ঐতিহ্যগত পরিমাপ সরঞ্জাম এবং স্থানাঙ্ক পরিমাপ মেশিন (সিএমএম) উভয়ই মাত্রিক পরিমাপের জন্য ব্যবহৃত হয়, তবে প্রযুক্তি, নির্ভুলতা এবং প্রয়োগের ক্ষেত্রে উল্লেখযোগ্য পার্থক্য রয়েছে।এই পার্থক্যগুলি বোঝা নির্দিষ্ট উত্পাদন প্রয়োজনের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত পরিমাপ পদ্ধতি নির্বাচন করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ।
প্রথাগত পরিমাপের সরঞ্জাম, যেমন ক্যালিপার, মাইক্রোমিটার, উচ্চতা পরিমাপক ইত্যাদি, হ্যান্ড-হেল্ড যন্ত্র যা ম্যানুয়াল অপারেশনের উপর নির্ভর করে।এগুলি সাধারণ পরিমাপের জন্য উপযুক্ত এবং প্রায়শই ছোট আকারের উত্পাদন পরিবেশে ব্যবহৃত হয়।বিপরীতে, একটি স্থানাঙ্ক পরিমাপ মেশিন একটি জটিল কম্পিউটার-নিয়ন্ত্রিত সিস্টেম যা উচ্চ নির্ভুলতার সাথে একটি বস্তুর শারীরিক বৈশিষ্ট্য পরিমাপ করতে প্রোব ব্যবহার করে।CMM এর বিপুল সংখ্যক ডেটা পয়েন্ট ক্যাপচার করার ক্ষমতা এটিকে জটিল জ্যামিতি এবং উচ্চ-নির্ভুল পরিমাপের জন্য আদর্শ করে তোলে।
ঐতিহ্যগত পরিমাপ সরঞ্জাম এবং সমন্বয় পরিমাপ মেশিনের মধ্যে প্রধান পার্থক্যগুলির মধ্যে একটি হল নির্ভুলতার স্তর।ঐতিহ্যগত সরঞ্জামগুলির যথার্থতার ক্ষেত্রে সীমাবদ্ধতা রয়েছে, প্রায়শই কয়েক মাইক্রনের মধ্যে নির্ভুলতা প্রদান করে।অন্যদিকে, সিএমএমগুলি সাব-মাইক্রোন নির্ভুলতা অর্জন করতে পারে, এগুলিকে এমন শিল্পের জন্য উপযুক্ত করে তোলে যার জন্য মহাকাশ এবং স্বয়ংচালিত উত্পাদনের মতো অত্যন্ত কঠোর সহনশীলতার প্রয়োজন হয়।
আরেকটি মূল পার্থক্য হল পরিমাপের গতি এবং দক্ষতা।ঐতিহ্যবাহী সরঞ্জামগুলির জন্য ম্যানুয়াল অপারেশন প্রয়োজন এবং প্রায়শই CMM এর তুলনায় ধীর হয়, যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে সময়ের একটি ভগ্নাংশে একটি ওয়ার্কপিসে একাধিক পয়েন্ট স্ক্যান এবং পরিমাপ করতে পারে।এটি সিএমএমগুলিকে ব্যাপক উত্পাদন এবং জটিল অংশগুলির জন্য আরও দক্ষ করে তোলে।
উপরন্তু, পরিমাপের বহুমুখিতা হল ঐতিহ্যবাহী সরঞ্জাম এবং CMM-এর মধ্যে একটি উল্লেখযোগ্য বৈসাদৃশ্য।যদিও ঐতিহ্যগত সরঞ্জামগুলি রৈখিক পরিমাপ এবং সাধারণ জ্যামিতির মধ্যে সীমাবদ্ধ, CMMগুলি জটিল 3D আকার এবং রূপ পরিমাপ করতে পারে, যা তাদের জটিল অংশগুলি পরিদর্শন এবং ব্যাপক মান নিয়ন্ত্রণ পরিদর্শন সম্পাদনের জন্য উপযুক্ত করে তোলে।
সংক্ষেপে, ঐতিহ্যগত পরিমাপের সরঞ্জামগুলি মৌলিক পরিমাপ এবং ছোট-স্কেল অপারেশনগুলির জন্য উপযুক্ত, যখন CMMগুলি নির্ভুলতা, গতি এবং বহুমুখীতার ক্ষেত্রে উন্নত ক্ষমতা প্রদান করে।এই দুটি পরিমাপ পদ্ধতির মধ্যে পার্থক্য বোঝা নির্দিষ্ট উত্পাদন প্রয়োজনীয়তা পূরণের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত সমাধান নির্বাচন করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ।
পোস্টের সময়: মে-27-2024