抗锯齿和msaa区别（大师也是人MSA理解应用）

在介绍测量系统分析具体应用之前，先介绍一下测量系统的应用范围：

1.用于产品控制：目的是希望通过测量系统有效的区分产品的特性是否在公差范围内。也就是区分这个零件是合格还是不合格。

2.用于过程控制：目的是评价过程是否稳定和可接受，也就是说能够有效的区分过程的波动

以上两个分类非常重要，后续会根据这两个理念，引出“过程比”和“公差比”的概念。

▶理想的测量系统是不存在的，因此在实际应用时，相对公差，对零件做出错误决定的潜在因素只在测量系统误差与公差交叉时存在。下面给出了三个区域的划分：

I.坏零件无论如何测量，总是称为坏的

II.可能会做潜在的错误决定

III.好零件无论如何测量，总是称为好的

◆上面的图形表示了这样一个事实：无论采用何种测量系统，总有判断错误的情况发现（除非II区是0，但是这种理想的状态并不存在）

◆所以，测量系统分析的本质并不是判断测量系统是否有误差，而是判断测量系统的误差是否足够小从而能够满足实际的使用要求。

◆测量系统的波动是无法消除的，所以，测量系统分析的任务是两个：

1.寻找一个合适的测量系统

2.（定期）评价这个测量系统是否能满足我们的使用要求。

◆一般的，对于测量系统，我们主要评价以下指标：

1.分辨力

2.稳定性

3.偏倚（性）

4.线性

5.重复性

6.再现性

其中，指标2~5常常被称为测量系统的“五性”。我们这里不讨论具体的选择处理方法，而是针对在实际中的一些应用难点加以分析，给出大家一些应对难点问题的方法。

▶首先，我们来看看“分辨力”。分辨力是仪器可以探测到并如实显示的参考值的变化量。这种能力的度量是看仪器的最小刻度值。如果测量系统的分辨力不高，就无法正确识别，从而导致不正确的结果。

▶对于分辨力的选择原则，教科书式的描述是：

◆测量仪器分辨力的最低要求是最小刻度同时小于产品规格（规格上限USL减去规格下限LSL）或过程总波动（用6倍的过程标准差6σ表示）的十分之一。也就是有两个分支，十分之一公差（带宽）和十分之一过程总波动，测量系统的分辨力应该小于两个分支中较小的一个。

◆然而，问题来了，对于一个全新的过程，测量系统是先于制造设备的，在没有制造设备的前提下，如何预知过程总波动？如果无法预知过程总波动，如何选择测量系统？

◆我们把分辨力选择原则的两个分支进行相除：

◆看看，我们现在得到了什么，等式右侧的表达式是不是很眼熟……，这不是过程能力指数C_p的表达式吗？好了，有了这个条件，我们现在可以有应对的方法了。

◆通常而言，尽管制造过程还没有到位，但是我们对整体的制造过程是有相应的（期望）要求的，也就是说，我们是要求过程能力C_p满足一定的要求以后（通常的最低要求是C_p>1），才可以投入正式生产的。有了这个前提，我们就可以反推测量系统的基本要求了。由于：

因此：

▶我们来看一个案例：某个全新的制造过程的特性（尺寸）指标，公差带宽USL-LSL=0.15mm，要求特性的过程能力C_p>1.67，那么测量系统的分辨力应该满足：

◆换句话说，通过这样的方法选择的测量系统分辨力能够有效识别C_p=1.67的情况。绝大部分情况下，这样的选择足够使用者的需求了。如果运气爆棚，实际的过程能力指数C_p达到2.0以上，那么也需要评估是否有必要（值得）进一步提高分辨力。因为随着分辨力的改变，相对应的测量设备价格也会相应变化。