基于人工智能的自动测试系统的制作方法

本发明属于射频信号测试，具体涉及基于人工智能的自动测试系统。

背景技术：

1、在射频通信领域，测试是确保通信模块和设备性能及质量的关键环节。传统的射频信号测试方法通常需要操作员手动控制测试仪器、设置测试参数并读取结果。这种方法不仅耗时耗力，而且容易出错。为了提高测试效率，自动化测试系统被广泛应用。然而，现有的自动化测试工具仍存在一些不足之处：

2、1、高维护成本：传统的自动化测试工具需要编写大量的控制脚本，当测试需求或设备发生变化时，这些脚本也需要更新，同时对于测试人员的要求也很高，既需要了解产品特性还需要懂测试指标、测试流程和方法、仪器操作，导致维护成本高。

3、2、易用性和交互性差：测试人员在应对复杂的测试系统时可能会面临一定的困难。他们可能对于测试指标和测试系统不够了解，导致无法充分利用测试工具的功能。此外，他们可能对于使用的仪器仪表不熟悉，无法正确设置或调试，从而影响测试的准确性和可靠性。同时，对于测试流程和测试指标不清楚也可能是一个问题，因为这可能导致测试人员无法正确执行测试任务，从而影响测试的效率和质量。

4、3、测试覆盖不足：随着产品的不断迭代和更新，测试需求也在不断变化。传统的测试方法往往无法满足这种快速变化的需求，因为测试人员需要手动编写和维护大量的测试用例，这既费时费力，又容易出错。因此，已经开发的测试项可能无法满足后续的测试需求，从而导致测试覆盖不足，无法有效保障软件的质量。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，本发明提供基于人工智能的自动测试系统，特别适用于射频信号指标的测试。该系统结合了机器学习、自然语言处理和仪器控制等人工智能技术，人工智能技术可以帮助测试人员自动生成、优化测试用例、控制测试仪器和设置测试参数，从而提高测试的覆盖率和效率；通过人机对话的方式，提升了软件的易用性和交互性；同时，人工智能技术能够读取测试结果以及分析测试数据，辅助测试人员编写测试报告和结论，甚至提出优化解决方案，极大地提高了测试效率和准确性，解决了现有技术中的诸多不足。

2、为实现上述发明目的，本发明所采用的技术方案是：基于人工智能的自动测试系统，包括客户端、人工智能服务器、数据库服务器、测试仪器；

3、所述客户端用于根据不同的测试需求灵活配置测试项；管理和控制所述测试仪器，包括测试仪器的连接、配置和状态监控；对实时数据和历史数据进行数据对比和分析；自动执行预定的测试任务并在测试完成后通知用户；实时监控测试过程中的多种实时数据，当测试出现异常时进行报警及时通知用户；

4、所述人工智能服务器利用自然语言处理技术解析测试需求文档，自动生成测试用例，应用机器学习算法，根据历史测试数据和结果，不断优化和调整测试用例，以适应不断变化的测试需求和设备更新；

5、所述数据库服务器用于数据的存储、管理、检索和保护；

6、所述测试仪器用于生成并发射射频信号，对射频通道模块或设备的性能进行测试。

7、优选的，所述人工智能服务器包括测试用例生成与优化模块、智能仪器控制模块、数据处理与分析模块、自学习与优化模块、人机交互支持模块、系统监控与维护模块；

8、所述测试用例生成与优化模块利用自然语言处理技术解析测试需求文档，自动生成测试用例；应用机器学习算法，根据历史测试数据和结果，不断优化和调整测试用例，以适应不断变化的测试需求和设备更新；

9、所述智能仪器控制模块利用集成计算机视觉技术，自动识别和操作测试仪器的界面元素；使用机器学习模型，根据测试需求自动设置和调整测试参数，确保测试过程的准确性和一致性；

