CN105378425B - 利用尺寸数据来表征表面的系统和方法 - Google Patents

Abstract

一种用于表征表面的系统和方法包括：使用测量装置获取制造产品的尺寸测量。使用数学算法将原始测量数据从基于时域转换成基于频域。然后在可比的频带内将转换后的尺寸测量数据与预定极限作比较，以表征制造产品的表面。

Description

利用尺寸数据来表征表面的系统和方法

本申请要求于2013年7月9日提交的第61/844,169号美国临时申请的权益，该申请公开通过引用包含于此。

技术领域

本发明涉及一种利用尺寸数据来表征表面的系统和方法。

背景技术

频繁使用具有小的探针尖端半径和高数据密度的表面光洁度仪来测量制造产品的表面粗糙度。很多时候，根据审核依据(audit basis)来测量制造产品(例如，曲轴)的表面光洁度，即，并不是测量每个部件，而是仅检查统计样本。如果仅存在间歇性的制造问题，则可不检测具有不能接受的表面光洁度特性的产品。在曲轴抛光机未正确地执行功能的情况下可发现这样的一个示例。即使在表面光洁度测量的统计抽样期间检测到问题，也不能及时检测以免组件被装配到发动机或其他大的总成中。这在必须检修组件然后最终拆卸掉组件以更换有缺陷的组件时会导致额外的停机时间和费用。

与表面测量相比，对于大批量产品，对所制造的每个产品都进行某些类型的测量用于在线监测。例如，对于诸如曲轴的某些制造产品，可在多个位置对每个部件进行直径测量，以确保符合规范。当与审计(audit)表面粗糙度测量仪相比时，对于在线尺寸估计的这种测量通常利用大很多的探针尖端执行，且具有较小的数据密度。通常分析直径测量数据，然后一旦确定曲轴满足所要求的尺寸规范时便丢弃该数据。因为该数据适用于每个部件(这与表面粗糙度数据的统计采样子集相反)，期望使用该数据来指示其他产品参数(例如，表面光洁度特性)，例如，用来确定部件表面是否被恰当地精加工。

发明内容

本发明的至少一些实施例包括一种通过利用为进行尺寸估计而收集的数据来表征制造产品的表面的方法，所述数据可以是例如在制造过程中在线监测期间收集的数据。该方法包括获取多个尺寸测量(例如，制造产品的直径)的步骤。原始数据可以进行或者不进行例如滤波处理。然后原始数据或处理后的原始数据可称为“尺寸测量数据”。在被测量的尺寸是直径的情况下，该数据可称为“直径测量数据”。将直径测量数据从其时域转换到其他域，例如频域或波长域。这可通过使用例如快速傅里叶变换(FFT)执行。然后将转换后的直径测量数据中的至少一些与预定极限作比较，以表征制造产品的表面。例如，可将转换后的直径测量数据的某些振幅与已知具有可接受的表面特性的制造产品的相似数据的期望振幅进行比较。如果转换后的直径测量数据的振幅在与已知是“好”的部件相关联的极限内，则可表明制造产品具有指示合适的光洁度的表面光洁度特征。

本发明的至少一些实施例包括一种用于表征制造产品的表面光洁度的方法，包括以下步骤：将制造产品的基于频域或基于波长域的转换后的尺寸数据(例如，直径数据)的振幅与预定振幅极限作比较，以表征制造产品的表面。

本发明的至少一些实施例可包括一种用于表征表面的方法，包括：随时间获取制造产品的特征的尺寸测量，利用尺寸测量产生基于时域的尺寸测量数据，将基于时域的尺寸测量数据转换成基于频域的尺寸测量数据，将基于频域的尺寸测量数据中的至少一些与预定极限作比较，以表征特征的表面。

本发明的至少一些实施例可包括一种用于表征表面的方法，包括：随时间测量制造产品的特征的直径，利用直径测量产生由基于时域的直径测量数据组成的第一数据组。可将基于时域的直径测量数据转换成基于频域的直径测量数据，以产生由基于频域的直径测量数据组成的第二数据组，并且可将第二数据组的数据子集与预定极限作比较，以表征特征的表面。

