Using fuzzy logic methods in precision part measurement on a coordinate measuring machine

Authors

DOI:

https://doi.org/10.18372/2073-4751.80.19771

Keywords:

coordinate measuring machine, measurement errors, fuzzy logic, adaptive correction, modeling, precision parts, control system, metrology, accuracy of selection

Abstract

This article examines the application of fuzzy logic methods for correcting measurement errors on coordinate measuring machines. An adaptive correction algorithm is proposed, which significantly reduces systematic errors and improves the accuracy of precision part measurements. The algorithm is based on the use of fuzzy sets to model and compensate for errors arising during the measurement of complex geometric shapes. A detailed simulation of the algorithm’s performance has been conducted, confirming its effectiveness in reducing the mean measurement error and its dispersion. The proposed method can be integrated into the software of coordinate measuring machines for automatic correction of measurement results, ensuring improved accuracy without significant operator intervention. The obtained results can be applied in the aerospace, mechanical engineering, and other high-precision industries, where quality and accuracy in geometric parameter control are of utmost importance.

References

Chen X., Zhang Y., Wang J. A novel fuzzy logic-based compensation method for coordinate measuring machines. Measurement. 2021. Vol. 175. P. 109–144.

Matsuzaki R., Kawasaki M. Application of fuzzy inference system in precision measurement error correction. Precision Engineering. 2020. Vol. 62. P. 173–181.

Gao W., Liu H., Zhou Y. A hybrid uncertainty compensation model using fuzzy logic and neural networks for CMM measurement. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. 2022. Vol. 71. P. 1–10.

Jones P., Smith T., Brown K. Intelligent metrology: Fuzzy-based error correction in coordinate measurement. Journal of Manufacturing Science and Engineering. 2023. Vol. 145. 011002.

Nguyen V. T., Le H. M., Pham Q. H. Development of an adaptive fuzzy logic system for measurement error compensation in high-precision metrology. Measurement Science and Technology. 2023. Vol. 34, no. 5. 055003.

Kim S., Park J., Lee D. Advanced metrological techniques using fuzzy logic for precision manufacturing. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing. 2022. Vol. 73. 102256.

Rodriguez C., Martinez J., Gonzalez M. An approach to uncertainty evaluation in CMM measurements using fuzzy logic. Metrology and Measurement Systems. 2021. Vol. 28, no. 1. P. 67–78.

Bose R., Kumar P., Singh A. Implementation of intelligent error correction in coordinate metrology using fuzzy-based AI techniques. CIRP Annals. 2023. Vol. 72, no. 1. P. 123–126.

Zhu L., He Q., Wang T. A novel method for systematic error correction in coordinate measuring machines using adaptive fuzzy logic. Measurement. 2023. Vol. 211. 112648.

Fernandez A., Lopez R., Diaz J. Enhancing precision measurement systems with fuzzy inference and deep learning techniques. Sensors. 2022. Vol. 22, no. 18. 6905.

Downloads

Published

2025-03-13

Issue

Vol. 4 No. 80 (2024)

Section

Статті

License

Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:

  1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.

  2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.

  3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).