分布式托辊监测系统的正常工作需要以下几个步骤： 1) 声呐布置——将具备本地边缘运算能力的声呐节点利用 4 芯同轴线串联，每台声呐节点配 备双声传感器。声呐节点通过 RS-485 串行总线串联，在传送带的一端通过 485 转以太网，通过网络连接到后台服务器。 2) 声呐校准——由监测中心服务器向各节点发送指令，控制节点修改检测门限阈值以完成声 呐校准、声呐自检等功能，确保传送带沿线拾音器都正常工作。该校准过程可在声呐布置前统一完成，也可以在布置完成后依据现场环境做适当修正。 3) 监测异响——托辊监测系统启动后，各个节点会不断读取当前的声音信号数据并做频谱分 析，当信号特征分量超过设定的正常阈值后，信号处理器会将该处的托辊列为异常状态，同时监测中心会循环轮询各个节点，获取信息后及时处理。 4) 异常监控与修复——监测中心服务器在收到节点的异常报告后，会实时地将托辊损坏的位置与损坏情况报告给值班人员，值班人员可以实时监听现场异常节点的声音判断是否出现严重异常，如果出现异常，在相应人员完成托辊修复工作后解除异常告警。

整套分布式传送带托辊异常声音检测系统主要有以下功能： 1) 托辊异常声音检测功能——整套系统以节点为边缘计算单元进行托辊异常声音检测，大大降低远程服务器的计算压力； 2) 轮询报警功能——远程服务器会定时轮询所有声呐节点，一旦有节点发现托辊异常则会及时报警后台监控中心 ； 3) 实时监听功能——监控中心可以选择任意节点实现现场声音监听功能，在接收到节点报警之后，也可以远程监听现场声音判断是否异常； 4) 频谱分析功能——监控中心可以选择任意节点实现现场声音的频谱分析 。

在线异音检测可以说是人工智能技术在家电生产过程中的一个合适应用场景，但要想与家电生产流程真正无缝结合，真正替代人工声检，还需要解决很多技术和管理上的难题，技术难题包括产线节拍匹配、信号采集、环境噪声消除、训练样本选择、合适学习模型确定等，管理难题包括检测规范与标准的制定以及检测流程的重构等，解决这些难题的方法和思路将在后续详细深入讨论。