测量系统分析：聚焦紫外测量的MSA指南

测量系统能力证明对于确保测量设备的可靠性和准确性至关重要。在紫外测量技术中，尤其是在使用紫外测量设备、紫外传感器和校准灯时，测量能力的验证具有核心意义。一般而言， 测量 系统分析 （MSA） 用于确认某测量设备是否适用于特定的测量任务。

 对测量系统 的能力证明最初由汽车行业提出。但目前尚无专门标准对这些流程进行界定。以下为通常采用的数值和形式。

能力证明会采用多种统计方法和质量标准。这些方法包括对测量设备重复性、线性度和稳定性的评估。

请注意，此处使用的"能力/有能力"一词是在"适用性/适用"的意义上使用的，因此这两个术语可视为等同。

为此，MSA测量设备能力分析提出了 三种方法 。

• 方法1检验测量系统的准确度和重复性。需要一个已知标准来确定准确度或与标准的偏差。
• 方法2检验测量系统的重复性，包括操作人员的影响。
• 方法3通常用于自动化测量系统。

测量设备能力分析MSA与紫外测量？

在实践中，需要定期校准紫外测量设备，以确保测量结果的一致性，并考虑可能出现的老化和污染因素。

我司的 校准实验室配备有标准件和校准灯，因此可以按照方法1作为附加测试进行能力证明。

此处，准确度 可通过校准得知，而重复性则通过例如25次测量进行检验。

方法2只能由用户自行进行，因为紫外测量设备的放置位置以及操作人员对重复性的影响无法在实验室中模拟。

那么，MSA方法1具体做了什么？

该方法用于确定测量设备在运行条件下是否适用于预期用途。在实践中，方法1可使用标准件，也可不使用标准件。使用标准件的方式更具优势，因为其数值已知，且在时间和温度方面稳定。

此处会评估两个特征值，分别称为C_gk和C_g，用于将重复性与公差进行比较。公式如下：

在质量管理中，同样的证明被称为测量系统能力：它回答的是仪器的离散度相对于特征公差是否足够小。

这意味着：

T = 公差

x_g = 紫外测量设备测量值的平均值

x_m = 标准件的标称值

s_g = 紫外测量设备测量值的标准偏差

如果由于测量原因没有可用的标准件，则省略

C_gk 的计算。在这种情况下，借助合适的测量对象，仅能确定

重复性 C_g。

如果存在标准件，可以将均值的偏差记录为统计分量，并确定所谓的能力参数c_gk。如果没有标准件，则纯粹从随机分量中确定能力参数C_g。在这种情况下，测量系统的散布范围增加到标准偏差s_g的4倍，并相应调整公差的加权系数。

C_gk值和C_g值大于1.33表明测量设备相对于公差范围具有足够的精度，并且具有足够低的离散度。将C_gk和C_g的公式重新整理后可以看出，当C_g = 1.33时，四倍标准偏差的散布范围最多占公差的15%。

影响测量质量的其他因素包括高重复性、可追溯至国家和国际校准标准以及较低的测量不确定度。校准可以校正紫外测量设备与标准件的偏差，从而使其偏差最小化。

示例：目标值100 W/m²，公差为±10 W/m²

因此公差为20，即-10到+10 W/m²。

根据MSA规范，测量设备的分辨率不得超过规定公差（±）的5%。因此，如果公差为±10 W/m²，则分辨率必须至少为1 W/m²。

现在使用大约25次测量来检查重复性是否足够。为此，测量值应在公差范围内、大致位于目标值附近。均值和标准偏差（例如在EXCEL中使用=STABW.N(..)）由这25次测量计算得出。

示例（无标准件）：

进行了25次测量，其标准偏差为0.3 W/m²。

该示例中的能力参数c_g为：c_g = 0.2 * 20 / (4 * 0.3) = 3.33

数值c_g大于1.33，因此该测量系统的能力证明被认定为通过。

简单来说，就是将所需公差与4倍标准偏差相关联并进行评估。

MSA的测量范围与线性度

能力证明的其他要素还包括线性度和稳定性。

对于线性度测试，紫外传感器必须在所需的测量范围内呈线性响应。

在能力/线性度测试中，需区分以下情况：

• 在多个标准件（例如长度标准件）上进行线性度证明
• 无标准件：单独验证线性度

因此，除校准外，我们还提供紫外传感器实验室线性度测试服务。为此使用比较接收器或光源叠加法。

其背景在于，校准通常在两个点进行：0点和目标辐照度点。此做法符合国际标准。从数学角度来看，这会得出一个含有未知常数的方程，可通过两个点求解。

在紫外测量设备中，设备灵敏度通常通过电阻电位计或校准系数进行设置。这相当于一个"未知"常数。

因此，线性度检查即是在测量范围内验证此假设。由偏移和饱和引起的误差也会被检测出来。

然而，由于技术原因，我们无法精确满足所有测试点，因为大多数紫外灯在不改变其光谱的情况下无法调光。我们很乐意与您讨论具体范围。

稳定性和长期稳定性对于可靠的紫外测量至关重要。可以通过定期的比对测量和校准来确保并记录这些指标。

综上所述，《测量系统能力证明》指南描述了测量设备验证和质量保证的重要步骤。持续应用这些步骤可确保紫外测量系统的可靠性和准确性。

一旦通过方法1的测量系统分析对紫外测量设备进行了表征，就可以在使用现场按照方法2轻松确定其他影响因素。

紫外过程控制需要多大的测量不确定度？
这没有固定数值——关键在于与过程公差的比值。通常的做法是使用Cg和Cgk进行能力研究：数值从1.33起表示测量系统的散布小于公差的四十分之一。对于目标剂量±10%的公差，这相当于重复性远低于百分之一。这必须与校准证书中所述的扩展测量不确定度（k = 2）区分开来，后者作为系统性贡献参与其中；在Opsytec通过ISO 17025认可的校准实验室中，该值≥2.8%。对于日常过程控制而言，重复性最为重要；而对于向客户和审核方提供的证明，则计量溯源性更为关键。

MSA程序1、2和3有何区别？
程序1单独检验测量系统的准确度和重复性，为此需要已知的标准器。程序2检验包括操作者影响在内的重复性。程序3通常应用于自动化测量系统。对于紫外测量设备而言，程序1可以在校准实验室中进行，因为那里备有标准器和校准灯。程序2只能由用户自行进行：仪器定位和操作者的影响无法在实验室中复现。

紫外测量设备需要多高的分辨率？
MSA要求分辨率不超过预定公差的5%。对于目标值100 W/m²、公差±10 W/m²而言，公差为20 W/m²；此时设备至少要能分辨1 W/m²。若仪器未能满足此要求，无论其重复性如何，都无法通过能力研究——分辨率决定了能够区分的最小差异。

为何要单独验证线性度？
因为校准通常只确定两个点：零点和目标辐照度。从数学上讲，这只解出一个未知数——即器件的响应度，通过校准系数或微调电位器设置在仪器中。而传感器在整个测量范围内是否呈线性响应，并不能由此确定。线性度检验填补了这一空白，同时还能揭示偏移和饱和误差；实验室中通常使用比较探测器或光源叠加法进行此项检验。