详细信息：

保证家电产品的出厂品质，多数产品都会在下线装箱前设置声检工位，对产品整体性能进行综合判定，通过人工倾听家电产品的运转噪声，判断产品是否存在故障。家电产品的电气和外观等性能检测基本都已实现自动化，唯有声检环节由于产品异常状态难以描述以及生产现场噪声环境复杂等原因，主要还是采用人工方式，这已成为制约家电生产线实现全面自动化和智能化的“卡脖子”环节。 近5年来，国内多家龙头家电企业一直都在对自动化异音检测技术进行积极探索和尝试，有些企业甚至投入重金从国外引进了相关的异音检测设备，但由于家电产品种类繁多、产量巨大以及检测准确性和稳定性要求高等诸多因素，仍未在产品异音自动化检测方面取得突破进展。 北京工商大学人工智能学院噪声与振动实验室，紧密围绕企业实际需求，经过多年努力，在家电核心部件和整机产品异音检测方面深入研究，将人工智能技术与声振理论、测试技术、信号处理、机电控制以及软硬件开发有机融合，成功研制了基于人工智能的产品异音在线检测技术，该技术已在某压缩机企业生产线上得到成功应用，检出率和误报率均达到了用户的要求，通过了企业验收。另外，以该技术为基础的原型系统已在电机、洗衣机、油烟机和冰箱的异音检测中得到应用尝试，取得了初步的成果。下一步将继续在产线适应性和工程化应用等方面继续发力，实现该技术在家电产品生产线上的全面应用，彻底解决家电产线上声检环节的全面自动化这一“卡脖子”难题。