技术总结
本发明公开了一种生产线上的自动化检测方法和装置。当检测到生产线上的待测设备播放测试音频时，采集待测设备在预设频率下的音频数据以及音频数据对应的振动偏移量；获取由振动样本数据学习训练得到的神经网络模型；将音频数据和所述振动偏移量输入神经网络模型，并与神经网络模型中的样本特征空间进行比较，输出比较结果，由比较结果确定待测设备的检测结果。本发明实施例中，采用生产线上的自动化检测方法，避免了人工检测准确度低的情况，通过采集待测设备在预设频率下的音频数据以及音频数据对应的振动偏移量进行分析比较确定待测设备是否存在振音缺陷，大大提高了振音缺陷检测的精度。
技术研发人员：杨麟;林淼;沈航
受保护的技术使用者：研祥智能科技股份有限公司
文档号码：201510791066
技术研发日：2015.11.17
技术公布日：2017.05.24