Акт проверки станка на технологическую точность образец: Скачать образец акта проверки оборудования

Проверка токарного станка на точность

04.05.2018

Когда речь идет о геометрической и технологической точности токарного станка проверяются следующие параметры оборудования:

• точность перемещения частей, на которых располагается деталь;

• расположение поверхностей, на которых должен находиться инструмент или материал;

• форма базовых поверхностей.

Оборудование должно начать эксплуатироваться только после проверки точности и получения акта о приемке. При этом такой акт составляется не только после сборки на заводе-изготовителе, но и после проведения ремонтных работ.

Параметры точности агрегата должны быть указаны в его паспорте. Измерять точность и выявлять погрешности нужно регулярно. Частота проверок оборудования регламентируется соответствующим ГОСТом.

 Во время эксплуатации токарного станка его элементы постоянно изнашиваются. Во время работы агрегат неизбежно нагревается, соответственно, происходит тепловая деформация. Кроме этого, на рабочие части и механизмы постоянно воздействуют различные силы, приводящие к изменению их формы и снижению четкости оборудования. В конечном итоге износ и деформации негативно сказываются на качестве изготавливаемой продукции. Чтобы восстановить правильность работы агрегата, следует постоянно проверять его на степень износа и своевременно производить замену деталей и узлов.

Как правильно проверять токарный станок

Качество проверки во многом зависит от того, насколько правильно оборудование установлено на испытательном стенде. Устанавливать станок необходимо строго следуя чертежу. Наиболее популярным и надежным способом является установка агрегата на несколько опор (более трех). Все подвижные узлы и элементы должны быть установлены в среднее положение.

 

Качество изготавливаемых изделий зависит от геометрической точности оборудования. Поэтому устанавливать заготовку нужно на геометрически правильную поверхность. 

Чтобы определить степень износа линейка устанавливается по очереди на каждую направляющую станка. После чего при помощи щупа нужно измерить зазор между линейкой и направляющей. ГОСТ определяет максимально допустимое значение этого зазора – не более 0,02 мм. При большем отклонении обрабатываемые детали могут иметь недопустимую погрешность на выходе. 

Точность во многом зависит и от горизонтальности направляющих станка. Этот показатель измеряется при помощи специального уровня. Предельное отклонение должно быть не более 0,05 мм.

При проверке оборудования на исправность обращайте внимание на все вращающиеся детали. Их движение должно осуществляться строго по оси, биение во время вращения недопустимо. Если любой элемент отклоняется от оси вращения, это не только сказывается на качестве изготавливаемых изделий, но и угрожает безопасности оператора.

При «биении» заготовки в станке есть риск получения травмы из-за вылетевшей из держателей детали или сломавшегося инструмента. 

Во время проверки оборудования важно определить также точность шага винта. Для определения погрешности и отклонения имеется специальная методика:

1. в бабки станка устанавливается оправка;

2. на нее фиксируется цилиндрическая гайка с пазом;

3. в паз гайки фиксируется державка с индикатором, который должен упереться в торец гайки;

4. аппарат нужно настроить на резьбовой шаг;

5. в процессе работы индикатор фиксирует погрешность.

 

Основные геометрические дефекты, вызванные низкой точностью станка:

• изделие получается не прямолинейным;

• цилиндрическое изделие может получиться конусообразным;

• основные линии заготовки не параллельны друг другу;

• в сечении изделие не круглое, а овальное или иной формы;

• места разного сечения не концентричны.

Инструменты для проверки точности станка:

• контрольная линейка;

• специальный уровень;

• измерительный щуп;

• угольник;

• оправка, державка с индикатором;

• пазовая гайка.

Во время проведения испытаний оборудования на четкость используйте только те приспособления и инструменты, которые прошли метрологическую проверку. Испытания непроверенными измерительными инструментами могут дать неправильный результат, который непременно скажется на качестве работы оборудования.

ГОСТ 30544-97 Станки металлорежущие. Методы проверки точности и постоянства отработки круговой траектории / 30544 97

ГОСТ 30544-97

МЕЖГОСУДАРСТВЕННЫЙ СТАНДАРТ

СТАНКИ МЕТАЛЛОРЕЖУЩИЕ

Методы проверки точности и постоянства отработки
круговой траектории

МЕЖГОСУДАРСТВЕННЫЙ СОВЕТ
ПО СТАНДАРТИЗАЦИИ, МЕТРОЛОГИИ И СЕРТИФИКАЦИИ
Минск

Предисловие

1 РАЗРАБОТАН Техническим комитетом по стандартизации ТК 75 «Станки»

ВНЕСЕН Государственным комитетом Украины по стандартизации, метрологии и сертификации

2 ПРИНЯТ Межгосударственным Советом по стандартизации, метрологии и сертификации (протокол № 12 от 20 ноября 1997 г. )

За принятие проголосовали:

Наименование государства	Наименование национального органа по стандартизации
Азербайджанская Республика	Азгосстандарт
Грузия	Грузстандарт
Республика Казахстан	Госстандарт Республики Казахстан
Кыргызская Республика	Кыргызстандарт
Республика Молдова	М олдовастандарт
Российская Федерация	Госстандарт России
Туркменистан	Главгосинспекция «Туркменстандартлары»
Республика Узбекистан	Узгосстандарт
Украина	Госстандарт Украины

3 Стандарт соответствует ИСО 230-1-91 «Методы испытаний металлорежущих станков. Точность геометрических параметров станков, работающих на холостом ходу или на чистовых режимах» в части методов проверки круговой траектории

4 Постановлением Государственного комитета Российской Федерации по стандартизации и метрологии от 22 января 2001 г. № 28-ст межгосударственный стандарт ГОСТ 30544-97 введен в действие непосредственно в качестве государственного стандарта Российской Федерации с 1 января 2002 г.

