Soft metrology has been defined as a set of measurement techniques and models that allow the objective quantification of properties usually determined by human perception such as smell, sound or taste. The development of a soft metrology system requires the measurement of physical parameters and the construction of a model to correlate them with the variables that need to be quantified. This paper presents a review of indirect measurement with the aim of understanding the state of development in this area, as well as the current challenges and opportunities; and proposes to gather all the different designations under the term soft metrology, broadening its definition. For this purpose, the literature on indirect measurement techniques and systems has been reviewed, encompassing recent as well as a few older key documents to present a time line of development and map out application contexts and designations. As machine learning techniques have been extensively used in indirect measurement strategies, this review highlights them, and also makes an effort to describe the state of the art regarding the determination of uncertainty. This study does not delve into developments and applications for human and social sciences, although the proposed definition considers the use that this term has had in these areas.
Este artículo presenta una revisión de metodologías comúnmente citadas en la literatura para la estimación de la incertidumbre, como es la metodología no estocástica de la Guía para la Expresión de la Incertidumbre de Medida (GUM), la cual provee una estructura de estimación con limitaciones en su implementación, como son: cálculo de derivadas parciales, suposición de linealidad de los modelos e identificación de las fuentes de incertidumbre y sus distribuciones de probabilidad. Por otro lado, se discuten otros métodos para estimar la incertidumbre, como son: Monte Carlo, Conjuntos Difusos, Intervalo Generalizado, Inferencia Bayesiana, Caos Polinomial y Bootstrap, que a diferencia de la GUM, presentan limitaciones de costo computacional y requieren de conocimientos más especializados para su implementación. El objetivo de este artículo es reportar el grado de aplicación y difusión de los métodos de estimación de la incertidumbre en las emisiones de fuentes fijas, encontrándose que la mayoría se enfoca en estudios usados para la elaboración de inventarios de gases de efecto invernadero (GHG), y son escasos los orientados a la medición de las emisiones de fuentes fijas usando monitoreos de lectura directa, como también los métodos definidos por la Agencia de Protección Ambiental de los Estados Unidos (US EPA). Se discute finalmente las fortalezas y debilidades que dan lugar al fomento de nuevas investigaciones en esta área del conocimiento.
Objetivo: Estimar la incertidumbre en la calibración de esfigmomanómetros bajo la OIML R16-1 desde una perspectiva de metrología legal. Materiales y métodos: Se seleccionaron aleatoriamente cuatro (4) esfigmomanómetros de diferentes marcas con resolución de 2 mmHg para realizar la calibración, la cual consiste en realizar comparaciones directas entre el esfigmomanómetro y un manómetro patrón digital con resolución de 0,01 mmHg, generando presión por medio de una pinza neumática. La incertidumbre se estima usando la Guía para la Expresión de la Incertidumbre de Medida (GUM) y la recomendación internacional OIML R16-1, mediante dos series de mediciones, cada una con secuencia ascendente y descendente, para obtener en cada caso 4 mediciones con su error correspondiente. Resultados y discusión: Se obtiene la representación de la incertidumbre en sus expresiones tipo A, tipo B y expandida, por medio de un modelado físico y matemático no estocástico. De las series de mediciones obtenidas del esfigmomanómetro en los procesos de calibración, se analizan los aportes obtenidos de incertidumbre, donde se infiere que la incertidumbre predominante, en la mayoría de los casos, es por resolución del equipo, seguido del comportamiento del equipo en la prueba de repetibilidad e histéresis. Conclusiones: La estructura propuesta para la estimación de la incertidumbre sigue los lineamientos internacionales y puede usarse también en procesos de aprobación de modelo para un impacto final en la seguridad del paciente.
In the present investigation, a scientific procedure was developed, and a mathematical model was proposed, with the objective of determining, under standard conditions, the uncertainty, and the measurement of dioptric power in ophthalmic lenses. The methodology of the scientific procedure is based on the fundamentals of geometric optics, this process guarantees and establishes a standardized uncertainty measure in repeatable and reproducible processes. The methodology is complemented with a proposed mathematical model based on the guide for the expression of uncertainty in measurement - GUM. This model can be applied to lenses used for calibrating eye care equipment (such as lensometers, which are used to diagnose myopia and farsightedness) by evaluating the lenses without having direct contact with patients. When the proposed mathematical model was applied, its experimental result was a maximum expanded uncertainty of ± 0.0079 diopters in a 0.5-diopter lens. This is optimal compared to the result of other authors this article, who reported a maximum expanded uncertainty of ± 0.0086 diopters. In conclusion, the application of this scientific procedure provides manufacturers and users of this type of lenses with a reliable measurement thanks to a calibration process based on geometrical optics and centered on patient safety.
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