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AI人工智能异音检测助佛吉亚打破质量管理瓶颈

(2)每个零件都需要在静音房有操作人员先要安装和连接线到座椅骨架,然后再做静音检测,通过耳机认为辨别是否有异音,然后再将调角器从座椅骨架上拆下来,并排放到产品收料盒,整个检测过程需要90面的时间,是整个工厂的一个瓶颈工位 (3)另外随着企业业务的不断增加,工厂接到很多新的项目,对不同项目客户对产品的要求也是不同,为此产品的异音检测标准也有所不同,并且由于产量的增加,需要增设很多静音房来满足工厂的检测需求,需要一笔很大的设备及人员投入 第一阶段通过在线检测来代替静音房检测,也就是通过自动化产线及RFID来标记和收集产品声音信息,然后再通过人工在生产线边对获取的声音做辨别和判断,以此来减少静音房的投资和人员的节省;第二阶段,通过收集到的数据 2.项目实施与应用情况介绍为了解决上述问题,实现噪声自动检测和判断功能,本项目具体技术框架图7人工智能异音检测系统技术框架本项目在是实施过程中共分为两各阶段:全自动噪音采集和人工辨别、AI人工智能自动异音检测 2019年6月,基于AI(人工智能)技术的噪声检测系统首次被应用在佛吉亚(无锡)工厂,用于检测车用电动调高器的NVH性能评判。经过2个月测试及验证,该系统的检测效率及准确性远超传统人工检测
来源:e-works
2020-01-14
共 17 页 总数:170
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