声学AI检测技术，助力工业智能巡检新发展

随着智能制造的深化落地和AI技术的蓬勃发展，工业场景日趋智能化、复杂化，带动了全球工业无损检测市场的不断扩大。声学作为冷门小众学科，在无损检测方面具有重要的应用价值和发展前景。

手持式声学成像仪作为智能化工业巡检的新选择，一经推出广受市场好评。该设备基于声学阵列被动检测成像技术，能够实时捕捉电力设备中的局部放电和压缩气体管道的气体泄露信号，通过声场云图方式直观显示故障位置，有效发现设备早期缺陷，并结合声学AI智能分析，快速获取检测结果和诊断意见，一键获取分析报告。

而支撑声学成像仪实现智能化的关键，就是其背后强大的AI引擎，通过声学技术和AI算法的深度融合，让冰冷的仪器拥有了“智慧大脑”，助力企业降本增效，轻松完成工业设备预测性维护和智慧运维。

声学AI引擎以“机器听觉”为核心，融合了先进的工业设备故障声音识别技术，具备强大的声音信号处理能力，借助自监督学习、无监督学习和半监督学习等概念，可快速、准确地捕捉和采集环境中的声音信息。

同时，通过训练和学习，AI引擎能够识别不同环境中的声音特征，实现对声音的智能分析和分类。

此外，凭借云端环境声音数据库样本，AI引擎可以通过巧妙的任务设计，让模型从原始声音数据中自动生成伪标签，而无需依赖人工标注。

最后，AI引擎采用聚类和降维等技术，将相似的声音样本聚集在一起，让模型在没有任何标签的情况下，对声音数据进行有效学习，并充分利用有标签和无标签数据完成训练，进一步提升模型性能。

在实际应用中，手持式声学成像仪中的AI引擎广泛用于各个领域，包括煤炭、钢铁、热电、水泥制造、石油、国网、核能、轨道交通、产品质检、巡检机器人、边防、核心区安防、城市噪声溯源管理等。

有了AI引擎的智能决策支持，我们手中的声学成像仪变得更高效、更便捷、更智能，它能帮助企业降低传统声学监测场景中的人力成本，有效提升监测效率和准确性，实现声音维度的自动化监控升级，为各类细分场景下的工业设备故障检测和预测性维护带来革命性改变。