电池测试仪并不短缺，但大多数都缺乏准确性。容量是电池的主要健康指标，很难即时获得。声称测量内阻的电池测试仪也将提供容量估计是一种误导。超出设备能力范围的广告功能使业界相信复杂的测试可以用基本的方法来完成。基于电阻的仪器可以识别即将耗尽或没电的电池——用户也可以。供应商经常故意夸大电池测试仪的能力。这类似于推销一种洗发水，承诺可以在男人的光头上长出浓密的头发。
如果手头没有可靠的测试设备，电池测试就变成了猜测，导致好的电池组被过早更换并通过了弱的电池组，结果在检查后很快就在路上失败了。缺乏准确的电池测试也会导致在电池保修计划下进行不必要的更换。检查保修退货后发现，这些电池中只有不到 10% 存在制造故障。大多数故障是用户造成的。
在性能下降变得明显之前，将电池作为常规服务的一部分进行评估时，挑战就出现了。这样的测试只有在包括容量测量时才有效。容量监督能量存储，控制运行时间并预测寿命终止。另一方面，内阻负责驱动发动机并在负载下按需提供高电流的动力。使用 CCA 测试仪在启动器电池上拍摄的快照仅指电阻电池状况。更好的电解质和耐腐蚀的电极材料使现代电池在其使用寿命的大部分时间里保持较低的电阻。由于电阻升高而导致的故障已经很少见，并且可能只会在使用寿命结束时出现
与电压、电流和欧姆测量不同，没有通用仪器可以读取随附的每个电池的容量。共有三种常见的测试概念：标量、矢量和具有复杂建模的 EIS (Spectro™)。
标量是三者中最简单的。它获取电池读数并将其与通常为电阻值的参考值进行比较。大多数测量 CCA 的单频交流电导测试仪都基于标量概念。
矢量法施加不同电流的信号或以不同的频率激励电池，然后根据预设的矢量点评估结果，以研究电池在各种应力条件下的情况。这增加了复杂性，并且增加的好处是微不足道的。
Spectro™ 使用频谱扫描电池，就像捕捉风景的地形一样，并将印记与矩阵进行比较以估计电池容量、CCA 和 SoC。Spectro™ 承诺提供最深入的电池分析，但它也是最复杂的。表 1总结了三种电池测试方法。
矩阵是一个多维查找表，读数与之进行比较。文本识别、指纹识别和视觉成像的工作原理相似。在电池分析中，矩阵主要用于估算容量；然而，CCA 和充电状态也受益于使用矩阵。
Spectro™ 正确预测了 10 个电池中的 8 个电池容量和 10 个电池中的 9 个 CCA。结合这两个分类，与仅测量 CCA 的单元相比，可显着提高测试精度。大多数基于电阻的测试仪提供的健康状况预测并不比 10 分之 5 好多少，结果可以与抛硬币相提并论。由于很少进行实验室验证，许多服务技术人员并不知道预测率很低。
人们希望获得更高的准确度，但只有在出现可测量的症状时才能诊断电池。虽然从现场提取的数据包提供了最可靠的结果，但离群值通常缺乏格式或已长期存储。为了确定地测试这些电池，可以开发包含异常情况的矩阵。
充电状态也起着重要作用，测试人员必须区分低电量和低容量。这两种情况都会降低电池性能并且难以识别。大多数电池测试仪工作到 SoC 的 70%；Spectro™ 降至 60%。
创建矩阵涉及扫描处于不同健康水平的许多电池。混合中包含的相同型号但容量损失不同的电池越多，矩阵就会变得越坚固。一个完善的矩阵应该包括容量在 50% 到 100% 之间的自然老化电池样品。打个比方，一座桥有很多支柱，可以消除弱点。
人口还应包括来自炎热和寒冷气候以及不同用途的电池。例如，拉斯维加斯出租车中老化的启动器电池会表现出与德国北部祖母汽车中仅用于载孙子们兜风的电池不同的症状。获得褪色的电池很困难。通过在环境室中骑自行车来强制老化有一些帮助，但与年龄相关的压力并没有准确呈现，而且习得的症状可能会欺骗系统。这对于锂离子电池尤其明显。尽管容量下降，但奈奎斯特图并未遵循日常使用中自然老化的特征
通用矩阵最实用，因为它服务于一组电池。Spectro™ 系统的通用矩阵适用于大多数汽车电池；用户只需输入容量和 CCA 评级。通用矩阵提供基于容量阈值的通过/未通过分类，而不是数字读数。该解决方案对于大多数服务人员来说是可以接受的，因为仪器会做出决定，从而消除不确定性和客户干扰。
电池必须经过多次检查，就像医生对病人进行多次检查以做出诊断一样。如果只测量血压或体温，严重的疾病可能逃过医生的注意。虽然医务人员受过良好的培训来评估获取的数据点，但大多数电池人员不具备相同的知识，只想知道电池是死是活。电池测试设备也无法提供所有电池故障的详细诊断。必须提醒电池用户，电池测试仪不是万能的测试工具，而是针对特定电池组的估算设备。