如何降低漏测?

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一、漏测原因总结

需求评审质量低,需求设计简单、只是简单描述功能,功能逻辑较少

需求变更频繁

缺少需求分解(sql 文档、用例设计)

测试人员思维局限,需求分解覆盖面不全,考虑不足

测试人员执行过程不规范,人为漏测

测试执行人员质量意识不足,发现的缺陷定义严重性程度低或不认为是问题

测试环境与生产环境有较大出入

测试环境或测试数据受限,无法模拟并覆盖执行所有正常和异常的场景分支

功能回归策略问题

测试资源有限

二、漏测预防或改进措施

1.提高需求评审质量

需求评审至少有产品、开发和测试人员三方参加   需求评审必须安排业务熟悉和测试经验丰富的测试人员参加,对于不清楚的
需求,要在会上提出更多逻辑疑问。

2. 需求变更要及时更新 sql 文档或者测试用例一定要考虑到需求变更会不会导致其他模块(业务流程上考虑、参考业务流程图)

需求分解(sql 文档、用例设计)及时更新维护

3. 主要靠自觉性,如果实在没时间就写来源表、业务逻辑描述即可

提高需求分解质量数据来源(从哪来),业务逻辑(怎么做),数据写入(到哪去)

4. 测试流程要规范

冒烟测试:花少量时间对增、删、查、改功能进行流程测试

业务测试:按照测试需求分解、需求文档分别细测两遍以及数据库验证

回归测试:验证关闭 bug 时要把相关功能也测试到,避免开发因修改 bug 引出

5. 其他问题

系统复测:按照主业务流程复测较好,能涉及到大部分模块并且是用户用到较多的功能。(先不按照需求分解去测试,可能会想到之前想不到的业务逻辑),有时间再对 1、2 级 bug 复测。用例执行:在测试过程中严格按照测试用例执行

6. 测试环境要尽量贴近生产环境

7. 漏测的原因分析总结

根据每月漏测较多的项目,自己要总结原因,具体什么原因导致的漏测

8. 测试资源有限

时间不充足,导致一些功能点在测试过程中被忽略,可以根据里程碑节点来判断不同程度的测试a

里程碑评审:保证主功能没问题,可以存在小的问题,即冒烟测试通过

系统演示:保证主要功能没问题,且界面数据显示要完整;次要功能可能不会演示到可先不改。

上线:禅道 1、2 级 bug 改完,优化类、功能完善类不影响客户使用可先不改

三、测试方法

1. 全面校验

起码需求清楚说明的,一定要各个字段全面验证正确性,不需要每个字段一条用例,可以一条用例覆盖所有字段,但是一定要验证到所有字段

特殊验证:有的数据新提交的和继承表中数据可能存在一致的情况,我们必须要造不一致的数据来验证是否进行了继承和是否继承正确,并按需求逐字段校验(并不是造一条正向用例验证都正确了就行)

2. 相关功能回归测试

先验证此问题是否已经解决

再验证相关模块或功能是否有新引入的 bug

公用模块或功能是否全面修改:如果该模块是专有模块,只有某一功能使用,针对该功能进行测试即可。如果该模块是公用模块,涉及功能较多,需针对所有使用情况进行全量覆盖

3. 多组合测试

实际使用过程中会比我们测试过程中数据更多更复杂,所以要尽可能地造多种组合情况的数据进行测试,测试过程中可能会发现很多没有想到的问题或可优化完善的部分,不至于后期更多次地迭代发版(是否存在异常、是否全面、顺序是否正确)

四、对于开发不改的 bug 怎么沟通

1. 提高自身测试能力,能通过抓包进行前后端 bug 定位

如果实在分不清楚指给前端人员,前端人员是有责任去定位问题,如果是后端问题,由前端人员再指给后端。

2. 提高逻辑思维,不能被开发忽悠(最好懂点简单的代码)

解决办法:和开发沟通无效(原因:不会改;不想改),找开发负责人沟通修改,一般开发负责人在能力较强、态度负责。如果开发负责人也觉得不需要修改或者不会改,就要叫上产品人员沟通,此问题是否解决。

3. 测试人员要主动

开发遇到不会改的 bug,我们需要借鉴下其他系统有没有类似功能,提供给开发;如果没有可找开发负责人协助解决。

五、测试心得

每一位测试人员在测试过程中都已经有了自己心中认定的正确与错误的想法,要带入自己的想法和坚持,产品说的或做的也不一定全部正确,已有的功能也不一定全部正确,如果是问题要坚持反馈,找到问题缘由,开发、产品都可以改相关内容,直到问题得到解决(如果不是问题的话,我们就当深入了解了更多的东西)。

测试我觉得就是细心 + 全面 + 深度, 要有测试策略(重点),对时间分配要明晰,测试过程那些是需要关心的重点关心,哪些是需要去推动开发处理的就尽快抛出问题,也就是不捂问题;接下来就是对软件测试过程中整体数据流转一定要清晰。


