CN110308346A - 基于图像识别的座舱显示系统自动测试方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于图像识别的座舱显示系统自动测试方法，从非ARINC661标准显示画面模型以及ARINC661标准显示画面模型中解析得到显示画面的最小可识别单元及各个单元的属性，借助图像识别技术对各个最小可识别单元进行识别和测试。本发明通过最小可识别单位的构建实现了座舱显示系统的自动测试，改变了传统的依靠人工进行测试的现状，可以有效地提高座舱显示系统测试的效率和准确性，具有推广和应用价值。

Description

基于图像识别的座舱显示系统自动测试方法及系统

技术领域

本发明属于测试技术领域，涉及座舱显示系统，具体是一种基于图像识别的座舱显示系统自动测试方法。

背景技术

随着航空电子的发展，人机交互的要求不断提升，座舱显示系统综合化程度不断提高，架构越来越复杂，功能丰富的综合显示器取代了传统的显示仪表。综合显示器的显示画面既包含了符合ARINC661标准的显示画面，也包含了非661格式显示画面，而且显示画面综合化程度高，涉及飞机上所有的其他系统。

由于需要进行显示画面的判断，因此目前座舱显示系统的测试完全由人工进行，测试工程师在花费大量时间设计测试用例后，还需要花费更多的时间进行测试，效率低且准确率不高，尤其是在涉及显示颜色、显示大小、叠加画面等测试时尤为明显，不能保证测试的效率和有效性。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于图像识别的座舱显示系统自动测试方法，用于解决现有的座舱显示系统依赖人工测试从而导致测试效率低和测试准确性不高的问题。

为实现上述目的，本发明采用如下的技术方案：

一种基于图像识别的座舱显示系统自动测试方法，包括以下步骤：

步骤1：获取座舱显示系统的显示模型；其中，所述显示模型由非ARINC661标准显示画面模型以及ARINC661标准显示画面模型组成；

步骤2：对非ARINC661标准显示画面模型进行解析，获取显示画面中的图符及其属性、数值及其属性、文字及其属性；对ARINC661标准显示画面模型进行解析，获取显示画面中的所有窗口部件及其属性；将每一个图符、数值、文字、窗口部件作为一个最小可识别单元；其中，图符的属性、数值的属性和文字的属性均包括名称、位置、颜色、大小和变化范围；窗口部件的属性包括名称、样式、位置、颜色、大小和变化范围；

步骤3：根据需要进行的座舱显示系统测试内容，编制测试用例；其中，测试用例中给出了最小可识别单元的名称以及该最小可识别单元的预期属性值；

步骤4：根据步骤3的测试用例，生成运行指令，将运行指令传送至被测显示系统，并控制摄像机实时拍摄被测显示系统的显示画面，利用图像识别算法自动识别所拍摄画面中的最小可识别单元并自动判断其变化是否符合测试用例中的预期属性值。

优选地，在步骤2中还包含对最小可识别单元的位置进行判别，将位置不变的最小可识别单元作为固定最小可识别单元，将位置可变的最小可识别单元作为可变最小可识别单元，识别固定最小可识别单元周边其他可变最小可识别单元与固定最小可识别单元的位置关系；

步骤4中识别所拍摄画面中的最小可识别单元时，会首先定位固定最小可识别单位，再根据步骤2中识别出的位置关系快速定位测试用例中需要进行测试的最小可识别单元在图片中的位置；

优选地，在于在步骤4进行图像识别时，会使用多套独立的图像识别算法进行识别，当超过半数的图像识别算法给出符合预期测结果才会通过本次测试。本发明所述的一种基于图像识别的座舱显示系统自动测试方法，能够进行综合显示单元显示画面的自动测试，解决了座舱显示系统测试依赖人工的难题，有效地提高了测试效率和准确性，并通过多套图像识别算法同步识别的方法提高了自动测试的置信度。

附图说明

图1是座舱显示系统自动测试流程图；

图2是显示模型解析流程图；

图3是基于图像识别进行测试结果判定流程图；

图4是座舱显示系统自动测试系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进行详细说明，以使本发明的优点和特征能更易于被本领域技术人员理解，从而对本发明的保护范围做出更为清楚明确的界定。所述实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

