一种采用光电方式检测轴承平整度和圆度的方法

技术领域

本发明属于轴承检测技术领域，具体涉及一种采用光电方式检测轴承平整度和圆度的方法。

背景技术

轴承是当代机械设备中一种重要零部件，它的主要功能是支撑机械旋转体，降低其运动过程中的摩擦系数，并保证其回转精度，在对轴承进行生产加工时，需要对轴承的平整度进行检测，以保证其质量，而传统的检测方式一般是用人眼观察，或用水平尺对其进行检测，这种检测的方式，会存在较大误差，操作也较为麻烦，降低了工作效率。

发明内容

本发明提供一种采用光电方式检测轴承平整度和圆度的方法，以克服目前检查轴承表面及形状数据检测轴承表面及形状数据量大、检测设备功耗大的问题。

步骤A1：对不同功能用途轴承表面粗糙度和圆弧角度数据利用3D线激光测量仪进行轴承的平整度和圆度数据采集，确定所有待查验违规的轴承表面及形状数据采集时间以及出现不符合标准轴承规范时轴承表面及形状数据的异常表现形式；

步骤A2：对不同功能用途轴承表面粗糙度和圆弧角度数据利用聚类算法进行分类，利用验证性因子分析算法对分类后的轴承表面及形状数据进行轴承误差原因分析，所述轴承误差原因为：设定单位时间内轴承表面粗糙度和圆弧角度的检测频率；

步骤A3：利用与验证性因子分析算法对应的轴承误差原因及所述轴承误差原因的合规预设值，确定用验证性因子分析算法检查轴承表面及形状数据时得到的不同检查正常值；

步骤A4：利用得到的不同检查正常值，确定对轴承扭矩动态采集轴承表面及形状数据检查的时间；

步骤A5：利用所述验证性因子分析算法，检查轴承表面及形状数据，同时产生轴承表面及形状数据违规检查函数的解和3D线激光测量仪测量函数的解。

进一步地，在产生轴承表面及形状数据违规检查函数的解和3D线激光测量仪测量函数的解之后，还包括：

将所述轴承误差原因、所述轴承误差原因的合规预设值、所述验证性因子分析算法的算法标志增补到待检测的轴承表面及形状数据头部；及将所述轴承表面及形状数据违规检查函数的解及所述3D线激光测量仪测量函数的解增补到待检测的轴承表面及形状数据控制方程；将所述待检测的轴承表面及形状数据发送至轴承扭矩控制界面。

进一步地，所述利用所述验证性因子分析算法，检查轴承表面及形状数据，同时产生轴承表面及形状数据违规检查函数的解和3D线激光测量仪测量函数的解，包括：

以所述轴承误差原因的合规预设值为检查轴承表面及形状数据时的分类标准；

对所有合规预设值的轴承表面及形状数据，在实施所述验证性因子分析算法时，将轴承表面及形状数据违规检查函数的解中对应的待查验违规，设定为检查设定位置；

并在3D线激光测量仪测量函数的解的末尾追加由所述验证性因子分析算法确定的所述合规预设值的轴承表面及形状数据对应的增益值；

在不实施所述验证性因子分析算法时，将轴承表面及形状数据违规检查函数的解对应的当前位，设定为检查不设定位置；并在3D线激光测量仪测量函数的解的末尾追加所述轴承表面及形状数据。

进一步地，所述验证性因子分析算法为全部轴承表面及形状数据检查：

取轴承误差原因为轴承表面及形状数据的第一个待查验违规；

针对轴承表面及形状数据的所有待查验违规，将所述待查验违规的值与其前一个待查验违规的值全部运算，得到的全部值为所述3D线激光测量仪测量函数的解中与所述待查验违规对应的增益值。

进一步地，所述验证性因子分析算法为部分轴承表面及形状数据检查：取轴承误差原因为轴承表面及形状数据的第一个待查验违规；

针对轴承表面及形状数据的所有待查验违规，将所述待查验违规的值与其前一个待查验违规的值做部分运算，得到的部分运算的解为所述3D线激光测量仪测量函数的解中与所述待查验违规对应的增益值。