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内容概要:本文为《科技类企业品牌传播白皮书》,系统阐述了新闻媒体发稿、自媒体博主种草与短视频矩阵覆盖三大核心传播策略,并结合“传声港”平台的AI工具与资源整合能力,提出适配科技企业的品牌传播解决方案。文章深入分析科技企业传播的特殊性,包括受众圈层化、技术复杂性与传播通俗性的矛盾、产品生命周期影响及2024-2025年传播新趋势,强调从“技术输出”向“价值引领”的战略升级。针对三种传播方式,分别从适用场景、操作流程、效果评估、成本效益、风险防控等方面提供详尽指南,并通过平台AI能力实现资源智能匹配、内容精准投放与全链路效果追踪,最终构建“信任—种草—曝光”三位一体的传播闭环。; 适合人群:科技类企业品牌与市场负责人、公关传播从业者、数字营销管理者及初创科技公司创始人;具备一定品牌传播基础,关注效果可量化与AI工具赋能的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科技产品全生命周期的品牌传播策略;②优化媒体发稿、KOL合作与短视频运营的资源配置与ROI;③借助AI平台实现传播内容的精准触达、效果监与风险控制;④提升品牌在技术可信度、用户信任与市场影响力方面的综合竞争力。; 阅读建议:建议结合传声港平台的实际工具模块(如AI选媒、达人匹配、数据驾驶舱)进行对照阅读,重点关注各阶段的标准化流程与数据指标基准,将理论策略与平台实操深度融合,推动品牌传播从经验驱动转向数据与工具双驱动。
<think>首先,用户的问题是:“我想检焊的处理方法 请问如何使用Halcon处理高度图以检焊”。这涉及到使用Halcon软件处理高度图来检焊。 根据系统级指令,我需要: - 所有行内数学表达式用$...$格式。 - 独立公式用$$...$$格式并单独成段。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,如[^1]。 - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 - 参考站内引用:用户提供了引用[1],内容是关于软件保存文件格式和Halcon处理高度图寻找焊区域的部分。引用[1]说:“需要注意的是,这个软件只能打开.lhix文件,但是保存的文件格式有多种,如果halcon可以处理TIFF文件,选择这个格式会保存两张图像,一张是高度图,而另一张是亮度图。 2. Halcon处理高度图 2.1 寻找圆周焊中焊的区域 [^1]。” 所以,我应该参考这个信息。 用户的需求是检焊的处理方法,具体是如何使用Halcon处理高度图。引用[1]提到了处理高度图寻找焊区域,所以我应该基于这个构建回答。 关键点: - 高度图(height map)表示表面高度的图像。 - 焊(missed weld)可能是焊接过程中的缺陷,导致某些区域没有焊接。 - Halcon是一个机器视觉库,用于图像处理和分析。 步骤来检焊: 1. 图像获取:获取高度图图像。引用[1]提到保存为TIFF格式时,会包含高度图和亮度图。 2. 预处理:可能包括去噪、增强对比度等。 3. 特征提取:使用Halcon算子来检焊接区域或缺陷。 4. 检焊:通过比较高度信息或纹理变化来识别焊区域。 5. 后处理:如标记缺陷或输出结果。 具体到引用[1],它说“2. Halcon处理高度图 2.1 寻找圆周焊中焊的区域”,所以我应该聚焦在如何使用Halcon算子来实现这个。 可能的Halcon算子: - 读取图像:read_image - 处理高度图:可能需要使用surface处理或3D算子。 - 检缺陷:使用blob分析、阈值分割、区域生长等。 - 对于焊,可能涉及检高度异常(如高度过低或过高)。 回答结构: - 介绍:简要解释问题。 - 步骤:逐步指导如何使用Halcon处理高度图检焊。 - 示例代码:提供Halcon代码示例(使用代码块)。 - 引用:自然地添加引用。 - 相关问题:在最后生成相关问题。 生成相关问题:指令要求生成相关问题,放在最后。 数学表达式:用户的问题不直接涉及数学,但如果有任何数学部分,如公式,要用指定格式。例如,如果提到高度差阈值,可以用行内数学。 现在,构建回答: 1. **介绍**:解释焊检和高度图的作用。 2. **步骤**: - 步骤1: 加载高度图图像。 - 步骤2: 预处理图像(如去噪)。 - 步骤3: 提取焊接区域(可能使用阈值或边缘检)。 - 步骤4: 检焊(通过高度变化或缺陷检)。 - 步骤5: 可视化和验证。 3. **示例代码**:提供一个简单的Halcon HDevelop代码示例。 4. **引用**:在相关部分添加引用标识,如引用[1]。 5. **相关问题**:生成2-3个相关问题。 示例代码:由于引用[1]提到“寻找圆周焊中焊的区域”,我可以假设一个代码框架。 代码示例: ```halcon * 读取高度图图像 read_image(HeightImage, 'height_map.tif') * 提取高度通道(如果TIFF有多个通道) * 预处理:平滑去噪 mean_image(HeightImage, SmoothedImage, 5, 5) * 阈值分割以提取焊接区域 threshold(SmoothedImage, Region, 100, 255) * 形态学操作来清理区域 opening_circle(Region, CleanedRegion, 3.5) * 检焊:假设焊区域高度较低 * 例如,使用区域属性如平均高度 region_features(CleanedRegion, 'mean_height', MeanHeight) * 比较高度,设置阈值 * 如果某个区域高度低于阈值,则标记为焊 * 这里简化,实际需更复杂逻辑 * 可视化 dev_display(HeightImage) dev_display(CleanedRegion) * 添加文本或标记 ``` 这只是一个草图;需要更具体。 