在工业领域，测试是一项非常重要的工作。无论是对于产品的质量控制，还是对于生产过程的监测，测试都是必不可少的环节。通过测试，我们可以了解产品的性能和可靠性，及时发现问题并采取相应的措施进行改进。同时，测试也可以帮助企业提高生产效率和降低成本，提升市场竞争力。在工业测试中，我们需要使用各种测试设备和工具，如传感器、测量仪器等，来对产品进行多方位的检测和评估。只有通过严格的测试流程和标准，才能保证产品的质量和安全性，满足客户的需求和期望。因此，在现代工业生产中，测试已经成为了一个不可或缺的环节，它不仅是产品质量的保障，也是企业可持续发展的重要支撑。非标传感器测试需要对传感器的远程校准和更新能力进行验证。南京专业测试系统
产品的品质管控，研发是关键，EOL检测只是执行手段。对实验室阶段性能不达标的产品而言，单纯的增加EOL检测手段，只会使不合格品明显增多。”在生产线环节增加NVH下线检测手段，几乎无一例外要增加投资或成本（后文会不断涉及成本所扮演的重要角色）。
所以，在计划实施NVH下线检测之前，需要回答“真实的需求是否存在？是什么？”这个问题。换句话说，不同类型的刚性需求抑或伪需求决定了NVH下线检测项目实施的初始动机、投资规模、推进效率、方案选择和结果。总体而言，实施NVH下线检测的动机/需求类型无非以下几点，国标或法规要求、甲方要求、市场不良反馈、主动的质控策略，以及“特色需求”等。 宁波汽车测试应用电机生产线终端（EOL）测试系统可以针对不同测试需求，实现完整的功能测试系统，提高汽车零部件产品质量。
用于工厂的EOL测试的测试台架,通过在测试平台上设置测试工位和负载工位，测试工位上设置外部被测电驱动系统，负载工位上设置负载电机，并且设置一连接轴，该连接轴的端直接插入外部被测电驱动系统内与差速器行星齿轮销连接,连接轴的第二端则与负载电机的输出轴连接，由连接轴直接将外部被测电驱动系统的输出扭矩通过差速器行星齿轮销传递至负载电机,从而实现电机与齿轮箱测试的单负载电机策略，相较于现有EOL台架测试减少了一个负载电机，有效节约了空间布局•也降低了设备维护的经济和时效成本，解决了现有,测试台架占据空间较大的问题。
随着汽车产业的快速发展，带来的环境污染问题日益严重,国家出台更严苛的尾气排放法规以保证环境质量,其中氧传感器是汽车尾气排放控制中关键的零部件之一。现在国内的氧传感器制造商基本停留于四线的开关型氧传感器生产研发中,而且传感器质量与国外产品还有一定差距。为此,生产企业需要对传感器动静态特性进行检验。本课题研发了能检测氧传感器加热电流、传感器阻抗等静态特性以及检测氧传感器开关特性、启动时间等动态特性的测试台。通过将待测传感器的实验值与企业标准值进行对比,帮助国内汽车零部件企业进一步提升自己产品的竞争力。本文主要针对开关型的浓差电压型传感器进行测试台架的研发。根据企业需求,通过分析氧传感器的工作原理和输出特性,制定对应的动态特性实验的测试方案。考虑需要满足系统响应快和模拟工况真实等条件。测试台架的工作原理是上位机根据特定的实验发送需求的空燃比指令给ECU。ECU通过获取宽域氧传感器的输出信号进行闭环控制,确保实际空燃比曲线能够较好地需求空燃比曲线。同时采集待测传感器的输出电压,并对其进行分析计算,从而判断传感器质量。NVH是汽车舒适性的关键因素，其测试帮助汽车制造商优化汽车的车身结构和车门密封性。
试验台可模拟汽车变速器的实际装车运行工控，完成对变速器的综合性能试验。试验台采用能量反馈技术，通过对试验中电能、机械能、电能的连续运转与再生利用，可降低设备的能耗。整台设备采用模块化、标准化、系列化设计以及网络通讯技术，提高了设备使用和维修的便利性。试验台主要组成部分通常包括：①试验台台体，②传输辊道系统，③托盘举升平移机构，④试件定位夹紧装置，⑤变速器驱动和加载系统，⑥换档操纵机构，⑦液压与润滑系统，⑧振动与噪声测量分析系统，⑨电控系统和测量系统，⑩辅助系统等。目前已有多种形式的试验台，从使用环境上分有实验室用的也有生产线上用的，从电机形式上分有直流驱动的也有交流驱动的，从结构上分有前驱的也有后驱的，从加载状态上分有加载的和不加载的，从自动程度上分有全自动的和半自动的等等。利用试验台通常可以实现如下试验：①各档按设定扭矩和转速的磨合试验，②换档灵活性检查，同步器检查，③各档换档确认、检查，齿轮脱档检查，④各档齿轮传动比的自动判断，⑤加减速时各档齿轮噪音、异响的判断和确认，⑥倒车开关动作、可靠性检查。非标测试设备和自动化测试系统解决新产品以及特殊行业生产各个过程中所需要的测试需求。常州变速箱测试特点
非标传感器测试需要对传感器的多参数监测和综合分析能力进行评估。南京专业测试系统
手机微电机在线自动分拣系统。该系统解决了在电机生产线上进行高效检测的难题。精细高效的采集微型马达工作时的声音信号，然后通过声音分析算法进行质量特征值的提取，能够与现有的人工检测进行比对和分析，将以往人工检测形成的数据集标签，结合深度学习算法进行良品与次品的分类。并且由于微电机每天的生产数量都在几千万台，很适合使用深度学习等机器学习方法，因此通过机器学习方法，对大量电机特征数据（特别是故障电机）进行分析处理，对测试电机进行良品检测和分类，准确率达到95%以上。 南京专业测试系统
