En la producción industrial, la prueba de máquinas y productos por medio de señales acústicas todavía tiene un papel nicho. En la Hannover Messe 2017, Fraunhofer exhibe un sistema cognitivo que detecta sonidos erróneos de manera más objetiva que el oído humano. La tecnología ha tenido éxitopasó las pruebas prácticas iniciales y allí detectó hasta el 99 por ciento de los errores.
En la producción industrial, es crucial que las máquinas funcionen y que el producto no tenga ningún defecto. Por lo tanto, el proceso de producción es monitoreado continuamente. Por humanos, pero también por más y más sensores, cámaras, software y hardware. En la mayoríaEn los casos, las pruebas automáticas basadas en máquinas se basan en criterios visuales o físicos. Solo las personas también usan sus oídos de forma natural: si algo suena inusual, una persona apaga la máquina por seguridad. El problema es este: todos perciben los ruidos de manera algo diferente.Por lo tanto, un error es más bien un sentimiento subjetivo y presenta una mayor susceptibilidad al error.
Entrenamiento con millones de registros de datos
El Instituto Fraunhofer para Tecnología de Medios Digitales IDMT desarrolla sistemas cognitivos que identifican con precisión las fallas basadas en señales acústicas. El enfoque tecnológico combina tecnología inteligente de medición acústica y análisis de señales, aprendizaje automático, así como almacenamiento de datos flexible y seguro para los datos ". Integramosla inteligencia de escuchar el control de la condición industrial de máquinas y sistemas de prueba automatizados para productos ", explica Steffen Holly, de la unidad de negocios" Aplicaciones de medios industriales "de IDMT. Una vez que han recibido capacitación, los sistemas cognitivos pueden escuchar de manera más objetiva que la audición humana: en lugar detienen dos oídos, por así decirlo, muchos miles de ellos a su disposición, en forma de millones de registros de datos neutrales. Los proyectos piloto iniciales con la industria ya están en marcha. Los investigadores han podido detectar hasta el 99 por ciento delos defectos puramente acústicamente
Asignando sonidos claramente
Los científicos identifican posibles fuentes de ruidos y analizan sus causas, crean un modelo de ruido del entorno y enfocan sus micrófonos allí. "Es ideal para simular el oído humano: recibe sonidos a través del aire", dice Holly.la señal total, el sistema calcula los sonidos de fondo, como las voces o de una carretilla elevadora que pasa. Esto se compara repetidamente con el ruido de referencia puro de laboratorio determinado previamente. Con la ayuda de redes neuronales artificiales, los científicos están desarrollando gradualmente algoritmosque son capaces de detectar ruidos que se producen por errores. "Cuanto más limpia es la señal acústica, mejor es el sistema cognitivo reconoce las desviaciones", explica Holly. La tecnología es tan sensible que también muestra matices en la intensidad del error y gestiona tareas complejas.ejemplo del campo de la producción automotriz: en los asientos de automóviles modernos, se instala una gran cantidad de motores individuales, con la ayuda de los cuales el conductor puede ajustar su asiento indindividualmenteEl diseño de los motores no es el mismo, sus ruidos son diferentes y están instalados en diferentes lugares."En un proyecto piloto con un proveedor automotriz, nuestro sistema de monitoreo acústico pudo detectar todas las fuentes de error a la perfección", informa Holly.
almacenamiento de datos flexible y seguro en la nube
Los investigadores de Fraunhofer pueden garantizar la seguridad de los datos de las señales acústicas recopiladas a través de autorizaciones de usuario, así como la gestión de derechos e identidad. Un ejemplo es el desacoplamiento de identidades reales y virtuales para no violar los derechos del usuario al evaluar los datos pordiferentes personas. Las máquinas y los sistemas de prueba generalmente se instalan en la línea de producción. Los investigadores almacenan sus registros de datos acústicos en una nube segura. "Podemos reaccionar de manera muy flexible a los cambios en el proceso de producción y ajustar nuestro sistema cognitivo en consecuencia", menciona Holly comouna ventaja adicional
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Fraunhofer-Gesellschaft . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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