CN108804268A - 一种智能测试系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明一个方面提供一种智能测试系统及方法,其特征在于,包括:被测对象、测试模块、边缘计算模块以及总控模块、处理模块。本发明提供的系统及方法,与现有设计方法相比,实现了测试系统的无人工干预、自主决策。测试效率大幅提升,人力消耗显著减少。
Description
技术领域
本发明涉及一种智能测试系统,特别是一种智能测试系统及方法。
背景技术
测试系统是电子产品质量的检验工具,并可为产品提供定期维护,确保稳定可靠工作,但随着电子行业的爆炸式发展、测试覆盖性的日渐深入,传统的人机交互方式实现的半自动化测试系统会耗费大量人力物力,为克服这一瓶颈问题,摆脱人工干预、具有自主决策能力、增速高效提质的测试系统成为迫切需求。
当前广泛采用的测试系统主要主控计算机、测控组合、数据处理计算机、测试系统软件等组成,需要人工进行测试操作和测试数据的判读,不具备完全的自动化测试能力,更不具备自主决策能力,与电子产品的发展趋势不相匹配。
发明内容
为解决上述问题至少一个,本发明一个方面提供一种智能测试系统,其特征在于,包括:
被测对象、测试模块、边缘计算模块以及总控模块、处理模块;
所述测试模块根据边缘计算模块对被测对象进行信号采集、提供能源、信号激励以及通信控制;
所述边缘计算模块根据所述总控模块的指令在靠近被测对象的数据源头一侧进行特征信息的提取、实时分析处理以及控制测试模块执行,并将分析结果传递至总控模块;
所述处理模块根据所述总控模块发出的包括边缘计算模块的分析结果的信号,进行对应处理,并将处理结果反馈至总控模块。
在一个优选的实施例中,所述系统进一步包括:
云计算模块,用于从每个边缘计算模块获取特征信息、完成模型计算;
所述总控模块进一步提供云计算模块的访问路径;
所述边缘计算模块根据所述访问路径发出响应云计算模块的访问请求。
在另一个优选的实施例中,所述处理模块包括:
智能决策模块,根据云计算平台的计算结果、结合智能策略完成测试系统工作模式的设定;
异常警示与处理模块,完成异常状态的上报、提供应急处理的介入通道;
过程记录与重演模块,完成系统中各设备的工作过程记录、事后的过程重演;以及
大数据存储模块,完成原始数据的无损存储。
在又一个优选的实施例中,所述系统进一步包括:
协同调度模块,控制系统中各模块协同有序工作。
本发明第二方面提供一种智能测试方法,包括:
测试模块根据边缘计算模块对被测对象进行信号采集、提供能源、信号激励以及通信控制;
边缘计算模块根据所述总控模块的指令在靠近被测对象的数据源头一侧进行特征信息的提取、实时分析处理以及控制测试模块执行;
处理模块根据所述总控模块发出的包括边缘计算模块的分析结果的信号,进行对应处理,并输出控制指令;
总控模块根据所述控制指令并向所述边缘计算模块发出执行指令,
以执行所述边缘计算模块。
在一个优选的实施例中,所述方法进一步包括:
云计算模块从每个边缘计算模块获取特征信息、完成模型计算;
所述总控模块提供云计算模块的访问路径;
所述边缘计算模块根据所述访问路径发出响应云计算模块的访问请求。
在另一个优选的实施例中,所述处理模块根据所述总控模块发出的包括边缘计算模块的分析结果的信号,进行对应处理,并输出控制指令包括:
智能决策模块根据云计算平台的计算结果、结合智能策略完成测试系统工作模式的设定;
异常警示与处理模块完成异常状态的上报、提供应急处理的介入通道;
过程记录与重演模块完成系统中各设备的工作过程记录、事后的过程重演;以及
大数据存储模块完成原始数据的无损存储。
在又一个优选的实施例中,所述方法进一步包括:
协同调度模块控制系统中各模块协同有序工作。
本发明的有益效果如下:
本发明实施例提供的系统及方法,与现有设计方法相比,实现了测试系统的无人工干预、自主决策。测试效率大幅提升,人力消耗显著减少。
附图说明
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明。
图1示出本发明实施例中的智能测试系统的结构示意图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明,下面结合优选实施例和附图对本发明做进一步的说明。附图中相似的部件以相同的附图标记进行表示。本领域技术人员应当理解,下面所具体描述的内容是说明性的而非限制性的,不应以此限制本发明的保护范围。
图1示出本发明实施例提供一种智能测试系统的结构示意图。
如图1所示,该系统包括:被测对象1、测试模块2、边缘计算模块3以及总控模块、处理模块4;所述测试模块2根据边缘计算模块3对被测对象1进行信号采集、提供能源、信号激励以及通信控制;所述边缘计算模块3根据所述总控模块的指令在靠近被测对象1的数据源头一侧进行特征信息的提取、实时分析处理以及控制测试模块2执行,并将分析结果传递至总控模块;所述处理模块4根据所述总控模块发出的包括边缘计算模块3的分析结果的信号,进行对应处理,并将处理结果反馈至总控模块。
本发明实施例提供的系统,与现有设计方法相比,实现了测试系统的无人工干预、自主决策。测试效率大幅提升,人力消耗显著减少。
可选的,被测对象1可以为多个(例如图1中的被测对象A、B、C以及D),与被测对象1对应的,测试模块2以及边缘计算模块3同样为多个(例如图1中的测试模块A、B、C以及D;边缘计算模块A、B、C以及D)。
进一步的,请继续结合图1,所述系统进一步包括:云计算模块,用于从每个边缘计算模块获取特征信息、完成模型计算;所述总控模块进一步提供云计算模块的访问路径;所述边缘计算模块根据所述访问路径发出响应云计算模块的访问请求。
