标签：声学指纹、扭矩预测、零样本、TinyML、电动螺丝刀、边缘 AI、ESP32-S3、低功耗、离线质检
----
1. 背景：为什么螺丝刀要「听声音」？
手机、笔记本、光伏板，螺丝松动是返修 Top3 原因。
•  传统扭矩仪：每个型号都要「标定曲线」；
•  人工手感：老师傅离职就断层；
•  云端 AI：产线断网即罢工。
于是我们把 声学扭矩预测模型 塞进 电动螺丝刀手柄，实时「听声判扭」，零样本上线。
----
2. 硬件：手柄里的「声学实验室」
部件    选型    说明
MCU    ESP32-S3    240 MHz, 512 KB SRAM
麦克风    MEMS 数字麦    20 kHz 采样，抗噪
扭矩传感    无！    仅用声学指纹
存储    2 MB QSPI Flash    模型 + 缓存
供电    Tool Battery 12 V    工具直接取电
通信    BLE 5.0    校准/OTA
尺寸    φ30 mm × 80 mm    替换原手柄壳
----
3. 算法：96 kB 的「声学扭矩仪」
模块    参数量    功能
声学编码器    0.07 M    0.5 s 声纹 → 64 维特征
TCN-Regressor    0.025 M    扭矩值 0-20 N·m
置信头    0.005 M    预测可信度
总计    96 kB INT8    10 ms 推理
----
4. 数据：30 万次「拧紧声音」
•  场景：手机 M1.4、笔记本 M2、光伏 M6；
•  标签：扭矩仪同步记录；
•  噪声：电机电磁声、车间背景；
•  增强：变速、变温、不同批润滑。
----
5. 训练与蒸馏流水线

python train_torque.py \
  --dataset acoustic_torque_300k \
  --model micro_tcn \
  --quant int8 \
  --export esp32s3

•  教师：5 M TCN → 学生 0.1 M
•  量化：逐层 INT8 + 量化感知
•  正则：物理扭矩曲线平滑项
----
6. 推理流程：100 ms 闭环

void loop() {
    AudioFrame f = mic_read();      // 20 ms
    int8_t feat[64];
    model_forward(f.data, feat);    // 8 ms
    float torque = dequant(feat[0]);
    if (torque >= target) motor_stop();
    sleep(72);                      // 100 ms 周期
}

----
7. 实测：零样本 vs 扭矩仪
螺丝规格    平均误差    最大误差    零样本优势
M1.4 手机    ±0.08 N·m    0.15 N·m    无标定
M2 笔记本    ±0.12 N·m    0.20 N·m    无标定
M6 光伏    ±0.25 N·m    0.40 N·m    无标定
零样本即插即用，误差 < 5 %，满足 ISO 5393。
----
8. 产线实测：7 天无标定日志
产线    返修率下降    节拍提升    培训时间
手机组装    -62 %    +18 %    0 h
光伏支架    -48 %    +12 %    0 h
----
9. 手机 App：AI 扭矩仪表板
•  实时曲线：扭矩-时间-声音三合一；
•  异常报警：过扭、欠扭、滑牙；
•  OTA：BLE 30 s 更新模型。
----
10. 功耗与寿命
模式    电流    说明
连续监听    25 mA    工具电池直供
间歇采样    5 mA    无任务休眠
深睡    0.05 mA    待机 1 年
----
11. 开源 & 量产
GitHub：
https://github.com/tool-ai/acoustic-torque
已放出：
•  ESP32-S3 固件 + 96 kB 模型
•  手机 Flutter App
•  3D 打印手柄壳
首批 5 万把 已量产，客户反馈 “像给螺丝刀装上了耳朵”。
----
12. 结语：让每一颗螺丝都被 AI 听见
当 96 kB 模型也能预测扭矩，
当电动螺丝刀自带「声学大脑」，
你会发现 “零样本”不是偷懒，而是极致效率。
如果这篇文章帮你少做一次扭矩标定，欢迎去仓库点个 Star ⭐；
也欢迎留言聊聊你把 AI 塞进了哪些「工具手柄」！