Camera压力测试脚本

需求:

注意最新10.4标准要求3600次。 

1、通过自动化脚本让手机进入camera模块,连续拍照5张,有闪光灯功能的设置为强制闪光,保存后退出camera 模块;
2、重复上述步骤测试200次;

@echo off

set num=0
:ok
set /a num+=1


adb shell "am start -n com.android.gallery3d/com.android.camera.CameraLauncher"
sleep 2
adb shell input keyevent 27
sleep 2
adb shell input keyevent 27
sleep 2
adb shell input keyevent 27
sleep 2
adb shell input keyevent 27
sleep 2
adb shell input keyevent 27
sleep 2
adb shell input keyevent 4
sleep 4


if "%num%"=="200" @pause&&goto xingfeng


goto ok
xingfeng:
@pause

<think>嗯,用户想进行多个工业相机的压力负载测试,主要是为了评估性能和稳定性。首先,我得弄清楚压力负载测试的具体需求是什么。压力测试通常包括高帧率、长时间运行、多线程控制等方面。用户可能需要模拟实际应用中的高负载情况,比如工业生产线上的连续检测,或者医疗影像中的持续数据流。 根据引用[1]提到的,使用NEOAPI SDK控制相机的数据流开启和关闭,这可能涉及到如何同时管理多个相机的数据流。Python脚本可能是一个合适的工具,因为用户示例中也用了Python代码。不过,用户需要确保每个相机的独立控制,避免资源冲突。可能需要多线程或异步处理,确保每个相机的数据流不会互相干扰。 然后,测试工具方面,除了厂商提供的SDK,像OpenCV和Halcon可能用于图像采集后的处理和分析。比如引用[3]提到的Halcon在工业视觉中的应用,可以用来验证图像质量。另外,性能监控工具如Windows的性能监视器或者Linux的top命令,可以实时监控CPU、内存和网络的使用情况,帮助评估系统压力。 测试方法方面,长时间稳定性测试可能需要让相机连续运行数小时甚至数天,记录故障率。高帧率测试则需要设置相机的最高帧率,并检查是否丢帧。多相机同步可能涉及到硬件触发,确保所有相机同时采集数据,这在工业应用中很常见,比如生产线上的同步检测。 注意事项里,散热和环境控制很重要,尤其是长时间运行时,过热可能导致性能下降或硬件损坏。数据存储速度也是一个关键点,多个高分辨率相机同时工作可能产生大量数据,需要高速存储设备支持,否则可能出现数据丢失。 用户可能需要具体的脚本示例,比如用Python多线程控制多个相机,或者使用LabVIEW的并行处理功能。同时,分析测试结果时,如何检测丢帧和图像异常,可能需要编写自动化脚本或使用现有工具。 最后,用户的应用场景可能涉及工业3D视觉,如引用[3]提到的结构光、机械臂抓取等,测试时需要模拟这些实际应用的条件,确保相机在真实环境中的稳定性。医疗领域的应用(引用[1])可能需要更高的准确性和可靠性,测试标准可能更严格。 总之,我需要把这些点整理成一个结构清晰的回答,涵盖测试方法、工具、步骤、注意事项和示例,同时引用提供的资料来支持建议。</think>### 多个工业相机压力负载测试方法与工具 #### **1. 测试目标与设计** - **核心目标**:验证多相机系统在高帧率、长时间运行、多线程控制下的稳定性与性能表现,例如丢帧率、延迟、资源占用等。 - **场景模拟**:参考工业3D视觉中的典型应用(如结构光扫描、机械臂抓取[^3]),需模拟实际工作负载(如连续触发、多数据流并行处理)。 #### **2. 测试工具** - **SDK与开发框架**: - 使用相机厂商提供的SDK(如堡盟的NEOAPI SDK[^1])控制相机数据流的启停、参数配置。 - 结合Python多线程/异步编程(如`threading`或`asyncio`)实现多相机并行控制。 - 工具示例: ```python # 基于NEOAPI SDK的多相机控制伪代码 import neoapi def camera_stream(cam_id): cam = neoapi.Cam() cam.Connect(cam_id) cam.f.ExposureTime.value = 1000 cam.StartAcquisition() while True: image = cam.GetImage() # 存储或处理图像 # 多线程启动 threads = [threading.Thread(target=camera_stream, args=(cam_id,)) for cam_id in camera_list] for t in threads: t.start() ``` - **性能监控工具**: - **系统资源**:Windows性能监视器、Linux `top`/`htop`、Python库`psutil`监控CPU、内存、网络占用。 - **相机指标**:SDK内置诊断接口(如帧计数、丢帧日志)、第三方工具(如Wireshark抓取网络相机数据包)。 - **负载生成与验证**: - **图像处理工具**:OpenCV/Halcon验证图像完整性(如噪声检测、分辨率验证)。 - **自动化脚本**:模拟触发信号(如GPIO控制)或生成动态测试图案(如棋盘格投影)。 #### **3. 测试方法** - **高帧率压力测试**: - 将相机设置为最高帧率模式,持续运行并记录: - 实际帧率与理论值的偏差(丢帧率) - 系统资源消耗曲线(如内存泄漏检测) - 示例指标:$$ \text{丢帧率} = \frac{\text{预期帧数} - \text{实际接收帧数}}{\text{测试时长} \times \text{理论帧率}} $$ - **长时间稳定性测试**: - 连续运行24-72小时,监测: - 温度变化(红外热像仪辅助) - 数据流中断频率(通过SDK日志分析[^1]) - **多相机同步测试**: - 硬件同步:使用触发信号线或PTP协议实现多相机同步采集。 - 软件验证:通过时间戳分析图像采集的同步精度(如机械臂运动轨迹匹配)。 #### **4. 关键注意事项** - **散热设计**:工业相机长期高负载可能过热,需强制散热(如风冷/散热片)并记录温度阈值。 - **数据存储瓶颈**:多相机高分辨率数据可能超过存储设备写入速度,建议使用RAID阵列或SSD缓存。 - **网络带宽分配**:针对GigE/USB3相机,需隔离网络或使用交换机限流,避免带宽竞争。 #### **5. 结果分析与优化** - **故障根因定位**: - 丢帧:检查驱动缓冲区设置、传输协议配置(如Jumbo Frame启用)。 - 延迟波动:分析线程调度策略或硬件中断冲突。 - **优化方向**: - 调整SDK参数(如缓存队列长度) - 使用FPGA加速图像预处理(如ROI裁剪) #### **示例测试报告片段** | 测试项 | 指标 | 结果 | |--------------|---------------------|-----------| | 双相机并行 | 平均帧率 (fps) | 58/60 | | 72小时运行 | 最大内存占用 (GB) | 3.2 | | 触发同步 | 时间偏差 (μs) | ±15 | ---
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