扬声器生产过程中,纯音检测是产品质量检测的首道工序。目前,电声行业对纯音检测主要靠人耳监听,这种方法主观性强,不仅受工作环境影响,还与工作人员的状态和经验有关,并且长期监听对人的听觉神经带来伤害。因此寻找一种自动化的检测方法成为当前电声行业的重要研究课题。目前的扬声器异音故障自动检测系统为利用扫频仪激励扬声器,同时用传声器、采集卡采集响应声音信号传入计算机。并通过时频变换对响应信号进行处理,由时频图进行故障特征提取及识别。这种方法用于消音室或消音箱的环境下,对扬声器是否存在故障具有很好的判断能力。但该方法不仅易受扬声器生产车间复杂的电磁干扰和噪声的影响,导致声音信号采集的不准确,降低检测准确性；而且,其只能检测扬声器是否存在故障,而对扬声器故障类型的识别却无能为力。因此,怎样实现工业现场大噪声环境下异音故障的检测和分类识别成为本文研究的重点。本文提出了一种基于振动位移的扬声器故障检测和分类识别方法,这种方法不仅能很好的避免工业现场环境噪声干扰对检测系统的影响,使检测系统能适应复杂的工业环境；而且,这种方法在检测出故障的同时还会识别出故障的类型。首先用视觉传感器采集扬声器图像识别罩内漏气故障,然后采集扬声器上多点静态高度信息识别碰圈故障,最后采集扬声器振动位移信号识别打底和小音故障。实验证明这种方法对扬声器这四种故障的检测和分类识别具有很好的准确性。本课题研究成果主要包括：(1)系统基于激光位移传感器的测量原理和XY移动平台在二维空间的运动,实现扬声器几何形状的检测和三维点云数据的采集。(2)提出了一种基于视觉引导的测量点快速精确定位的方法。(3)通过研究分析不同类型故障的特点,提出了一种基于振动位移的扬声器故障检测和分类识别方法。(4)完成了系统硬件的搭建和软件各个模块的集成,将扬声器几何形状检测、测量点的定位、故障类型的识别功能集中于一个软件。(5)通过检测扬声器的几何形状,建立了扬声器的有限元模型,并在ANSYS环境下对其进行了模态分析和谐响应分析。