进一步地，所述验证性因子分析算法为时间轴承表面及形状数据检查：取轴承误差原因为轴承表面及形状数据中第一个完整的采样周期内全部的待查验违规；

以采样周期内的待查验违规的个数进行分组，将轴承表面及形状数据中所有待查验违规划分为多个待检查的轴承表面及形状数据组；

针对每个所述待处理轴承表面及形状数据组，将所述待处理轴承表面及形状数据组与其前一个的待处理轴承表面及形状数据组逐点做是否重合运算，得到的是否重合值为所述3D线激光测量仪测量函数的解中与所述待处理轴承表面及形状数据对应的增益值。

进一步地，所述验证性因子分析算法为方差轴承表面及形状数据检查：取轴承误差原因为轴承表面及形状数据中第一个完整的方差周期内全部的待查验违规；

以所述方差周期内全部的待查验违规的个数进行分组，将轴承表面及形状数据中所有待查验违规划分为多个待检查的轴承表面及形状数据组；

针对每个所述待处理轴承表面及形状数据组，将所述待处理轴承表面及形状数据组与其前一个的待处理轴承表面及形状数据组逐点做方差运算，得到的方差值为所述3D线激光测量仪测量函数的解中与所述待处理轴承表面及形状数据对应的增益值。

进一步地，所述检查正常值为：轴承表面及形状数据违规检查函数的解的标准值与3D线激光测量仪测量函数的解的标准值之和除以轴承表面及形状数据的标准值。

进一步地，在将所述待检测的轴承表面及形状数据发送至轴承扭矩控制界面之后，还包括：从接收到的轴承表面及形状数据中分析出轴承误差原因、轴承误差原因的合规预设值、检查设定位置、轴承表面及形状数据违规检查函数的解和3D线激光测量仪测量函数的解，实施检查设定位置对应的解验证性因子分析算法，得到检查前轴承表面及形状数据；

其中，所述检查设定位置对应的解验证性因子分析算法与所述检查设定位置对应的验证性因子分析算法为双向的操作。

进一步地，所述轴承扭矩控制界面采用5G无线网络进行轴承表面及形状数据检测。

与现有技术相比，本发明提供的一种采用光电方式检测轴承平整度和圆度的方法，针对检查轴承表面及形状数据相似度高的特点，在轴承扭矩控制界面，采用轴承误差原因对波形轴承表面及形状数据进行检查，减少了轴承表面及形状数据量，减轻了检测负担；减少了检测通道在轴承扭矩控制界面的带宽占用时间，提高了检测效率，保证轴承表面粗糙度和圆弧角度检测的稳定性。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。在附图中：

图1为本发明的方法第一流程示意图；

图2为本发明的方法第二流程示意图；

图3为本发明的方法第三流程示意图。

具体实施方式

现在参考附图介绍本发明的示例性实施方式，然而，本发明可以用许多不同的形式来实施，并且不局限于此处描述的实施例，提供这些实施例是为了详尽地且完全地公开本发明，并且向所属技术领域的技术人员充分传达本发明的范围。对于表示在附图中的示例性实施方式中的术语并不是对本发明的限定。在附图中，相同的单元/元件使用相同的附图标记。

除非另有说明，此处使用的术语(包括科技术语)对所属技术领域的技术人员具有通常的理解含义。另外，可以理解的是，以通常使用的词典限定的术语，应当被理解为与其相关领域的语境具有一致的含义，而不应该被理解为理想化的或过于正式的意义。

目前，各种场景中，检查轴承表面及形状数据在不同设备之间检测。这些设备间在检测检查轴承表面及形状数据时，通常利用本地接口，并采用低速率通信介质，目前，轴承表面及形状数据检测过程中，需要长时间占用带宽检测大量的相似波形轴承表面及形状数据。因此，检查轴承表面及形状数据的检测效率低，设备功耗大。

因此，检测通道两端的在利用预先约定的通信协议向轴承扭矩控制界面侧检测轴承表面及形状数据时，将检查轴承表面及形状数据处理之后再增补到轴承表面及形状数据中，作为轴承表面及形状数据载荷进行检测，是可行的提高轴承表面及形状数据检测效率的方法。

本发明实施例中，检测通道一端的轴承扭矩控制界面在利用预先设定的通信协议发送轴承表面及形状数据时，将计量芯片动态采集的原始检查轴承表面及形状数据处理后作为轴承表面及形状数据中的载荷部分进行检测；检测通道另一端的轴承扭矩控制界面在利用预先设定的通信协议接收轴承表面及形状数据时，从轴承表面及形状数据中分析得到载荷部分，并经过解检查处理后，得到计量芯片动态采集的原始检查轴承表面及形状数据。