本发明的至少一些实施例可包括用于表征表面的系统，所述系统包括控制系统，该控制系统具有至少一个控制器并被配置成接收与随时间获取的制造产品的特征的尺寸测量相关的信息，这可产生基于时域的尺寸测量数据。控制系统还可被配置成将基于时域的尺寸测量数据转换成基于频域的尺寸测量数据，并将基于频域的尺寸测量数据中的至少一些与预定极限作比较，以表征特征的表面。

附图说明

图1示出了作为可应用本发明的实施例的制造产品的示例的曲轴；

图2是示出了根据本发明的方法的实施例的基本步骤的流程图；

图3A和图3B分别示出了诸如图1所示的曲轴的曲轴的未抛光的钢销轴颈(steelpin journal)的原始数据和转换后的数据；

图4A和图4B分别示出了诸如图1所示的曲轴的曲轴的抛光后的钢销轴颈(steelpin journal)的原始数据和转换后的数据；

图5A和图5B分别示出了诸如图1所示的曲轴的曲轴的铸铁轴颈(cast-ironjournal)的原始数据和转换后的数据，其中该轴颈已接受了阶段II的抛光而不是阶段I的抛光；

图6A和图6B分别示出了诸如图1所示的曲轴的曲轴的铸铁主轴颈的原始数据和转换后的数据，其中该主轴颈已接受了阶段II的抛光和阶段I的抛光；

图7示出了曲轴上完全抛光和部分抛光的主轴颈在第一频带中的峰值振幅之间的比较；

图8示出了曲轴上完全抛光和部分抛光的主轴颈在第二频带中的振幅的总和之间的比较；

图9示出了曲轴上完全抛光和部分抛光的销轴颈在第三频带中的振幅的总和之间的比较；

图10示出了曲轴上完全抛光和部分抛光的销轴颈在第三频带中的振幅的总和之间的比较；

图11A和图11B分别示出了诸如图1所示的曲轴的曲轴的销轴颈在被污染和未被污染的情况下的原始数据；

图12示出了针对在未被污染时五次重复的曲轴测量下的销轴颈与曲轴的在第一测量时被污染的相同销轴颈的滤波后的最大峰值和谷振幅之间的比较。

具体实施方式

根据需要，在此公开本发明的具体实施例；然而，将理解的是，公开的实施例仅为本发明的示例，本发明可以以各种和替代的形式来实施。附图不一定按比例绘制；可夸大或最小化一些特征，以显示特定组件的细节。因此，在此公开的具体结构和功能细节不应被解释为限制，而仅作为用于教导本领域技术人员以各种形式使用本发明的代表性基础。

图1示出了作为制造产品的示例的曲轴10，本发明的方法和系统可应用到该曲轴10。曲轴10包括多个圆柱特征，包括：主轴颈12、14、16和17；销轴颈18、20和22；油密封件24；止推壁26；立柱28。在产品制造期间，可测量一个或更多个这种圆柱特征以确保其直径在可接受的制造公差内。本发明的实施例可使用直径测量用于不仅仅获得尺寸信息，所测量的数据可用作表征这些特征的表面的手段。应注意，虽然在此提供的示例中通常使用直径测量，但是本发明的实施例并不限于此，其他尺寸测量(例如，厚度、宽度、长度等)可以是在此描述的表面表征的对象。

