SigMA 基于机器听觉的实时智能质量检测系统

      SigMA 结合多种人工智能和声学分析算法,不仅对质量缺陷进行精确智能的识别和评判,高质的数据更为质量管理提供有效基础,在数字化时代为制造业提高竞争力。

无缝对接 即插即用

可与现有试验台架无缝对接、快捷集成。先进的智能降噪技术,使得在嘈杂的环境噪音下的质量检测成为可能。

高精度还原真实状况

高精度检测,不单能区分合格/ 不合格品,更能准确定位不良 部件,有助于找到故障起因, 从根本解决质量问题。

智能24/7全自动全检

人工智能算法准确提取声纹特征,无需专家分析,全自动识别错装、漏装、异响等各种缺陷。解决人工耳听存在的听不清、听不稳、不可追溯的问题。

大数据重构质量管理

质量管理不只是事后把关,剔除次品和废品,很被动,提高质量应从生产的每个环节着手。SigMA把每个下线产品的声纹特征和所有数据保存至数据库中。通过大数据分析,可了解生产质量的趋势,判断系统性质量问题。

实时判断 生产质检两不耽误

实时数据采集和分析,在线识别缺陷和质量评判,应用于批量生产中,生产节拍不受响。
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颠覆传统质检 迈向升级转型

有效的质量检测不但能降低昂贵的召回成本,保证产品合规,更能协助企业建立有效的质量管理系统,从源头把控产品质量。 
 
SigMA 基于机器听觉技术,结合多种人工智能和声学分析算法,不仅对质量缺陷进行精确智能的识别和评判,高质的数据更为质量管理提供有效基础,在数字化时代为制造业提高竞争力。

机器听觉实时智能检测系统 - SigMA ,基于智能降噪技术、智能缺陷评判算法和声振分析方法,可在嘈杂的背景下,无需拆装,就能对于复杂的旋转机械进行测试,实时识别其内部缺陷,并能精确定位缺陷至零部件。
为《2020“创客中国”工业互联网中小企业创新创业大赛》华南区总决获奖项目。

应用场景

大型机电产品结构复杂 通过SigMA智能检测 出厂质量能有所保证。
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轴承

轴承的质量直接影响机械设备的性能、寿命与可靠性。典型故障为内、外环和滚动体的疲劳剥落、点蚀、压痕和裂纹等,一般由转动时的机械冲击而导致。通过机器听觉,对所造成较大的脉冲的变动幅度大小和频率进行测量,可推断出异常的具体情况,在轴承生产装配线上实现自动化检测,成就高精密、低振动、低噪声的轴承制造。
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齿轮箱

据统计,齿轮箱的故障当中,齿轮、轴和轴承故障占90%以上。齿轮箱因为结构联动,在振动频繁的动态下运行,会受到不同程度荷载的冲击,其制造以及装配质量的好坏直接影响到其是否容易出现打齿、磨损以至于故障。利用基于机器听觉原理的检测手段,除了能有效识别劣品以外,针对异音大小及音质的精确数据有助于分析故障根源。
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泵由于零部件众而结构复杂,在运行过程中不免容易产生各种不同的故障。涉及到结构的故障则主要有轴系质量不平衡、支撑动刚度弱和转子不对中、轴系支撑不稳定等,一般问题以振动为表现。部分故障是由装配工艺不严格、加工误差而造成,能通过下线检测被有效地被识别,并且修复。                                           

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