方案概述

音檢是產線一道重要的質量把關工序，即通過產品工作時的聲音判斷產品是否合格。軸承、馬達、風扇、揚聲器等有旋轉機械和發音裝置的產品往往都需要音檢工序。傳統音檢方法是通過人工聽音完成。人工音檢方法最大的缺點時易受主觀因素影響，效果不穩定，培訓時間長，產能難以提高。

其高科技提供自動音檢系統基于 SignalPad 異音檢測模塊以及 NI 數據采集卡開發。系統通過人工模式紀錄學習樣本，并通過統計分析獲得不同樣本的特征分布、波形、頻譜等信息，進而對每個判據劃分閥值形成判定策略。

多鐘方法檢測異音，包括時域特征量（有效值、最大值）、無量綱幅值特征量（峰值因子、偏度、峰度）、頻域統計值（頻域最大值、低中高頻段能量、細分頻段能量）、包絡解調特征值、NVH 特征量（響度、粗糙度、尖銳度、抖動強度、時變響度）等；

樣本信息保存于數據庫，可以實時了解產品特征參數的分布；

多種質檢策略。用戶可以設置不同的質檢策略存入數據庫，使用時根據產品等級要求選擇合適的質檢策略；

可調整測試算法，根據不同場合下不同的質檢任務，可方便導入新的質檢算法。

應用案例

案例 1：減速箱產線自動質量檢測

測試目標：減速箱產線質量把關，替代人工檢測。

測試系統構成：治具、加速度振動傳感器、數據采集系統和分析軟件。

SignalPad 軟件分析圖：

案例 2：罐頭質量產線自動篩選

測試目標：檢測水果罐頭在自動裝罐過程中出現過滿或不滿的情況。

SignalPad 軟件分析圖：