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当快速重新校准似乎可以修复归位或启动检查但实际可重复性变得更差时，就会出现令人沮丧的 OpenArm 校准问题。 动作仍在运行，但返回点的准确性和任务一致性却悄然下降。
您如何诊断快速重新校准后变得更差的 OpenArm 可重复性？
请分享您如何比较之前和之后的准确性，这些检查揭示了只能接受的校准与真正值得信赖的校准，以及您如何决定何时重做整个过程而不是继续。
如果您回复，请提供一种精确的可重复性症状和一种证明重新校准不够好的精确验证例程。
[OpenArm 故障排除] 快速重新校准后重复性更差（中）
快速重新校准通过启动但精度变差？ 使用热状态循环测试来决定部分修复还是完全重做。
评论 1
中间上下文： 我们被愚弄了一次：快速重新校准清除了启动检查，但返回引脚的重复性从 +/-0.08 毫米降到了 +/-0.31 毫米。 操作员只注意到第二个小时插入率下降。
评论2
中间上下文： 揭示性的检查是在温暖的工作温度下记录的 30 个循环 A-B-A 夹具循环。 冷测试看起来可以接受，但热漂移稳步增长，这解释了为什么快速验证错过了它。
评论3
中间上下文： 现在，仅当两个夹具上的 30 周期 sigma 保持在 0.12 mm 以下并且没有出现单调漂移趋势时，我们才接受重新校准。 如果没有，我们将停止调整并重新端到端地运行完整的过程。
评论4
中级上下文跟进： 后续问题：在接受重新校准作为生产就绪之前，您需要多少最小循环次数和热态持续时间？
下一个最佳行动
- OpenArm 故障排除中心 选择最快的诊断轨迹。
- 阅读：换刀后重力补偿感觉不对
- 阅读：底座安装移位和校准不匹配
快速症状选择器
选择最接近的症状以遵循正确的故障排除路径。
还没选。
快速常见问题解答
为什么快速重校准可以启动通过但生产却失败？
短暂的验证可能会错过热漂移； 生产级可重复性需要周期计数和热状态检查。
python tools/repeatability_loop.py --fixture A,B --cycles 30 --warmup-min 20
python tools/drift_trend_report.py --input repeatability_log.csv哪些验收测试应该标准化？
使用固定周期、西格玛阈值和无单调漂移趋势作为强制通过标准。
我可以按原样复制这些命令吗？
首先将它们用作清单模板。 执行前请确认您自己的单元中的接口名称、夹具 ID 和安全条件。