预热 | 2023交大密西根学院冬季设计展精彩视频抢先看（三）

在12月13日举行的2023交大密西根学院冬季设计展上，密院学子将会带给我们怎样的创意风暴，又将有哪些炫酷作品惊艳亮相？我们将陆续推出毕业设计小组视频介绍，带您提前一睹究竟。

Team 3

汽车内饰噪声检测自动化

赞助方: 蔚来NIO

组员: 何心远，何煦，陈思延，于傲田

指导老师: 马澄斌

项目介绍：

在复杂的生产线环境中，实现内饰噪音异响检测是一项极具挑战性的项目。门板共振和座椅调节等过程中产生的异响可能导致严重的安全问题和糟糕的用户体验。目前，车辆异响检测主要依赖人工完成。然而，这种方式不仅存在效率低和准确性差的问题，且频繁的俯身动作和持续的噪音环境对检测人员的身体健康造成一定的威胁。因此，急需研发一款自动化的内饰异响检测系统。

本系统通过软硬件的集成，实现了声音收集、信号处理、结果显示、数据上传的全流程自动化。在硬件方面，系统基于Ubuntu20.04的Linux系统在树莓派4B上进行嵌入式系统设计，集成了包括环形麦克风阵列、显示器和键盘在内的多个外设，并通过定制外壳设计将所有硬件连接成为完整、易携的产品。在软件方面，对于录音和数据预处理，均通过脚本和Python实现了自动化；对于门板共振异响检测，由于在时域上难以找到正常门板和异常门板之间的区别，因此使用了短时傅里叶变换将其转换为频谱图，再将Mel-Scale滤波器组应用到频谱图上以放大差异；对于座椅调节异响检测，采用高斯模型回归来找到正常座椅和异常座椅在时间域内的差异；两者在分析过程中均使用了多通道验证。使用过程中，只需要将本系统放入车内，通过可视化界面选择相应的检测内容，再于检测录音结束后取出设备即可完成检测，查看结果，由下游对异常车辆进行进一步处理。

该项目旨在开发一款集成嵌入式设备，能够自动实现车辆内饰异响检测，具有极高的检测精度和极快的检测速度。同时，该设备具有高度的通用性，可进一步商业化并应用于不同品牌的汽车工厂检查线。

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