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　　介绍：

       基于点结构光的曲面仿形测量系统由于具有非接触、测量速度快、分辨率高等优点，在逆向工程自由曲面测量中得到广泛应用，目前研究其精度主要依据国际标准化组织提出的《测量不确定表示指南》(GUM)，但它常常要求测量函数是显示、解析的，并且没有凸出的非线性。针对传统GUM方法 中测量不确定度评定方法的不足，提出一种基于蒙特卡洛的现代测量不确定度分析处理方法，它可以减小 分析难度，满足复杂模型和动态测量不确定度评定的要求，利用它对系统进行精度评估具有一定的意义。

　　本论文首先集成激光位移传感器和线性编码器，进行了曲面仿形测量系统的设计，以扩大测量系统的测量范围;然后基于蒙特卡洛方法对测量系统的测量精度进行了分析，在 LabVIEW 平台上编写了不确 定度评估程序;最后，分别采用美国邦纳(Banner)公司的 LG10A65UN 和日本基恩士(Keyence)公司 的 LK-G30，运用 GUM 和蒙特卡洛方法进行精度实验对比研究， 实验结果很好的验证了蒙特卡洛方法的有效性。

　　应用方案：

　　1. 测量系统总体方案构建

　　如图 1 所示，点结构光曲面仿形测量系统由激光位移传感器、线性编码器、三轴精密控制平台、数据采集卡、伺服运动控制卡及计算机组成。激光位移传感器选用美国邦纳(Banner)公司的 LG10A65UN 和 日本基恩 士(Keyence )公 司的 LK-G30 ，编码器 选用 了北京慧 摩擦森 电子系 统技 术有限公 司的 MercuryTM3000，伺服运动控制卡和数据采集卡采用美国 NI 的 PCI-7350 和 PCI-6023，步进电机和驱动器 采用日本东方株式会社的 PK566-B 和 RKD514-C。

　　2. 测量系统精度评估

　　2.1 测量系统两种精度评估方法

　　1) 传统 GUM 方法

　　标准不确定度按其数值的评定方法可以分为两类：A 类评定和 B 类评定。

　　用统计分析法评定称为 A 类评定，基于其他方法估计概率分布或分布假设评定称为 B 类评定。标准不 确定度统计评定是用一次测量结果的标准差 s 来表示。

　　式中：n 为测量列的测量次数。输入量 X 的 A 类不确定度 u(x)即为测量列的平均试验标准差，其自由度 υ=n-1。

　　2) 蒙特卡洛方法

　　蒙特卡罗方法亦称统计模拟方法，它是以概率统计理论为基础的利用随机数进行数值模拟的一种方法 。 它采用统计抽样理论近似地求解数学物理中难以用确定的公式来解决问题的方法。对于不确定度这样一个具有概率分布概念的统计量，运用蒙特卡洛这种统计实验方法来求解合成不确定度将更容易接近真实解。

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