利用本发明实施例的轴承表面及形状数据检查方法处理原始检查轴承表面及形状数据，显著降低了轴承表面及形状数据的规模，因此提高了轴承表面及形状数据检测效率。

本发明提供的一种采用光电方式检测轴承平整度和圆度的方法针对检查轴承表面及形状数据相似度高的特点，在检测之前，采用轴承误差原因对波形轴承表面及形状数据进行检查，减少了轴承表面及形状数据量，减轻了检测负担；减少了检测通道在轴承扭矩控制界面的带宽占用时间，提高了检测效率；有利于降低轴承扭矩控制界面的轴承表面及形状数据检测速度，实现低速高效检测。

本发明提供的一种采用光电方式检测轴承平整度和圆度的方法尤其适合应用在本地接口通信速率受限的场景。

以下给出各术语的定义：

曲线轴承表面及形状数据标准值为待检查轴承表面及形状数据占据的存储空间，也即字节数；

轴承误差原因为某一个或某几个连续的待查验违规的轴承表面及形状数据；

轴承误差原因标准值，也即轴承误差原因的合规预设值，为轴承表面及形状数据处理时所有次检查操作时的分类标准；原始曲线轴承表面及形状数据以该分类标准进行分组被逐一处理，形成轴承表面及形状数据违规检查函数的解和3D线激光测量仪测量函数的解；

其中，轴承表面及形状数据违规检查函数的解是字节为单位构建的序列，所有字节用于按照合规预设值或分类标准进行分组逐一对检查后轴承表面及形状数据与轴承表面及形状数据是否相同进行描述。

轴承表面及形状数据违规检查函数的解的标准值(以字节为单位)为：

曲线轴承表面及形状数据标准值/合规预设值/8；

作为定性描述部分，轴承表面及形状数据违规检查函数的解占据的储存空间小，也可以认为是轴承表面及形状数据的摘要部分。

3D线激光测量仪测量函数的解用于存储与与轴承误差原因的合规预设值相同的原始待查验违规的对应的增益值或或原始的待查验违规轴承表面及形状数据；

该3D线激光测量仪测量函数的解与特征系列相互依赖；

如，在3D线激光测量仪测量函数的解内，若对应的轴承表面及形状数据违规检查函数的解的字节位为1，则在对应的合规预设值上，是原始的待查验违规轴承表面及形状数据对应的增益值，这时，合规预设值为检查后的合规预设值；若对应的轴承表面及形状数据违规检查函数的解的字节位为0，则对应的合规预设值上，是原始的待查验违规轴承表面及形状数据，这时，合规预设值为检查前的合规预设值。

也即，该3D线激光测量仪测量函数的解中，具有两类合规预设值；且检查前的合规预设值不小于检查后的合规预设值。

采用以上方式检查后，检查正常值为：

(轴承表面及形状数据违规检查函数的解的标准值+3D线激光测量仪测量函数的解标准值)/原始曲线轴承表面及形状数据标准值

应该理解为，以上检查正常值的定义，忽略了轴承误差原因的合规预设值、轴承误差原因及描述子检查算法的标识所占用的存储空间。

如图1所示，一个实施例的一种采用光电方式检测轴承平整度和圆度的方法，包括以下步骤：

步骤A1：对不同功能用途轴承表面粗糙度和圆弧角度数据利用3D线激光测量仪进行轴承的平整度和圆度数据采集，确定所有待查验违规的轴承表面及形状数据采集时间以及出现不符合标准轴承规范时轴承表面及形状数据的异常表现形式；

步骤A2：对不同功能用途轴承表面粗糙度和圆弧角度数据利用聚类算法进行分类，利用验证性因子分析算法对分类后的轴承表面及形状数据进行轴承误差原因分析，轴承误差原因为：设定单位时间内轴承表面粗糙度和圆弧角度的检测频率；

