移動終端測試生成數(shù)據(jù)的智能分析方法及裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于移動終端設(shè)備測試領(lǐng)域，特別是涉及到一種移動終端測試生成數(shù)據(jù)的智能分析方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]現(xiàn)代社會中，移動終端已成為人們生活中不可或缺的必需品，尤其是近年來，智能化移動終端更是呈現(xiàn)了爆發(fā)式的增長，但是隨之而來的，由于智能化移動終端規(guī)格繁多，而且各種系統(tǒng)版本頻繁發(fā)布，必須要對智能化移動終端進行系統(tǒng)和兼容性測試。
[0003]隨著移動終端的功能越來越多，終端的復(fù)雜度相應(yīng)的也越來越高，終端測試工作量越來越大，通過測試產(chǎn)生的數(shù)據(jù)(終端Log、測試工具Log、圖片Log)相應(yīng)的也越來越多。在企業(yè)內(nèi)部，人工對于數(shù)據(jù)分析的時間、效率、準確性等等問題，逐步體現(xiàn)。
[0004]現(xiàn)有技術(shù)的問題和缺點如下:
[0005]1、人工分析數(shù)據(jù)成本高。
[0006]2、人工分析數(shù)據(jù)周期長。
[0007]3、人工分析數(shù)據(jù)效率低下。
[0008]4、人工分析數(shù)據(jù)容易出現(xiàn)人為錯誤。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0009]本發(fā)明要解決的問題是提出一種移動終端測試生成數(shù)據(jù)的智能分析方法及裝置，解決移動終端測試過程中發(fā)生問題需要通過人工進行分析定位、花費大量人力和時間的現(xiàn)象，提尚效率、節(jié)約成本。
[0010]為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采取的技術(shù)方案為:一種移動終端測試生成數(shù)據(jù)的智能分析方法，包括如下步驟:
[0011](I)移動終端接入自動化測試系統(tǒng)進行測試，生成執(zhí)行日志和錯誤圖片，同步到智能分析服務(wù)器上；
[0012](2)智能分析服務(wù)器通過特征圖識別、OCR文字識別、日志分析，分析定位移動終端問題并上報；
[0013](3)智能分析服務(wù)器生成的問題數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘，生成各類統(tǒng)計報表。
[0014]優(yōu)選的，所述步驟(2)中，特征圖識別的方法為:
[0015]a、從長期運行的測試系統(tǒng)中，不斷收集并建立錯誤圖片樣集庫；
[0016]b、移動終端測試生成的錯誤圖片，上傳到智能分析服務(wù)器的特征圖分析模塊；
[0017]C、先做重復(fù)圖片過濾，減少重復(fù)運算；
[0018]d、去重后，將錯誤圖片樣集庫中的特征圖一一與錯誤圖片比較，做圖像匹配工作；
[0019]e、如果匹配圖庫中的樣例圖，則將此測試測試失敗原因初步設(shè)定為圖片樣集定義的失敗類型，以供測試人員后期再次分析確認；如果不匹配則進行OCR文字識別。
[0020]進一步的，所述步驟c中，重復(fù)圖像過濾的方法為:首先計算問題圖片的md5值，如果md5值與已經(jīng)處理過的圖片md5值相同，則此圖片為重復(fù)圖片，否則進行全圖圖像比對比對算法設(shè)置默認相似度為0.8，如果相似度大于0.8，則圖片重復(fù)，否則圖片視為一個新錯誤圖片，重復(fù)之前的過程，直到將所有圖片都過濾完成。
[0021]進一步的，所述步驟d中，圖像匹配方法為:利用圖形的像素統(tǒng)計信息、紋理特征以及角點分布來進行分析，并綜合多個信息權(quán)值來確定圖片的相似程度，如果匹配相似度值大于0.9，則表示此圖片為此特征的問題圖片。
[0022]優(yōu)選的，所述步驟(2)中，OCR文字識別的方法為:在樣例庫中設(shè)定樣例字符或者字符串，移動終端測試生成的錯誤圖片，上傳到智能分析服務(wù)器，經(jīng)過特征圖識別后，未匹配的圖片再由OCR文字識別模塊進行篩選，如果OCR識別出來的字符或者字符串匹配樣例庫中字符或字符串，則將此圖片初步設(shè)定為樣例庫定義失敗類型，以供測試人員后期再次分析確認。
[0023]優(yōu)選的，所述步驟(2)中，日志分析包括移動終端日志分析和測試日志分析；所述移動終端日志分析方法為:定期抓取移動終端的日志，并發(fā)送到日志分析服務(wù)器進行分析過濾；日志分析系統(tǒng)根據(jù)預(yù)定義的程序錯誤異常集進行分析過濾，提取日志中的各種異常，并根據(jù)場景信息進行匯總，以備測試人員后期分析問題所引用；所述測試日志分析方法為:分析測試日志，提取各個測試用例的運行情況，幫助測試人員后期更好地分析定位問題。
