Em processos metrológicos, tradicionalmente se ignora o efeito das escalas nominal e ordinal sobre a qualidade final das medidas. Tais escalas, por estarem ligadas respectivamente a reconhecimento e classificação de padrões, atividades desenvolvidas inconscientemente pelo operador humano, não despertam qualquer atenção no processo de medição, onde todos os esforços se concentram sobre a escala racional, descritora das medidas numéricas. Contudo, durante a automação de ensaios de calibração de microescalas de 1mm e microtexturas de peneiras de medição, a modelagem do conhecimento visual humano do operador e, portanto, dos processos de reconhecimento e classificação de padrões, mostrou-se crucial. Após se construir sete instrumentos metrológicos baseados em diferentes paradigmas de visão computacional, realizaram-se experimentos que, além de demonstrarem de forma inequívoca a influência das escalas nominal e ordinal sobre a qualidade das medidas finais, permitiram identificar, para os dois ensaios considerados, os modelos de medição e respectivos parâmetros que produziam medidas com maior repetibilidade e exatidão. Os dois modelos identificados, foram, então aplicados, à medição de microescalas e microtexturas de peneiras, obtendo -se, relativamente aos ensaios convencionais, diminuição da incerteza de até 5 vezes (0,2'MICROMETROS' para 0,04'MICROMETROS') no primeiro caso e de até 20 vezes (2'MICROMETROS' para 0,1'MICROMETROS') no segundo. Já o ganho em eficiência foi ainda significativo: os instrumentos desenvolvidos para calibrar microescalas e microtexturas mostraram ser capazes de processar a mesma quantidade de informação, respectivamente, em intervalos de tempo 30 e 100 vezes inferiores ao requerido pelos processos metrológicos tradicionais.

Traditionally, the analysis of metrological processes completely ignore the effect of the so called nominal and ordinal scales on the quality of the measurements. While such scales are concerned, respectively, with pattern recognition and classification, the focus of attention in typical measurements is the numerical results represented through the rational scale. However, during a project developed to implement automation on two metrological procedures calibration of 1 mm linear precision rules and calibration of wire-cloth sieves for testing purpose the act of measuring on those scales had to be considered, since it was necessary to represent and model the non-structured human vision knowledge used unconsciously by the metrologist to understand images and operate instruments. After constructing a group of seven software-based metrological instruments, using different computer vision paradigms, a series of experiments demonstrated clearly the influence of nominal and ordinal scales on the repeatability and accuracy of the measurements. Furthermore, through such experiments it was identified the best computer vision tools and their correspondent parameters to be assumed henceforth as the software-based instruments to measuring rules and wire-cloth sieves. Finally, after a new series of measurements, using these specific instruments, their performance were characterized comparatively with the traditional metrological procedures, and the following results were ascertained: to calibrate rules, the necessary time and the uncertainly in measurements decreased respectively 5 times and 20 times; concerning wire-cloth sieves calibration, the results were even more significant: 20 times less uncertainly and up to 100 time4s more efficiency to process the same amount of information.