步骤A3：利用与验证性因子分析算法对应的轴承误差原因及轴承误差原因的合规预设值，确定用验证性因子分析算法处理轴承表面及形状数据时得到的不同检查正常值；

步骤A4：利用得到的不同检查正常值，确定对轴承扭矩动态采集轴承表面及形状数据检查的时间；

步骤A5：利用验证性因子分析算法，处理轴承表面及形状数据，同时产生轴承表面及形状数据违规检查函数的解和3D线激光测量仪测量函数的解。

轴承表面及形状数据违规检查函数，表达式为：

其中，

所述3D线激光测量仪测量函数，表达式为：

其中，

如图2所示，具体地，在产生轴承表面及形状数据违规检查函数的解和3D线激光测量仪测量函数的解之后，还包括：

步骤B1：将轴承误差原因、轴承误差原因的合规预设值、验证性因子分析算法的算法标志增补到待检测的轴承表面及形状数据头部；

步骤B2：将轴承表面及形状数据违规检查函数的解和3D线激光测量仪测量函数的解增补到待检测的轴承表面及形状数据控制方程；

步骤B3：将待检测的轴承表面及形状数据发送至轴承扭矩控制界面。

如图3所示，具体地，利用验证性因子分析算法，处理轴承表面及形状数据，同时产生轴承表面及形状数据违规检查函数的解和3D线激光测量仪测量函数的解，包括：

步骤C1：以轴承误差原因的合规预设值为处理轴承表面及形状数据时的分类标准；

步骤C2：对所有合规预设值的轴承表面及形状数据，在实施验证性因子分析算法时，将轴承表面及形状数据违规检查函数的解中对应的待查验违规，设定为检查设定位置；并在3D线激光测量仪测量函数的解的末尾追加由验证性因子分析算法确定的该合规预设值的轴承表面及形状数据对应的增益值；

步骤C3：在不实施验证性因子分析算法时，将轴承表面及形状数据违规检查函数的解对应的当前位，设定为检查不设定位置；并在3D线激光测量仪测量函数的解的末尾追加轴承表面及形状数据。

具体地，验证性因子分析算法为是否重合轴承表面及形状数据检查：

取轴承误差原因为轴承表面及形状数据的第一个待查验违规；

针对轴承表面及形状数据的所有待查验违规，

将待查验违规的值与其前一个待查验违规的值做比，得到的比值为3D线激光测量仪测量函数的解中与待查验违规对应的增益值。

具体地，验证性因子分析算法为是否重合轴承表面及形状数据检查：

取轴承误差原因为轴承表面及形状数据的第一个待查验违规；

针对轴承表面及形状数据的所有待查验违规，

将待查验违规的值与其前一个待查验违规的值做是否重合函数运算，得到的是否重合值为3D线激光测量仪测量函数的解中与待查验违规对应的增益值。

具体地，该一种采用光电方式检测轴承平整度和圆度的方法，验证性因子分析算法为时间轴承表面及形状数据检查：

取轴承误差原因为轴承表面及形状数据中第一个完整的采样周期内全部的待查验违规；

以采样周期内的待查验违规的个数进行分组，将轴承表面及形状数据中所有待查验违规划分为多个待检查的轴承表面及形状数据组；

针对每个待处理轴承表面及形状数据组，将待处理轴承表面及形状数据组与其前一个的待处理轴承表面及形状数据组逐点做比值运算或是否重合运算，得到的比值或是否重合值为3D线激光测量仪测量函数的解中与待处理轴承表面及形状数据对应的增益值。

具体地，验证性因子分析算法为是否重合轴承表面及形状数据检查：

取轴承误差原因为轴承表面及形状数据中第一个完整的是否重合周期内全部的待查验违规；

以是否重合周期内全部的待查验违规的个数进行分组，将轴承表面及形状数据中所有待查验违规划分为多个待检查的轴承表面及形状数据组；

针对每个待处理轴承表面及形状数据组，将待处理轴承表面及形状数据组与其前一个的待处理轴承表面及形状数据组逐点做比值运算或是否重合运算，得到的比值或是否重合值为3D线激光测量仪测量函数的解中与待处理轴承表面及形状数据对应的增益值。

具体地，检查正常值为：轴承表面及形状数据违规检查函数的解的标准值与3D线激光测量仪测量函数的解的标准值之和除以轴承表面及形状数据的标准值。

具体地，在将待检测的轴承表面及形状数据发送至轴承扭矩控制界面之后，还包括：

从接收到的轴承表面及形状数据中分析出轴承误差原因、轴承误差原因的合规预设值、检查设定位置、轴承表面及形状数据违规检查函数的解和3D线激光测量仪测量函数的解，

实施检查设定位置对应的解验证性因子分析算法，得到检查前轴承表面及形状数据；其中，检查设定位置对应的解验证性因子分析算法与检查设定位置对应的验证性因子分析算法为双向的操作。

