AIベースヘッドフォン音響異常検査システム

CRYSOUNDのAIベースヘッドフォン音響異常検査ソリューションは、CRY音響異常検査プラットフォームを中核として構築されています.

概要

TWSヘッドフォンや各種インテリジェントオーディオ製品の量産においては、電気音響測定と人によるリスニングを組み合わせた従来の検査手法は、その手法自体が持つ制約により、ますます限界が顕在化しています. 人によるリスニングは個々の経験や主観的な聴感に大きく依存するため、作業者やシフト、生産ロットが変わっても一貫した評価基準を維持することが困難です. さらに、このような手法では、現代の大規模自動化生産ラインにおける検査効率やタクトタイムの要求を満たすことが難しくなっています. CRYSOUNDのAIベースヘッドフォン音響異常検査ソリューションは、CRY音響異常検査プラットフォームを中核として構築されています. AI駆動のリスニングアルゴリズムと標準化された検査プラットフォームを統合することで、異常音を完全自動かつインテリジェントに検出することを可能にします. 良品から構築したリファレンスモデルに基づき、ヘッドフォンの再生音声を高い安定性と一貫性で解析・評価することで、人手によるリスニングを不要にし、量産環境における信頼性の高いハイスループットな音響検査を実現します.

システムブロック図

トレーニングワークフロー

テスト用に良品を100台以上用意し、データを収集します
収集したWAVファイルを使用してモデルを作成します
モデルを使用して良品と不良品のデータをテストし、合否判定のしきい値を設定します

テストワークフロー

ホストコンピューターがBluetoothドングルを制御し、被試験デバイスに接続して量産検査を開始します
Bluetoothドングルが被試験デバイスを制御して音源を再生し、CRY711人工耳がデータを収集します
ソフトウェアのAIアルゴリズムが波形ファイルを解析し、試験結果を出力します

特長

AI駆動インテリジェント音響異常検出

本ソリューションの中核には、良品の音響特性を学習して安定したノーマルサウンドモデルを構築するAIベースのリスニングアルゴリズムが搭載されています. 検査音声をこのモデルと比較することで、異常な特徴を効果的に強調し、擦れ音や一時的な異常、定常的な音響欠陥などを高感度に検出します. 従来の解析手法では欠陥の判別が困難なケースにおいても、本システムは安定して信頼性の高い判定を提供します.

量産向け高効率パラレル検査

本システムはパラレル動作によるマルチステーション検査に対応しており、複数のヘッドフォンを同時に評価できます. これにより、高い検出精度を維持しながら検査スループットを大幅に向上させ、人手によるリスニングを効果的に代替するとともに、大量生産ラインに求められる高い効率性と安定性の要件を満たします.

一貫した検査環境と高い再現性

ボックスインボックス構造の防音設計と標準化された治具により、環境ノイズの影響を最小限に抑え、ステーション間および生産ロット間で一貫性と比較可能性の高い検査結果を実現します. モジュラー式のシステム設計により柔軟な導入と迅速な複製が可能で、R&Dでの検証から試作段階、さらには大規模量産まで、幅広い用途に対応します.

AIアルゴリズム概要

CRYSOUND AIリスニングソリューションの核心は、ディープラーニングを用いた音響異常検出アルゴリズムです. システムはヘッドフォン再生時に収集したWAV音声データを処理し、時間領域および周波数領域の両面から音響特性を解析することで、複雑な音響挙動を包括的に表現します.トレーニング時には良品データのみを使用して、安定したノーマルサウンドモデルを構築します. 量産検査では、入力された音声データをこのリファレンスモデルと比較します. 擦れ音、一時的な乱れ、定常的な欠陥などの異常が存在する場合、その音響特性はノーマルモデルから大きく逸脱し、不良として高精度に識別されます.良品モデル化と差分解析を組み合わせることで、AIリスニングアルゴリズムは人の介入を必要としない安定かつ一貫した異常検出を実現します. 従来の解析手法では判定が難しいケースでも高い性能を維持し、量産用途で求められるロバスト性と再現性の要件を十分に満たします.

FAQ