5 ВВЕДЕН ВПЕРВЫЕ

Содержание

1 Область применения. 2 2 Нормативные ссылки. 2 3 Определения. 2 4 Общие положения. 2 5 Методы проверки. 3 6 Оценка результатов проверки. 5 7 Проверка постоянства отработки круговой траектории. 6

ГОСТ 30544-97

МЕЖГОСУДАРСТВЕННЫЙ СТАНДАРТ

СТАНКИ МЕТАЛЛОРЕЖУЩИЕ

Методы проверки точности и постоянства отработки круговой траектории

Metal-cutting machines.
Methods of circular trajectory accuracy and constancy

Дата введения 2002-01-01

Настоящий стандарт устанавливает методы проверки точности и постоянства отработки круговой траектории металлорежущих станков с программным управлением при измерении отклонения круговой траектории взаимного перемещения рабочих органов станка, несущих заготовку и инструмент, относительно контура эталона круглости или расчетного контура.

Требования раздела 4 являются обязательными.

В настоящем стандарте использованы ссылки на следующие стандарты:

ГОСТ 8-82 Станки металлорежущие. Общие требования к испытаниям на точность

ГОСТ 12.2.009-99 Станки металлообрабатывающие. Общие требования безопасности

ГОСТ 22267-76 Станки металлорежущие. Схемы и способы измерений геометрических параметров

ГОСТ 24642-81 Основные нормы взаимозаменяемости. Допуски формы и расположения поверхностей. Основные термины и определения

ГОСТ 30527-97 Станки металлорежущие. Методы проверки точности обработки образца-изделия.

Термины, применяемые в настоящем стандарте, – по ГОСТ 24642.

4.1 Общие требования к испытаниям, условиям проведения измерений, средствам измерений и погрешности средств измерений – по ГОСТ 8 и ГОСТ 22267.

4.2 Точность отработки круговой траектории следует проверять одним из следующих методов.

Метод 1. Проверка с помощью однокоординатной измерительной головки.

Метод 2. Проверка с помощью эталона круглости и двухкоординатной измерительной головки.

Метод 3. Проверка с помощью телескопической оправки со сферическими шарнирными опорами.

4.3 При проведении измерений следует соблюдать правила техники безопасности по ГОСТ 12.2.009.

4.4 Исключение из результатов измерений отклонений формы и относительного положения рабочих поверхностей контрольных оправок, применяемых при измерении, – по ГОСТ 22267.

4.5 Результаты проверки вносят в протокол измерений, в котором следует указать:

– модель применяемого измерительного прибора;

– коэффициент (масштаб) увеличения;

– другие параметры, характеризующие точность измерительного прибора и его погрешность измерения.

5.1 Метод 1

Однокоординатная измерительная головка, например электрическая головка, перемещается на станке с ЧПУ по круговой траектории. Измерительная головка 1 (рисунок 1) вращается специальным поворотным устройством 2 и проводит измерения перемещений относительно контрольной оправки (эталона круглости) 3, при этом следует рассматривать траекторию как реальный профиль.

Сигнал измерительной головки отображается на круговой профилограмме (рисунок 2). Круговую профилограмму можно получить, например, с помощью синхронного графопостроителя, работающего в полярной системе координат, вычислениями на ЭВМ или дополнительным датчиком в поворотном устройстве и двухкоординатного графопостроителя.

1 - однокоординатная измерительная головка;
2 – специальное поворотное устройство;
3 – контрольная оправка (эталон круглости)

Рисунок 1 – Проверка с помощью однокоординатной измерительной головки

Δ – отклонение круговой траектории

Рисунок 2 – Круговая профилограмма

5.2 Метод 2

Двухкоординатная измерительная головка 1 (рисунок 3) перемещается на станке с ЧПУ по круговой траектории относительно эталона круглости 2, при этом измерительная головка не вращается. Диаметр круговой траектории программируется таким образом, чтобы двухкоординатная измерительная головка беспрерывно касалась эталона круглости. Два сигнала измерительной головки передаются на двухкоординатный графопостроитель, с помощью которого строится круговая профилограмма (рисунок 2).

1 - двухкоординатная измерительная головка; 2 – эталон круглости

Рисунок 3 – Проверка с помощью эталона круглости и двухкоординатной измерительной головки

5.3 Метод 3

Телескопическая оправка со сферическими шарнирными опорами 1 (рисунок 4) закрепляется в соответствующих держателях 2 на станке с ЧПУ, один держатель – на столе станка, другой – на шпиндельной бабке, которая перемещается по круговой траектории относительно стола.

Измеряется изменение расстояния между центрами двух сферических опор. Сигнал измерения отображается на круговой профилограмме (рисунок 2). Эту профилограмму можно получить с помощью синхронного графопостроителя, работающего в полярной системе координат или вычислением на ЭВМ.

1 - телескопическая оправка со сферическими шарнирными опорами;
2 – держатели; 3 – преобразователь перемещения

Рисунок 4 – Проверка с помощью телескопической оправки
со сферическими шарнирными опорами

6. 1 Оценка результатов проверки по методам 1 и 3

6.1.1 Отклонения круговой траектории А (рисунок 2) определяют путем сравнения реального профиля эталона с траекторией перемещения рабочих органов станка на основе вычерченных измерительным прибором профилограмм или на основе непосредственных показаний измерительного прибора.

6.1.2 За отклонение принимают наибольшее расстояние между профилограммой и прилегающим эталонным контуром с учетом выбранного масштаба увеличения или между прилегающими эталонными контурами (рисунок 2).

6.2 Оценка результатов проверки по методу 2

6.2.1 Диаметр эталона круглости Одолжен быть не менее 0,6 ширины рабочей поверхности стола контролируемого станка и соответствовать запрограммированному перемещению рабочих органов станка.

Допуск на отклонение круговой траектории рабочего органа станка должен быть одинаковой степени точности с допуском на образец-изделие.

Если диаметр обрабатываемой поверхности образца-изделия не совпадает с диаметром эталона круглости, то значение допуска пересчитывается по таблице А.1 ГОСТ 30527. Это значение указывают в стандартах на нормы точности или технических документах на станки конкретных типов.

