AI自述
幾百個雞蛋擺在面前,怎么判斷哪些有裂縫?你可能會想到好幾種方法,但對我來說,只需要“聽”就行。沒錯,我就是傳說中的“順風耳”,哪怕是0.1分貝(差不多就是你手指頭蹭過A4紙的動靜)的響動,都別想逃過我的耳朵。
有了我的幫助,不管設備中出現(xiàn)了多微小的異常聲音,比如哪兒零件松了、軸承有劃痕了、裝配偏了位,我準能聽見!沒錯,我就是來自錢塘(新)區(qū)企業(yè)杭州云音品質智能科技有限公司的云音工業(yè)聲譜儀,用聲音檢測工業(yè)產品質量。
應用場景
給機器把脈,為設備“體檢”
云音聲譜工作站、聲感器、邊緣計算模組,這就是云音工業(yè)聲譜儀的基本配置。“你看這個屏幕,橫坐標是聲音的頻率,縱坐標表示聲音的密度和能量,我們收集到聲音后先進行后臺分析,然后屏幕上會顯示出聲音密度和能量曲線。我們通過比較曲線的偏差程度,就可以定義設備運行時與標準設備的偏離度,從聲音維度量化定義設備運行質量,而當前工業(yè)界主要還是靠人工聽音,主觀判斷設備的好壞。”杭州云音品質智能科技有限公司總經理孫斌強介紹。
比如說,一臺運轉正常、即將出廠的小電機,怎樣判斷有沒有缺陷?“以前都是靠聽,培養(yǎng)這樣一個耳朵敏銳的老師傅,需要好幾年,而且聽覺主觀性強、無法實現(xiàn)聲音量化,導致一定的故障產品流出。但用上我們的檢測設備,能很好控制故障流出率�!睂O斌強說。而在技術驗證階段,他們還完成過一次“不可能完成的任務”:聽600顆雞蛋在波紋板中滾動的聲音,可以100%識別蛋殼有無裂縫,準確率遠超傳統(tǒng)的深度學習技術。
這樣的精確度,對材料檢測來說不啻為一種新選擇,通過激光脈沖或者力錘敲擊等手段激發(fā)材料聲音,根據(jù)聲音的區(qū)別識別材質問題或者內部缺陷。
“用傳統(tǒng)的辦法,難以捕捉材料雜質或內部微小裂紋和結構性缺陷;用高精尖的設備,工具成本和人力成本都會比較高。有了聲音的幫助,或許會給檢測界帶來一場變革。”孫斌強說。除此以外,該技術還可以在軸承真?zhèn)舞b定、新設備安裝調試等領域得到廣泛應用。
e點睛
為好技術找到“用武之地”
“我們不愁客戶,只想把產品做得更好�!痹诓稍L中,孫斌強的自信給記者留下了深刻印象。他說,很多客戶了解了他們的產品之后,常常會說:“我們找這個技術已經有十多年了!”因此,在選擇注冊地時,孫斌強更多考慮的是工業(yè)氛圍及市場專業(yè)度。
在和錢塘(新)區(qū)前進智造園平臺的溝通中,工作人員的專業(yè)讓他十分放心�!安挥酶麄兘忉屘啵麄兙湍芸吹竭@個技術的應用前景。”目前,云音品質已基本確定在錢塘的辦公地點。
另外,錢塘濃郁的制造氛圍也是打動孫斌強的重要原因。“這邊的工業(yè)企業(yè)比較多,像汽車企業(yè)、新材料企業(yè)都是我們的潛在客戶。平臺也經常會請我們去做路演,給我們創(chuàng)造更多的亮相舞臺,為我們的技術提供‘用武之地’。今年,我們的小目標就是打造幾個標桿場景!”
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