【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉检测的稳定性测试方法
[0001]本专利技术属于系统测试
，尤其涉及一种基于机器视觉检测的稳定性测试方法。
技术介绍
[0002]在系统稳定性测试过程中，遇到开机、重启时有概率性黑屏现象。随着操作系统、显示芯片的差异，想要复现出黑屏的随机性大。为协助研发快速修复该问题，需要测试人员在每个驱动程序版本迭代后分别对不同的显示芯片、主板、操作系统提供工控机的黑屏复现测试。因需要覆盖偶发率，单一软件参数的重复测试次数越大则越能提高测试结果的准确性。且一款工控机要排除硬件瑕疵导致黑屏，单一软件参数需要多台设备同时比对测试结果，导致测试的量级巨大。
[0003]目前的现有技术有如下缺点：1、人工测试效率存在一个固定区间，无法大幅并发进行。2、人工长时间重复性测试容易发生疲倦，测试效果会随着测试人员个人状态的好坏发生改动。
技术实现思路
[0004]针对上述技术问题，本专利技术提供了一种机器视觉自动进行稳定性测试的方法，以提高测试效率。
[0005]为达到上述目的，本专利技术采用的技术...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉检测的稳定性测试方法，其特征在于：包括机器视觉设备、控制端；使用机器视觉设备对工控机的待采集状态实时视频流采样，生成视觉模版；启动工控机测试后，控制端控制工控机重启，采用机器视觉设备判断工控机屏幕状态；当工控机屏幕与视觉模板匹配时，判定为异常，将异常日志回传至控制端。2.根据权利要求1所述的基于机器视觉检测的稳定性测试方法，其特征在于：所述视觉模版动态生成；动态生成方法为：在开始检测前，被检测工控机是黑屏/关机的待采集状态，对视频流采样得到连续的若干帧图片，对若干帧图片的帧内比与帧间比做进一步抽样处理，提取待采集状态的特征信息，得到视觉模板。3.根据权利要求2所述的基于机器视觉检测的稳定性测试方法，其特征在于，所述帧间比：每帧图片通过梯度算法生成摘要信息；再通过连续若干帧图片的梯度摘要信息做比较，得出待采集状态的梯度摘要区间值；所述帧内比：将每帧图片划分成若干小区域，每个小区域灰度化后的灰度值做求合计算，再通过每个小区域的灰度求合值的比值成生摘要信息；通过连续若干帧图片的帧内灰度比值信息做比较，得出待采集状态的帧内比匹配的区间值。4.根据权利要求1
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3中任一所述的基于机器视觉检测的稳定性测试方法，其特征在于：每次工控机重启测试时，对待采集状态再次采样，使用得到的待采集状态对视觉模版做动态补偿。5.根据权利要求4所述的基于机器视觉检测的稳定性测试方法，其特征在于：远程执行reboot，或控制继电器断开/闭合，等待工控机进入开机步骤后，对待采集状态特征再次采样。6.根据权利要求1所述的基于机器视觉检测的稳定性测试方法，其特征在于：测试环境采用多路视频流同时工作，并且对单路视频流做虚拟分屏。7.根据权利要求1或6所述的基于机器视觉检测的稳定性测试方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：王丹，杨博，张友平，柳宁一，
申请(专利权)人：南京云柜网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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