Sistema de prueba de anomalías acústicas en auriculares basado en IA
Resumen
En la producción en masa de auriculares TWS y otros productos de audio inteligentes, los métodos de prueba convencionales, que suelen combinar mediciones electroacústicas con escucha manual, se ven cada vez más limitados por sus deficiencias inherentes. La escucha manual depende en gran medida de la experiencia individual y de la percepción subjetiva, lo que dificulta mantener criterios de evaluación coherentes entre operarios, turnos y lotes de producción. Además, estos métodos tienen dificultades para cumplir los requisitos de eficiencia y takt time de las líneas de fabricación automatizadas modernas y de gran escala. La solución de prueba de anomalías acústicas en auriculares basada en IA de CRYSOUND se ha desarrollado sobre el sistema de prueba de anomalías acústicas CRY. Al integrar algoritmos de escucha basados en IA con una plataforma de prueba estandarizada, la solución permite una detección totalmente automatizada e inteligente de sonidos anómalos. Basado en un modelo de referencia derivado de unidades buenas, el sistema analiza y evalúa el audio de reproducción de los auriculares con alta estabilidad y coherencia, eliminando la necesidad de escucha humana y ofreciendo capacidades de inspección acústica fiables y de alto rendimiento para entornos de producción en masa.
Diagrama de bloques del sistema
Flujo de trabajo de entrenamiento
- Prepare más de 100 productos correctos para las pruebas y recopile datos
- Utilice los archivos WAV recopilados para crear el modelo
- Utilice el modelo para probar datos de productos correctos y defectuosos, y establezca el umbral de aprobación/rechazo
Flujo de prueba
- El ordenador host controla el dongle Bluetooth para conectarse al dispositivo bajo prueba e iniciar la prueba de producción
- El dongle Bluetooth controla el dispositivo bajo prueba para reproducir las fuentes de audio, mientras el oído artificial CRY711 recopila los datos
- El algoritmo de IA del software analiza el archivo de onda y genera los resultados de la prueba
Características
- Detección inteligente de anomalías acústicas impulsada por IA
El núcleo de la solución es un algoritmo de escucha basado en IA que aprende las características acústicas de las unidades buenas para establecer un modelo de sonido normal estable. Al comparar el audio de prueba con este modelo, las características anómalas se amplifican de forma eficaz, lo que permite una detección altamente sensible de ruidos de roce, anomalías transitorias y defectos acústicos en estado estacionario. Incluso en situaciones en las que los métodos de análisis convencionales no consiguen diferenciar los defectos, el sistema ofrece juicios estables y fiables.
- Pruebas paralelas de alta eficiencia para producción en masa
El sistema admite pruebas paralelas en múltiples estaciones, lo que permite evaluar varios auriculares de manera simultánea. Esto mejora significativamente el rendimiento de las pruebas y, al mismo tiempo, mantiene una alta precisión de detección, sustituyendo de forma eficaz la escucha manual y cumpliendo los estrictos requisitos de eficiencia y estabilidad de las líneas de producción de gran volumen.
- Entorno de prueba uniforme y alta reproducibilidad
Mediante una estructura de aislamiento acústico tipo caja dentro de caja y utillajes de prueba estandarizados, se minimiza la interferencia del ruido ambiental, lo que garantiza resultados de prueba coherentes y comparables entre distintas estaciones y lotes de producción. El diseño modular del sistema permite un despliegue flexible y una rápida replicación, lo que hace que la solución sea adecuada para la validación de I&D, la producción piloto y la fabricación masiva a gran escala.
Descripción general del algoritmo de IA
El núcleo de la solución de escucha con IA de CRYSOUND radica en un algoritmo de detección de anomalías acústicas basado en aprendizaje profundo. El sistema procesa los datos de audio WAV recopilados durante la reproducción de los auriculares y analiza las características del sonido tanto en el dominio temporal como en el de frecuencia, lo que proporciona una representación completa del comportamiento acústico complejo. Durante el entrenamiento, solo se utilizan datos de unidades buenas para establecer un modelo de sonido normal estable. En las pruebas de producción, los datos de audio entrantes se comparan con este modelo de referencia. Cuando se presentan anomalías como ruido de roce, perturbaciones transitorias o defectos en estado estacionario, sus firmas acústicas se desvían significativamente del modelo normal y se identifican con precisión como defectos. Al aprovechar el modelado de unidades buenas y el análisis diferencial, el algoritmo de escucha con IA ofrece una detección de anomalías estable y coherente sin intervención humana. Mantiene un rendimiento fiable incluso en los casos en que los métodos de análisis tradicionales tienen dificultades, cumpliendo plenamente los requisitos de robustez y repetibilidad de las aplicaciones de producción en masa.
FAQ
Dispositivos del sistema
Interfaz de Audio Bluetooth LE CRY578
Analizador electroacústico CRY6151B
Cámara acústica neumática de prueba CRY725D
Conjunto simulador de oído CRY3711-S01
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