6.2.2 Примеры оценки

Испытывается станок шириной стола 500 мм, диаметром обрабатываемого отверстия в образце-изделии 80 мм, допуском круглости 4 мкм, диаметром контрольного диска 300 мм. По таблице А.1 ГОСТ 30527 размер 80 мм находится в диапазоне размеров от 50 до 120 мм и допуск круглости 4 мкм соответствует степени точности 8. Тогда при диаметре контрольного диска 300 мм (находится в диапазоне размеров от 250 до 400 мм) допуск круглости, соответствующий степени точности 8, будет равен 6 мкм.

7.1 Постоянство отработки круговой траектории проверяют путем повторения измерений отклонений траектории взаимного перемещения рабочих органов станка относительно контура эталона круглости или расчетного контура.

7.2 Количество повторений таких измерений устанавливается в стандартах на нормы точности или технических документах на конкретные типы станков. Если такие указания отсутствуют, то количество повторений измерений должно быть не менее трех.

7.3 Проведение проверки

Измерения проводят в соответствии с разделом 5.

7.4 Оценка результатов проверки

Отклонение от постоянства отработки круговой траектории равно разности между наибольшим и наименьшим отклонениями круговой траектории рабочих органов станка, полученных при повторных измерениях.

Ключевые слова: металлорежущие станки с ЧПУ, проверка точности, круговая траектория

 

 

Что это такое, что его можно пройти и ограничения

Что такое тест Тьюринга?

Тест Тьюринга — это обманчиво простой метод определения того, может ли машина демонстрировать человеческий интеллект: если машина может вступить в разговор с человеком, не обнаруживая себя как машину, она продемонстрировала человеческий интеллект.

Тест Тьюринга был предложен в статье, опубликованной в 1950 году математиком и пионером вычислительной техники Аланом Тьюрингом. Это стало фундаментальным мотиватором в теории и развитии искусственного интеллекта (ИИ).

Ключевые выводы

• Тест Тьюринга измеряет интеллект испытуемого, чтобы определить, может ли машина продемонстрировать интеллект.
• Согласно тесту, компьютерная программа может думать, если ее ответы могут обмануть человека, заставив его поверить, что он тоже человек.
• Не все признают правильность теста Тьюринга, но его прохождение остается серьезной проблемой для разработчиков искусственного интеллекта.
• Существуют варианты теста Тьюринга, а также модификации подхода к задаванию вопросов в различных тестах ИИ.
• Тест Тьюринга имеет несколько ограничений, включая требование контролируемой среды, отсутствие специального определения интеллекта и необходимость адаптации к развивающимся технологическим достижениям.

Понимание теста Тьюринга

Стремительный прогресс в области вычислительной техники теперь заметен во многих аспектах нашей жизни. У нас есть программы, которые переводят один язык на другой в мгновение ока, роботы, которые убирают весь дом за считанные минуты, финансовые роботы, которые создают персонализированные пенсионные портфели, и носимые устройства, которые отслеживают наше здоровье и уровень физической подготовки.

В авангарде прорывных технологий стоит развитие искусственного интеллекта и ограничения, с которыми может столкнуться компьютер. По этой причине тест Тьюринга был разработан для оценки того, может ли компьютер быть достаточно «умным», чтобы его можно было принять за человека. Критики теста Тьюринга утверждают, что можно построить компьютер, способный мыслить, но не обладающий собственным разумом. Они считают, что сложность человеческого мыслительного процесса не может быть закодирована.

Тест проводится в комнате для допросов, которой руководит судья. Испытуемые, человек и компьютерная программа, скрыты от глаз. Судья разговаривает с обеими сторонами и пытается определить, кто из них человек, а кто компьютер, основываясь на качестве их разговора. Тьюринг заключает, что если судья не может определить разницу, то компьютеру удалось продемонстрировать человеческий интеллект. То есть может думать.

История теста Тьюринга

Алан Тьюринг разработал некоторые из основных концепций информатики, когда искал более эффективный метод взлома закодированных немецких сообщений во время Второй мировой войны. После войны он начал думать об искусственном интеллекте. В своей статье 1950 года Тьюринг начал с постановки вопроса: «Могут ли машины думать?» Затем он предложил тест, призванный помочь людям ответить на этот вопрос.

Некоторые ранние компьютеры ранее заявляли о способности обманывать людей в самых простых ситуациях. В 19В 66 году Джозеф Вейценбаум создал ELIZA, машину, которая брала определенные слова и преобразовывала их в полные предложения. ELIZA была одним из первых компьютеров, обманувших человека-испытателя, заставив его думать, что это человек.

Менее чем через десять лет чат-бот PARRY был смоделирован так, чтобы имитировать поведение параноидального шизофреника. Группу психиатров попросили проанализировать разговоры с реальными пациентами и разговоры PARRY. Когда группу попросили определить, какие расшифровки были компьютерными программами, группа смогла идентифицировать машину только в 48% случаев. Критики ELIZA и PARRY заявляют, что все правила теста Тьюринга не были соблюдены, и не указывают на полный машинный интеллект.

Чат-бот по имени Юджин Густман считается первым, кто прошел тест Тьюринга в 2014 году.

Тест Тьюринга сегодня

У теста Тьюринга есть недоброжелатели, но он остается мерилом успеха проектов искусственного интеллекта. В обновленной версии теста Тьюринга более одного судьи-человека допрашивают и разговаривают с обоими субъектами. Проект считается успешным, если более 30% судей после пятиминутного разговора приходят к выводу, что компьютер — это человек.

Премия Лебнера — это ежегодный конкурс «Тест Тьюринга», который был учрежден в 1991 году Хью Лебнером, американским изобретателем и активистом. Лебнер создал дополнительные правила, требующие от человека и компьютерной программы 25-минутного разговора с каждым из четырех судей. Победителем становится компьютер, программа которого получает наибольшее количество голосов и наивысшую оценку судей.