图2示出了流程图30，示出了根据本发明的实施例的方法的基本步骤。每个步骤都被引用在此，并在下面进行更详细地描述。在步骤32处，过程开始，在步骤34处，针对制造产品的给定特征，随时间进行尺寸测量(在本示例中为针对直径估计的测量)，例如，在图1中所示的曲轴10的主轴颈12旋转时对其进行尺寸测量。所获取的尺寸测量(即，原始数据)可以是尺寸特征(例如，直径)的直接测量，或者可以是尺寸从标称值得到的变型的测量，如下面更详细地解释；这将在下面参照用来测量直径的线性可变差动变压器(LVDT)进行描述。然后使用尺寸测量得到由基于时域的尺寸测量数据(在本示例中为直径测量数据)组成的第一数据组。在一些实施例中，可直接使用尺寸测量数据，即，尺寸测量数据是实际测量到的原始数据。在其他实施例中，还可例如通过对某些原始数据进行滤波来进一步处理原始数据，从而尺寸测量数据不是原始测量数据，而是通过使用原始数据创建的滤波后的数据组。

在步骤36处，计算多个参数。将所计算的值与极限比较，例如，可将直径测量数据与可接受的直径极限作比较。在步骤38处，如果超过了极限，则可采取行动，例如停止一个或更多个生产设备，以确定问题的原因，诸如在步骤40处所示。如果未超过极限，则数据处理将行进到步骤42。因此，至少一些实施例结合了传统的尺寸表征过程和在此描述的表面表征。

在步骤42处，将可以是直径测量数据的尺寸测量数据从例如基于时域转换到不同的域，例如基于频域。因为频率和波长直接相关，所以在此所讨论的利用产生频域的转换的示例可使用转换产生基于波长的域。类似地，如下面关于波段分析的解释，可使用频率而不使用波长。因此，出于在此描述的分析的目的，可认为频率和波长是等同物。

从时域到频域的转换产生由基于频域的直径测量数据组成的第二数据组。然后在步骤44处，将可位于特定频带内的转换后的数据(如下面更详细的说明)与预设的极限作比较，以确定被测量的特征的表面是否在可接受的参数内，从而提供可供考虑的表面表征。在决策框46处，确定数据是否超过极限，如果否，则方法循环回到开始。然而，如果在决策框46处确定超过极限，则可采取诸如停止一个或更多个生产设备的行动，以确定问题的原因。因此，在至少一些实施例中，表面光洁度的“表征”确定了表面光洁度是否在可接受的极限内。换句话说，“表征”不需要提供直接测量的表面光洁度，相反，基于所收集的尺寸数据，表面光洁度可被表征为可接受的或不可接受的。这还可称为生产环境“通过/失败”或“行/不行”，并且可用于接受或拒绝部件，并确定是否存在更大的问题，例如设备故障。

特别地，转向步骤34，可采用任何有效的仪器来进行直径或其他尺寸测量，以提供必要的信息。在本发明的至少一些实施例中，一种系统可包括靠近被测量的特征(例如，图1所示的主轴颈12)安装的LVDT。在这种情况下，曲轴10旋转，且LVDT在设定的时间段或设定的旋转期间重复地测量轴颈直径变化。如本领域技术人员所知，利用如上所述的LVDT测量直径提供了从一组直径变型得来的直径变化测量，而不是实际的直径自身。例如，如果轴的轴颈应被制造具有30毫米(mm)的公称直径，那么单个LVDT可布置在距轴的中心15mm处。然后，随着轴旋转，根据LVDT探针的位移的方向，LVDT探针的10微米(μm)的位移指示轴的处在那个位置的直径为30mm加10μm或者30mm减10μm。

在至少一些实施例中，可使用安装在被测量的特征的相对侧的两个测量装置，例如两个LVDT。利用这种设置，可及时地在每个给定瞬间同时进行两个测量，且可计算差，该差可用作直径测量。根据本发明的实施例的系统还可包括具有一个或更多个控制器、一个或更多个处理器的控制系统，该控制系统被配置成接收信号、处理和/或存储与所采取的测量相关的数据。此外，这样的控制器或处理器可实施本发明的如下所述的方法。

