系統構成、亮點及使用場景
系 統 構 成
高隔聲量的隔聲箱
——為智能檢測提供高信噪比的聲學環境
泛德聲(sheng)學(xue)(xue)以(yi)多年超(chao)靜音(yin)(yin)環境(jing)的(de)(de)建造經驗為依托，研(yan)發了(le)FDA系(xi)列靜音(yin)(yin)房/靜音(yin)(yin)箱系(xi)列，其(qi)隔(ge)聲(sheng)量(liang)可達(da)55分(fen)貝以(yi)上(shang)，為產線(xian)上(shang)的(de)(de)聲(sheng)學(xue)(xue)性能/質量(liang)檢(jian)測提供(gong)超(chao)靜音(yin)(yin)環境(jing)，即使是在噪聲(sheng)排放嚴重(zhong)的(de)(de)車間和流水線(xian)上(shang)，也(ye)能達(da)到理想的(de)(de)聲(sheng)學(xue)(xue)檢(jian)測效(xiao)果。同時，可以(yi)滿足自動化流水線(xian)的(de)(de)生產要求。
高精度、強算力硬件
——檢測分析設備更精準
滿足GB/T 3785-2010 /IEC 61672:20021級精度。
集成各(ge)種通信(xin)和(he)串口(kou)等(deng)，滿足7x24小(xiao)時工業環境(jing)運行。
跨平臺軟件
—— 大數據分析及數據庫
泛德聲學(xue)(xue)自主產權軟件，以特征提(ti)取、模型建立和優(you)化算法為基礎。不僅可形成企業產品的(de)聲學(xue)(xue)數據庫，還可以進行大數據分(fen)析(xi)，幫助企業完善(shan)產品質量控(kong)制，并指導產品研發。
產 品 亮 點
判斷準確率高
深(shen)度學習神經網絡模(mo)型對(dui)工(gong)業(ye)異響數據集MIMII①和(he)ToyADMOS②進行測(ce)(ce)試，預測(ce)(ce)準確(que)率達到95%。
① MIMII Dataset: sound dataset for malfunctioning industrial machine investigation and inspection. Purohit et al.
② ToyADMOS: a dataset of miniature-machine operating sounds for anomalous sound detection. Koizumi et al.
分析用時少
主(zhu)機計算性能強，CPU主(zhu)頻(pin)為(wei)2.8GHz，睿頻(pin)可達3.6GHz。采集(ji)10秒(miao)的音頻(pin)信(xin)號，判(pan)斷時間(jian)只須1秒(miao)，不(bu)影響工(gong)業自動化的生(sheng)產(chan)線節拍。
信號采集質量高
傳聲器(qi)(qi)采用鈦合金振膜(mo)和金屬外(wai)殼，并進行特殊(shu)的穩定(ding)性(xing)處理。信(xin)號采集卡板載數字(zi)抗混疊(die)濾波器(qi)(qi)，可有效降(jiang)低(di)高頻噪(zao)聲并抑(yi)制頻率混疊(die)。
通信能力強
主機I/O接口(kou)(kou)有3個網絡(luo)接口(kou)(kou)和6個COM口(kou)(kou)，充分滿足(zu)自動化生產線的PLC通信(xin)和數據交換(huan)需要。
應 用 場 景
環境噪聲監測
產品異響檢測
電聲產品音頻特性檢測
設備運維監控
外加激勵的產品缺陷檢測
聲(sheng)品質(zhi)檢(jian)測