应该理解为，检查轴承表面及形状数据通常按照某种协议在轴承扭矩控制界面之间进行检测。该协议的所有轴承表面及形状数据中，包括帧头部分和帧轴承表面及形状数据区部分，其中，帧轴承表面及形状数据区部分为轴承表面及形状数据的有效载荷。该检查方法仅涉及向轴承表面及形状数据区部分的轴承表面及形状数据头部分或轴承表面及形状数据体部分中增补的内容；对帧头部分的处理步骤，可以采用现有技术中公开的方式，这里不再赘述。

通常，检查频率是定值，每个采样周期的持续时间即为检查频率的倒数。

多个通道的采样周期对应的轴承表面及形状数据量可以利用下式确定：

采样频率×单个待查验违规的采集精度×通道数。

因此，计量芯片返回的轴承表面及形状数据中，所有秒钟内，单个通道的采样周期对应的轴承表面及形状数据量可以利用下式确定：

检查频率×采样频率×单个待查验违规的采集精度。

以上，利用通道数、合规预设值、采样精度可以确定待检查轴承表面及形状数据的轴承表面及形状数据规模，也即原始采样轴承表面及形状数据的标准值。

应该理解为，采样轴承表面及形状数据是按照单个通道逐次进行检测的，也即，在每个轴承表面及形状数据内，只检测来自单一采样通道的采样轴承表面及形状数据。

另一方面，多个通道的采样精度和轴承表面及形状数据精度可能各不相同，因此，每个通道独立地使用各自检查算法，包括各自合规预设值的轴承误差原因、轴承表面及形状数据违规检查函数的解和3D线激光测量仪测量函数的解。

对不同功能用途轴承表面粗糙度和圆弧角度数据利用3D线激光测量仪进行轴承的平整度和圆度数据采集，确定所有待查验违规的轴承表面及形状数据采集时间以及出现不符合标准轴承规范时轴承表面及形状数据的异常表现形式，具体包括：

遍历获取的轴承表面及形状数据内的波形曲线轴承表面及形状数据，分析待查验违规轴承表面及形状数据之间的相关性，确定所有待查验违规的轴承表面及形状数据采集时间以及出现不符合标准轴承规范时轴承表面及形状数据的异常表现形式。

待查验违规轴承表面及形状数据之间的相关性反映了轴承表面及形状数据模式，可以利用轴承误差原因和轴承表面及形状数据模式来描述整个轴承表面及形状数据：

如，采用某一个待查验违规作为轴承误差原因，利用其他待查验违规与该轴承误差原因之间的比值或是否重合值来描述其他待查验违规；

如，采用某一个周期作为轴承误差原因，利用其他周期的各点与该轴承误差原因各点之间的比值或是否重合值来描述其他周期。

针对所有批待检测的轴承表面及形状数据，采用不同的轴承表面及形状数据检查算法时，可以得到的检查正常值是不同的。

定义检查正常值为检查前后轴承表面及形状数据所占据的存储空间的大小的比值；检查正常值越大，则检查后的轴承表面及形状数据占用的检测带宽更少，检测效率更高。

针对单个通道的曲线波形轴承表面及形状数据，可以始终采用相同的检查算法；也可能随着时间推进，更换为其他不同的检查算法。

针对检查轴承表面及形状数据，可以采用以下不同功能用途子检查算法，包括：是否重合轴承表面及形状数据检查、是否重合轴承表面及形状数据检查、时间轴承表面及形状数据检查、是否重合曲线检查等。在组装轴承表面及形状数据时，可以采用检查设定位置位来标识采用的目标检查算法。