与表面光洁度仪(可包括具有5μm左右的刀尖半径的触针)不同，具有大很多的刀尖半径的测量装置将通常采取如上所述的直径测量。如上所述的LVDT可具有测量探头，该测量探头具有15mm左右的刀尖半径。虽然与直径测量装置相关联的较大的刀尖半径不会提供通过表面光洁度仪所能够获得的详细的表面轮廓，但是本发明的实施例可提供基于直径数据的表面表征，其中，所述直径数据可提供必要的表面信息以指示精加工操作是否被令人满意地执行。这可在不增加不可接受的检查和/或生产时间，且不增加硬件或不需要额外的场地的情况下进行。例如，如果在生产期间错误地执行或者甚至完全漏掉了特定的抛光操作，那么可能没有必要精确地知道特定特征的表面粗糙度如何，更确切的说，对于操作者或检查员而言，知道表面光洁度比已经按规范执行了抛光工艺时的表面光洁度明显粗糙便是足够的。

为了使用尺寸数据(诸如上述测量的直径数据)，本发明的实施例将直径测量数据从基于时域(直径测量数据是基于时域收集得到的)转换到基于频域(或者如上所述，基于波长的域)，以表征产品的表面。这可利用数学算法(例如，快速傅里叶变换)执行，或者通过其他类型的算法或数据处理技术的应用(例如，可使用各种滤波器，诸如应用于时域数据以产生带通滤波的巴特沃斯滤波器)来执行。图3A示出了未抛光的销轴颈的随时间进行的未滤波的直径测量的曲线图48(以便与图1所示的曲轴10上的抛光后的销轴颈18作比较)。沿着y轴的是以微米为单位的测量振幅。在图3B中直接位于曲线图48下方的是曲线图50，示出了转换后的基于频域的数据，同样具有沿着y轴的以微米为单位的振幅。

与图3A和图3B所示的数据相比，图4A和图4B中的数据是从抛光后的曲轴的销轴颈收集到的，例如图1所示的销轴颈18。再次，图4A中的曲线图52示出了原始直径测量数据，而图4B中的曲线图54示出了转换后的基于频域的数据。图3A与图4A的比较示出了，从与销轴颈的表面特征相关的原始数据获得任何有意义的信息是困难的。具体地，仅仅因为图3A中的测量数据的振幅大于图4A中的测量数据的振幅，并不意味着被测量的特征在一种情况下被抛光而在另一种情况下未被抛光。很容易基于图3B和图4B示出的转换后的数据来进行这种确定，至少对于某些频率而言，能观察到更好的区分。除了更容易地进行比较，利用基于频域的数据允许检查特定的频带(或者波段，因为他们相关)。如下面更详细的描述，这允许从比较中去除不相关或不确定的数据。例如，通过观察不能知道图3A和图4A(示出基于时域的原始数据)中的数据差异是否是因为表面差异，或者诸如椭圆度的形状偏差是否是原因。转换后的数据(见图3B和图4B)能够去除与某些频率或波长相关联的数据，以消除形式特征(例如椭圆度)的影响。

在图5A和图6A分别示出的曲线图56和60之间以及图5B和图6B分别示出的曲线图58和62之间可进行类似的比较。图5A中的曲线图56示出了从仅被部分抛光的铸铁主轴颈获得的原始直径数据。具体地，图5A中的数据是从接受“阶段II”(较精密的阶段)抛光而没有接受“阶段I”(较粗糙的阶段)抛光的铸铁主轴颈获得的数据。相比而言，图6A示出了被完全抛光的诸如图1所示的主轴颈12的铸铁主轴颈的原始数据。再次，在曲线图56和60所示的数据中存在差异，但是他们在图5B和图6B分别示出的曲线图58和62中更容易识别，在图5B和6B中原始数据已经被转换成基于频域。

使用基于频域的数据的其中一个优点在于不同曲线图之间的数据分析，或者一个曲线图中的数据和一组预定极限之间的数据分析可被限制到特定的、预定的波段(或频带)。频带内的数据表示例如上述第二数据组的数据子集。因为频率与波长之间的关系是基于已知值的，例如，被测量的部件的旋转速度，每转一圈所记录的测量次数，以及被测量的特征的尺寸，波长能够通过频率确定，反义亦然。在本发明的一些实施例中，设定多个连续的波段(在一个示例中，设定五个波段)，并分析这些波段内的数据。