本实施例所示的基于图像识别的座舱显示系统自动测试方法通过解析座舱显示系统模型，将显示画面分割为最小可识别单元，通过对最小可识别单元的图像识别实现自动测试。主要包括座舱显示系统模型解析、测试用例设计和运行时自动测试三个环节。

具体步骤如下：

步骤一、获取座舱显示系统的显示模型。其中，所述显示模型由非ARINC661标准显示画面模型以及ARINC661标准显示画面模型组成，非ARINC661标准显示画面模型可以是XML模型或者图片(.xml文件)，ARINC661标准显示画面模型为ARINC661标准定义文件(.bin二进制文件)，非ARINC661标准显示画面模型以及ARINC661标准显示画面模型可以从座舱显示系统设计团队获取。

步骤二、对步骤一获取的非ARINC661标准显示画面模型进行解析，得到所有界面显示元素及其属性，界面显示元素为字体、图符和数值，字体、图符和数值的属性包括名称、位置、大小、颜色和数值变化范围，将每一个界面显示元素作为最小可识别单元并用其名称作为唯一标识。对步骤一获取的bin格式的ARINC661标准定义文件进行解析，得到所有的窗口部件及其属性，窗口部件包括图片、线、文字和填充图形，属性包括名称、位置、大小、颜色和数值变化范围，将每一个窗口部件作为最小可识别单元并用其名称作为唯一标识。

为了方便后续测试过程中对最小可识别单元的识别，还可以对最小可识别单元的位置进行判别，将位置不变的最小可识别单元作为固定最小可识别单元，将位置可变的最小可识别单元作为可变最小可识别单元，识别固定最小可识别单元周边其他可变最小可识别单元与固定最小可识别单元的位置关系。

步骤三、根据需要进行的座舱显示系统测试内容选择需要测试的最小可识别单元，根据实际测试需求设置最小可识别单元的期望属性值，生成测试用例；

步骤四、根据步骤三的测试用例，生成运行指令，将运行指令传送至被测显示系统，并控制摄像机实时拍摄被测显示系统的显示画面，利用图像识别算法自动识别所拍摄画面中的最小可识别单元并自动判断其变化是否符合测试用例中的预期属性值。

若在步骤二中识别了固定最小可识别单元和固定最小可识别单元与周边可变最小可识别单元的位置关系时，在识别所拍摄画面中的最小可识别单元时，可以首先定位固定最小可识别单位，再根据步骤二中识别出的位置关系快速定位测试用例中需要进行测试的最小可识别单元在图片中的位置。

为了能保护测试结果的正确性，可以使用多套独立的图像识别算法(例如3套)进行识别，当超过半数(2套)的图像识别算法给出符合预期测结果才会通过本次测试。

本实施例还提供了一种实现上述基于图像识别的座舱显示系统自动测试方法的座舱显示系统自动测试系统，参见图4所示，包含工控机、网路交换机、数据激励系统、摄像机以及综合显示单元。其中，工控机、摄像机和数据激励系统通过网路交换机连接，数据激励系统和综合显示单元通过ARINC664数据总线连接。综合显示单元为被测设备。摄像机通过三脚架固定在综合显示单元前，镜头对准显示画面，调整摄像机的角度及距离，相机可以拍摄完整的显示画面。

工控机内装有显示模型解析软件、测试用例编辑软件、测试指令生成软件以及图像识别软件。

显示模型解析软件用于对非ARINC661标准显示画面模型进行解析，获取显示画面中的图符及其属性、数值及其属性、文字及其属性；对ARINC661标准显示画面模型进行解析，获取显示画面中的所有窗口部件及其属性；将每一个图符、数值、文字、窗口部件作为一个最小可识别单元；其中，图符的属性、数值的属性和文字的属性均包括名称、位置、颜色、大小和变化范围；窗口部件的属性包括名称、样式、位置、颜色、大小和变化范围。

