11月20日，記者走進四川長虹新網(wǎng)科技有限責任公司，探尋智能電子產(chǎn)品AI異音檢測的“智慧秘笈”。
此前，中國機電一體化技術應用協(xié)會揭曉了“2025年度工業(yè)人工智能典型應用場景”名單，共評選出26個典型應用場景。其中，長虹控股集團報送的6項案例在列，長虹新網(wǎng)科技的AI學習型異音檢測系統(tǒng)就是其中之一。
在長虹新網(wǎng)科技的智能產(chǎn)品生產(chǎn)線上，全部由自動化機械手完成Wi-Fi工序的自動抓取、自動校準，每1至2分鐘就可以完成一個主板的測試。
進入聲學測試工序后，在忙碌運行的設備前，大屏幕上的AI學習型異音檢測系統(tǒng)格外顯眼。AI賦能雜音智能檢測將異常漏檢率降至0.2%，產(chǎn)品音質(zhì)一致性提升至99.5%。
漏檢率和音質(zhì)一致性為何能得到如此提升?
據(jù)長虹新網(wǎng)科技AI異音檢測項目負責人介紹，AI學習型異音檢測系統(tǒng)旨在構(gòu)建專業(yè)隔音環(huán)境與高精度采集系統(tǒng)，融合無監(jiān)督與小樣本學習算法，實現(xiàn)音質(zhì)全自動量化檢測，建立聲學質(zhì)檢數(shù)字化新范式。
“這套系統(tǒng)幫了我們大忙。”項目負責人表示，傳統(tǒng)的異音檢測高度依賴人工聽檢，面臨諸多挑戰(zhàn)。人力門檻高、培養(yǎng)周期長，主觀性強、標準難統(tǒng)一，產(chǎn)能瓶頸明顯、在高峰交付期難以保障全檢覆蓋率。公司研發(fā)的這套AI檢測系統(tǒng)則可以實現(xiàn)檢測過程的標準化、自動化、智能化。
系統(tǒng)里的AI模型可捕捉人耳難以分辨的微弱異音特征，檢測準確率顯著優(yōu)于人工。同時，系統(tǒng)標準可量化、可迭代，所有判定基于數(shù)據(jù)驅(qū)動，檢測標準可固化、可追溯，并隨數(shù)據(jù)積累持續(xù)優(yōu)化。
更值得一提的是，系統(tǒng)可連續(xù)作業(yè)，不受疲勞、情緒等人為因素干擾，大幅提升檢測效率與一致性。
“人工智能推動質(zhì)檢從‘經(jīng)驗驅(qū)動’邁向‘數(shù)據(jù)驅(qū)動’，為智能制造提供了可復制、可推廣的落地范式。”項目負責人表示。
未來，公司將圍繞“更智能、更柔性、更集成”三大方向持續(xù)創(chuàng)新，在算法層面，探索小樣本學習、跨產(chǎn)品遷移學習等技術，降低新產(chǎn)線部署成本。在系統(tǒng)層面，推動AI檢測模塊與MES/PLM等工廠系統(tǒng)深度集成，實現(xiàn)質(zhì)量數(shù)據(jù)閉環(huán)管理。在應用拓展層面，將異音檢測能力延伸至更多聲學類產(chǎn)品乃至非聲學振動類場景，打造通用型工業(yè)聽覺AI平臺，讓AI不僅“聽得準”，更能“聽得懂”，成為工廠的“智能聽診器”。
記者：謝艷,宋德平