波段不一定被限制成五个，且根据需要可以是更多个或更少个。此外，波段不一定具有相同的宽度，即，他们不一定具有相同的波长范围。这些波段的上限和下限可基于所考虑的任何数量，且可在例如下面更详细描述的“学习模式”期间确定。一种为波段设定下限的方法是注意在短波长(与高频率对应)处抛光部件和未抛光部件的转换后的直径数据之间的差异不明显。这可以是例如用来测量部件的直径的测量仪器的尺寸的函数。例如，利用具有15mm的刀尖半径的LVDT，可以知道或容易地确定小于4或5mm的波长不容易测量到。这在图5B和图6B之间进行比较时示出，在图5B和图6B中，与大约4mm或更短的波长相比，转换后的测量数据的振幅的差异在大约20Hz之后不是很明显。

为波段设定上限可基于具有已知的可接受的表面光洁度的测量部件。此外，如果轴不完全是圆的，而是具有一定程度的椭圆度，那么不期望这种形式因素不利地影响表面表征的精确度。通过消除非常长的波长，并通过类比(analogy)非常低的频率，可从被分析的数据中去除形式因素。如图3B和图4B所示，转换后的基于频域的数据并不趋向于零频率，而是在大约5Hz左右结束。这有助于确保在分析时消除可能会不期望地影响表面表征的长波长。虽然图5B和图6B的曲线图58、62示出了x轴趋向0Hz，但是可选择波段以便不分析非常低的频率(长波长)。

一旦已经设定了波段，便可将位于波段内的数据与预定的极限比较。一种能够使用数据的方法是，分析特定波段内的最大振幅，并将该最大振幅与预定极限比较。另一种方法是使用特定波段内的所有振幅的总和，并将该值与预定极限比较。如下面更详细地描述，预定极限可基于从完全抛光的曲轴获取的测量，其允许对数据进行比较，以提供被测量的制造产品的表面表征。

图7示出了图表64，其中，将从六个被抛光的曲轴的主轴颈获取的转换后的尺寸数据与仅接受了“阶段II”抛光的六个曲轴相比较。如图表64中的图例所示，振幅值是从5-20Hz的频带(与4-15mm的波段对应)内的峰值(与各个值之和相对)。以这种图表形式显示，可清楚为什么转换后的尺寸数据能为被测量的产品提供这样一种好的表面表征指示(在完全抛光和部分抛光的曲轴之间存在鲜明的对比)。图8、图9、图10中分别示出的图表66、68、70示出了在不同的波段下完全抛光和部分抛光的曲轴之间的对比的其他示例，且图表66、68、70基于这些波段内的振幅的总和。

如上所述，本发明的实施例预期使用“学习模式”来为将要分析的波段设定极限，也为会指示警报状况的数据振幅设定极限。学习模式所使用的被抛光的曲轴不具有可能会提供不精确的信息(例如，拉拔(pullout)缺陷和孔隙度)的污染和其他缺陷。图11A、图11B和图12示出了为什么在学习模式下产品无污染和无缺陷是重要的。具体地，图11A示出了曲线图72，曲线图72具有从被污染的曲轴获得的直径测量数据的图。在0.2秒附近存在极端振幅尖峰；图11B示出了曲线图74，该曲线图74具有从消除了污染的同一曲轴获得的直径测量数据的图。

图11A示出的数据尖峰会使学习模式的结果发生偏差，并且使识别生产部件的表面光洁度问题变得更加困难。具体地，污染的存在会导致要设置人为的高警报极限。这在图12示出的图表76中示出，其中，第一条柱78基于从被污染的曲轴测量到的数据，而同一曲轴的其他五次测量结果是未被污染的。在之前的图表中的其中一个(例如图9所示的图表68)规划出这样的数据，清楚的是，如果“被抛光”的曲轴具有与图表76所示的数据条78类似的接近4μm的振幅，则难以识别被部分抛光的曲轴。