引用:在回答中,当提到文件格式或处理高度图时,添加引用[^1]。 相关问题: 1. Halcon中如何处理高度图的其他应用? 2. 如何优化焊检的准确性? 3. 在焊接检中,除了高度图,还有哪些传感器可以使用? 确保回答是中文。</think>### 如何使用Halcon处理高度图检焊是焊接过程中的常见缺陷,指某些区域未完成焊接,导致结构强度不足。高度图(height map)通过记录表面高度信息,能有效揭示焊接区域的形貌变化,从而检焊区域。Halcon作为强大的机器视觉库,提供了丰富的算子来处理高度图。以下基于引用[^1]的提示(高度图通常保存为TIFF格式,包含高度和亮度通道),我将逐步指导您完成检过程。整个过程分为图像加载、预处理、特征提取、焊检和结果可视化五个步骤。 #### 步骤1: 加载高度图图像 首先,获取高度图数据。如果使用引用[^1]中提到的TIFF格式,文件会包含两张图像:高度图和亮度图。在Halcon中,使用`read_image`算子加载图像,并分离高度通道(通常为第一个通道)。 ```halcon * 读取TIFF文件(假设文件名为'weld_height.tif') read_image(Image, 'weld_height.tif') * 分离高度通道(索引0)和亮度通道(索引1) access_channel(Image, HeightImage, 1) ; 高度图 access_channel(Image, IntensityImage, 2) ; 亮度图,可选用于辅助分析 ``` #### 步骤2: 预处理图像 高度图可能有噪声或光照不均,需预处理以提高检精度。常见操作包括去噪和平滑: - 使用高斯滤波减少噪声:算子`gauss_filter`。 - 增强对比度:通过`emphasize`算子突出高度变化区域。 ```halcon * 高斯滤波去噪(sigma值根据噪声大小调整,例如sigma=1.5) gauss_filter(HeightImage, SmoothedImage, 1.5) * 增强对比度,突出高度差异 emphasize(SmoothedImage, EnhancedImage, 10, 10, 1.5) ``` #### 步骤3: 提取焊接区域特征 焊接区域通常有连续的高度变化,而焊区域高度异常(如高度偏低)。使用阈值分割或边缘检提取候选区域: - 阈值分割:基于高度值划分区域,焊区域高度可能低于阈值$T$(例如$T = 50$个单位)。 - 形态学操作:清理小噪点或连接断裂区域。 ```halcon * 阈值分割:假设焊接高度正常范围在80-255,焊高度低于80 threshold(EnhancedImage, LowRegions, 0, 80) * 形态学开操作去除小噪点(结构元素半径设为3) opening_circle(LowRegions, CleanedRegions, 3) * 可选:结合亮度图辅助,例如检纹理异常 ``` #### 步骤4: 检焊区域 焊表现为局部高度凹陷。使用区域属性分析或缺陷检算子: - 计算区域属性:如平均高度或面积,焊区域面积小且高度低。 - Halcon的`defect_detection`算子:专用于表面缺陷检,可设置高度差阈值$\Delta h$(例如$\Delta h = 20$)。 ```halcon * 计算候选区域的属性 region_features(CleanedRegions, 'area', Area) region_features(CleanedRegions, 'mean_height', MeanHeight) * 筛选焊区域:面积大于5像素且平均高度低于阈值 select_shape(CleanedRegions, MissedWelds, 'area', 'and', Area > 5, 'mean_height', 'and', MeanHeight < 60) * 或使用缺陷检算子(需3D模块) * defect_detection(SmoothedImage, Defects, 'height_threshold', 20) ``` #### 步骤5: 可视化与结果输出 最后,标记焊区域并输出结果。使用`dev_display`显示图像,并添加文本标注: ```halcon * 显示原始高度图 dev_display(HeightImage) * 用红色标记焊区域 dev_set_color('red') dev_display(MissedWelds) * 添加文本信息 count_obj(MissedWelds, NumDefects) disp_message(WindowHandle, '检焊数量: ' + NumDefects, 'window', 12, 12, 'black', 'true') * 保存结果图像(可选) write_image(HeightImage, 'tiff', 0, 'result_with_defects.tif') ``` #### 关键注意事项 - **参数调整**:阈值(如$T$或$\Delta h$)需根据实际焊接高度范围校准。建议先用样本图像试。 - **性能优化**:如果处理速度慢,可降低图像分辨率或使用Halcon的GPU加速。 - **引用支持**:高度图处理中,TIFF格式的双通道特性(高度图和亮度图)能提升检鲁棒性[^1]。实际应用中,结合亮度图可减少误检(例如,光照变化导致的伪缺陷)。 通过以上步骤,Halcon能高效识别焊区域。如果您有具体图像样本或参数需求,我可以进一步优化代码。
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