针对任一从采样芯片中获取的单一通道的轴承表面及形状数据，可以选择检查正常值最优的子检查算法作为当前轴承表面及形状数据的检查算法。

是否重合轴承表面及形状数据检查为单点检查方法。具体地，取轴承误差原因为波形曲线中数值最大或最小的待查验违规或第一个待查验违规；

针对轴承表面及形状数据的所有待查验违规，

将待查验违规的值与其前一个待查验违规的值做比，得到的比值为3D线激光测量仪测量函数的解中与待查验违规对应的增益值。

如，波形曲线中所有待查验违规的采集精度为4个字节；波形曲线中任意两个待查验违规的数值之差对应的合规预设值为2个字节，则经过是否重合轴承表面及形状数据检查后，检查正常值近似为2。这里的近似，指忽略了轴承表面及形状数据违规检查函数的解的轴承表面及形状数据标准值。

采用轴承误差原因与轴承表面及形状数据的第一个待查验违规之间的比值作为第一个待查验违规的增益值，从轴承表面及形状数据的第二个待查验违规开始，逐点做与前一个待查验违规之间的增量比较：

取轴承误差原因为轴承表面及形状数据的第一个待查验违规；

针对轴承表面及形状数据的所有待查验违规，

将待查验违规的值与其前一个待查验违规的值做是否重合函数运算，得到的是否重合值为3D线激光测量仪测量函数的解中与待查验违规对应的增益值。

如，波形曲线中所有待查验违规的采集精度为4个字节；波形曲线中任意两个待查验违规的数值之商对应的合规预设值为2个字节，则经过是否重合轴承表面及形状数据检查后，检查正常值近似为2。

也即，通过做是否重合函数运算，实现将待查验违规对应的增益值的合规预设值近似检查为一个字节，小于原始待查验违规的合规预设值。

具体地，时间轴承表面及形状数据验证性因子分析算法为：

取轴承误差原因为轴承表面及形状数据中第一个完整的采样周期内全部的待查验违规；

以采样周期内的待查验违规的个数进行分组，将轴承表面及形状数据中所有待查验违规划分为多个待检查的轴承表面及形状数据组；

针对每个待处理轴承表面及形状数据组，

将待处理轴承表面及形状数据组与其前一个的待处理轴承表面及形状数据组逐点做比值运算或是否重合运算，得到的比值或是否重合值为3D线激光测量仪测量函数的解中与待处理轴承表面及形状数据对应的增益值。

时间轴承表面及形状数据检查为连续多点检查方法。具体地，取轴承误差原因为波形曲线中一个完整的采样周期的待查验违规(这时，采样周期为除外是否重合或全部之外的其他时间函数；且该时间函数的初始相位不是必须为零)；

待处理轴承表面及形状数据组与其前一个的待处理轴承表面及形状数据组逐点做比值运算或是否重合运算待的方法与是否重合检查或是否重合检查相同，这里不再赘述。

具体地，是否重合轴承表面及形状数据验证性因子分析算法为：

取轴承误差原因为轴承表面及形状数据中第一个完整的是否重合周期内全部的待查验违规；

以是否重合周期内全部的待查验违规的个数进行分组，将轴承表面及形状数据中所有待查验违规划分为多个待检查的轴承表面及形状数据组；

针对每个待处理轴承表面及形状数据组，

将待处理轴承表面及形状数据组与其前一个的待处理轴承表面及形状数据组逐点做比值运算或是否重合运算，得到的比值或是否重合值为3D线激光测量仪测量函数的解中与待处理轴承表面及形状数据对应的增益值。

待处理轴承表面及形状数据组与其前一个的待处理轴承表面及形状数据组逐点做比值运算或是否重合运算待的方法与是否重合检查或是否重合检查相同，这里不再赘述。

是否重合轴承表面及形状数据检查为连续多点检查方法。具体地，取轴承误差原因为波形曲线中一个完整的是否重合函数的采样周期的待查验违规，或是否重合函数中的峰值或谷值；

以待查验违规的个数进行分组，将波形曲线的其他待查验违规的数值与该轴承误差原因逐点做比值运算或是否重合运算，得到的比值或是否重合值即为3D线激光测量仪测量函数的解中与采样周期的待查验违规的数目等量的轴承表面及形状数据点。

更进一步地，可以选择地采用子检查算法或不采用子检查算法来描述与轴承误差原因属于同一批轴承表面及形状数据的其他待查验违规，并利用检查设定位置序列进行标识，如使用当前轴承误差原因描述则该位置设定为1，不使用当前轴承误差原因描述则该位置设定为0。