在一个实施例中，学习模式可大体上如下执行。三个完全抛光的曲轴均可具有其各自的用于测量直径的特征(例如，主轴颈、销轴颈等)。因此，测量具有可接受的表面光洁度的特征，从而产生基于时域的直径测量，即，基于时域的数据组。然后，可对尺寸数据进行低通滤波，从而去除长波(即，超过(over)预定长度的波长)，从而消除上述形状偏差。接下来，从曲轴上被测量的每个特征的最大振幅减掉最小振幅；这产生“峰值-波谷”值。选择最小值作为基准“峰值-波谷”值，那么不被污染的概率非常高。

然后，测量其他抛光的轴，并在对被测量的每个表面特征的数据进行滤波之后，将其与对应的基准峰值-波谷值比较，如果峰值-波谷值不在某一预定偏差(例如，基准值的30％)之外，则完整的原始数据是可接受的。继续这个过程，直到已经测量完预定数量的部件，例如，在上述实施例中，可以是15个曲轴。最后，对于每个特征(即，主轴颈，销轴颈等)，转换原始数据以产生基于频域的数据组。接下来，针对每个波段存储振幅的总和或最大振幅(峰值)中的一个或两个。这种数据可分别特征化为最大振幅数据组和尺寸总和数据组，在本实施例中是直径总和数据组。

计算平均值和标准偏差，并基于标准偏差的某一因数(factor)设定警报极限，例如，可在从平均值偏离的三个标准偏差处设定高警报。一旦指示警报，该事件的处理便会根据所制造的产品的被检查的特征而不同。在一个示例中，如果在特定波段内的转换后的数据之间的比较超过预定极限，则设置警报，在六个连续测量周期中的任意三个中，可将更严重的警报信号发送至控制器，例如仪器主控制器。当然，上述学习模式和警报处理过程仅代表本发明预期的这样的系统和方法的一个示例。

虽然上面描述了示例性实施例，但是并不意味着这些实施例描述了本发明的所有可能的形式。更确切地，说明书中使用的词语为描述性词语而非限制性词语，并且应理解的是，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可作出各种改变。此外，可组合各个实现的实施例的特征以形成本发明的进一步的实施例。

Claims (14)

1.一种用于表征表面光洁度的方法，包括：

随时间获取制造产品的特征的多个尺寸测量；

利用尺寸测量产生基于时域的尺寸测量数据；

将基于时域的尺寸测量数据转换成基于频域的尺寸测量数据；

在去除形式因素的情况下，将处于上限与下限之间的预定波段内的基于频域的尺寸测量数据与预定极限作比较，以表征特征的表面光洁度，

其中，预定极限由过程限定，所述过程包括：

a随时间获取制造产品的具有可接受的表面光洁度的特征的多个尺寸测量，以产生基于时域的尺寸测量数据的数据组；

b从数据组去除与超过预定波长的波长对应的尺寸测量数据；

c计算数据组中的尺寸测量数据的峰值减波谷值；

d将数据组中的基于时域的尺寸测量数据转换成基于频域的尺寸测量数据，以产生基于频域的数据组；

针对其他制造产品的特征，重复a至d，以产生多个基于频域的数据组；

根据基于频域的数据组限定预定极限。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括将尺寸测量数据中的至少一些与预定极限作比较。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将处于上限与下限之间的预定波段内的基于频域的尺寸测量数据与预定极限作比较仅使用预定波段内的具有最大振幅的基于频域的尺寸测量数据而执行。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将处于上限与下限之间的预定波段内的基于频域的尺寸测量数据与预定极限作比较使用预定波段内的所有基于频域的尺寸测量数据的总和而执行。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，根据基于频域的数据组限定预定极限包括：

