按日归档：2021年2月28日

笔记本风扇是笔记本电脑工作时非常重要的一个零件。虽然不像CPU 内存，硬盘这样非常精贵，但是非常的重要，缺少风扇，笔记本可能温度非常高，电脑会运行缓慢，死机无法正常工作。 笔记本非常小，但制作生产也并非容易。笔记本风扇生产工艺也非常严格。笔记本风扇一般由风叶，和电子程序件组成。笔记风扇虽然简单，但是品质问题并不是那么容易解决。 笔记本风扇的品质问题主要在于其运行过程的所产生的异音异响。笔记本工作的时候如果风扇有异音或者异响，非常影响笔记本的工作体念，笔记本生产商也可能会因为风扇异音问题遭到投诉。   笔记本风扇异音异响的的问题有很多种，有因为多料而使得风扇异响，也有因为品质问题摩擦而产响异响。异音检测也非常困难，异音异响测试系统是专门解决产品运行过程中因为各种问题而产生的异音异响问题，通过声音采集，分析异音的频率和特性，从而定位产生异音的原因。同时也可能通过振动传感器，通过振动频段及数据还原声音组长，定位分析出其内部的异音组成，及定位异音种类。 笔记本风扇异音异响测试是一套成熟的解决笔记本风扇运行异音异响的检测工具，我们积累了非常多的异音异响检测方面的经验。系统测试公式更贴合生产实验，数据更加准确。异音异响测试系统软件我们集成了很多生产测试中很多问题解决的工具和算法，操作非常简单，实用。

一、异音检测是为了提高产品良品率，提高产品测试效率 家电生产企业高度重视将机联网、大数据、人工智能等技术应用至工厂的实际业务中，企业想打造的智能互联工厂，目前已实现各生产环节的自动化、有序化和数字化。企业某厂区生产线部署了分贝检测设备，通过对生产的产品逐件进行噪音分贝人工检测，评判产品是否合格，并将评判结果人工录入至生产线MES系统。 二、异音检测的问题与难度 1.当产品测试噪音分贝大于标准设定分贝值时，分贝检测设备可将其判断为不合格，但此设备无法识别产品运行中的异音，如摩擦音、共振音、口哨音等。 2.快节拍、高强度的产品装配流水线工作使得生产线检测工人听取噪音时间过长，易产生疲劳和误判，导致不合格品流至下线，影响生产线整体检验的可靠性。 3.现有分贝检测系统基于一次性诊断与判别，过程音频未采集，设备噪音故障类型未记录，产品质量原因无法追溯。 4.实时运行的生产线、相关设备、隔音室等机械噪音干扰，对如何获取高质量的产品运行音频是挑战，需开发相应的音频降噪技术。 5.新开发的噪音智能识别系统如何实现与现有的分贝检测系统、MES、RFID编码系统等的无缝集成，且达到隔音室、生产线的智能控制，是面临的挑战。 三、异音检测解决方案 基于客户现有工业互联网平台，结合平台软件及硬件资源，开发产品噪音大数据智能检测系统，有效解决人工检测无法准确、可靠识别异音的痛点。解决方案包括非结构化音频数据实时采集与存储、分析建模与智能识别、结果输出与可视化展现三大部分，核心过程如下： 阶段1：异音分析模型搭建 针对生产线采集的大量历史检测音频，利用端点检测技术对产品运转过程中起、停机阶段的音频区段进行智能切割，利用数字滤波技术自动对音频进行降噪。 通过特征自动提取与样本标定，利用机器学习技术构建智能分类模型，模拟人工判断行为。 阶段2：音频测试参数调优 智能分类模型需通过大量音频数据进行模型训练与优化，并验证其准确性。算法专家利用历史音频对模型进行验证与参数调优，通过不断扩充训练样本及模型自学习，确保识别准确率满足生产线质检精度要求。 阶段3：异音测试系统上线实施 构建音频采集系统，实现产品分贝检测产线对音频的实时同步采集与型号关联。智能识别模型自动完成音频文件的接入、特征提取、智能判别等工作，输出对应产品条码号的实时判别结果，对异音自动报警，并针对识别结果对产品异音原因进行智能分类，辅助返修排故。系统将智能检验结果实时反馈至企业工业互联网平台，支持产线质量问题统计与分析。