Froschers из Института цифровых медиа технологий имени Ильменау Фраунгофера оптимизировали существующие тестовые системы, анализируя слышимые свойства объектов измерения. Для этого анализ акустического сигнала объединяется с алгоритмами машинного обучения. Поскольку испытание работает неразрушающе, можно избежать дорогостоящего теста. Например, демонстратор использует шум двигателей, чтобы измерить, в порядке ли они, неисправны или слишком сильно загружены. Другой демонстратор показывает, как по-разному обработанные шайбы, которые на самом деле выглядят одинаково и звучат очень похоже, могут различаться в зависимости от их шума.
Различные этапы измерения и анализа объединены
«То, что звучит игриво, на самом деле очень сложно и является результатом многолетних исследований и разработок», - объясняет Саша Гроллмиш, эксперт по машинному обучению в Fraunhofer IDMT. Таким образом, этот процесс сочетает в себе различные этапы измерения и анализа: точную запись звука, предварительную фильтрацию фона и полезного шума, а также интеллектуальный анализ и оценку сигналов с использованием машинного обучения.
СОВЕТ КНИГИ Книга «Промышленные датчики» описывает разработку и практическое применение наиболее важных датчиков. Благодаря прикладному анализу ошибок измерительных систем, датчиков и сенсорных систем, каждый из которых дополняется множеством подробных, полностью рассчитанных примеров применения, книга подходит не только для студентов, но и для инженеров и техников из различных дисциплин.
Чтобы дифференцировать различные шумы при практическом использовании, необходимы обширные данные обучения для надежного обучения системы. «Наша цель - работать с все меньшим количеством обучающих данных и при этом гарантировать высокий уровень распознавания. В идеале мы получаем систему самообучения, которая учится на основе данных акустических измерений для оценки качества производственных процессов или продуктов », - объясняет эксперт.
Процедура испытаний в настоящее время успешно тестируется на практике совместно с различными промышленными партнерами и достигла уровня технологической готовности (TRL) 6.