在系统工作时，将牙科手机置于静音房中，通过麦克风采集牙科手机运行噪声，然后系统通过分析提取出牙科手机噪声的特征值，结合事先积累的样本知识库，根据相应的判断算法和阈值设置对特征值进行判断和分类，可判断出合格品、音大品和异响品等，最终给出G/NG的判断结果。

本测试硬件系统采用NI高性能动态信号数据采集设备、PCB高灵敏度麦克风构成，软件为订制化的其高SignalPad测控软件，可用完成噪声、振动等信号的数据采集和分析计算。系统软硬件均采用模块化设计，非常方便增加采集通道或者增加其他物理量的测量。

订制化交互界面；

人工模式和自动模式；

信号样本库建立与特征值统计分析；

质检策略管理。

考虑到操作的简便性，需要针对本测试系统进行订制化界面开发，以便工程师能够方便操作进行开始测试、数据存储、数据管理、特征值查看、不良品报警等操作过程。

人工测试用于前期样本库较少的情况下，通过记录人工判定的结果收集足够的统计样本，完善样本库的建立，提供足够的合格品或者不良品的数据，以便优化特征参数，为建立“质检策略”作准备，提高自动化测试的准确率。人工测试过程中软件同时记录各判据值及人工判定结果到指定的数据库文件中。数据库用于保存当前测试的判据及判定记录，供统计分析判据策略之用。人工判定通过对话框的形式录入记录数据库。

自动测试是异音检测系统投产后的工作模式，是系统的目标工作模式。在此模式下，质检操作人员只需要点击开始测试，系统就依照设定的策略进行自动质检流程。在一定良品/不良品的样本库的积累条件下，结合样本库的特征值特征，完成待测牙科手机的自动特征提取和阈值判决，对测件自动给出判别。

自动测试在程序自动判断的同时，也将原始的噪音数据进行自动记录和保存。人工测试是指程序仅记录并保存噪声数据，但不对产品进行判断，而由工人凭借经验进行判断，并在程序中进行输入。

自动测试的难点是通过人工模式记录学习样本，并通过统计分析工具获得不同样本的特征分布、波形、频谱等信息，进而对每个判据划分阈值形成判定策略。因此，产品噪声特征值样本库的建立是本系统的核心之一。其高科技根据实际工程经验，为客户推荐了典型的特征量。

质检策略管理包括特征值阈值设置、测试管理等。

考虑到自动测试的结果需要与人工测试结果相匹配，因此特征值样本库建立后，阈值设置对于自动测试的准确性至关重要，系统需要通过调试，确定合适的阈值参数。

根据实际工程经验，产品异音的自动化判断需要保证产线稳定性和一致性较高，产品故障模式种类清晰（人工可较准确的归类故障）。学习的时间和需要的样本数，自动判断中的信号处理算法和特征量，根据实际工况千差万别，初期建立样本库的人工判断结果也可能有一定误差，因此有时候并不能保证测试结果和人工判断的100%一致性，但样本库的积累和合理的阈值设定可以逐步完善并提高准确性。