В 2014 году Кевин Уорвик из Университета Рединга организовал соревнование по тесту Тьюринга, приуроченное к 60-летию со дня смерти Алана Тьюринга. Компьютерный чат-бот по имени Юджин Густман, представлявший собой 13-летнего мальчика, технически прошел тест Тьюринга в этом событии. Он заручился поддержкой 33% судей, которые были убеждены, что он человек.

В 2018 году Google Duplex показал возможность выполнения задач по телефону. В различных демонстрациях Duplex назначал встречу с парикмахером, а также звонил в ресторан, при этом человек на другом конце линии не осознавал, что взаимодействует с машиной. Однако критики отмечают, что взаимодействие не соответствует реальному тесту Тьюринга, и утверждают, что машина еще не прошла этот тест.

Версии теста Тьюринга

Существует несколько вариантов тестов Тьюринга, все с одной и той же целью определить, является ли респондент человеком или машиной. В каждом варианте используется свой подход к заданию респонденту разных вопросов и оценке ответов.

Имитация игры

Одно из первых применений теста Тьюринга, имитационная версия игры, часто использует три стороны. Первым человеком был мужчина, вторым человеком была женщина, а третий человек отвечал за определение пола первых двух человек. Первому человеку часто поручают попытаться обмануть третьего человека, в то время как второму человеку часто поручают попытаться помочь третьему человеку правильно определить каждый пол.

Будущие итерации игры в имитацию превратились в то, что обе стороны пытаются обмануть третье лицо, чтобы оно неправильно определило пол. В любом случае цель игры в имитацию состоит в том, чтобы определить, можно ли одурачить следователя.

Стандартная интерпретация

Другая распространенная версия теста Тьюринга направлена ​​не на то, чтобы увидеть, можно ли обмануть компьютер, а скорее на то, может ли компьютер имитировать человека. В стандартном варианте интерпретации теста Тьюринга первый человек — это компьютер, а второй человек — человек любого пола.

В этом варианте третий человек пытается выяснить, кто из первых двух человек человек, а кто компьютер. Следователь не является испытуемым; вместо этого это компьютер пытается обмануть человека (в отличие от противоположного направления в имитационной игре). Например, ему можно задать ряд вопросов о личных финансах, чтобы определить, разумно ли ожидать его ответов в отношении поведенческих финансов.

Вымышленный Войт-Кампф в научно-фантастическом сериале-антиутопии «Бегущий по лезвию» — это игра на идее тестирования машины на предмет ее интеллектуального поведения.

Варианты теста Тьюринга

С момента создания теста Тьюринга появились более современные подходы в попытке лучше обнаруживать людей и машины. Эти вариации теста Тьюринга постоянно развиваются, чтобы поддерживать актуальность во время технического прогресса.

• Обратный тест Тьюринга направлен на то, чтобы человек обманом заставил компьютер поверить, что он не допрашивает человека.
• Полный тест Тьюринга включает способности восприятия и способность испытуемого манипулировать объектами.
• В тесте Маркуса испытуемые просматривают мультимедиа и отвечают на вопросы о потребляемом контенте.
• The Lovelace Test 2.0 заставляет испытуемых создавать произведения искусства и проверяет их способность делать это.
• В тесте «Минимальный интеллектуальный сигнал » испытуемым задаются только бинарные вопросы (т. е. допускаются только ответы «верно/неверно» или «да/нет»).

Ограничения теста Тьюринга

Есть много критиков теста Тьюринга, и приведенные выше варианты пытаются смягчить некоторые ограничения исходного теста Тьюринга. Тем не менее, важно помнить о недостатках теста Тьюринга и о том, где его анализ может дать сбой.

• Для проведения теста Тьюринга требуется строго контролируемая среда. Участники теста должны быть скрыты от глаз друг друга на протяжении всего теста, но стороны должны иметь надежное средство связи.
• Тест Тьюринга может не подходить для проверки интеллекта, поскольку разные вычислительные системы устроены по-разному. Следовательно, могут существовать врожденные, естественные ограничения того, на что способен компьютер.
• Тест Тьюринга развивается; однако технологические достижения развиваются еще быстрее. Рассмотрим закон Мура, который утверждает быстрый рост производительности при быстром снижении стоимости. По мере того, как компьютер получает больше возможностей, исторические методы тестирования могут перестать быть подходящими, поскольку компьютеры приобретают больше человеческих возможностей.
• Тест Тьюринга оценивает интеллект, хотя он может не подходить для всех типов интеллекта. Например, компьютер может успешно обмануть следователя, основываясь на своей способности обрабатывать ответы так же, как человек. Однако на самом деле это может не указывать на эмоциональный интеллект или осведомленность; это может просто означать, что компьютер имел очень актуальный и компетентный набор кода.

Как работает тест Тьюринга?

В тесте Тьюринга следователь задает испытуемому ряд вопросов. Каждая сторона находится в отдельной зоне, поэтому физический контакт запрещен. Ответы, данные испытуемым, оцениваются на основе того, могут ли ответы различать, даст ли человек ответ или нет.

Прошла ли какая-нибудь машина тест Тьюринга?

В 2018 году Google Duplex был представлен на ежегодной ежегодной конференции разработчиков Google I/O. Машина планировала встречу в парикмахерской и общалась с ассистентом парикмахерской по телефону в рамках разговора. Хотя некоторые критики по-разному оценивают результат, некоторые считают, что Google Duplex прошел тест Тьюринга.

Может ли человек не пройти тест Тьюринга?

Да. Хотя тест Тьюринга основан на знаниях и интеллекте, он также оценивает, как даются ответы и интерпретируются ли ответы как подлые.

