在接触式对刀仪应用领域中，A90K系列提供了一整套探针，以预调刀具长度以及在车床内与机床加工中心进行刀具完整性与的磨损检测。A90K探针系列**着基于以下描述的一整套紧凑应用，这些描述让人们很更容易了解探针的工作原理：在刀具切割边缘与探针接触时，系统会产生重复性很高的传输到CNC的信号。将通过信号处理获取的刀具测量值与先前存储在CNC中的标称值比较，以确定刀具磨损与断刀情况。在单一阶段进行所有检查与测量操作可提供双重优势：减少生产时间以及消除在设置刀具参数时人为误差造成的机床损坏的风险。将探针用于以下检查：刀具断刀，以避免对工件和机床造成破坏的风险，以及避免增加生产时间刀具长度刀具磨损补偿，以优化使用寿命刀具偏移量计算，旨在减少设置时间以及消除在机床外设置刀具的需求。专门设计在作业环境中直接与冷却剂和其它侵蚀剂接触的所有机械加工零件，给电子设备提供了合适保护等级。机床测量精度
T18是一款紧凑刀具检测与监控用接触式测头，其有助于减少无人监控的机械加工过程中未发现的刀具破损导致的拒收件数量。因为它有各种功能，所以其配置可用于车床与机械加工中心。紧凑型T18测头是机械加工中心与机床的理想选择，其使得用户可以通过测量并检查刀具的完整性而监控零件的尺寸公差。尤其是，它可进行以下检查：确定刀具位置偏位刀具前置刀具磨损修正测头的设计旨在与E32U接口一起使用.马波斯在机床精度测量领域拥有60年的经验,为响应测量工件与产品件的几何尺寸与形状时以及设置并检查机械加工过程中使用的刀具时对准确度的要求越来越高的情况，马波斯已研发出一系列新软件包用于其接触式与非接触式测头系统。机床测量精度马波斯测量科技可提供高精度磨床测量仪软件。
对于微器件磨床上的工艺控制而言，其中机床的空间非常有限，Nanounimar测量头是理想的解决方案。喷射器、小尺寸、机械工程设计（汽车业与航空航天业）的部件、液压/气动零件、生物医药业的工具等都是可采用Nanounimar测量头测量的零件类型示例。它基于应用规范以及零件类型，可选择具有不同功能（缩回、衰减功能）的一类测量仪器。预行程与测量力是在测量仪器体上可进行直接适当调整的参数。可将测量头连接到所有马波斯电子测量放大器上
MerlinPlus能够采用**测量批次处理许多零件类型程序，以有助于生产控制与检定。用户界面的设计旨在易于实现系统配置、测量周期定义与批次管理。MerlinPlus的轮廓明确，旨在适应简单的手动操作以及支持大部分马波斯测量设备，除此之外，还可通过RS232、USB、以太网或蓝牙将它们连接到一些第三方设备上。通过插入自定义页面，其可开发一种引导顺序，以逐步驱动操作员，避免在运行测量周期时产生的任何误差。度盘-数字指示器,度盘式数字指示器采用精确的部件制成，精密工程设计原理提供了准确性、可靠性、耐用性以及很长的使用寿命。所有型号的度盘式指示器具有以下功能特征：通过可调公差标记完成公差范围设置坚硬的不锈钢安装柄与测量主轴。它们都耐蚀且可保证有很长的使用寿命研磨主轴增加了抗磨损性坚固的金属外壳马波斯是相当有实力的主动测量仪厂家。
Marposs无线手柄利用蓝牙无线技术克服了手动测量仪器中的电缆管理问题。该信号从电子或机械测量仪表头发送到Marposs数据显示和处理单元之一。坚固可靠的I-Wave手柄，即使在**恶劣的环境下，也可用于操作员的手动测量。所有螺纹为M10、M6或M3.5的测头都可以用适配器轻松安装。星形锁系统进一步增加了手柄的多功能性，该系统允许快速更换仪表头，以实现测头互换性。多波手柄采用蓝牙技术，管理用于同时测量多个截面的多传感器电子测头，检查不同高度的孔的直径和其他几何形状（椭圆度、锥度等）。它可以编程使用的传感器数量（**多7个）或设置其他重要参数与特定的软件。一旦定义了配置参数，它们就会通过蓝牙发送到手柄，然后保存在内存中。所有手柄都可以通过蓝牙将测量数据传输到一个Marposs电子设备，如Nemo、Merlin、MerlinPlus、E9066或10米范围内的任何PC。磨床测量仪技术，可以咨询马波斯测量科技。机床测量精度
BLÚ 是一种模块化的分布式系统，适合高度复杂的应用程序，将传感器连接到机器上各功能节点，优化测量系统。机床测量精度
数据采集/分析/管理制造业十分关注合格数据的可用性。马波斯的解决方案生成中的数据能准确表示产品功能以及在其下运行的流程的状态。通过我们的测量采集、归档技术和应用的统计过程控制技术，汇集了大量可靠的信息。我们的网络和云端解决方案使信息可进行检索和使用。统计过程控制是一种使用***的方法，用来进行正式调查，以降低生产过程成本，推动质量的持续改进，并提高整体效率。统计过程控制是一种基于统计分析的质量控制方法。统计过程控制的理论基于以下观察结果：任何制造过程都包含许多可变性来源。尽管目标是获得尽可能高的质量（即符合规范），但可变性将使生产的两个部件不能完全相同。可变性分为两种类型：常见原因：由生产过程中产生随机分布式输出的未知因素引起。特殊原因：由外部因素引起；这些因素在时间上受到限制并且*影响部分生产，使其变得分散和不可预测。如果您能够识别并删除第二种变化，则该过程是稳定的；统计过程控制分析有助于识别第二类可变性。机床测量精度