10、所述数据处理与分析模块从测试仪器获取测试数据，进行数据清洗和预处理，确保数据的准确性和完整性；利用高级数据分析算法，对测试数据进行深入分析，识别异常和潜在问题；生成测试报告，包括测试结果、分析结论和优化建议；

11、所述自学习与优化模块通过持续学习历史测试数据和结果，优化测试策略和方法；

12、所述人机交互支持模块提供自然语言问答接口，支持用户通过问答的方式获取人工智能相关的知识和建议；

13、所述系统监控与维护模块实时监控测试过程，记录和分析系统运行状态，确保测试过程顺利进行；定期更新和优化系统算法和模型，确保系统的持续高效运行。

14、优选的，所述测试仪器包括频谱分析仪、网络分析仪、信号源、示波器和功率计。

15、优选的，所述测试仪器包括信号生成与测量模块、参数设置与控制模块、数据采集与记录模块、自动化测试支持模块；

16、所述信号生成与测量模块用于生成并发射射频信号，对射频通信模块或设备的性能进行测试；

17、所述参数设置与控制模块可设置多种测试参数，测试参数包括频率、功率、调制方式、带宽；根据测试需求调整和控制所述测试参数；

18、所述数据采集与记录模块采集、记录并存储测试过程中的数据，包括信号波形、频谱、时序；

19、所述自动化测试支持模块与所述客户端和人工智能系统集成，支持自动化测试流程，根据测试用例自动配置测试命令执行测试任务，并将测试结果传输给上位系统进行处理和分析。

20、优选的，所述信号生成与测量模块测量设备接收到的射频信号的多种指标，包括频率、功率、调制准确性、误码率。

21、优选的，自动测试系统进行测试的待测设备包括硬件设备、模块或芯片。

22、优选的，所述测试用例生成与优化模块包括自然语言处理单元，所述自然语言处理单元包括语言模型与文本生成子单元、机器翻译子单元、自动摘要子单元、问答子单元；

23、所述语言模型与文本生成子单元通过大量语料库的训练，学习词汇和语法的统计规律，在给定部分文本的情况下预测接下来的单词或句子；

24、所述机器翻译子单元将一种语言的文本翻译成另一种语言，使用双语平行语料库训练模型，通过编码器-解码器架构将源语言编码成中间表示，再解码成目标语言；

25、所述自动摘要子单元基于抽取式或生成式方法将长篇文章浓缩成简短摘要；

26、所述问答子单元理解用户的问题，通过检索或生成法提供答案。

27、优选的，所述自学习与优化模块包括数据收集单元、数据预处理单元、模型选择单元、模型训练单元、模型评估和优化单元；

28、所述数据收集单元用于收集测试数据，所述测试数据包括若干个仪器厂家的多种仪器的产品手册和程控手册、射频指标的测试流程和测试方法、射频信号测试典型场景和测试信号数据；

29、所述数据预处理单元将收集到的数据转换为适合训练模型的格式；

30、所述模型选择单元选择适合射频信号测试场景的任务模型；

31、所述模型训练单元对所述模型选择单元选择的任务模型进行训练；

32、所述模型评估和优化单元根据任务选择评估指标，所述评估指标包括准确率、精确率、召回率、f1分数、auc-roc；使用网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化调整模型超参数，使用交叉验证评估模型稳定性。

33、本发明具有以下有益效果：

34、测试系统结合了机器学习、自然语言处理和仪器控制等人工智能技术，人工智能技术可以帮助测试人员自动生成、优化测试用例、控制测试仪器和设置测试参数，能够快速生成测试项，支持重复生成和多次生成，从而提高测试的覆盖率和效率。自动生成和优化测试用例，减少人工干预，显著提高测试效率；减少人工编写和维护测试脚本的工作量，降低测试成本；能够兼容不同厂家的多种型号仪器，适应性强；人工智能自动完成脚本编写，用户无需具备编码经验，简化了操作流程，适合多种研发人员；人工智能经过系统性及测试测量领域的专业学习和训练，生成的测试项更加专业和可靠。