Например, представьте, что вас попросили ввести сумму 43 219 и 87 878. Сможете ли вы дать правильный ответ, это только часть экзамена; Тест Тьюринга оценивает, сколько времени вам потребуется, чтобы дать ответ, любые уточняющие вопросы, которые вы задаете в ответ, или понимаете ли вы, чтобы добавить и не подвергнуть две цифры. По любым ответам человека его можно принять за компьютер (т.е. если вы случайно вычли, а не прибавили цифры, это может быть компромат).

Каковы примеры вопросов теста Тьюринга?

Интересный пример потенциального вопроса теста Тьюринга может быть основан на языке и игре слов. Например, можно задать вопрос: «Чем отличается время полета от полета самолета?». Хотя этот тип вопросов может быть несправедливым для участников, не знакомых с английским языком, это также пример способности проводить логические различия, когда один экземпляр (например, слово fly) может означать разные вещи в разных контекстах.

Другим примером вопроса теста Тьюринга часто являются бессмысленные вопросы. Такие вопросы, как «Разница между футболом и тем, что отбивающий носит шлем?» является грамматически неправильным и легко распознается человеком как не имеющее никакого смысла. Однако машина все равно может попытаться разобрать ответ.

Практический результат

Тест Тьюринга — это оценка, позволяющая определить, способна ли машина демонстрировать тот же интеллект, что и человек. В настоящее время существует множество вариантов теста Тьюринга, и по мере развития технологий могут потребоваться новые решения для определения интеллекта.

Технология распознавания лиц (FRT) | NIST

Введение
Председатель Томпсон, высокопоставленный член Роджерс и члены комитета, я Чак Ромайн, директор Лаборатории информационных технологий (ITL) в Национальном институте стандартов и технологий Министерства торговли (NIST). ITL культивирует доверие к информационным технологиям и метрологии посредством измерений, стандартов и испытаний. Спасибо за возможность выступить перед вами сегодня, чтобы обсудить роль NIST в стандартизации и тестировании технологии распознавания лиц.

Биометрические технологии и технологии распознавания лиц
Дом пяти Нобелевских премий, программы которых ориентированы на национальные приоритеты, такие как передовое производство, цифровая экономика, точная метрология, квантовая наука и биологические науки. Миссия NIST состоит в том, чтобы продвигать инновации и промышленную конкурентоспособность США. продвигая науку об измерениях, стандарты и технологии таким образом, чтобы повысить экономическую безопасность и улучшить качество нашей жизни.

В области биометрии NIST работает с государственным и частным секторами с 1960-е годы. Биометрические технологии предоставляют средства для установления или проверки личности людей на основе одной или нескольких физических или поведенческих характеристик. Примеры физических характеристик включают изображения лица, отпечатков пальцев и радужной оболочки глаза. Примером поведенческой характеристики является подпись человека. При использовании с другими технологиями аутентификации, такими как пароли, биометрические технологии могут обеспечить более высокий уровень безопасности, чем другие технологии, используемые по отдельности. В течение десятилетий биометрические технологии использовались в основном в приложениях национальной безопасности и правоохранительных органов, и они до сих пор являются ключевым компонентом этих приложений. За последние несколько лет рынок биометрических решений значительно расширился и сегодня включает в себя приложения государственного и частного секторов по всему миру, в том числе приложения физической безопасности, банковские и розничные приложения. Согласно одной отраслевой оценке, объем рынка биометрических технологий составит 59 долларов.0,31 миллиарда к 2025 году. ¹ В последние несколько лет наблюдается значительный рост развития и внедрения технологий распознавания, обнаружения и анализа лиц.

Технология распознавания лиц определяет, содержит ли изображение лицо. Технология анализа лица направлена ​​​​на определение таких атрибутов, как пол, возраст или эмоции обнаруженных лиц. Технология распознавания лиц сравнивает черты лица человека с доступными изображениями для проверки или идентификации. Проверка или сопоставление «один к одному» подтверждает, что фотография соответствует другой фотографии того же человека в базе данных или фотографии в учетных данных и обычно используется для целей аутентификации, таких как разблокировка смартфона или проверка паспорта. Идентификация или поиск «один ко многим» определяет, есть ли совпадения с человеком на фотографии в базе данных, и может ли использоваться для идентификации человека.

Точность алгоритмов распознавания лиц оценивается путем измерения двух классов ошибок, которые может совершать программное обеспечение: ложноположительные и ложноотрицательные. Ложноположительный результат означает, что программа ошибочно посчитала, что фотографии двух разных людей показывают одного и того же человека, а ложноотрицательный результат означает, что программа не смогла сопоставить две фотографии, на которых на самом деле изображен один и тот же человек.

Роль NIST в биометрических технологиях и технологиях распознавания лиц
NIST реагирует на требования правительства и рынка в отношении биометрических стандартов, включая технологии распознавания лиц, сотрудничая с другими федеральными агентствами, правоохранительными органами, промышленностью и академическими партнерами в целях:

• исследование измерения, оценки и функциональной совместимости для продвижения использования биометрических технологий, включая лицо, отпечатки пальцев, радужную оболочку, голос и мультимодальные методы;
• разработка общих моделей и показателей для управления идентификацией, критических стандартов и функциональной совместимости электронных удостоверений;
• поддерживать своевременную разработку научно обоснованных, соответствующих назначению стандартов; и
• разработать необходимые архитектуры тестирования на соответствие и инструменты тестирования для проверки реализации выбранных стандартов.

Работа NIST повышает точность, качество, удобство использования, функциональную совместимость и согласованность систем управления идентификацией и обеспечивает представление интересов США на международной арене. Исследования NIST предоставили современные технологические эталоны и рекомендации для промышленности и правительственных учреждений США, которые зависят от технологий распознавания биометрических данных.

