ใน "The Analects of Confucius, Book 11" ขงจื๊อกล่าวว่า "คนชั้นสูงไม่ได้เกิดมาแตกต่างกัน แต่เก่งในการเรียนรู้จากสิ่งต่างๆ" ซึ่งหมายความว่าคนชั้นสูงไม่มีความแตกต่างที่สําคัญจากคนธรรมดา คนชั้นสูงหมายถึงบุคคลที่มีคุณธรรมและคุณธรรมและข้อความนี้บ่งชี้ว่าไม่มีความแตกต่างพื้นฐานระหว่างคนชั้นสูงและคนธรรมดา ไม่มีความแตกต่างพื้นฐานในการเกิดของผู้คน ทุกคนมีความสามารถและศักยภาพที่คล้ายคลึงกันโดยไม่มีข้อดีหรือข้อเสียพิเศษใด ๆ เหตุผลที่คนชั้นสูงสามารถเหนือกว่าคนธรรมดาในด้านศีลธรรมและพฤติกรรมคือพวกเขาเก่งในการใช้สิ่งของและทรัพยากรรอบตัวพวกเขาเรียนรู้เลียนแบบและวาดภาพจากประสบการณ์อย่างต่อเนื่องเพื่อให้ได้ภูมิปัญญาและความรู้และเติบโตและก้าวหน้าได้ดีขึ้น
วิธีสี่เหลี่ยมจัตุรัสน้อยที่สุด
ดังนั้นเราจะใช้ชุดเครื่องมือวัดภาพ ARCiNTU เพื่อกําหนดความคลาดเคลื่อนของรูปร่างของชิ้นงานได้อย่างไร? นี่เป็นวิธีปฏิบัติที่จําเป็นในการเป็นบุคคลชั้นสูงในอุตสาหกรรมของเรา ลองมาดูกัน!

เราขอแนะนําให้ใช้วิธีสี่เหลี่ยมน้อยที่สุดซึ่งเป็นวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพทางคณิตศาสตร์ที่ใช้กันทั่วไปสําหรับการปรับข้อมูลและประมาณค่าพารามิเตอร์แบบจําลอง แนวคิดพื้นฐานคือการหาชุดของพารามิเตอร์ที่ลดผลรวมของเศษที่เหลือยกกําลังสองระหว่างค่าที่คาดการณ์ไว้ของแบบจําลองที่คํานวณโดยใช้พารามิเตอร์เหล่านี้และข้อมูลจริงที่สังเกตได้
ในบางกรณี สามารถใช้วิธีกําลังสองน้อยที่สุดเพื่อประเมินความคลาดเคลื่อนของรูปร่างขององค์ประกอบจากข้อมูลการวัด นี่คือวิธีการใช้งานสําหรับการอ้างอิง:
รวบรวมข้อมูลการวัด: ขั้นแรก ให้รวบรวมชุดข้อมูลการวัดที่เกี่ยวข้องกับองค์ประกอบที่จะวัดโดยใช้อุปกรณ์วัดที่เหมาะสม เช่น เครื่องมือวัดด้วยภาพหรือเครื่องวัดพิกัด ข้อมูลเหล่านี้อาจเป็นชุดจุด เส้นชั้นความสูง หรือลักษณะทางเรขาคณิตอื่นๆ
กําหนดแบบจําลองรูปร่าง: ขึ้นอยู่กับรูปทรงเรขาคณิตขององค์ประกอบที่จะวัดและความคลาดเคลื่อนของรูปร่างที่กําหนด ให้เลือกแบบจําลองรูปร่างที่เหมาะสม แบบจําลองรูปร่างอาจเป็นเส้นตรง เส้นโค้ง ระนาบ หรือรูปทรงเรขาคณิตอื่นๆ