在每个基于频域的数据组内确定具有最大振幅的尺寸测量数据，以产生最大振幅数据组；

计算最大振幅数据组的平均值和标准偏差；

将预定极限限定为从平均值偏离的预定数量的标准偏差。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，根据基于频域的数据组限定预定极限包括：

确定每个基于频域的数据组的尺寸测量的总和，以产生尺寸总和数据组；

计算尺寸总和数据组的平均值和标准偏差；

将预定极限限定为从平均值偏离的预定数量的标准偏差。

7.一种用于表征表面光洁度的方法，包括：

随时间测量制造产品的特征的直径；

使用直径测量产生由基于时域的直径测量数据组成的第一数据组；

将基于时域的直径测量数据转换成基于频域的直径测量数据，以产生由基于频域的直径测量数据组成的第二数据组；

在去除形式因素的情况下，将第二数据组的处于上限与下限之间的预定波段内的数据子集与预定极限作比较，以表征特征的表面光洁度，

其中，预定极限通过针对各个制造产品的具有可接受的表面光洁度的特征执行学习模式过程来限定，学习模式过程包括：

a随时间获取制造产品的具有可接受的表面光洁度的特征的直径测量，以产生基于时域的直径测量数据的数据组；

b从数据组去除与超过预定波长的波长对应的直径测量数据；

c计算数据组中的直径测量数据的峰值减波谷值；

d将数据组中的基于时域的直径测量数据转换成基于频域的直径测量数据，以产生基于频域的数据组；

针对其他制造产品的特征，重复a至d，以产生多个基于频域的数据组；

根据基于频域的数据组限定预定极限。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，第二数据组的数据子集仅包括预定波段内的具有最大振幅的基于频域的直径测量数据。

9.根据权利要求7所述的方法，其中，第二数据组的数据子集仅包括预定波段内的所有基于频域的直径测量数据的总和。

10.根据权利要求7所述的方法，其中，根据基于频域的数据组限定预定极限包括：

在每个基于频域的数据组内确定具有最大振幅的直径测量数据，以产生最大振幅数据组；

计算最大振幅数据组的平均值和标准偏差；

将预定极限限定为从平均值偏离的预定数量的标准偏差。

11.根据权利要求7所述的方法，其中，根据基于频域的数据组限定预定极限包括：

确定每个基于频域的数据组的直径测量数据的总和，以产生直径测量总和数据组；

计算直径测量总和数据组的平均值和标准偏差；

将预定极限限定为从平均值偏离的预定数量的标准偏差。

12.一种用于表征表面光洁度的系统，包括：

控制系统，具有至少一个控制器，并被配置成接收与随时间获取的制造产品的特征的多个尺寸测量相关的信息，以产生基于时域的尺寸测量数据，将基于时域的尺寸测量数据转换成基于频域的尺寸测量数据，在去除形式因素的情况下，将处于上限与下限之间的预定波段内的基于频域的尺寸测量数据与预定极限作比较，以表征特征的表面光洁度，

其中，预定极限通过所述至少一个控制器执行过程来限定，所述过程包括：

a随时间获取制造产品的具有可接受的表面光洁度的特征的多个尺寸测量，以产生基于时域的尺寸测量数据的数据组；

b从数据组去除与超过预定波长的波长对应的尺寸测量数据；

c计算数据组中的尺寸测量数据的峰值减波谷值；

d将数据组中的基于时域的尺寸测量数据转换成基于频域的尺寸测量数据，以产生基于频域的数据组；

针对其他制造产品的特征，重复a至d，以产生多个基于频域的数据组；

根据基于频域的数据组限定预定极限。

13.根据权利要求12所述的系统，其中，控制系统还被配置成仅使用预定波段内的具有最大振幅的基于频域的尺寸测量数据与预定极限作比较。

14.根据权利要求12所述的系统，其中，控制系统还被配置成仅使用预定波段内的所有基于频域的尺寸测量数据的总和与预定极限作比较。