异音判断之机器学习
异音直接表征产品存在异常，是产品质量问题的一个显著指示。人的主观判断是提取异音的方法，也是目前的方法。但人工判断的高成本，主观波动等因素，使机器判断成为趋势。
机器判断的实现分三个部分：样本提取，特征库学习及在线判断。
样本提取的数量及质量决定了机器判断可能达到的准确性；特征库学习将人从特征提取的繁杂工作中解放出来，通过大数据分析，提取出更可靠、易理解的判断依据；在线判断使机器替代人成为现实。
前期取样，搭建样本库ø多类传感器取音,超灵敏采样
ø特定产品可省去消声箱,更高效、经济
ø耳机,异音感受更明显
ø人工分级、快捷键绑定异常类型
ø一键存储,快速搭建样本库
特征库学习ø信号处理算法与机器学习算法排列组合选择
ø自动特征提取、优选，输出算法
ø产品打分分级,质量管控更精细
ø散点图、统计图直观展现分析结果
ø自动生产测试样本库，学习、验证更高效
散点图用于评估机器判断结果与人工分级结果的对应关系。
图中红色表示人工分级的不合格品，蓝色为良品，青色为合格品。
纵坐标表示机器判断分值，分值越高则合格可能性越高。
统计图对散点图数据给出统计结果。可调节上下阈值，查看不同的判断结果。为后续的在线判断软件提供分级支持。
在生产中，可根据产品要求，灵活设置接受分值，从而实现产品质量的分级把控。
在线判断
ø扫码启动，快捷存储
øplc联动，流水操作
ø模块化设计，轻松更新特征库，提高判断率
ø多产线设备共用，经济高效
ø灵活设置产品分级分数线，批次质量更统一
ø数据库管理，查询检索更便捷
ø免费提供采样软件及技术支持
ø快速特征库学习
ø提供样品判断率、质量分级散点图
ø提供产品分析诊断支持
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