[0024]本發(fā)明還提供了一種移動終端測試生成數(shù)據(jù)的智能分析裝置，其特征在于:包括智能分析服務(wù)器系統(tǒng)，用于同步接收和分析移動終端接入自動化測試系統(tǒng)進行測試所生成的執(zhí)行日志和錯誤圖片；
[0025]所述智能分析服務(wù)器系統(tǒng)包括特征圖識別模塊、OCR文字識別模塊、日志分析模塊，報表模塊；
[0026]所述特征圖識別模塊、OCR文字識別模塊用于分析錯誤圖片；
[0027]所述日志分析模塊用于分析日志；
[0028]所述報表模塊用于對問題數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘，生成各類統(tǒng)計報表。
[0029]優(yōu)選的，所述特征圖識別模塊包括錯誤圖片樣集庫單元，去重單元，匹配單元；所述錯誤圖片樣集庫單元用于收集錯誤圖片，建立錯誤圖片樣集庫；所述去重單元用于錯誤圖片的重復(fù)圖片過濾；所述匹配單元用于去重后的錯誤圖片與錯誤圖片樣集庫的圖片進行匹配。
[0030]優(yōu)選的，所述OCR文字識別模塊包括樣例庫單元和文字匹配單元，所述樣例庫單元用于建立樣例庫，設(shè)定樣例字符或者字符串；所述文字匹配單元用于識別字符或者字符串匹配樣例庫中字符或字符串。
[0031]優(yōu)選的，所述日志分析模塊包括移動終端日志分析單元和測試日志分析單元；所述移動終端日志分析單元用于定期抓取移動終端的日志并分析；所述測試日志分析單元用于分析測試日志，提取各個測試用例的運行情況。
[0032]本發(fā)明的有益效果為:
[0033]本發(fā)明采用特征圖識別定位問題方法，代替了人工10% -15%的工作，采用OCR文字識別定位問題方法，代替了人工80% -85%的工作，以上兩種方式除了提供效率、節(jié)約成本外，使得測試結(jié)果分析更具備時效性，結(jié)合測試日志分析定位問題方法，使得測試結(jié)果智能分析定位更準確、完整，避免遺漏；本發(fā)明定時移動終端日志抓取方法，完全替代了人工抓取、分類日志的工作，同時避免日志大導(dǎo)致的日志覆蓋現(xiàn)象，定時移動終端日志的抓取方法保證了日志的有效性、精確性和完整性。本發(fā)明在時間上節(jié)約了 2/3的時間，節(jié)約人力成本也非?？捎^。
【附圖說明】
[0034]圖1是本發(fā)明的系統(tǒng)原理圖。
[0035]其中:
[0036]①為智能分析服務(wù)器系統(tǒng)；
[0037]②為智能分析服務(wù)器系統(tǒng)中特征圖分析模塊；
[0038]③為智能分析服務(wù)器系統(tǒng)中OCR文字分析模塊；
[0039]④為智能分析服務(wù)器中日志分析模塊，其中包含移動終端日志和測試日志兩部分;
[0040]⑤為數(shù)據(jù)來源之圖片數(shù)據(jù)；
[0041 ]⑥為數(shù)據(jù)來源之日志數(shù)據(jù)；
[0042]⑦為輸出報表。
【具體實施方式】
[0043]下面結(jié)合具體實施例對本發(fā)明做進一步的說明。
[0044]如圖1所示，本發(fā)明采用特征圖識別定位問題方法、采用OCR文字識別定位問題方法、采用測試日志分析定位問題方法，將測試生成的日志和錯誤圖片進行分析并定位出問題，生成問題集并通過郵件等通知方式發(fā)送給測試人員。定時移動終端日志抓取方法，為分析、修正問題提供了有效、完整的數(shù)據(jù)源。
[0045]1、圖像識別:通過長期的運行測試系統(tǒng)，不斷收集并建立錯誤圖片樣集庫，比如測試設(shè)備重啟、花屏樣圖、PIN碼樣圖等。當測試有失敗，系統(tǒng)會自動獲取被測設(shè)備的屏幕截圖，并將截圖視為疑似問題圖片，上傳到圖像分析識別節(jié)點(特征圖分析模塊)進行篩選，如果匹配圖庫中的樣例圖，則將此測試測試失敗原因初步設(shè)定為圖片樣集定義的失敗類型，以供測試人員后期再次分析確認。
[0046]詳細說明:
[0047]測試生成的錯誤圖片先做重復(fù)圖片過濾，減少重復(fù)運算；首先計算問題圖片的md5值，如果md5值與已經(jīng)處理過的圖片md5值相同，則此圖片為重復(fù)圖片，否則進行全圖圖像比對(比對算法設(shè)置默認相似度為0.8)，如果相似度大于0.8，則圖片重復(fù)，否則圖片視為一個新錯誤圖片，重復(fù)之前的過程，直到將所有圖片都過濾完成。一般情況下經(jīng)過此處理圖片數(shù)量會減少百分之60%以上。去重后，將錯誤圖片樣集庫中的特征圖一一與錯誤圖片