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技術(shù)背景：工業(yè)質(zhì)檢的痛點(diǎn)與變革

在工業(yè)4.0的浪潮中，智能化、數(shù)字化正在重塑制造業(yè)的每一個環(huán)節(jié)。作為新一代智能質(zhì)量檢測手段，異音檢測技術(shù)正以其獨(dú)特的優(yōu)勢，成為工業(yè)4.0時代質(zhì)量控制的革命性工具！

在智能制造時代，傳統(tǒng)人工聽檢方式面臨巨大挑戰(zhàn)：

• 效率低下：人工檢測速度慢，無法滿足高速產(chǎn)線需求

• 主觀性強(qiáng)：受人員經(jīng)驗影響，漏檢率高達(dá)15%-30%

• 成本攀升：熟練質(zhì)檢人員培養(yǎng)周期長，人力成本持續(xù)上漲

泛德聲學(xué)通過融合AI算法與高精度聲學(xué)傳感技術(shù)，開創(chuàng)了智能異音檢測新范式，助力企業(yè)實現(xiàn)質(zhì)量檢測的數(shù)字化升級。

點(diǎn)擊獲取 智能檢測案例

異音檢測技術(shù)介紹

異響檢測是一種基于聲學(xué)分析的質(zhì)量檢測技術(shù)，通過捕捉和分析設(shè)備或產(chǎn)品運(yùn)行時的聲音特征，判斷其是否存在故障或缺陷。無論是機(jī)械部件的磨損、裝配不當(dāng)，還是電氣元件的異常，異響檢測都能精準(zhǔn)識別，為質(zhì)量控制提供可靠依據(jù)。

1. 技術(shù)原理

通過高精度聲學(xué)傳感器捕捉設(shè)備/產(chǎn)品運(yùn)行聲音，結(jié)合AI算法實現(xiàn)：

• 聲紋特征提?。悍蛛x200+種異音特征（摩擦、撞擊、嘯叫等）

• 智能診斷：深度學(xué)習(xí)模型實時比對正常/異常聲紋，準(zhǔn)確率高

• 閉環(huán)反饋：檢測過程可實時監(jiān)聽，檢測結(jié)果可追溯查詢。

2. 檢測場景

可應(yīng)用于各種工業(yè)場景，如：

• 旋轉(zhuǎn)機(jī)械：電機(jī)軸承磨損、齒輪嚙合不良

• 電子器件：繼電器吸合異常、線圈震蕩

• 裝配缺陷：螺絲松動、密封失效。

技術(shù)優(yōu)勢

作為聲學(xué)檢測領(lǐng)域的創(chuàng)新者，泛德聲學(xué)擁有多年聲學(xué)技術(shù)沉淀，服務(wù)ITW、博世、小米等各行業(yè)龍頭企業(yè)，技術(shù)上，泛德聲學(xué)通過以下技術(shù)賦能智能檢測系統(tǒng)：

• 多模態(tài)傳感融合：結(jié)合麥克風(fēng)、振動傳感器、聲音采集卡，實現(xiàn)異響源精準(zhǔn)定位。

• AI聲紋數(shù)據(jù)庫：基于深度學(xué)習(xí)的聲紋比對算法，可適配不同產(chǎn)品型號的異響特征庫，模型成熟可直接部置在產(chǎn)線上進(jìn)行檢測。

• 邊緣計算架構(gòu)：部署輕量化模型至產(chǎn)線終端，滿足實時性要求，降低云端依賴。

解決方案已應(yīng)用于汽車門鎖執(zhí)行器異響檢測、汽車天窗異響檢測、電機(jī)軸承故障預(yù)警、制動盤螺栓裝配檢測等場景，幫助客戶實現(xiàn)零缺陷生產(chǎn)目標(biāo)。