クイック再キャリブレーションは起動には合格しましたが、精度は悪化しましたか? ウォームステートサイクルテストを使用して、部分的な修正か完全なやり直しかを判断します。
OpenArm キャリブレーションに関するイライラする問題は、素早い再キャリブレーションによってホーミングや起動チェックが修正されたように見えても、実際の再現性が悪化する場合に発生します。 モーションは引き続き実行されますが、ポイントへの戻りの精度とタスクの一貫性は静かに低下します。
高速再キャリブレーション後に悪化する OpenArm の再現性をどのように診断していますか?
前後の精度をどのように比較するか、どの検査で単に許容できるキャリブレーションであるか、本当に信頼できるキャリブレーションであることが分かるか、次に進むのではなくすべての手順をやり直す時期をどのように決定するかを共有してください。
返信する場合は、再調整が十分ではなかったことを証明する正確な再現性の症状と正確な検証ルーチンを 1 つ含めてください。
中間コンテキスト: 私たちは一度騙されました。高速再キャリブレーションにより起動チェックはクリアされましたが、ピンへの戻り再現性は +/-0.08 mm から +/-0.31 mm に低下しました。 オペレーターは、挿入歩留まりが 2 時間目に低下したことに初めて気づきました。
中間コンテキスト: 明らかになったチェックは、暖かい動作温度で記録された 30 サイクルの A-B-A フィクスチャ ループでした。 コールドテストは許容範囲に見えましたが、ウォームドリフトは着実に増加しており、これが迅速な検証が失敗した理由を説明しています。
中間コンテキスト: 現在は、2 つの治具で 30 サイクルのシグマが 0.12 mm 未満に留まり、単調ドリフト傾向が現れない場合にのみ再キャリブレーションを受け入れるようになりました。 そうでない場合は、チューニングを停止し、完全な手順をエンドツーエンドで再実行します。
中間コンテキストのフォローアップ: フォローアップの質問: 再キャリブレーションを実稼働対応として受け入れる前に、どのくらいの最小サイクル数とウォームステート期間が必要ですか?
最も近い症状を選択して、適切なトラブルシューティング パスに従ってください。
短い検証では熱ドリフトを見逃す可能性があります。 生産グレードの再現性を実現するには、サイクル数に加えてウォームステートチェックが必要です。
python tools/repeatability_loop.py --fixture A,B --cycles 30 --warmup-min 20
python tools/drift_trend_report.py --input repeatability_log.csv必須の合格基準として、固定サイクル、シグマしきい値、および単調ドリフト傾向がないことを使用します。
まずはチェックリストのテンプレートとして使用してください。 実行前に自分のセルでインターフェイス名、フィクスチャ ID、安全条件を確認してください。