在現代機器人工業制造中，電機作為核心部件，其噪聲異響檢測對于保障產品質量和運行安全至關重要。然而，傳統的檢測方法面臨著諸多挑戰，而中科聲玄的噪聲異響AI檢測系統憑借其的技術，正在成為行業的風向標。

一、電機噪聲異響產生的原因

電機噪聲異響的產生原因多種多樣，主要包括以下幾個方面：

機械方面：軸承損壞或裝配不良會導致電機轉動時產生周期性的“咕隆”聲；轉子與定子摩擦、電機軸彎曲或安裝不正等也會引發異常振動和噪聲。

電磁方面：電機的電磁設計不合理、繞組存在缺陷或短路等問題，會使電機運行時產生額外的電磁力，從而引起振動和噪聲。

環境因素：電機運行環境中的灰塵、油污等雜質進入電機內部，可能導致部件磨損或散熱不良，進而引發異響；此外，電機長時間運行在高溫、高濕度等惡劣環境下，也會加速部件老化，增加異響的風險。

二、傳統產線電機噪聲異響檢測方法及其弊端

在傳統的產線中，電機噪聲異響檢測主要依賴以下幾種方法：

人工聽音檢測：檢測人員通過聽音棒或直接用耳朵靠近電機，憑借經驗和主觀判斷來識別異響。這種方法不僅效率低下，而且容易受到檢測人員的疲勞、情緒等因素影響，導致漏檢或誤判。

聲壓級或頻譜分析：通過測量電機運行時的聲壓級或分析其頻譜特征來判斷是否存在異常。然而，這些方法難以捕捉細微的異常聲音，尤其是在復雜的工業環境中，背景噪聲的干擾會使檢測結果不夠準確。

簡易隔音房檢測：在生產線上搭建簡易隔音房，檢測人員在隔音房內進行聽音檢測。這種方法雖然能在一定程度上降低背景噪聲的干擾，但仍無法消除，且隔音房的建設和維護成本較高，同時檢測人員長期處于低噪聲環境中，對聽力也會造成不可逆的損傷。

三、AI檢測成為業內風向標

隨著人工智能技術的不斷發展，AI檢測逐漸成為電機噪聲異響檢測領域的新興力量，并迅速成為行業關注的焦點。中科聲玄的噪聲異響AI檢測系統以其的優勢，正在這一變革。

（一）AI檢測的特點與優勢

精準識別微小異響：中科聲玄的AI檢測系統結合了前沿的機器學習與深度學習算法，能夠對電機運行中的微小異響進行精準識別。系統通過復雜的網絡結構與注意力機制，即使在背景噪聲復雜的工業場景中，也能聚焦并識別關鍵異響，確保檢測精度。

多維音頻特征提取：利用Mel頻率倒譜系數（MFCC）、短時傅里葉變換（STFT）等技術，系統可以提取與人耳聽覺特征相關的音頻信號，并從多維度分析電機運行過程中的細微異響，從而更全面地評估噪聲特性。

自監督學習與無監督異常檢測：通過自監督學習模型，系統僅需正常運行數據，即可自動識別異常音頻，無需依賴異常數據。結合自動編碼器技術，系統基于聲音的重構誤差實現實時監控和異常判定，能夠有效處理工業場景中的海量數據。

高效集成與自動化：中科聲玄的檢測系統易于集成到各種工業產線的自動化流程中。高精箱體不僅保證數據的精確性，還能夠與產線PLC和MES系統進行自定義交互，實現數據大容量存儲和自動化控制。

降低人工干預誤差：與傳統的人工檢測方法相比，AI檢測系統能夠提供客觀、精確的檢測結果，避免了人為因素帶來的誤差，提高了檢測效率和可靠性。

（二）中科聲玄AI檢測系統

中科聲玄的噪聲異響AI檢測系統是一套集環境箱、聲學測量、自主學習、數據處理和自動化控制為一體的智能化檢測設備。系統主要包括以下組成部分：

箱：專為高噪音環境設計，能夠在高達80分貝的噪音環境下，將測試環境的噪音降至15分貝以下，確保檢測精度。

聲信號采集裝置：包括高靈敏度的麥克風和低噪聲、高采樣率的數據采集卡，能夠精準捕捉電機運行時的聲音信號。

AI異音識別算法：針對不同產品的特征訓練專屬的異音識別模型，結合卷積神經網絡（CNN）和長短時記憶網絡（LSTM），有效捕捉設備運行中隨時間變化的聲音模式，實現對漸進出現異常的精準檢測。

數據分析軟件：支持多種噪聲分析方法，如聲壓級總值、時變聲壓、頻譜分析等，能夠全面評估電機的噪聲特性，并為產線提供精細化的噪聲品質管控。

四、中科聲玄的技術實力與成功案例

中科聲玄（蘇州）科技有限公司技術背景為中科院聲學所，科研團隊以博士、碩士和海外留學人員組成；公司一直專注于工業聲學測量設備和聲學實驗設施的研發、制造與銷售，并擁有自主知識產權的噪聲與異響識別系統。截至目前，中科聲玄的噪聲品控檢測系統已成功部署于眾多制造企業的生產線上。