[发明专利]产品测试方法及系统、客户端装置、算法测试装置

说明书

本发明公开了一种产品测试方法、客户端装置、算法测试装置和产品测试系统，用于客户端装置的产品测试方法包括：控制摄像头采集待测图像；将待测图像传送至算法测试装置进行测试，以得到待测图像对应每一深度学习模型的测试结果；接收算法测试装置发送的测试结果包，其中，测试结果包由算法测试装置按照预先设定的协议整合所有测试结果得到；按照协议解析测试结果包，以对待测图像的测试结果进行显示。

技术领域

本发明涉及产品测试技术领域，更具体地，本发明涉及一种产品测试方法、客户端装置、算法测试装置、及产品测试系统。

背景技术

测试模型技术近几年在图像信息处理方面取得了突破性进展，在图像分类中的准确率逐渐达到工业瑕疵检测要求，使得从科研到实际应用周期大大缩短。

现有的基于深度学习的图像检测方法包括：客户端装置控制摄像头采集待测图像后，将待测图像传送至算法测试装置测试，其中，算法测试装置中包含至少一个测试模型。算法测试装置完成后会向客户端装置返回测试结果。但是，现有的测试方式存在如下问题：如果要使用算法测试装置中的多个测试模型对待测图像进行测试时，需要在每一个实际检测场景中都定制客户端装置与每一测试模型的测试结果的传输格式。

发明内容

本发明实施例的一个目的是提供一种至少能够解决上述问题之一的新的技术方案。

根据本发明的第一方面，提供了一种用于客户端装置的产品测试方法，包括：

控制摄像头采集待测图像；

将所述待测图像传送至算法测试装置进行测试，以得到所述待测图像对应每一所述深度学习模型的测试结果；

接收所述算法测试装置发送的测试结果包，其中，所述测试结果包由所述算法测试装置按照预先设定的协议整合所有所述测试结果得到；

按照所述协议解析所述测试结果包，以对所述待测图像的测试结果进行显示。

可选的是，所述产品测试方法还包括：

将所述待测图像由内存方式传送至所述算法测试装置，其中，按照所述内存方式传送的参数包括：所述待测图像的名称、所述待测图像的格式、所述待测图像的编码方式和所述待测图像本身。

根据本发明的第二方面，提供了一种用于算法测试装置的产品测试方法，包括：

接收客户端装置发送的待测图像；

控制至少一个测试模型对所述待测图像进行测试，得到所述待测图像对应每一所述测试模型的测试结果；

按照预先设定的协议整合所有所述测试结果，得到测试结果包；

将所述测试结果包传送至所述客户端装置进行解析。

可选的是，所述按照预先设定的协议整合所有所述测试结果，得到测试结果包的步骤包括：

根据所有所述测试结果确定所述待测图像的综合测试结果；

按照所述协议将所述综合测试结果、及对应每一所述测试模型的测试结果整合为所述测试结果包。

可选的是，所述产品测试方法还包括：

按照预先设定的所述测试模型的优先级，确定对应每一所述测试模型的测试结果在所述测试结果包中的顺序。

可选的是，所述图像测试方法包括：

判断所述待测图像的亮度和/或清晰度是否符合预先存储的设定条件，如是，则控制至少一个测试模型对所述待测图像进行测试。

可选的是，所述图像测试方法还包括：

检测所述待测图像中是否包含待测产品，如是，则控制至少一个测试模型对所述待测图像进行测试。