电动汽车以高精度、智能化为核心竞争力，其内饰件采用复杂曲面设计，对注塑模具的精度要求极高。模具精度直接决定塑件尺寸一致性与外观质量，而坐标测量机是模具精度检测的核心设备。目前国内针对特斯拉扶手这类复杂曲面模具的检测工艺存在检测效率低、特征点选取不合理、测量路径规划粗放等问题，导致检测误差较大。同时，测量不确定度评定方法不完善，无法准确量化检测结果的可靠性，影响模具修模效率与塑件质量稳定性。开展基于CMM的特斯拉汽车扶手注塑模具精度检测工艺及不确定度评定技术研发，对提升高端汽车内饰件模具检测精度与效率、保障特斯拉供应链质量具有重要支撑作用。

复杂曲面模具检测特征点规划与路径优化：特斯拉扶手模具包含多个自由曲面、孔系及倒扣结构，需确定关键检测特征点，解决特征点选取的代表性与数量平衡问题；同时，优化CMM测量路径，减少测头跳动与碰撞风险，提升检测效率。

测量误差来源分析与控制：CMM测量误差受环境温度、测头测力、工件装夹变形等因素影响，需建立误差源识别模型，解决温度补偿、测头校准及装夹方式优化难题，确保测量误差≤0.005mm。

测量不确定度评定模型构建：复杂曲面的测量不确定度需考虑几何误差、随机误差等多因素，现有评定方法计算复杂且适用性有限，需开发基于蒙特卡洛法的不确定度评定模型，实现不确定度的精准量化。

无

单套扶手模具检测时间缩短至4h以内，关键尺寸测量误差≤0.003mm；制定包含50-80个关键特征点的检测方案，测量路径碰撞风险为0。

不确定度评定目标：建立复杂曲面测量不确定度评定模型，评定结果扩展不确定度≤0.008mm，与实际测量误差的吻合度≥90%。

样品