For measuring machines and machine tools, geometrical accuracy is a key performance criterion. While numerical compensation is well established for CMMs, it is increasingly used on machine tools in addition to mechanical accuracy. This paper is an update on the CIRP keynote paper by Sartori and Zhang from 1995 [Sartori S, Zhang GX (1995) Geometric error measurement and compensation of machines, Annals of the CIRP 44(2):599–609]. Since then, numerical error compensation has gained immense importance for precision machining. This paper reviews the fundamentals of numerical error compensation and the available methods for measuring the geometrical errors of a machine. It discusses the uncertainties involved in different mapping methods and their application characteristics. Furthermore, the challenges for the use of numerical compensation for manufacturing machines are specified. Based on technology and market development, this work aims at giving a perspective for the role of numerical compensation in the future.

This paper presents a review of the latest research activities and gives an overview of the state of the art in understanding changes in machine tool performance due to changes in thermal conditions (thermal errors of machine tools). The topics are focused on metal cutting machine tools, especially on turning and milling machines as well as machining centres. The topics of the paper thermal issues in machine tools include measurement of temperatures and displacements, especially displacements at the tool centre point, computations of thermal errors of machine tools, and reduction of thermal errors. Computing the thermal errors of machine tools include both, temperature distribution and displacements. Shortly addressed is also to avoid thermal errors with temperature control, the influence of fluids and a short link to energy efficiency of machine tools. The paper presents the summary of research work in the past and current. Research challenges in order to achieve a thermal stable machine tool are discussed. The paper apprehend itself as an update and not a substitution of two published keynote papers of Bryan et al. [28] in 1990 and Weck et al. [199] in 1995.

The paper gives a survey of the upcoming use of X-ray computed tomography (CT) for dimensional quality control purposes: i.e. for traceable measurement of dimensions of technical (mechanical) components and for tolerance verification of such components. It describes the basic principles of CT metrology, putting emphasis on issues as accuracy, traceability to the unit of length (the meter) and measurement uncertainty. It provides a state of the art (anno 2011) and application examples, showing the aptitude of CT metrology to: (i) check internal dimensions that cannot be measured using traditional coordinate measuring machines and (ii) combine dimensional quality control with material quality control in one single quality inspection run.

fMRI and EEG are complimentary methods for the analysis of brain activity since each method has its strength where the other one has limits: The spatial resolution is thus in the range of millimeters with fMRI and the time resolution is in the range of milliseconds with EEG. For a comprehensive understanding of brain activity in target detection, nine healthy subjects (age 24.2 ± 2.9) were investigated with simultaneous EEG (27 electrodes) and fMRI using an auditory oddball paradigm. As a first step, event-related potentials, measured inside the scanner, have been compared with the potentials recorded in a directly preceding session in front of the scanner. Attenuated amplitudes were found inside the scanner for the earlier N1/P2 component but not for the late P300 component. Second, an independent analysis of the localizations of the fMRI activations and the current source density as revealed by low resolution electromagnetic tomography (LORETA) has been done. Concordant activations were found in most regions, including the temporoparietal junction (TPJ), the supplementary motor area (SMA)/anterior cingulate cortex (ACC), the insula, and the middle frontal gyrus, with a mean Euclidean distance of 16.0 ± 6.6 mm between the BOLD centers of gravity and the LORETA-maxima. Finally, a time-course analysis based on the current source density maxima was done. It revealed different time-course patterns in the left and right hemisphere with earlier activations in frontal and parietal regions in the right hemisphere. The results suggest that the combination of EEG and fMRI permits an improved understanding of the spatiotemporal dynamics of brain activity.

The number of industrial applications of Computed Tomography (CT) is large and rapidly increasing. After a brief market overview, the paper gives a survey of state of the art and upcoming CT technologies, covering types of CT systems, scanning capabilities, and technological advances. The paper contains a survey of application examples from the manufacturing industry as well as from other industries, e.g., electrical and electronic devices, inhomogeneous materials, and from the food industry. Challenges as well as major national and international coordinated activities in the field of industrial CT are also presented.

The scope of this keynote paper is to present the state of the art in the metrology of freeform shapes with focus on the freeform capabilities of the most important measuring techniques and on related metrological issues. Some examples of products are presented, for which the metrology of freeform shapes is important to guarantee the desired functional performance of the product. A classification of freeform measuring tasks and the corresponding metrological requirements are presented. A review of the most important measuring techniques is presented along with their capabilities for freeform measuring tasks. Specification and verification of freeform surfaces, including data evaluation and comparison to specifications are discussed, along with the measurement uncertainty and traceability of freeform measurements.

Concentrated Solar Power (CSP) plants generate extensive multivariate time series data due to their operational complexity. In these plants, heat transfer fluids in parabolic trough systems are crucial in collecting and transferring solar heat to the power generation system. However, detecting anomalies such as vacuum heat losses in parabolic trough systems is challenging. This is further exacerbated by the daily fluctuations in solar radiation, which make accurate measurements difficult. To address these challenges, we propose a new automated anomaly detection algorithm using least linear squares approximation. The application of our approach to time series data from a commercial CSP plant in Spain provides promising preliminary results. Future applications of this methodology can improve the reliability and efficiency of parabolic trough systems in CSP plants, which represents a key aspect of our future work.