抽样检验AQL计算器｜SPC实战工具
这个工具解决什么问题
输入：批量N（批大小）、AQL等级（接收质量限）、检验水平 基于 ISO 2859.1 简化抽样标准表，输出： · 样本量 n · 接收数 Ac（Accept） · 拒收数 Re（Reject） 绘制二项分布 OC（抽检特性）曲线
抽样检验AQL计算器 VIP专版 ===========================
AQL等级说明
AQL 0.010~0.025: 极高可靠性（宇航/军工） AQL 0.065~0.10: 关键缺陷控制 AQL 0.15~0.25: 主要缺陷一般控制 AQL 0.40~0.65: 常规生产检验 AQL 1.0~2.5: 较低要求（次要缺陷） AQL 4.0~6.5: 低成本大批量
检验水平
II (默认) → 一般检验，适合常规生产 I → 较低检验力，减少样本 III → 较高检验力，较严 S-3/S-4 → 特殊检验（小样本快速） G-II/G-III → 一般较高检验力
OC曲线说明
X轴：真实缺陷率 p Y轴：接收概率 Pa(p) 曲线越陡 = 区分能力越强
常用组合
N=1200 / AQL=0.65 / III: n=80, Ac=1, Re=2 N=5000 / AQL=1.0 / II: n=200, Ac=3, Re=4 N=3200 / AQL=0.40 / II: n=125, Ac=1, Re=2
运行方法
python 抽样检验AQL计算器.py
依赖
numpy, matplotlib, tkinter（Python 3 内置）
可调参数与计算口径
脚本顶部集中了主要阈值与常量：FONT_B='("SimHei", 13, "bold")'、AQL_LEVELS=[。改完直接重跑即可，不必改动计算逻辑。
脚本里的主要处理步骤
lot_bucket()：批量 -> 抽样表行索引 0~14get_plan()：返回 (n, Ac, Re, code_str)draw_oc()：绘制二项分布 OC 曲线
以上步骤在脚本中是分开的函数，可以单独调用或按需替换其中一段，不必整体重写。
工具中出现的字段与提示
- 特殊S-1
- 特殊S-2
- 特殊S-3
- 特殊S-4
- 一般II
- 一般III
- 一般G-I
- 一般G-II
- 一般G-III
- 批量 -> 抽样表行索引 0~14
- 返回 (n, Ac, Re, code_str)
- 绘制二项分布 OC 曲线
- 批量N必须>=1
- 样本量 n = %d
- 接收数 Ac = %d
- 拒收数 Re = %d
- 抽样代码: %s (%s)
- 请输入有效的批量N（整数）
其余字段以界面与示例报告为准。
下载与文件清单
压缩包内包含：主程序脚本、示例数据文件、示例输出报告、中文说明文档。解压后按说明运行即可，示例数据可直接试跑。
主程序文件：抽样检验AQL计算器.py。
本站工具免费下载，无需注册。工具为 Python 脚本，Python 3.8 及以上环境可直接运行，核心功能尽量不依赖第三方库。
常见问题
阈值可以改成我们自己的标准吗？
可以，脚本顶部已把主要阈值与常量集中声明，按自己产线的标准修改后重跑即可，不需要改计算逻辑。
示例数据能直接跑吗？
可以。示例数据与主程序在同一压缩包内，解压后直接运行即可看到完整输出，确认无误再替换成自己的台账。
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分类归属：SPC与质量分析工具包；完整清单在 工具资源包下载页。