В соответствии с положениями Национального закона о передаче и развитии технологий от 1995 г. (публичный закон 104-113) и Циркуляра OMB A-119На NIST возложена роль поощрения и координации использования федеральными агентствами добровольных согласованных стандартов вместо государственных стандартов, а также участия федеральных агентств в разработке соответствующих стандартов, а также содействия координации между государственным и частным секторами в разработка стандартов и деятельность по оценке соответствия. NIST сотрудничает с другими агентствами для координации вопросов и приоритетов стандартов с частным сектором через согласованные организации по разработке стандартов, такие как Международный комитет по стандартам информационных технологий (INCITS), Объединенный технический комитет 1 Международной организации по стандартизации/Международной электротехнической комиссии (ISO/ IEC), Организация по развитию стандартов структурированной информации (OASIS), IEEE, Инженерная группа Интернета (IETF) и другие организации по стандартизации, такие как Международная организация гражданской авиации (ICAO) и Сектор стандартизации Международного союза электросвязи ( МСЭ-Т). NIST возглавляет деятельность по согласованию национальных и международных стандартов в области биометрии, такой как технология распознавания лиц, а также в области криптографии, электронного удостоверения личности, безопасных сетевых протоколов, надежности программного обеспечения и систем, а также тестирования на соответствие требованиям безопасности — всего необходимого для ускорения разработки и развертывания информации и системы связи, которые являются функционально совместимыми, надежными, безопасными и пригодными для использования.

С 2010 года NIST организует раз в два года Международную конференцию по тестированию биометрических характеристик. Эта серия конференций ускоряет внедрение и повышение эффективности биометрических технологий, предоставляя форум для обсуждения и определения фундаментальных, актуальных и эффективных показателей производительности, а также распространяя передовой опыт проектирования, калибровки, оценки и мониторинга производительности.

Тесты и оценки распознавания лиц
На протяжении более десяти лет биометрические оценки NIST измеряли основные алгоритмические возможности технологий биометрического распознавания и сообщали о точности, пропускной способности, надежности и чувствительности алгоритмов в отношении характеристик данных, например , шума или сжатия, а также к характеристикам субъекта, например, возрасту или полу. Биометрические оценки NIST совершенствуют технологию, выявляя и сообщая о пробелах и ограничениях существующих технологий биометрического распознавания. Оценки NIST продвигают науку об измерениях, предоставляя научную основу для того, «что измерять» и «как измерять». Оценки NIST также облегчают разработку стандартов, основанных на консенсусе, предоставляя количественные данные для разработки научно обоснованных стандартов, соответствующих назначению.

Национальный институт стандартов и технологий провел программы Face Recognition Grand Challenge (2004–2006) и Multiple Biometric Grand Challenge (2008–2010), чтобы бросить вызов сообществу специалистов по распознаванию лиц и выйти на новый уровень в решении исследовательских задач в области биометрии.

С 2000 года в рамках программы тестирования поставщиков средств распознавания лиц (FRVT) Национального института стандартов и технологий США оцениваются возможности алгоритмов распознавания лиц для идентификации «один ко многим» и проверки «один к одному». Участие в FRVT открыто для любой организации по всему миру. За участие не взимается плата, и, поскольку это непрерывная деятельность, участники могут постоянно представлять свои алгоритмы. Алгоритмы представляются в NIST корпоративными научно-исследовательскими лабораториями и несколькими университетами. В качестве прототипов эти алгоритмы не обязательно доступны в качестве зрелых интегрируемых продуктов. Для всех алгоритмов, которые оценивает NIST, NIST публикует результаты производительности на своем веб-сайте FRVT и указывает алгоритм и организацию-разработчика.

NIST и программа FRVT не обучают алгоритмы распознавания лиц. NIST не предоставляет данные для обучения тестируемому программному обеспечению, и программному обеспечению запрещено адаптироваться к любым данным, которые передаются алгоритмам во время тестирования. ²

NIST предоставляет техническое руководство и научную поддержку для анализа и рекомендаций по использованию технологий распознавания лиц для различных правительственных и правоохранительных органов США, включая Федеральное бюро расследований (ФБР), Управление по управлению биометрической идентификацией (OBIM) по адресу Министерство внутренней безопасности (DHS), Управление по науке и технологиям Министерства внутренней безопасности (DHS S&T), Агентство таможенной и пограничной охраны США Министерства внутренней безопасности (DHS CBP) и Управление разведывательных перспективных исследовательских проектов (IARPA) в кабинет директора национальной разведки.

Исторически и в настоящее время биометрические исследования NIST помогали DHS. Например, исследование NIST было использовано DHS при переходе на десять отпечатков для бывшей программы US-VISIT. В настоящее время NIST сотрудничает с DHS OBIM в области стандартов качества изображений лиц. Кроме того, NIST работает с DHS CBP для анализа влияния качества изображения и демографических данных путешественников и предоставления рекомендаций относительно алгоритмов сопоставления, оптимальных пороговых значений и создания галереи совпадений для своей службы проверки путешественников (TVS).

Программа тестирования поставщиков систем распознавания лиц NIST
Программа тестирования поставщиков систем распознавания лиц NIST (FRVT) была создана в 2000 г. для проведения независимых оценок как прототипов, так и коммерчески доступных алгоритмов распознавания лиц. Эти оценки предоставляют правительству США информацию, которая помогает определить, где и как лучше всего использовать технологию распознавания лиц. Результаты FRVT также помогают определить будущие направления исследований для сообщества распознавания лиц.

FRVT 2013 протестировал алгоритмы распознавания лиц, представленные 16 организациями, и показал значительное улучшение алгоритма по сравнению с тестом FRVT 2010 года, проведенным NIST. NIST определял производительность по точности распознавания — сколько раз программа правильно идентифицировала фотографию — и времени, которое потребовалось алгоритмам для сопоставления одной фотографии с большими наборами данных фотографий.

