“一個國產儀器數字信號處理板AT-DSP2200（將被動更改為PCO-4452），其音頻數據采樣于一個壓電敏感儀器，在測試過程中，這個壓電敏感儀器被擠壓于音響組件機箱中。”
任務：
為全面在線汽車音響測試，開發一個高精準度、有效的音頻質量控制系統。
解決方案：
通過使用數據采集板和Kohonen神經網絡系統分析技術建立一個基于LabVIEW自動測試系統。飛利浦APM公司在好幾個國家生產汽車音響系統的組件。最大的汽車和消費電子產品制造商都是飛利浦的客戶。
作者：
Peter Wischnewski-MIT數據分析部 智能技術有限公司管理層
介紹：
飛利浦APM公司在好幾個國家生產汽車音響系統配件。最大的汽車和消費電子產品制造商都是飛利浦的客戶。這些制造商不管諸如磁帶機或CD驅動這樣的配件是在何處組裝，他們只要求交付的組件滿足他們的高質量標準。最終的用戶希望在他們的車里聽到高保真立體聲音樂，不會聽到因為磁帶機里齒輪運轉而產生干擾噪音。為了滿足這些客戶的期望，并且維護這些汽車承包商他們自己在市場競爭中的地位，德國飛利浦要求獲得在麻省理工學院（MIT）質量控制專家的幫助，MIT答應通過使用數據采集和LabVIEW設計一個自動測試系統。
飛利浦公司發現，汽車音響組件的最終音頻測試質量依賴于特殊變化過程中個別人工執行的測試。此外，可接受的產品質量因電廠而異。他們的目的是取代依賴人類通過自動化在線質量控制系統的聽覺測試。系統的目標是使世界各地的測試標準化，消除依賴人工的聽覺，并避免背景噪聲電平的變化引起的不確定性。該系統的任務是高精準地監控百分百的組裝產品。更重要的是因為這是一個在線系統，所以它可以定位生產線上的缺陷，進而對其進行迅速修復。
系統設定
麻省理工學院（MIT）在運行windows3.11的奔騰100MHZ PC上設置了這個系統，一個國產儀器數字信號處理板AT-DSP2200（將被動更改為PCO-4452），其音頻數據采樣于一個壓電敏感儀器，在測試過程中，這個壓電敏感儀器被擠壓于音響組件機箱中。應用于正常和（自動）反向操作模式，收集到的數據大約4秒，8Khz的采樣率。除了線性測試計算指令以外，這個數字信號處理板為準備實時分類而進行數據處理。基于LabVIEW的分析軟件的核心是發現于麻省理工學院數據引擎V.I工具箱的Kohonen神經網絡。
神經網絡將著手這一任務
像往常一樣，在工業產品設計中，我們將定期改進或者輕微修復汽車音響組件。產品設計中的如此變化使音頻頻率分析更加復雜化，這是由于發現于略有不同的磁帶機底盤的震動信號的頻率特性不同。質量控制系統使用神經網絡調解這樣的頻率轉化，因為這樣的轉變普遍而抽象。神經網絡也幫助尋找相關的頻率元件。如果數據中隱藏著相關信息，神經網絡將會發現它，不管它參與的信號是的音頻的，震動的還是成像數據。神經網絡比其他計算方式更少受到噪聲的影響。同樣他們在處理復雜系統時更節省時間，因為沒有數學模型需要推導。在網絡“訓練”過程中，人類音頻感知閾值和主觀個人可接受噪音排放都可加以考慮。通過“訓練”，神經網絡可以分類這些以前沒有在網絡中呈現過的信號模式。
盡管麻省理工學院（MIT）已經安裝了一些基于神經網絡的質量控制盒模型認知系統，但是這個項目的特殊任務就是在指定的小預算和短時間限制內，完成所有的復雜系統任務。除了所需的高水平分類性能之外，這個先進系統的工作周期把分類時間減少到少于1秒。對于關鍵的特性抽取這一步，數據分析了時間，頻率和復賽譜閾值。倒頻譜完全構建于包含于LabVIEW先進分析庫的虛擬儀器（VIs）。這個特性抽取必須盡可能完整地描述音響組件中的音頻性質。Kohonen網絡通過250個已分類的組件信號模式所模擬訓練，并通過另外250個組件進行測試。被訓練的神經網絡，現被稱為分類器，即將用于在線質量控制系統。飛利浦聲學專家為汽車零部件建立了五個級別，一個是用于好的配件，另外四個用于有缺陷的測量分析系統。這些級別的名字與磁帶機的特定部分直接相關。在這個包含分類結果的信息里，飛利浦工程師有能力立即調整有缺陷的生產項目，并且減少失敗的成本。
結論
這一系統最先應用于德國和匈牙利，1998年在墨西哥安裝使用。這個系統與數據引擎V.I的合作已達到測試測量分析系統（MSA）標準水平，麻省理工學院（MIT）為這一事實感到自豪。測試測量分析系統（MSA）根據QS-9000提供了一種標準方法來分析測量系統。來源于數據引擎V.I工具箱的神經網絡可以成為汽車配件測試測量分析所認可的系統。
無論所需成本和系統復雜性阻止測試條件下配件的聽覺行為的數學模擬，在任何時候，神經網絡就是質量控制任務最好的解決方案，尤其是對于一些全球性生產基地公司，為了獲得同樣的產品利潤，他們采用質量控制系統的神經網絡。因為這一系統更具普遍性和易用性。
這些對質量控制系統的計算法極大地降低了系統成本，即使是在質量水準與人類聽覺相關的領域。
