人工智能在电子测试领域的应用分析

朱展枢

（汕尾职业技术学院，广东汕尾，516600）

0 引言

人工智能技术的应用，在信息处理等方面具有较强的优势，能根据信息数据进行预测处理，并思考分析等，确保人工智能对事物理解的基础上，作出正确的指令操作。当前人工智能发展在电子测试领域的应用程度越来越深，加强对二者的研究，能提升电子测试的技术和系统革新，推动电子测试在多个领域的发展。

1 人工智能发展

信息技术、网络技术等发展带动下，催生出人工智能技术的发展，半个世纪的发展中，人工智能也逐渐从传统的统计方法、专家知识库，逐渐发展成为浅层的神经网络支持向量机等，在多年的发展中，还出现了卷积神经网络、循环神经网络等系统，这些系统的出现，代表技术的革新和发展，人工智能技术发展程度加深，同时，计算机视觉功能、语音语言识别功能、人工建模等领域中的应用增强，在发展中能实现自主操控和人机合作，还能实现不同领域的跨界融合发展，同时当前大数据技术、云计算、计算机等技术的深入发展，信息处理的能力越来越强，更是推动了相关技术的融合和应用。此外，硬件设备包括芯片、存储设备等也在不断革新发展，给人工智能的发展提供了条件，促进了大数据技术的革新。人工智能技术的研发和应用，有效节省了人力损耗，但是对高端技术人才的需求也越来越多，计算机技术的发展速度较快，相关专业人员必须不断学习和完善自身的知识体系，才能更好地满足人工智能发展的需求。

2 电子测试技术发展分析

自动测试技术主要是有效集中不同的测试资源，协调测试仪器、人员及数据等之间的关系，更好地满足测试需求，从而更好地实现决策判断，对测试需求的分析，主要是重视平台和系统的数据采集，根据对数据的分析和被测对象的分析加以决策判断。信息技术的发展，电子测试智能化发展程度不断加深，同时在网络信息技术及多种现代技术的带动下，其网络化和综合化的程度加深。智能化主要体现在其感知交互功能的实现和发展，数据分析技术的应用，数据信息状态的预测等方面；其网络化发展，在人们获取信息、生产生活及网络的发展方面有必要的联系；其综合发展，则是体现在测试功能的不断提升和完善，从而更好地满足多样化的需求。分析电子测试发展历程，从最开始的功能相对单一，依靠测试仪器即可完成，到经过多年发展，功能越来越多样化，包括数据采集，故障判断，统计推断，健康预测等，并且能实现人机交互的功能，以及后来还出现了图像自动识别、语音系统控制等智能控制方式。

3 人工智能在电子测试领域的应用探讨

3.1 测试仪器和人工智能

在测试领域发展中运用人工智能技术，可以实现智能微波测试、网络测试、计量等，从而不断提升其测试应用的范围和领域。测试仪器是测试工作开展的基础，对测试的效率和结果有重要的影响。分析测试仪器的功能，要满足测试对象数据采集处理、降噪去噪的功能，并且确保每个功能有效结合智能算法，并发挥其图像识别和语音识别功能，将其与智能算法结合，实现交互对接的智能化。数据采集端口，运用人工智能算法，对数据采集行为和方式进行自学，以自学系统取代人为操作系统。数据处理端口，则主要是采用神经网络，主成分分析等算法，压缩处理数据并获取其特征，为后期系统故障诊断等开展提供前提。从产品的角度分析，充分发挥测试仪器的优势，并借助智能芯片、大数据、云计算、机器视觉等人工智能相关的技术，连接底层到应用层不同信息和数据，建立网络化的数据信息共享平台，完成不同入口对接等，从而促进人工智能与测试仪器的融合发展。未来发展中，智能测试芯片、软件硬件、系统平台、机器人、测试服务等都会得到更好的融合和发展。

3.2 测试系统和人工智能

测试系统的自动化网络化的特点，传统的测试系统相对不完善，在数据的智能化处理方面，智能处理的水平不高，且数据处理效率相对较低，对被测试数据的挖掘力度较小。此外，分析当前发展现状，测试技术及人工智能的结合发展还有很大的空间，需要加强一体化的建设，自动化测试技术在实时测试中的应用相对较少，结合程度较低，且只能测试推断更新相对缓慢，一些特定测试中，不能确保数据采集和测试的准确性。

在人工测试系统和人工智能技术融合发展过程中，首先需要对人工智能算法、大数据技术和测试系统等进行综合全面的分析，重视建设电子测试系统和平台，加强提升数据共享程度。同时，还要根据不同的测试特点及信号，重视对预处理技术的分析，推动专家知识的运用程度，最终实现智能算法，并为特定测试的数据进行学习，提升自身的信息处理能力，能应对更复杂的测试的建模和分析。再次，在测试系统中，植入人工智能数据处理的算法，让测试系统的数据采集模块能与数据处理实现通信，实现智能算法的实时学习和训练，实现测试功能的同时还能对诊断模型加以优化处理。最后，实现自动测试采集，并向测试系统前端反馈测试结果，不断优化数据采集特征选取，提升整个测试系统的能力。

3.3 测试生态和人工智能

采用共性技术，需要连通测试仪器底层到应用层的接口，这就需要测试仪器、人员和服务的协调统一，同时需要实现测试数据、仪器和系统的智能化，突破其中的关键技术。技术平台分析中，第一必须考虑测试模型具有通用性；第二是要建立不同测试领域的通信标准化，制定相应的规范制度，对测试行业发展加以规范化，并实现专家知识库的搭建，最终促进测试技术和人工智能的结合发展。

4 结语

人工智能技术应用范围越来越广泛，且发展越来越迅速，对电子测试发展产生了一定的影响。从行业生态发展分析，要将人工智能渗透到行业发展的各方面，包括仪器设备的设计使用、测试系统的建立等，都需要考虑人工智能；从技术角度来讲，在以云计算平台发展的基础上，必须重视对大数据存储分析技术的研究，重视测试仪器产品的设计和系统的不断优化。此外，还要通过测试仪器、产品、系统、技术、人才等与人工智能的结合，积极构建以人工智能为基础的电子测试新生态。