FRVT 2018 протестировал 127 алгоритмов распознавания лиц из исследовательских лабораторий 39 коммерческих разработчиков и одного университета, используя 26 миллионов фотографий 12 миллионов человек, предоставленных ФБР. FRVT 2018 измерил точность и скорость алгоритмов идентификации по распознаванию лиц «один ко многим». Оценка также сравнила точность фотографий с изображениями более низкого качества. Выводы, изложенные в Межведомственном отчете NIST 8238, ³ показал, что после FRVT в 2013 г. был достигнут значительный прирост точности, который намного превышает улучшения, достигнутые в предыдущий период (2010-2013 гг.). Повышение точности, наблюдаемое в исследовании FVRT 2018 года, связано с интеграцией или полной заменой старых методов распознавания лиц методами, основанными на глубоких сверточных нейронных сетях. Несмотря на то, что отраслевые достижения велики, остается широкий спектр возможностей, при этом некоторые разработчики предоставляют гораздо более точные алгоритмы, чем другие. Используя фотографии ФБР, самые точные алгоритмы терпят неудачу только примерно в одной четверти процента поисков, и эти неудачи связаны с изображениями раненых и тех, у кого прошло много времени с момента первой фотографии. Успех поиска по фотографиям проистекает из нового поколения алгоритмов распознавания лиц и принятия стандартов портретной фотографии, впервые разработанных в NIST в конце 19 века.90-е.

FRVT 2019 количественно оценил точность алгоритмов распознавания лиц для демографических групп, определяемых по полу, возрасту, расе или стране рождения, как для алгоритмов проверки «один к одному», так и для алгоритмов поиска идентификации «один ко многим». NIST провел тесты для количественной оценки демографических различий для 189 алгоритмов распознавания лиц от 99 разработчиков, используя четыре коллекции фотографий с 18,27 млн ​​изображений 8,49 млн человек. Эти изображения взяты из оперативных баз данных, предоставленных Государственным департаментом, Министерством внутренней безопасности и ФБР. Предыдущие отчеты FRVT ⁴ задокументировала точность этих алгоритмов и показала широкий диапазон точности алгоритмов. Более точные алгоритмы производят меньше ошибок и, следовательно, можно ожидать, что они будут иметь меньшие демографические различия.

Межведомственный отчет NIST 8280, ⁵ , выпущенный 19 декабря 2019 г., дает количественную оценку влияния возраста, расы и пола на эффективность распознавания лиц. Он нашел эмпирические доказательства существования демографических различий в алгоритмах распознавания лиц, которые оценивал NIST. В отчете различаются ложноположительные и ложноотрицательные ошибки и отмечается, что влияние ошибок зависит от приложения.

Сначала я рассмотрю приложения для индивидуальной проверки. Там ложноположительные дифференциалы намного больше, чем для ложноотрицательных, и существуют во многих, но не во всех протестированных алгоритмах. В разных демографических группах частота ложных срабатываний часто варьируется от 10 до более чем 100 раз. Ложноотрицательные результаты, как правило, более специфичны для алгоритма и часто варьируются в зависимости от коэффициента ниже 3. Ложноположительные результаты могут представлять проблему безопасности для владельца системы, поскольку они могут открывать доступ мошенникам. Ложноположительные результаты могут также представлять проблемы конфиденциальности и гражданских прав и гражданских свобод, например, когда совпадения приводят к дополнительным допросам, наблюдению, ошибкам при вынесении решения о льготах или лишению свободы. Ложноположительные результаты выше у женщин, чем у мужчин, и выше у пожилых и молодых людей по сравнению со взрослыми среднего возраста. Что касается расы, мы замерили более высокие показатели ложноположительных результатов у лиц азиатского и афроамериканского происхождения по сравнению с лицами европеоидной расы. Есть также более высокие показатели ложноположительных результатов у коренных американцев, американских индейцев, индейцев Аляски и жителей островов Тихого океана. Эти эффекты применимы к большинству алгоритмов, в том числе разработанных в Европе и США. Однако заметным исключением были некоторые алгоритмы, разработанные в азиатских странах. Не было такой резкой разницы в ложных срабатываниях при совпадении один к одному между азиатскими и кавказскими лицами для алгоритмов, разработанных в Азии. Хотя исследование NIST не изучало взаимосвязь между причиной и следствием, одной из возможных связей и областью исследований является взаимосвязь между производительностью алгоритма и данными, используемыми для обучения самого алгоритма.

Сейчас я прокомментирую алгоритмы поиска «один ко многим». Опять же, влияние ошибок зависит от приложения. Ложные срабатывания при поиске «один ко многим» особенно важны, поскольку последствия могут включать ложные обвинения. Для большинства алгоритмов исследование NIST зафиксировало более высокие показатели ложных срабатываний у женщин, афроамериканцев и особенно у афроамериканок. Однако исследование показало, что некоторые алгоритмы «один ко многим» давали одинаковые показатели ложных срабатываний в этих конкретных демографических группах. В эту группу попали одни из самых точных алгоритмов. Этот последний пункт подчеркивает один общий вывод отчета: разные алгоритмы работают по-разному. Действительно, все наши отчеты FRVT отмечают большие различия в точности распознавания по алгоритмам, и важным результатом демографического исследования является то, что демографические эффекты меньше при использовании более точных алгоритмов.

Общий вывод из этих исследований заключается в том, что существует значительная разница между эффективностью алгоритмов распознавания лиц, т. е. некоторые из них производят значительно меньше ошибок, чем другие. Следовательно, пользователи, политики и общественность не должны думать о распознавании лиц как о всегда точном или всегда подверженном ошибкам.

Программа оценки лиц на видео NIST
Программа оценки лиц на видео (FIVE) оценила способность алгоритмов распознавания лиц правильно идентифицировать или игнорировать людей, появляющихся в видеорядах. Результаты FIVE задокументированы в межведомственном отчете NIST 8173, 9.0150 6 , в котором перечислены точность и скорость алгоритмов распознавания лиц, применяемых для идентификации лиц, появляющихся в видеопоследовательностях, взятых из шести различных наборов видеоданных. NIST завершил эту программу в 2017 году.

