人工智能在電子測試領(lǐng)域的應(yīng)用分析

朱展樞

（汕尾職業(yè)技術(shù)學(xué)院，廣東汕尾，516600）

0 引言

人工智能技術(shù)的應(yīng)用，在信息處理等方面具有較強的優(yōu)勢，能根據(jù)信息數(shù)據(jù)進行預(yù)測處理，并思考分析等，確保人工智能對事物理解的基礎(chǔ)上，作出正確的指令操作。當前人工智能發(fā)展在電子測試領(lǐng)域的應(yīng)用程度越來越深，加強對二者的研究，能提升電子測試的技術(shù)和系統(tǒng)革新，推動電子測試在多個領(lǐng)域的發(fā)展。

1 人工智能發(fā)展

信息技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等發(fā)展帶動下，催生出人工智能技術(shù)的發(fā)展，半個世紀的發(fā)展中，人工智能也逐漸從傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法、專家知識庫，逐漸發(fā)展成為淺層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)支持向量機等，在多年的發(fā)展中，還出現(xiàn)了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等系統(tǒng)，這些系統(tǒng)的出現(xiàn)，代表技術(shù)的革新和發(fā)展，人工智能技術(shù)發(fā)展程度加深，同時，計算機視覺功能、語音語言識別功能、人工建模等領(lǐng)域中的應(yīng)用增強，在發(fā)展中能實現(xiàn)自主操控和人機合作，還能實現(xiàn)不同領(lǐng)域的跨界融合發(fā)展，同時當前大數(shù)據(jù)技術(shù)、云計算、計算機等技術(shù)的深入發(fā)展，信息處理的能力越來越強，更是推動了相關(guān)技術(shù)的融合和應(yīng)用。此外，硬件設(shè)備包括芯片、存儲設(shè)備等也在不斷革新發(fā)展，給人工智能的發(fā)展提供了條件，促進了大數(shù)據(jù)技術(shù)的革新。人工智能技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用，有效節(jié)省了人力損耗，但是對高端技術(shù)人才的需求也越來越多，計算機技術(shù)的發(fā)展速度較快，相關(guān)專業(yè)人員必須不斷學(xué)習(xí)和完善自身的知識體系，才能更好地滿足人工智能發(fā)展的需求。

2 電子測試技術(shù)發(fā)展分析

自動測試技術(shù)主要是有效集中不同的測試資源，協(xié)調(diào)測試儀器、人員及數(shù)據(jù)等之間的關(guān)系，更好地滿足測試需求，從而更好地實現(xiàn)決策判斷，對測試需求的分析，主要是重視平臺和系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集，根據(jù)對數(shù)據(jù)的分析和被測對象的分析加以決策判斷。信息技術(shù)的發(fā)展，電子測試智能化發(fā)展程度不斷加深，同時在網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)及多種現(xiàn)代技術(shù)的帶動下，其網(wǎng)絡(luò)化和綜合化的程度加深。智能化主要體現(xiàn)在其感知交互功能的實現(xiàn)和發(fā)展，數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應(yīng)用，數(shù)據(jù)信息狀態(tài)的預(yù)測等方面；其網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展，在人們獲取信息、生產(chǎn)生活及網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展方面有必要的聯(lián)系；其綜合發(fā)展，則是體現(xiàn)在測試功能的不斷提升和完善，從而更好地滿足多樣化的需求。分析電子測試發(fā)展歷程，從最開始的功能相對單一，依靠測試儀器即可完成，到經(jīng)過多年發(fā)展，功能越來越多樣化，包括數(shù)據(jù)采集，故障判斷，統(tǒng)計推斷，健康預(yù)測等，并且能實現(xiàn)人機交互的功能，以及后來還出現(xiàn)了圖像自動識別、語音系統(tǒng)控制等智能控制方式。

