电机产线AI声纹质检：异音与轴承磨损识别系统定制

电机产线AI声纹质检系统在交付时通常聚焦两类落地痛点：装配异音与轴承早期磨损。传统产线依赖人工听音或手持振动仪抽检，节拍快、易漏检，且难以形成数据闭环。 核心交付要点： 一、采集端与模型：工位多噪声源（绕线、压装、风扇），需在夹具内部署近场麦克风并做屏蔽处理，避免气动与电磁干扰；同步采集电流信号做多模态融合。轴承磨损、外转子摩擦在频谱上呈差异化包络，按型号分别建立正常品与NG品样本库，采用轻量CNN或时频图分类模型，推理时间控制在200ms内以匹配产线节拍。 二、闭环与追溯：NG品自动打标并推送PLC剔除指令，数据回传MES按工位、班次、型号统计良率与故障分布，辅助工艺改进与上游供应商质量追溯。 项目交付周期6-8周，已在家电与汽车微电机产线落地，单工位误判率低于0.5%。