云计算模块提供了复杂模型的计算,为测试系统提供信息支持。增加了系统的计算能力,为无人测试提供更好保障。
图1中,所述处理模块4包括:智能决策模块,根据云计算平台的计算结果、结合智能策略完成测试系统工作模式的设定;异常警示与处理模块,完成异常状态的上报、提供应急处理的介入通道;过程记录与重演模块,完成系统中各设备的工作过程记录、事后的过程重演;以及大数据存储模块,完成原始数据的无损存储。
进一步的,所述系统进一步包括:协同调度模块,控制系统中各模块协同有序工作。从而使系统运行有序,减少人工干预的可能。
本发明第二方面提供一种智能测试方法,包括:
S101测试模块根据边缘计算模块对被测对象进行信号采集、提供能源、信号激励以及通信控制;
S102边缘计算模块根据所述总控模块的指令在靠近被测对象的数据源头一侧进行特征信息的提取、实时分析处理以及控制测试模块执行;
S103处理模块根据所述总控模块发出的包括边缘计算模块的分析结果的信号,进行对应处理,并输出控制指令;
S104总控模块根据所述控制指令并向所述边缘计算模块发出执行指令,
S105以执行所述边缘计算模块。
本发明实施例提供的方法,与现有设计方法相比,通过边缘计算模块,实现了测试系统的无人工干预、自主决策。测试效率大幅提升,人力消耗显著减少。
进一步的,所述方法进一步包括:
云计算模块从每个边缘计算模块获取特征信息、完成模型计算;所述总控模块提供云计算模块的访问路径;所述边缘计算模块根据所述访问路径发出响应云计算模块的访问请求。云计算提供了复杂模型的计算,为测试提供信息支持。增加了系统的计算能力,为无人测试提供更好保障。
所述处理模块根据所述总控模块发出的包括边缘计算模块的分析结果的信号,进行对应处理,并输出控制指令包括:
S131智能决策模块根据云计算平台的计算结果、结合智能策略完成测试系统工作模式的设定;
S132异常警示与处理模块完成异常状态的上报、提供应急处理的介入通道;
S133过程记录与重演模块完成系统中各设备的工作过程记录、事后的过程重演;以及
S134大数据存储模块完成原始数据的无损存储。
此外,所述方法进一步包括:协同调度模块控制系统中各模块协同有序工作。从而使系统运行有序,减少人工干预的可能。
显然,通过上述实施例可以看出本发明与现有设计方法相比,实现了测试系统的无人工干预、自主决策。
显然,本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例,而并非是对本发明的实施方式的限定,对于所属领域的普通技术人员来说,在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动,这里无法对所有的实施方式予以穷举,凡是属于本发明的技术方案所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之列。
Claims (8)
1.一种智能测试系统,其特征在于,包括:
被测对象、测试模块、边缘计算模块以及总控模块、处理模块;
所述测试模块根据边缘计算模块对被测对象进行信号采集、提供能源、信号激励以及通信控制;
所述边缘计算模块根据所述总控模块的指令在靠近被测对象的数据源头一侧进行特征信息的提取、实时分析处理以及控制测试模块执行,并将分析结果传递至总控模块;
所述处理模块根据所述总控模块发出的包括边缘计算模块的分析结果的信号,进行对应处理,并将处理结果反馈至总控模块。
2.根据权利要求1所述系统,其特征在于,所述系统进一步包括:
云计算模块,用于从每个边缘计算模块获取特征信息、完成模型计算;
所述总控模块进一步提供云计算模块的访问路径;
所述边缘计算模块根据所述访问路径发出响应云计算模块的访问请求。
3.根据权利要求2所述系统,其特征在于,所述处理模块包括:
智能决策模块,根据云计算平台的计算结果、结合智能策略完成测试系统工作模式的设定;
异常警示与处理模块,完成异常状态的上报、提供应急处理的介入通道;
过程记录与重演模块,完成系统中各设备的工作过程记录、事后的过程重演;以及
大数据存储模块,完成原始数据的无损存储。
4.根据权利要求1所述系统,其特征在于,所述系统进一步包括:
协同调度模块,控制系统中各模块协同有序工作。
5.一种智能测试方法,其特征在于,包括:
测试模块根据边缘计算模块对被测对象进行信号采集、提供能源、信号激励以及通信控制;
边缘计算模块根据所述总控模块的指令在靠近被测对象的数据源头一侧进行特征信息的提取、实时分析处理以及控制测试模块执行;
处理模块根据所述总控模块发出的包括边缘计算模块的分析结果的信号,进行对应处理,并输出控制指令;
总控模块根据所述控制指令并向所述边缘计算模块发出执行指令,
以执行所述边缘计算模块。
6.根据权利要求5所述方法,其特征在于,所述方法进一步包括:
云计算模块从每个边缘计算模块获取特征信息、完成模型计算;
所述总控模块提供云计算模块的访问路径;
所述边缘计算模块根据所述访问路径发出响应云计算模块的访问请求。
7.根据权利要求6所述方法,其特征在于,所述处理模块根据所述总控模块发出的包括边缘计算模块的分析结果的信号,进行对应处理,并输出控制指令包括:
智能决策模块根据云计算平台的计算结果、结合智能策略完成测试系统工作模式的设定;
异常警示与处理模块完成异常状态的上报、提供应急处理的介入通道;
过程记录与重演模块完成系统中各设备的工作过程记录、事后的过程重演;以及
大数据存储模块完成原始数据的无损存储。
8.根据权利要求5所述方法,其特征在于,所述方法进一步包括:
协同调度模块控制系统中各模块协同有序工作。
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