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    異音判斷

    返回列表 來源:未知 發布日期:2022-06-29 16:59【

     異音直接表征產品存在異常,是產品質量問題的一個顯著指示。人的主觀判斷是提取異音的最佳方法,也是目前最常用的方法。但人工判斷的高成本,主觀波動等因素,使機器判斷成為趨勢。機器判斷的實現分三個部分:樣本提取,特征庫學習及在線判斷。


     樣本提取的數量及質量決定了機器判斷可能達到的準確性;特征庫學習將人從特征提取的繁雜工作中解放出來,通過大數據分析,提取出更可靠、易理解的判斷依據;在線判斷使機器替代人成為現實。

    前期取樣,搭建樣本庫


    ? 多類傳感器取音,超靈敏采樣


    ? 特定產品可省去消聲箱,更高效、經濟


    ? 耳機監聽,異音感受更明顯


    ? 人工分級、快捷鍵綁定異常類型


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    異音直接表征產品存在異常,是產品質量問題的一個顯著指示。人的主觀判斷是提取異音的最佳方法,也是目前最常用的方法。但人工判斷的高成本,主觀波動等因素,使機器判斷成為趨勢。異音直接表征產品存在異常,是產品質量問題的一個顯著指示。人的主觀判斷是提取異音的最佳方法,也是目前最常用的方法。但人工判斷的高成本,主觀波動等因素,使機器判斷成為趨勢。機器判斷的實現分三個部分:樣本提取,特征庫學習及在線判斷。


     樣本提取的數量及質量決定了機器判斷可能達到的準確性;特征庫學習將人從特征提取的繁雜工作中解放出來,通過大數據分析,提取出更可靠、易理解的判斷依據;在線判斷使機器替代人成為現實。前期取樣,搭建樣本庫


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    特征庫學習


    ? 信號處理算法與機器學習算法排列組合選擇


    ? 自動特征提取、優選,輸出最優算法


    ? 產品打分分級,質量管控更精細


    ? 散點圖、統計圖直觀展現分析結果


    ? 自動生產測試樣本庫,學習、驗證更高效

    散點圖用于評估機器判斷結果與人工分級結果的對應關系。圖中紅色表示人工分級的不合格品,藍色為良品,青色為合格品。縱坐標表示機器判斷分值,分值越高則合格可能性越高。統計圖對散點圖數據給出統計結果。可調節上下閾值,查看不同的判斷結果。 為后續的在線判斷軟件提供分級支持。在生產中,可根據產品要求,靈活設置接受分值,從而實現產品質量的分級把控。在線判斷

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