3 人工智能在電子測試領(lǐng)域的應(yīng)用探討

3.1 測試儀器和人工智能

在測試領(lǐng)域發(fā)展中運用人工智能技術(shù)，可以實現(xiàn)智能微波測試、網(wǎng)絡(luò)測試、計量等，從而不斷提升其測試應(yīng)用的范圍和領(lǐng)域。測試儀器是測試工作開展的基礎(chǔ)，對測試的效率和結(jié)果有重要的影響。分析測試儀器的功能，要滿足測試對象數(shù)據(jù)采集處理、降噪去噪的功能，并且確保每個功能有效結(jié)合智能算法，并發(fā)揮其圖像識別和語音識別功能，將其與智能算法結(jié)合，實現(xiàn)交互對接的智能化。數(shù)據(jù)采集端口，運用人工智能算法，對數(shù)據(jù)采集行為和方式進行自學(xué)，以自學(xué)系統(tǒng)取代人為操作系統(tǒng)。數(shù)據(jù)處理端口，則主要是采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主成分分析等算法，壓縮處理數(shù)據(jù)并獲取其特征，為后期系統(tǒng)故障診斷等開展提供前提。從產(chǎn)品的角度分析，充分發(fā)揮測試儀器的優(yōu)勢，并借助智能芯片、大數(shù)據(jù)、云計算、機器視覺等人工智能相關(guān)的技術(shù)，連接底層到應(yīng)用層不同信息和數(shù)據(jù)，建立網(wǎng)絡(luò)化的數(shù)據(jù)信息共享平臺，完成不同入口對接等，從而促進人工智能與測試儀器的融合發(fā)展。未來發(fā)展中，智能測試芯片、軟件硬件、系統(tǒng)平臺、機器人、測試服務(wù)等都會得到更好的融合和發(fā)展。

3.2 測試系統(tǒng)和人工智能

測試系統(tǒng)的自動化網(wǎng)絡(luò)化的特點，傳統(tǒng)的測試系統(tǒng)相對不完善，在數(shù)據(jù)的智能化處理方面，智能處理的水平不高，且數(shù)據(jù)處理效率相對較低，對被測試數(shù)據(jù)的挖掘力度較小。此外，分析當前發(fā)展現(xiàn)狀，測試技術(shù)及人工智能的結(jié)合發(fā)展還有很大的空間，需要加強一體化的建設(shè)，自動化測試技術(shù)在實時測試中的應(yīng)用相對較少，結(jié)合程度較低，且只能測試推斷更新相對緩慢，一些特定測試中，不能確保數(shù)據(jù)采集和測試的準確性。

在人工測試系統(tǒng)和人工智能技術(shù)融合發(fā)展過程中，首先需要對人工智能算法、大數(shù)據(jù)技術(shù)和測試系統(tǒng)等進行綜合全面的分析，重視建設(shè)電子測試系統(tǒng)和平臺，加強提升數(shù)據(jù)共享程度。同時，還要根據(jù)不同的測試特點及信號，重視對預(yù)處理技術(shù)的分析，推動專家知識的運用程度，最終實現(xiàn)智能算法，并為特定測試的數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)，提升自身的信息處理能力，能應(yīng)對更復(fù)雜的測試的建模和分析。再次，在測試系統(tǒng)中，植入人工智能數(shù)據(jù)處理的算法，讓測試系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集模塊能與數(shù)據(jù)處理實現(xiàn)通信，實現(xiàn)智能算法的實時學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，實現(xiàn)測試功能的同時還能對診斷模型加以優(yōu)化處理。最后，實現(xiàn)自動測試采集，并向測試系統(tǒng)前端反饋測試結(jié)果，不斷優(yōu)化數(shù)據(jù)采集特征選取，提升整個測試系統(tǒng)的能力。

3.3 測試生態(tài)和人工智能

采用共性技術(shù)，需要連通測試儀器底層到應(yīng)用層的接口，這就需要測試儀器、人員和服務(wù)的協(xié)調(diào)統(tǒng)一，同時需要實現(xiàn)測試數(shù)據(jù)、儀器和系統(tǒng)的智能化，突破其中的關(guān)鍵技術(shù)。技術(shù)平臺分析中，第一必須考慮測試模型具有通用性；第二是要建立不同測試領(lǐng)域的通信標準化，制定相應(yīng)的規(guī)范制度，對測試行業(yè)發(fā)展加以規(guī)范化，并實現(xiàn)專家知識庫的搭建，最終促進測試技術(shù)和人工智能的結(jié)合發(fā)展。

4 結(jié)語

人工智能技術(shù)應(yīng)用范圍越來越廣泛，且發(fā)展越來越迅速，對電子測試發(fā)展產(chǎn)生了一定的影響。從行業(yè)生態(tài)發(fā)展分析，要將人工智能滲透到行業(yè)發(fā)展的各方面，包括儀器設(shè)備的設(shè)計使用、測試系統(tǒng)的建立等，都需要考慮人工智能；從技術(shù)角度來講，在以云計算平臺發(fā)展的基礎(chǔ)上，必須重視對大數(shù)據(jù)存儲分析技術(shù)的研究，重視測試儀器產(chǎn)品的設(shè)計和系統(tǒng)的不斷優(yōu)化。此外，還要通過測試儀器、產(chǎn)品、系統(tǒng)、技術(shù)、人才等與人工智能的結(jié)合，積極構(gòu)建以人工智能為基礎(chǔ)的電子測試新生態(tài)。