WinRunner的特點在于： 與傳統(tǒng)的手工測試相比，它能快速、批量地完成功能點測試； 能針對相同測試腳本，執(zhí)行相同的動作，從而消除人工測試所帶來的理解上的誤差； 此外，它還能重復(fù)執(zhí)行相同動作，測試工作中較枯燥的部分可交由機(jī)器完成； 它支持程序風(fēng)格的測試腳本，一個高素質(zhì)的測試工程師能借助它完成流程極為復(fù)雜的測試，通過使用通配符、宏、條件語句、循環(huán)語句等，還能較好地完成測試腳本的重用； 它針對于大多數(shù)編程語言和Windows技術(shù)，提供了較好的集成、支持環(huán)境，這對基于Windows平臺的應(yīng)用程序?qū)嵤┕δ軠y試而言帶來了極大的便利。檢測數(shù)據(jù)的管理和分析至關(guān)重要，有助于優(yōu)化生產(chǎn)過程、提高產(chǎn)品質(zhì)量。視覺檢測供應(yīng)

接著，目標(biāo)識別是通過將特征與預(yù)先定義的模型或參考數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，從而確定圖像中的目標(biāo)或感興趣區(qū)域。目標(biāo)識別可以使用不同的算法和技術(shù)，例如模板匹配、邊緣檢測、機(jī)器學(xué)習(xí)等。較后，分類是將目標(biāo)或感興趣區(qū)域進(jìn)行分類和標(biāo)記。分類可以根據(jù)不同的要求進(jìn)行，例如根據(jù)目標(biāo)的類別、行為或?qū)傩赃M(jìn)行分類。常用的分類方法包括支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹等。視覺檢測的原理與人類視覺系統(tǒng)的原理有相似之處。人類視覺系統(tǒng)通過眼睛采集圖像信息，然后通過大腦對圖像進(jìn)行分析和解釋。同樣地，計算機(jī)通過攝像機(jī)或其他圖像采集設(shè)備獲取圖像信息，然后通過圖像處理和模式識別方法對圖像進(jìn)行分析和解釋。淮安氣密檢測涂層厚度檢測可用于確認(rèn)涂層的厚度是否符合標(biāo)準(zhǔn)。

機(jī)器視覺具有非常高的光學(xué)分辨率，這取決于用于圖像采集的技術(shù)和設(shè)備。與人的視覺相比，機(jī)器視覺具有“更普遍”的視覺感知范圍，并且能夠在光譜的紫外線，X射線和紅外區(qū)域進(jìn)行觀察。其他的優(yōu)勢：更快 可靠 準(zhǔn)確 不依賴于環(huán)境......在需求方面，Automated Visual Inspection (AVI)并不需要太多的物理設(shè)備。所需的設(shè)備可以分為硬件和軟件資源。硬件，硬件資源由主要設(shè)備（例如照相機(jī)，光度計，色度計），取決于工業(yè)和自動化過程。我們本質(zhì)上是在拍照并分析圖像，只需一臺照相機(jī)！

因果檢測方法：從因果圖生成的測試用例（局部,組合關(guān)系下的）包括了所有輸入數(shù)據(jù)的取TRUE與取FALSE的情況，構(gòu)成的測試用例數(shù)目達(dá)到較少，且測試用例數(shù)目隨輸入數(shù)據(jù)數(shù)目的增加而線性地增加。前面因果圖方法中已經(jīng)用到了判定表.判定表（Decision Table）是分析和表達(dá)多邏輯條件下執(zhí)行不同操作的情況下的工具。在程序設(shè)計發(fā)展的初期，判定表就已被當(dāng)作編寫程序的輔助工具了。由于它可以把復(fù)雜的邏輯關(guān)系和多種條件組合的情況表達(dá)得既具體又明確。重量檢測：采用高精度天平，對產(chǎn)品重量進(jìn)行精確測量，確保產(chǎn)品一致性。

2000年來，零售商和消費者對可導(dǎo)致健康風(fēng)險或增加零售商成本的不合格產(chǎn)品越來越?jīng)]有忍耐力。如果視覺檢測機(jī)制正確執(zhí)行和管理，就可成為強(qiáng)大的工具用于：保護(hù)制造商、零售商和消費者的利益，不會出現(xiàn)貼錯標(biāo)簽和無法識別過敏原標(biāo)簽的包裝；有助于保護(hù)品牌聲譽；遵守行業(yè)較佳實踐指南和零售商標(biāo)準(zhǔn)。研究顯示，65%的消費者在購買產(chǎn)品時會參考包裝。如果包裝貼錯標(biāo)簽或標(biāo)簽被損壞，隱藏潛在的有害成分，這會導(dǎo)致產(chǎn)品召回、罰款、甚至是法律訴訟。有調(diào)查表明食品行業(yè)中55%的召回都是由不正確的標(biāo)簽所導(dǎo)致的，食品過敏原就是一個十分普遍的例子。氣密檢測用于檢測產(chǎn)品的密封性能。淮安氣密檢測

氣密檢測：檢測產(chǎn)品密封性能，防止泄露，提高產(chǎn)品可靠性。視覺檢測供應(yīng)

基于邊界值分析方法選擇測試用例的原則：1）如果輸入條件規(guī)定了值的范圍,則應(yīng)取剛達(dá)到這個范圍的邊界的值，以及剛剛超越這個范圍邊界的值作為測試輸入數(shù)據(jù)；2）如果輸入條件規(guī)定了值的個數(shù)，則用較大個數(shù)，較小個數(shù)，比較小個數(shù)少一，比較大個數(shù)多一的數(shù)作為測試數(shù)據(jù)；3）根據(jù)規(guī)格說明的每個輸出條件，使用前面的原則1）；4）根據(jù)規(guī)格說明的每個輸出條件，應(yīng)用前面的原則2）；5）如果程序的規(guī)格說明給出的輸入域或輸出域是有序集中，則應(yīng)選取集中的頭一個元素和較后一個元素作為測試用例；6）如果程序中使用了一個內(nèi)部數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，則應(yīng)當(dāng)選擇這個內(nèi)部數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的邊界上的值作為測試用例；7）分析規(guī)格說明，找出其它可能的邊界條件。視覺檢測供應(yīng)