Sistema de Teste de Anomalias Acústicas em Auscultadores Baseado em IA

A solução de teste de anomalias acústicas em auscultadores baseada em IA da CRYSOUND é construída em torno do sistema de teste de anomalias acústicas CRY.
Visão geral

Visão geral

Na produção em massa de auscultadores TWS e outros produtos de áudio inteligentes, as abordagens de teste convencionais, que normalmente combinam medições electroacústicas com escuta manual, estão cada vez mais limitadas por restrições inerentes. A escuta manual depende fortemente da experiência individual e da perceção subjetiva, o que torna difícil manter padrões de avaliação consistentes entre operadores, turnos e lotes de produção. Além disso, essas abordagens têm dificuldade em satisfazer os requisitos de eficiência e de takt time das linhas de fabrico automatizadas modernas de grande escala. A solução de teste de anomalias acústicas em auscultadores baseada em IA da CRYSOUND é construída em torno do sistema de teste de anomalias acústicas CRY. Ao integrar algoritmos de escuta baseados em IA com uma plataforma de teste normalizada, a solução permite a deteção totalmente automatizada e inteligente de sons anómalos. Com base num modelo de referência derivado de unidades boas, o sistema analisa e avalia o áudio de reprodução dos auscultadores com elevada estabilidade e consistência, eliminando a necessidade de escuta humana e oferecendo capacidades fiáveis de inspeção acústica de alto débito para ambientes de produção em massa.
Visão geral
Diagrama de Blocos do Sistema

Diagrama de Blocos do Sistema

Fluxo de Trabalho de Formação
> Preparar mais de 100 produtos bons para teste e recolher dados> Utilizar os ficheiros WAV recolhidos para modelação> Utilizar o modelo para testar dados de produtos bons e defeituosos e definir o limiar de aprovação/reprovaçãoFluxo de Trabalho de Teste> O computador anfitrião controla o dongle Bluetooth para se ligar ao dispositivo em teste e iniciar o teste de produção > O dongle Bluetooth controla o dispositivo em teste para reproduzir fontes de áudio, enquanto o ouvido de simulação CRY711 recolhe os dados > O algoritmo de IA do software analisa o ficheiro WAV e gera os resultados do teste
Diagrama de Blocos do Sistema
Funcionalidades

Funcionalidades

  • Deteção Inteligente de Anomalias Acústicas Baseada em IA

No núcleo da solução está um algoritmo de escuta baseado em IA que aprende as características acústicas de unidades boas para estabelecer um modelo estável de som normal. Ao comparar o áudio de teste com este modelo, as características anómalas são eficazmente amplificadas, permitindo a deteção altamente sensível de ruídos de fricção, anomalias transitórias e defeitos acústicos em regime estacionário. Mesmo em cenários em que os métodos de análise convencionais não conseguem diferenciar defeitos, o sistema fornece decisões estáveis e fiáveis.

  • Testes Paralelos de Alta Eficiência para Produção em Massa

O sistema suporta testes paralelos em múltiplas estações, permitindo avaliar vários auscultadores em simultâneo. Isto melhora significativamente o débito de teste, mantendo uma elevada precisão de deteção, substituindo efetivamente a escuta manual e cumprindo os rigorosos requisitos de eficiência e estabilidade das linhas de produção de grande volume.

  • Ambiente de Teste Consistente e Elevada Reprodutibilidade

Através de uma estrutura de isolamento acústico tipo caixa‑dentro‑de‑caixa e de dispositivos de teste normalizados, a interferência do ruído ambiental é minimizada, garantindo resultados de teste consistentes e comparáveis entre diferentes estações e lotes de produção. O desenho modular do sistema permite uma implementação flexível e uma reprodução rápida, tornando a solução adequada para validação de I&D, produção piloto e fabrico em massa em grande escala.

Funcionalidades
Visão Geral do Algoritmo de IA

Visão Geral do Algoritmo de IA

O núcleo da solução de escuta com IA da CRYSOUND reside num algoritmo de deteção de anomalias acústicas baseado em aprendizagem profunda. O sistema processa dados de áudio WAV recolhidos durante a reprodução dos auscultadores e analisa as características sonoras tanto no domínio do tempo como no domínio da frequência, fornecendo uma representação abrangente do comportamento acústico complexo. Durante a formação, são utilizados apenas dados de unidades boas para estabelecer um modelo estável de som normal. Nos testes de produção, os dados de áudio recebidos são comparados com este modelo de referência. Quando estão presentes anomalias como ruído de fricção, perturbações transitórias ou defeitos em regime estacionário, as respetivas assinaturas acústicas desviam-se significativamente do modelo normal e são identificadas com precisão como defeitos. Ao tirar partido da modelação de unidades boas e da análise diferencial, o algoritmo de escuta com IA fornece uma deteção de anomalias estável e consistente sem intervenção humana. Mantém um desempenho fiável mesmo em casos em que os métodos de análise tradicionais têm dificuldade, satisfazendo plenamente os requisitos de robustez e repetibilidade das aplicações de produção em massa.
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