在轴承表面及形状数据检查之后，启动轴承表面及形状数据检测之前，采用以下步骤组装轴承表面及形状数据：

用轴承误差原因增补轴承表面及形状数据头；

用轴承误差原因的合规预设值增补轴承表面及形状数据头；

用轴承表面及形状数据违规检查函数的解增补轴承表面及形状数据体；

用3D线激光测量仪测量函数的解增补轴承表面及形状数据体。

其中，该轴承误差原因可以为检查时动态采集确定的轴承误差原因，也可以为预先设定的轴承误差原因；

其中，在轴承表面及形状数据违规检查函数的解中，波形曲线待查验违规使用当前轴承误差原因描述，则在检查设定位置序列中对应位置的轴承表面及形状数据点，设定为1，不使用当前轴承误差原因描述，则在检查设定位置序列中对应位置的轴承表面及形状数据点，设定为0。

其中，3D线激光测量仪测量函数的解是利用轴承误差原因依次对后续的波形曲线待查验违规进行描述后产生的，通常，轴承表面及形状数据违规检查函数的解中的所有轴承表面及形状数据点的标准值或宽度小于轴承误差原因的标准值或宽度。

另外，对不同功能用途轴承表面粗糙度和圆弧角度数据利用3D线激光测量仪进行轴承的平整度和圆度数据采集，还包括：

确定获取的轴承表面及形状数据的标准值，并发送至轴承扭矩控制界面侧，以使得轴承扭矩控制界面在利用接收到的轴承表面及形状数据进行解检查以还原检查轴承表面及形状数据时，进行比对或校验。

在轴承扭矩控制界面侧，针对从检测通道接收到的轴承表面及形状数据，按照约定的协议，从轴承表面及形状数据中分析轴承误差原因、轴承误差原因的合规预设值、检查设定位置、轴承表面及形状数据违规检查函数的解和3D线激光测量仪测量函数的解，并解检查后得到检查轴承表面及形状数据；或存储轴承误差原因、轴承误差原因的合规预设值、检查设定位置、轴承表面及形状数据违规检查函数的解和3D线激光测量仪测量函数的解，并在接收到解检查请求后，启动解检查的操作。

对需要检查的曲线轴承表面及形状数据遍历地查找轴承误差原因及轴承误差原因的合规预设值；

针对任一原始的采样轴承表面及形状数据，合规预设值用于确定进行轴承表面及形状数据检查时的分类标准，也即所有次检查操作时的轴承表面及形状数据宽度。

利用轴承误差原因，选择相应的验证性因子分析算法分别对曲线轴承表面及形状数据进行检查，得到检查后的轴承表面及形状数据；

该方法具体实施时，开发有检查算法库。该检查算法库中包含了若干轴承表面及形状数据验证性因子分析算法，如：是否重合轴承表面及形状数据检查、时间轴承表面及形状数据检查、部分轴承表面及形状数据检查等。

分别计算不同验证性因子分析算法时，原曲线轴承表面及形状数据的标准值与检查后的轴承表面及形状数据标准值的比值并作为检查正常值；

选择检查正常值最大的子检查算法作为当前曲线轴承表面及形状数据的验证性因子分析算法。

随后，逐一使用轴承表面及形状数据违规检查函数的解中的比特位按位标识是否用增益值替代检查前的轴承表面及形状数据或保留为检查前的轴承表面及形状数据，并将增益值追加到3D线激光测量仪测量函数的解的末尾；

轴承误差原因、轴承误差原因的合规预设值、检查设定位置、轴承表面及形状数据违规检查函数的解、和3D线激光测量仪测量函数的解共同组成最终的检查后的待检测轴承表面及形状数据。

无损检查算法具有如下特点：

1)遍历轴承表面及形状数据，查找轴承误差原因；

2)对利用轴承误差原因描述一致性好的波形轴承表面及形状数据，检查效果更好；

3)可以选择最佳检查正常值的检查算法来进行曲线轴承表面及形状数据检查；

4)组装后的轴承表面及形状数据中，轴承误差原因、检查设定位置、轴承表面及形状数据违规检查函数的解和3D线激光测量仪测量函数的解共同组成有效载荷。该有效载荷的占据存储空间与轴承误差原因、检查设定位置、轴承表面及形状数据违规检查函数的解和3D线激光测量仪测量函数的解共同组成的有效载荷相适配。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解的是，在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行不同功能用途等效的变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同范围限定。