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紹興質量異響檢測方案

來源: 發布時間:2024-08-08

現在的主流的檢測手段是:在生產線搭一個簡易的隔音房,檢測人員經過特殊聽覺訓練后,坐在隔音房里靠耳朵主觀判定異響。顯然,這種方法無法滿足現代工業制造自動化、智能化的需要,存在諸多弊端,既容易受到外界噪聲干擾,又由于人的生理缺點導致判斷誤差偏大,效率低下,人力成本增加,時間長了,對人耳聽力有不可逆的損傷。由此,異音異響自動化檢測系統提供了一種全新的解決方案:采用了特殊的降噪技術,可以在嘈雜的生產線上實現低于25分貝甚至低于15分貝的檢測環境,其次該系統采用了心理聲學和人工智能技術結合,開發了一種可以完全替代人耳主觀判斷異響的檢測方法,再輔以自動化檢測程序、多維度的數據分析模型,可以完全替代傳統依靠人耳檢測的方式。通用型異音異晌自動檢測系統是專門為小型電機、 旋轉類結構產品在生產線上進行異音異晌自動檢測設計的。紹興質量異響檢測方案

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隨著機電自動化技術的進步,家電生產線中許多需要體力勞動的工位逐漸被機械手所代替,但仍有很多非體力工位還離不開人,比如視檢和聽檢工位,不需要人的體力或操作,而要靠人的眼睛和耳朵來判斷產品的某項指標是否品質合格,這樣的工位就需要人工智能才能很好完成替代。在線異音異響檢測可以說是人工智能技術在家電生產過程中的一個合適應用場景,但要想與家電生產流程真正無縫結合,真正替代人工聲檢,還需要解決很多技術和管理上的難題,技術難題包括產線節拍匹配、信號采集、環境噪聲消除、訓練樣本選擇、合適學習模型確定等,管理難題包括檢測規范與標準的制定以及檢測流程的重構等,解決這些難題的方法和思路將在后續詳細深入討論。紹興NVH異響檢測數據異音異響自動化檢測系統用于生產線終檢階段,對特定特征的噪聲、振動信號超出閾值等問題的產品進行篩選。

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人工智能和機器學習方法在噪聲與異響識別判定中得到了廣泛應用。通過訓練深度學習模型,例如卷積神經網絡(CNN)和循環神經網絡(RNN),可以實現對噪聲和異響的自動識別和分類。這些方法可以處理大量數據,具有較高的準確性和魯棒性。提供在批量生產過程中進行噪音、異響、異音聲學質量分析和振動測試一站式解決方案,可以實現各種機械組件的快速、可靠和徹底的噪聲、振動測試。從生產線終端顯示:通過/失敗,以及相關測試指標情況,并將所有測試內容記錄,提供可溯源的數據,以發現不必要噪聲、振動根本原因,并對其進行消除或減輕。顯著提高生產線產量和成本效益。

本系統應用于電動汽車驅動電機工作狀態的異音異響測試。用于生產線終檢階段,對表現出特定階次的噪聲、振動信號超出閾值等問題的產品進行篩選。系統由異音異響自動檢測系統軟件、工業計算機、ANT-0008型信號采集與控制模塊、轉速傳感器、聲壓傳感器和加速度傳感器組成。系統軟件實現序列控制、異音異響信號自動采集、分析和判斷功能。異音信號采集與控制模塊完成異音異響信號的模數轉換、以及完成系統與外界的交互控制功能。夾具實現被測物的安裝,以及傳感器的合理安裝的功能。異響檢測雖然具有諸多優點,但在實際應用中仍需要考慮其成本、環境適應性、技術局限性、算法等。

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汽車作為現代社會的重要交通工具,其性能和安全性一直是汽車制造商和消費者關注的重點。在汽車的各個部件中,電機馬達是關鍵的組成部分之一,其正常運行與駕駛的安全性密切相關。若電機馬達發出的異常噪音,便可能是潛在故障的跡象。為了更精細地判斷電機馬達的異響問題,現代汽車制造業無論是產線上或是線下都引入了異音異響檢測系統。作為一項噪聲標準質量控制工具,每一臺汽車電機馬達在裝配完成前后都會用其進行一系列檢測,以確保電機馬達沒有異常聲音問題。盈蓓德科技開發德異音檢測模塊根據每個音源信號檢測散熱風扇是否存在異音。寧波非標異響檢測特點

異音在線檢測系統可選擇半自動模式,靈活適應大部分生產線需求。紹興質量異響檢測方案

通用型異音異晌自動檢測系統是專門為小型電機、 旋轉類結構產品在生產線上進行異音異晌自動檢測設計的自動化測試系統。 用于生產線終檢階段, 對表現出特定特征的噪聲、 振動信號超出闊值等問題的產品進行篩選。音頻測試系統由異音異響自動檢測系統軟件、 工業計算機、ANT-0002B型信號采集與控制模塊、聲壓傳感器、 振動傳感器、 隔音箱和工業計算機組成。 系統軟件實現序列控制、 信號自動采集、 分析和判斷功能。 異音信號采集與控制模塊完成異音異晌信號的模數轉換、 以及完成系統與外界的交互控制功能。 夾具實現被測物的安裝, 以及傳感器的合理安裝的功能。紹興質量異響檢測方案