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基于人工智能技術(shù)的產(chǎn)品異音檢測

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一、項目背景
某知名家電生產(chǎn)企業(yè)高度重視將機(jī)聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)應(yīng)用至工廠的實際業(yè)務(wù)中，全面推進(jìn)企業(yè)由“制造”向“智造”的轉(zhuǎn)型升級。
該企業(yè)所打造的智能互聯(lián)工廠，目前已實現(xiàn)各生產(chǎn)環(huán)節(jié)的自動化、有序化和數(shù)字化。企業(yè)某廠區(qū)生產(chǎn)線部署有國內(nèi)唯一的分貝檢測設(shè)備，通過對生產(chǎn)的產(chǎn)品逐件進(jìn)行噪音分貝人工檢測，評判產(chǎn)品是否合格，并將評判結(jié)果人工錄入至生產(chǎn)線MES系統(tǒng)。

二、問題與挑戰(zhàn)
1.當(dāng)產(chǎn)品測試噪音分貝大于標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定分貝值時，分貝檢測設(shè)備可將其判斷為不合格，但此設(shè)備無法識別產(chǎn)品運(yùn)行中的異音，如摩擦音、共振音、口哨音等。
2.快節(jié)拍、高強(qiáng)度的產(chǎn)品裝配流水線工作使得生產(chǎn)線檢測工人聽取噪音時間過長，易產(chǎn)生疲勞和誤判，導(dǎo)致不合格品流至下線，影響生產(chǎn)線整體檢驗的可靠性。
3.現(xiàn)有分貝檢測系統(tǒng)基于一次性診斷與判別，過程音頻未采集，設(shè)備噪音故障類型未記錄，產(chǎn)品質(zhì)量原因無法追溯。
4.實時運(yùn)行的生產(chǎn)線、相關(guān)設(shè)備、隔音室等機(jī)械噪音干擾，對如何獲取高質(zhì)量的產(chǎn)品運(yùn)行音頻是挑戰(zhàn)，需開發(fā)相應(yīng)的音頻降噪技術(shù)。
5.新開發(fā)的噪音智能識別系統(tǒng)如何實現(xiàn)與現(xiàn)有的分貝檢測系統(tǒng)、MES、RFID編碼系統(tǒng)等的無縫集成，且達(dá)到隔音室、生產(chǎn)線的智能控制，是面臨的挑戰(zhàn)。

三、解決方案
基于客戶現(xiàn)有工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，結(jié)合平臺軟件及硬件資源，開發(fā)產(chǎn)品噪音大數(shù)據(jù)智能檢測系統(tǒng)，有效解決人工檢測無法準(zhǔn)確、可靠識別異音的痛點(diǎn)。解決方案包括非結(jié)構(gòu)化音頻數(shù)據(jù)實時采集與存儲、分析建模與智能識別、結(jié)果輸出與可視化展現(xiàn)三大部分，核心過程如下：
階段1：模型搭建
針對生產(chǎn)線采集的大量歷史檢測音頻，利用端點(diǎn)檢測技術(shù)對產(chǎn)品運(yùn)轉(zhuǎn)過程中起、停機(jī)階段的音頻區(qū)段進(jìn)行智能切割，利用數(shù)字濾波技術(shù)自動對音頻進(jìn)行降噪。
通過特征自動提取與樣本標(biāo)定，利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建智能分類模型，模擬人工判斷行為。
階段2：參數(shù)調(diào)優(yōu)
智能分類模型需通過大量音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練與優(yōu)化，并驗證其準(zhǔn)確性。算法專家利用歷史音頻對模型進(jìn)行驗證與參數(shù)調(diào)優(yōu)，通過不斷擴(kuò)充訓(xùn)練樣本及模型自學(xué)習(xí)，確保識別準(zhǔn)確率滿足生產(chǎn)線質(zhì)檢精度要求。
階段3：上線實施
構(gòu)建音頻采集系統(tǒng)，實現(xiàn)產(chǎn)品分貝檢測產(chǎn)線對音頻的實時同步采集與型號關(guān)聯(lián)。智能識別模型自動完成音頻文件的接入、特征提取、智能判別等工作，輸出對應(yīng)產(chǎn)品條碼號的實時判別結(jié)果，對異音自動報警，并針對識別結(jié)果對產(chǎn)品異音原因進(jìn)行智能分類，輔助返修排故。系統(tǒng)將智能檢驗結(jié)果實時反饋至企業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，支持產(chǎn)線質(zhì)量問題統(tǒng)計與分析。

Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺—基于人工智能技術(shù)的產(chǎn)品異音檢測

系統(tǒng)實際運(yùn)行效果

四、項目成果
1.全面實現(xiàn)質(zhì)檢產(chǎn)線“機(jī)器換人”，6條產(chǎn)線解放質(zhì)檢人員約20位，節(jié)省人力成本約200萬元。
2.實現(xiàn)了檢測系統(tǒng)整體的智能化，減少誤判次數(shù)、檢驗可靠性提升約30%。
3.為企業(yè)其他分廠生產(chǎn)線部署產(chǎn)品異音檢測智能識別系統(tǒng)積累了豐富經(jīng)驗，為行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)生產(chǎn)線智能化改造與轉(zhuǎn)型升級做出了示范。

五、適用行業(yè)
1.空調(diào)、油煙機(jī)、洗衣機(jī)、冰箱等白色家電生產(chǎn)線產(chǎn)品異音智能檢測。
2.小型馬達(dá)、電機(jī)等設(shè)備生產(chǎn)線產(chǎn)品異音智能檢測，對產(chǎn)品進(jìn)行質(zhì)量評判。

基于工業(yè)大數(shù)據(jù)的設(shè)備健康管理系統(tǒng)

鋼鐵行業(yè)大數(shù)據(jù)分析服務(wù)平臺項目建設(shè)方案

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