สร้างฟังก์ชันวัตถุประสงค์: แสดงพารามิเตอร์ของแบบจําลองเป็นเวกเตอร์ (ในพื้นที่เรขาคณิตสามมิติ มักจะแสดงด้วยตัวเลขจริงหรือส่วนประกอบสามตัว ซึ่งแสดงถึงการฉายภาพของเวกเตอร์บนแกน X, แกน Y และแกน Z ตามลําดับ ตัวอย่างเช่น เวกเตอร์สามมิติสามารถแสดงเป็น (x, y, z)) ตามข้อมูลการวัดและแบบจําลองรูปร่าง ให้สร้างฟังก์ชันวัตถุประสงค์ที่วัดข้อผิดพลาดระหว่างข้อมูลการวัดและแบบจําลองรูปร่าง ฟังก์ชันวัตถุประสงค์ที่พบบ่อยที่สุดคือผลรวมของเศษที่เหลือกําลังสอง ซึ่งเป็นผลรวมของกําลังสองของระยะทางระหว่างจุดข้อมูลการวัดและแบบจําลองรูปร่าง ค่าที่น้อยกว่าของฟังก์ชันวัตถุประสงค์บ่งชี้ถึงความพอดีที่ดีขึ้นระหว่างค่าที่คาดการณ์ไว้ของแบบจําลองและค่าที่สังเกตได้จริง
ย่อฟังก์ชันวัตถุประสงค์ให้เล็กสุด: ใช้หลักการของกําลังสองน้อยที่สุดเพื่อปรับพารามิเตอร์ของแบบจําลองรูปร่างเพื่อลดฟังก์ชันวัตถุประสงค์ สิ่งนี้มักจะเกี่ยวข้องกับอัลกอริธึมการเพิ่มประสิทธิภาพ เช่น การไล่ระดับสีหรืออัลกอริธึม Levenberg-Marquardt ซึ่งจะไม่อธิบายเพิ่มเติมที่นี่เนื่องจากความยาว
ประเมินความคลาดเคลื่อนของรูปร่าง: ในระหว่างกระบวนการลดฟังก์ชันวัตถุประสงค์พารามิเตอร์ของแบบจําลองรูปร่างจะมาบรรจบกันเป็นโซลูชันที่เหมาะสมที่สุด ด้วยการวิเคราะห์พารามิเตอร์แบบจําลองรูปร่างที่สอดคล้องกันของโซลูชันที่เหมาะสมที่สุดทําให้สามารถอนุมานความคลาดเคลื่อนของรูปร่างขององค์ประกอบได้ ตัวอย่างเช่นหากแบบจําลองรูปร่างเป็นเส้นตรงทางออกที่ดีที่สุดอาจสอดคล้องกับความชันและการสกัดกั้นของเส้นซึ่งสามารถใช้เพื่อประมาณตําแหน่งและความเอียงของเส้น
วิธีกําลังสองน้อยที่สุดใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านต่างๆ เช่น การปรับข้อมูล การวิเคราะห์การถดถอย การประมวลผลสัญญาณ และปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพ มีเครื่องมือทางคณิตศาสตร์พื้นฐานสําหรับการแยกพารามิเตอร์แบบจําลองจากข้อมูลเชิงสังเกตและการทํานายและอนุมานข้อมูลที่ไม่รู้จัก
ควรสังเกตว่าการใช้วิธีกําลังสองน้อยที่สุดในการประมาณค่าความคลาดเคลื่อนของรูปร่างจากข้อมูลการวัดเป็นวิธีการโดยประมาณและความแม่นยําของผลลัพธ์ขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูลการวัดการเลือกแบบจําลองรูปร่างและประสิทธิภาพของอัลกอริทึมการเพิ่มประสิทธิภาพ ดังนั้นจึงขอแนะนําให้ร่วมมือกับวิศวกรมืออาชีพหรือผู้เชี่ยวชาญด้านการควบคุมคุณภาพในการใช้งานจริงเพื่อให้มั่นใจในความน่าเชื่อถือและความถูกต้องของผลลัพธ์ ในเรื่องนี้ ARCiNTU Intelligent ของเรามีทีมผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์รอการสอบถามของคุณ