ГОСТ IEC 61189-3-2013. Межгосударственный стандарт. Методы испытаний электрических материалов, печатных плат и других структур межсоединений и печатных узлов. Часть 3. Методы испытаний материалов для структур межсоединений (печатных плат)

3.2 Точность

Неопределенность любой технологии измерений содержит как систематические, так и случайные неопределенности. Все оценки должны быть основаны на едином уровне достоверности (минимум 95%).

Систематические неопределенности, как правило, преобладают и включают в себя все неопределенности, не относящиеся к случайным флуктуациям. Они включают:

- неопределенности калибровки;

- погрешности из-за использования прибора в условиях, которые отличаются от тех, при которых он был калиброван;

- погрешности градуировки шкалы аналогового прибора (погрешность шкалы).

Случайные неопределенности возникают по многим причинам, но могут быть сведены к неопределенностям, возникающим при повторных измерениях стандартного параметра. Поэтому, нет необходимости выделять отдельные источники возникновения этих неопределенностей. К ним могут относиться:

- случайные флуктуации, например, связанные с изменениями влияющего параметра. Как правило, изменения в атмосферных условиях снижают повторяемость результатов измерения;

- неопределенность разрешения, например, при установке стрелки на нулевую точку или интерполяции показаний между делениями аналоговой шкалы.

Суммирование неопределенностей.

В большинстве случаев допускается использовать векторное сложение неопределенностей (корень квадратный из суммы квадратов). Погрешность интерполяции, как правило, прибавляют отдельно и может приниматься в размере 20% разницы между значениями соседних делений шкалы прибора.

где U_t - полная неопределенность;

U_s - систематическая неопределенность;

U_r - случайная неопределенность;

U_i - погрешность интерполяции.

Определение случайных неопределенностей.

Случайная неопределенность может быть определена с помощью повторного измерения параметра и последующей статистической обработки данных измерений. Метод предполагает, что данные подчиняются нормальному распределению (Гаусса).

где U_r - случайная неопределенность;

n - размер образца;

t - процентное значение t-распределения (из 3.5, статистическая таблица);

F - стандартное отклонение (F_n_-1).