Человеческий фактор: лицевые судебно-медицинские эксперты
NIST исследует, как измерить точность судебно-медицинских экспертов, сопоставляющих личность на разных фотографиях. В исследовании измеряется точность идентификации лиц международной группой профессиональных судмедэкспертов, работающих в условиях, приближенных к реальным. Выводы, опубликованные в трудах Национальной академии наук, ⁷ показали, что экзаменаторы и другие «специалисты» по человеческим лицам, в том числе прошедшие криминалистическую подготовку рецензенты лиц и необученные суперраспознаватели, были более точными, чем контрольные группы, в сложном тесте на идентификацию лица. Он также представил данные, сравнивающие современные алгоритмы распознавания лиц с лучшими идентификаторами человеческого лица. Лучшая машина показала лучшие результаты среди людей, которые были профессиональными исследователями лица. Однако оптимальная идентификация лица была достигнута только тогда, когда люди и машины сотрудничали.

Добровольные согласованные стандарты
При правильном проведении разработка стандартов может повысить производительность и эффективность в правительстве и промышленности, расширить инновации и конкуренцию, расширить возможности для международной торговли, сохранить ресурсы, предоставить потребителям преимущества и выбор, улучшить окружающую среду и способствовать здоровье и безопасность.

В США большинство организаций по разработке стандартов являются отраслевыми организациями частного сектора. Многие добровольные согласованные стандарты от этих организаций по разработке стандартов подходят или могут быть адаптированы для целей правительства. Циркуляр ОМБ A-119предписывает использование таких стандартов правительственными учреждениями США, когда это возможно и уместно, для достижения следующих целей:

• устранение затрат федерального правительства на разработку собственных стандартов и снижение стоимости закупаемых товаров и бремени соблюдения регулирование агентства;
• , предоставляющий стимулы и возможности для установления стандартов, которые служат национальным потребностям, поощряя долгосрочный рост предприятий США и способствуя эффективности, экономической конкуренции и торговле; и
• , способствующий опоре на опыт частного сектора в обеспечении федерального правительства экономически эффективными товарами и услугами.

Примеры деятельности по разработке согласованных стандартов NIST

ANSI/NIST-ITL — Стандарт ANSI/NIST-ITL для биометрической информации используется в 160 странах для обеспечения обмена биометрическими данными между юрисдикциями и между разнородными системами. Одним из важных результатов работы NIST над этим стандартом является то, что он обеспечивает точный и совместимый обмен биометрической информацией между правоохранительными органами по всему миру и позволяет им идентифицировать преступников и террористов. Собственная лаборатория информационных технологий NIST является организацией по разработке стандартов, аккредитованной Американским национальным институтом стандартов (ANSI). В соответствии с аккредитацией ANSI, частной федерации стандартов США, NIST продолжает разрабатывать согласованные стандарты обмена биометрическими данными. Начиная с 1986, NIST разработал и утвердил ряд стандартов формата данных для обмена биометрическими данными. Текущая версия этого стандарта — ANSI/NIST-ITL 1: 2015, Формат данных для обмена отпечатками пальцев, лицевой и другой биометрической информацией. ⁸ Этот стандарт продолжает развиваться для поддержки правительственных приложений, включая правоохранительные органы, национальную безопасность, а также другие приложения для управления идентификацией. Практически все коллекции биометрических данных правоохранительных органов во всем мире используют стандарт ANSI/NIST-ITL. Оценки биометрических технологий NIST по отпечаткам пальцев, лицу и радужной оболочке предоставили правительству своевременный анализ возможностей рынка для управления закупками и развертыванием биометрических технологий.

Объединенный технический комитет ISO/IEC 1, Подкомитет 37 (JTC1/SC37) – Биометрия
С момента создания Подкомитета ISO по биометрии в 2002 году NIST руководил и предоставлял техническую экспертизу для разработки международных биометрических стандартов в этом подкомитете. Стандарты, разработанные Подкомитетом по биометрии, получили широкое признание на международном и национальном рынке. Крупные международные организации, такие как ИКАО по машиносчитываемым проездным документам и Международное бюро труда (МОТ) Организации Объединенных Наций по проверке и идентификации моряков, указывают в своих требованиях использование некоторых международных биометрических стандартов, разработанных этим подкомитетом. .

С 2006 года JTC1/SC37 опубликовал серию стандартов по тестированию биометрических характеристик и отчетности, многие из которых основаны на технических материалах NIST. В этих документах содержатся рекомендации по принципам и структуре, методологиям тестирования, тестированию для конкретных модальностей, тестированию производительности взаимодействия, сценариям управления доступом и тестированию алгоритмов сравнения на картах для тестирования производительности биометрических данных и составления отчетов. NIST вносит свой вклад в разработку этих документов и следует их рекомендациям и показателям в своих оценках, таких как FRVT.

Заключение
NIST гордится положительным влиянием, которое он оказал за последние 60 лет на развитие возможностей биометрии. Обладая обширным опытом и обширными знаниями NIST, как в своих лабораториях, так и в успешном сотрудничестве с частным сектором и другими государственными учреждениями, NIST активно проводит исследования в области стандартов и измерений, необходимые для развертывания совместимых, безопасных, надежных и удобных в использовании систем управления идентификацией.

Спасибо за возможность свидетельствовать о деятельности NIST в области распознавания лиц и управления идентификацией. Буду рад ответить на любые вопросы, которые могут у вас возникнуть.
 

---

¹ https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/biometrics-industry
² Процесс обучения алгоритма распознавания лиц (или любого алгоритма машинного обучения) включает предоставление алгоритму машинного обучения обучающие данные, на которых можно учиться. Обучающие данные должны содержать правильный ответ, известный как метка достоверности, или цель. Алгоритм обучения находит шаблоны в обучающих данных, которые сопоставляют атрибуты входных данных с целевыми, и строит модель машинного обучения, которая фиксирует эти шаблоны. Затем эту модель можно использовать для прогнозирования новых данных, для которых цель неизвестна.
³ https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ir/2018/NIST.IR.8238.pdf
⁴ Часть 1: https://www.