“通過科技與創新，讓聲音控制技術造福人類社會” | 廣州丹品人工環境技術有限公司
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在精密制造與設備運維領域，異音往往是產品故障的 “早期信號”。傳統人工聽音檢測易受主觀經驗、環境噪音干擾，難以實現精準、高效的質量管控。異音測試系統憑借數字化、智能化技術，成為破解這一難題的核心工具，廣泛應用于汽車、家電、電子、機械等行業。
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該系統的核心功能圍繞 “精準識別、高效判定、數據追溯” 展開。在檢測環節，系統通過高靈敏度麥克風陣列采集設備運行聲音，結合自適應濾波技術消除環境噪音干擾，確保原始音頻數據的純凈度。隨后，AI 算法模型會對音頻信號進行特征提取 —— 包括頻率分布、聲壓級變化、脈沖信號規律等，與預設的 “正常聲音模板” 進行實時比對。當檢測到頻率異常波動、突發脈沖噪聲或聲壓級超出閾值時，系統會立即觸發報警，并標注異音出現的時間節點與特征參數，幫助工作人員快速定位故障部位。
從技術原理來看，系統融合了聲學工程與人工智能技術。其核心的 AI 模型需經過海量樣本訓練，涵蓋不同工況、不同故障類型的聲音數據，例如電機軸承磨損的 “沙沙聲”、齒輪嚙合異常的 “卡頓聲”、密封件泄漏的 “嘶嘶聲” 等。通過深度學習算法，模型能不斷優化識別精度，甚至可區分人工難以察覺的細微異音差異，誤判率可控制在 0.5% 以下。同時，系統支持多通道同步檢測，可同時對多臺設備進行并行監測，檢測效率較人工提升 5-10 倍。
在實際應用中，異音測試系統展現出靈活的部署優勢。針對生產線場景，可集成到自動化產線中，實現產品 100% 全檢，避免不合格品流入市場；在設備運維領域，便攜式測試終端可對運行中的大型機械（如風電設備、工業泵）進行定期巡檢，提前預警潛在故障，降低停機損失。此外，系統配備的數據管理平臺，可自動存儲檢測記錄、異音波形圖及分析報告，支持歷史數據回溯與趨勢分析，為產品迭代優化提供數據支撐。
相較于傳統檢測方式，異音測試系統不僅解決了人工檢測的主觀性與不穩定性問題，更通過數字化手段實現了 “從被動檢測到主動預警” 的轉變。在追求高質量發展的當下，它已成為企業提升產品可靠性、降低運維成本的重要技術支撐，為各行業的質量管控筑起一道 “聽覺防線”。