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異音直接表征產品存在異常，是產品質量問題的一個顯著指示,。人的主觀判斷是提取異音的最佳方法,，也是目前CHANG用的方法。但人工判斷的高成本,，主觀波動等因素,，使機器判斷成為趨勢。
前期取樣,，搭建樣本庫
? 多類傳感器取音,超靈敏采樣
? 特定產品可省去消聲箱,更高效,、經濟
? 耳機JIAN聽,異音感受更明顯
? 人工分級、快捷鍵綁定異常類型
? 一鍵存儲,快速搭建樣本庫
特征庫學習
? 信號處理算法與機器學習算法排列組合選擇
? 自動特征提取,、優(yōu)選,，輸出最YOU算法
? 產品打分分級,質量管控更精細
? 散點圖、統(tǒng)計圖直觀展現(xiàn)分析結果
? 自動生產測試樣本庫,，學習,、驗證更高效
散點圖用于評估機器判斷結果與人工分級結果的對應關系。
圖中紅色表示人工分級的不合格品,，藍色為良品,，青色為合格品。
縱坐標表示機器判斷分值,，分值越高則合格可能性越高,。
統(tǒng)計圖對散點圖數(shù)據(jù)給出統(tǒng)計結果?？烧{節(jié)上下閾值,，查看不同的判斷結果。 為后續(xù)的在線判斷軟件提供分級支持,。
在生產中,，可根據(jù)產品要求，靈活設置接受分值，從而實現(xiàn)產品質量的分級把控,。
在線判斷
? 掃碼啟動,，快捷存儲
? PLC聯(lián)動，流水操作
? 模塊化設計,，輕松更新特征庫,，提高判斷率
? 多產線設備共用，經濟高效
? 靈活設置產品分級分數(shù)線,，批次質量更統(tǒng)一
? 數(shù)據(jù)庫管理,，查詢檢索更便捷
? 免費提供采樣軟件及技術支持
? 快速特征庫學習
? 提供樣品判斷率、質量分級散點圖
? 提供產品分析診斷支持
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