posibles errores en los resultados de la medición.

Emplear instrumentos apropiados, considerar las condiciones ambientales y la refinación de las técnicas operativas contribuyen a los esfuerzos continuos para reducir la incertidumbre de la medición, mejorando en última instancia la precisión de la medición y la credibilidad de los resultados.