杭州爱华仪器有限公司
针对开发一套智能化磁瓦内部缺陷检测设备的需求，提出一种基于深度一维卷积网络的智能识别方法。该方法通过原始时域信号训练深度一维卷积网络，利用卷积网络逐层挖掘信号隐藏特征能力完成智能诊断，杭州爱华噪声测试仪与传统方法相比，利用深度一维卷积网络能够摆脱对专家经验和信号处理知识的依赖，以其强大的自动提取特征能力完成磁瓦内部缺陷的智能诊断。在3种类型磁瓦数据上进行特征提取和缺陷识别，实验结果表明，该方法能够有效地从声音信号中提取缺陷特征和识别，结合开发的机械设备，能够满足磁瓦内部缺陷智能化检测的需求