测试用例编辑软件用于根据需要进行的座舱显示系统测试内容，编制测试用例；其中，测试用例中给出了最小可识别单元的名称以及该最小可识别单元的预期属性值。

测试指令生成软件用于将测试用例转换为运行指令，运行指令包括数据激励指令以及相机拍摄指令，数据激励指令发送给数据激励系统，相机拍摄指令发送给摄像机。

图像识别软件用于利用图像识别算法自动识别摄像机所拍摄画面中的最小可识别单元并自动判断其变化是否符合测试用例中的预期属性值。

数据激励系统内装有激励设备及激励软件，激励软件根据数据激励指令生成激励数据发送至综合显示单元。

摄像机内装有测试软件，测试软件用于根据相机拍摄指令拍摄综合显示单元的画面并将图像传输至工控机。

以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (4)

1.一种基于图像识别的座舱显示系统自动测试方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：获取座舱显示系统的显示模型；其中，所述显示模型由非ARINC661标准显示画面模型以及ARINC661标准显示画面模型组成；

步骤2：对非ARINC661标准显示画面模型进行解析，获取显示画面中的图符及其属性、数值及其属性、文字及其属性；对ARINC661标准显示画面模型进行解析，获取显示画面中的所有窗口部件及其属性；将每一个图符、数值、文字、窗口部件作为一个最小可识别单元；其中，图符的属性、数值的属性和文字的属性均包括名称、位置、颜色、大小和变化范围；窗口部件的属性包括名称、样式、位置、颜色、大小和变化范围；

步骤3：根据需要进行的座舱显示系统测试内容，编制测试用例；其中，测试用例中给出了最小可识别单元的名称以及该最小可识别单元的预期属性值；

步骤4：根据步骤3的测试用例，生成运行指令，将运行指令传送至被测显示系统，并控制摄像机实时拍摄被测显示系统的显示画面，利用图像识别算法自动识别所拍摄画面中的最小可识别单元并自动判断其变化是否符合测试用例中的预期属性值。

2.根据权利1所属一种基于图像识别的座舱显示系统自动测试方法，其特征在于，在步骤2中还包含对最小可识别单元的位置进行判别，将位置不变的最小可识别单元作为固定最小可识别单元，将位置可变的最小可识别单元作为可变最小可识别单元，识别固定最小可识别单元周边其他可变最小可识别单元与固定最小可识别单元的位置关系；

步骤4中识别所拍摄画面中的最小可识别单元时，会首先定位固定最小可识别单位，再根据步骤2中识别出的位置关系定位测试用例中需要进行测试的最小可识别单元在图片中的位置。

3.根据权利1所属的一种基于图像识别的座舱显示系统自动测试方法，其特征在于在步骤4进行图像识别时，使用多套独立的图像识别算法进行识别，当超过半数的图像识别算法给出符合预期测结果才会通过本次测试。

4.一种基于图像识别的座舱显示系统自动测试系统，包含工控机、工控机、数据激励系统、摄像机以及综合显示单元；

工控机内装有显示模型解析软件、测试用例编辑软件、测试指令生成软件以及图像识别软件；

显示模型解析软件用于对非ARINC661标准显示画面模型进行解析，获取显示画面中的图符及其属性、数值及其属性、文字及其属性；对ARINC661标准显示画面模型进行解析，获取显示画面中的所有窗口部件及其属性；将每一个图符、数值、文字、窗口部件作为一个最小可识别单元；其中，图符的属性、数值的属性和文字的属性均包括名称、位置、颜色、大小和变化范围；窗口部件的属性包括名称、样式、位置、颜色、大小和变化范围；

测试用例编辑软件用于根据需要进行的座舱显示系统测试内容，编制测试用例；其中，测试用例中给出了最小可识别单元的名称以及该最小可识别单元的预期属性值；

测试指令生成软件用于将测试用例转换为运行指令，运行指令包括数据激励指令以及相机拍摄指令，数据激励指令发送给数据激励系统，相机拍摄指令发送给摄像机；

图像识别软件用于利用图像识别算法自动识别摄像机所拍摄画面中的最小可识别单元并自动判断其变化是否符合测试用例中的预期属性值；

数据激励系统内装有激励设备及激励软件，激励软件根据数据激励指令生成激励数据发送至综合显示单元；

摄像机内装有测试软件，测试软件用于根据相机拍摄指令拍摄综合显示单元的画面并将图像传输至工控机。