【技术实现步骤摘要】
一种线上产品异音异响智能检测系统
本专利技术属于异音异响检测
，更具体地，涉及一种线上产品异音异响智能检测系统。
技术介绍
异音异响检测是市场上诸多产品出厂前不可或缺的环节，一旦产品运行过程中产生了异音异响，表明产品零部件或装配缺陷。这些不合格产品出厂后将导致客户投诉和退货，影响生产厂家的根本利益，因此在产品出厂前有必要对每个产品进行异音异响检测。目前线上产品异音异响检测大多采用人工听诊的方法，这种检测方式不仅效率低下，而且由于工人熟练程度和听力疲劳程度的不同，容易主观臆断，存在误判率高、效率低下的问题；另外，由于用工成本日益增加，采用人工检测的方式也不利于企业压缩生成成本，不符合企业的根本利益。针对上述问题，开发一种线上产品异音异响智能检测系统，取代人工听诊方式来实现异音异响的自动识别与检测，是目前急需解决的问题。
技术实现思路
针对现有技术的至少一个缺陷或改进需求，本专利技术提供了一种线上产品异音异响智能检测系统，其利用声学传感器在线采集被测对象的多种信号，通过机器学习技术实现各种异音异响信号的快速准确的检测与分类，其目的在于解决传统人耳听诊检测对异音异响判...
【技术保护点】
1.一种线上产品异音异响智能检测系统，其特征在于，包括传感器单元、数据采集单元和显控终端；所述传感器单元用于采集产品运行过程中产生的声学信号；所述声学信号包括噪声信号、振动信号和电压电流信号；所述数据采集单元与传感器单元电连接，用于获取传感器单元采集的声学信号；所述显控终端与数据采集单元连接，用于显示从数据采集单元获取的多组声学信号并对其中的异常样本进行标记，并采用标记后的声学信号对机器学习模型进行训练；还用于获取待测产品的声学数据并将其输入至准确率大于等于预设值的机器学习模型中，对所述声学数据中的异音异响进行自动判定。
【技术特征摘要】
1.一种线上产品异音异响智能检测系统，其特征在于，包括传感器单元、数据采集单元和显控终端；所述传感器单元用于采集产品运行过程中产生的声学信号；所述声学信号包括噪声信号、振动信号和电压电流信号；所述数据采集单元与传感器单元电连接，用于获取传感器单元采集的声学信号；所述显控终端与数据采集单元连接，用于显示从数据采集单元获取的多组声学信号并对其中的异常样本进行标记，并采用标记后的声学信号对机器学习模型进行训练；还用于获取待测产品的声学数据并将其输入至准确率大于等于预设值的机器学习模型中，对所述声学数据中的异音异响进行自动判定。2.如权利要求1所述的线上产品异音异响智能检测系统，其特征在于，所述显控终端包括信号采集与标记模块、训练模块和检测模块；所述信号采集与标记模块用于显示获取的多组声学信号，并对其中的异常样本进行标记；所述训练模块用于采用标记后的声学信号对机器学习模型进行训练，直至该机器学习模型的准确率大于等于预设值；所述检测模块用于获取待测产品的声学数据并将其输入到训练好的机器学习模型中，对声学数据进行自动判定并输出测试结果。3.如权利要求2所述的线上产品异音异响智能检测系统，其特征在于，所述训练模块包括数据预处理子模块、特征提取子模块和模型训练子模块；所述数据预处理子模块用于对标记后的声学信号进行滤波增强和回波消除，以消除声学信号中的噪音；所述特征提取子模块用于从预处理后的声学信号中提取出特征参数；所述特征参数包括时域特征、频域特征、MFCC参数和小波包能量中的一种或多种。所述模型训练子模块用于通过提取出的特征参数对采用不同的机器学习算法的机器学习模型进行训练，并对模型准确率进行评估，当准确率大于等于预设值时即可将训练后的机器学习模型进行部署；所述机器学习算法包括朴素贝叶斯、决策树、支持向量机以及神经网络。4.如权利要求2或3所述的线上产品异音异响智能检测系...
【专利技术属性】
技术研发人员：莫登沅，万海波，李贤燚，石迎潮，周超，夏鹏鹏，张星，
申请(专利权)人：武汉源海博创科技有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北,42
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