完善聲學傳感器以檢測安全的組件公差

制造商必須能夠立即對機械設備的故障做出響應，以避免停機。位于奧爾登堡的弗勞恩霍夫數字媒體技術研究所IDMT的聲學監控系統基于噪聲識別生產參數是否在設定的極限值之內。基于AI的技術可幫助制造商得出有關機器狀態的結論并優化生產控制。

在當今的生產環境中，汽車，飛機，光學系統，醫療設備和其他產品以大型單個組件制造，然后膠合或裝配在一起。“機器人手臂負責裝配工作。零件公差起著重要作用：如果零件太大，則會引起碰撞和位移，”奧爾登堡Fraunhofer IDMT聲學事件檢測主管Danilo Hollosi解釋說。通常會發現該錯誤為時已晚，從而導致計劃外的停機時間和高成本。

非接觸聲學過程監控，用于插頭連接

為了避免這種情況并及時發現技術故障，Hollosi和他的團隊開發了智能傳感器可以直接安裝到機器或設備上并立即發現故障。至關重要的是，傳感器對空氣傳播的聲音敏感，并根據噪聲識別故障。“當配對連接器連接在一起時，它發出的聲音是麥克風或傳感器被拾取。如果沒有發生該聲音，聲音監控系統將顯示一個錯誤并進行可靠記錄。同時，將通知相關工作人員”，工程師解釋說。在自動化制造中，元數據用于過程文檔和質量保證。該解決方案的獨特之處在于，維護系統可以區分無數種咔嗒聲和機械沖擊，同時還能過濾出嘈雜的生產環境中的噪聲干擾。“并非所有點擊都是相同的。機械連接器的聲音不同于電燈開關，訂書機或biro。當它們卡入到位時，您會驚奇地發現它們會發出多種不同類型的噪音。”

專門開發的基于AI的音頻分析算法可檢測干擾和目標噪聲。數據處理直接在傳感器上進行。完整的狀態監視系統占用的空間很小：麥克風，音頻信號處理技術，軟件和電池目前裝在一個不超過一包香煙的外殼中。但是它們也可以做得更小。小型化解決方案提供三種變體，可以輕松集成到現有系統中。用戶還可以選擇將智能維護系統安裝到機器人上，或者將其安裝在距離機械或設備幾米遠且具有戰略意義的測量點處。此外，聲學解決方案具有可擴展性，這是在工業應用中使用的重要條件。

機器的聽覺

“實際上，我們給機器一種聽覺，以保證質量。制造商可以在早期階段準時發現損壞的跡象，以減少計劃外的停機時間，協調車間的工作流程并提高整個工廠的效率，”總結研究者。