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(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211255039.9 (22)申请日 2022.10.13 (71)申请人 太原向明智控科技有限公司 地址 030000 山西省太原市综改示范区唐 槐园区正阳街 49号东区 (72)发明人 刘治国 张霄 马苏娜 (74)专利代理 机构 太原高欣科创专利代理事务 所(普通合伙) 14109 专利代理师 崔浩 王昆鹏 (51)Int.Cl. G06F 11/36(2006.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 30/10(2022.01) (54)发明名称 一种基于tesseract-or c的软件自动化测试 方法及系统 (57)摘要 本发明一种基于tesseract ‑orc的软件自动 化测试方法及系统, 属于软件自动化测试技术领 域; 所要解决的技术问题为: 提供一种基于 tesseract ‑orc的软件自动化测试方法及测试系 统硬件结构的改进; 解决该技术问题采用的技术 方案为: 将待测的软件界面进行自动化截图, 通 过定位界面元素将截图图片进行切割; 对切割好 的图片进行信息识别, 将识别结果存储于界面信 息数据库中; 将真实数据与界面信息数据库的数 据进行对比; 根据数据对比结果进行测试断言, 输出测试结果推送至测试负责人; 将相应的测试 步骤作为预设脚本存储于定时任务中, 对待测软 件进行定时自动化测试; 本发明应用于软件自动 化测试。 权利要求书1页 说明书3页 附图2页 CN 115543820 A 2022.12.30 CN 115543820 A 1.一种基于tes seract‑orc的软件自动化测试 方法, 其特 征在于: 包括以下测试步骤: 步骤一: 将待测的软件界面进行自动化截图, 通过定位界面元 素将截图 图片进行切割; 步骤二: 对步骤一切割好的图片进行信息识别, 将识别结果存 储于界面信息数据库中; 步骤三: 将真实数据与步骤二中界面信息数据库的数据进行对比; 步骤四: 根据步骤三中的数据对比结果进行测试断言, 输出测试结果推送至测试负责 人; 步骤五: 将步骤一至步骤四实现的测试步骤作为预设脚本存储于定时任务中, 对待测 软件进行定时自动化测试。 2.根据权利要求1所述的一种基于tesseract ‑orc的软件自动化测试方法, 其特征在 于: 所述步骤二中识别界面信息的具体步骤为: 步骤2.1: 将待识别图片 分别输入本地识别服务器、 云端服务器1中, 由本地识别服务器 输出识别结果A, 由云端服 务器1输出识别结果A1; 步骤2.2: 将步骤2.1中的识别结果A与A1进行对比, 若A与A1相同, 则更新本地识别服务 器数据库并完成识别; 若A与 A1结果不同, 则将待识别图片输入云端服务器2中, 输出识别结 果A2; 步骤2.3: 将步骤2.2中的识别结果A2与A1进行对比, 若A2与A1相同, 则更新本地识别服 务器数据库并完成识别; 若A2与 A1不同, 则向测试负责人发出操作提醒, 要求进 行人工介 入 输入正确识别结果, 测试负责人 更新本地识别服 务器数据库并完成识别。 3.根据权利要求2所述的一种基于tesseract ‑orc的软件自动化测试方法, 其特征在 于: 所述步骤二中对图片进行信息识别的具体方法为: 由本地识别服务器采用卷积神经网络对原始图片做灰度、 二值化、 高斯滤波、 进一步分 割的预处理, 再将分割后的字符图片划分为训练集和测试集并进行训练, 然后导出训练好 的模型, 并将预处 理得到的图片导入tes seract软件中进行文字识别。 4.根据权利要求2所述的一种基于tesseract ‑orc的软件自动化测试方法, 其特征在 于: 所述云端服 务器1和云端服 务器2具体采用不同厂 商的API识别接口。 5.一种基于tesseract ‑orc的软件自动化测试系统, 其特征在于: 包括用于接收待识别 图片数据的测试服务器, 所述测试服务器通过通信线缆分别与tesser act本地服务器数据 库、 云端服 务器相连; 所述待识别图片通过测试服务器分发至tesseract本地服务器数据库、 云端服务器进 行信息识别; 所述tesseract本地服务器数据库、 云端服务器分别将识别结果返回于测试服务器进 行判断和处 理。权 利 要 求 书 1/1 页 2 CN 115543820 A 2一种基于tes seract‑orc的软件自动化测试方 法及系统 技术领域 [0001]本发明一种基于tesseract ‑orc的软件自动化测试方法及系统, 属于软件自动化 测试技术领域。 背景技术 [0002]目前针对于软件版本 的快速迭代, 使得软件测试的工作量也变得越来越大, 大量 重复冗余的测试工作, 使人工测试 的工作量变得巨大, 而大多数企业采用的自动化测试系 统还处于初级阶段, 在测试软件功能过程中, 存在图片库信息识别准确率低、 检测识别时间 长等问题; 针对上述问题, 探索研究一种可以合理高效、 提升用户体验和测试效率的软件测 试方法和系统很有必要。 发明内容 [0003]本发明为了克服现有技术中存在的不足, 所要解决的技术问题为: 提供一种基于 tesseract‑orc的软件自动化测试 方法及测试系统硬件结构的改进。 [0004]为了解决上述技术问题, 本发明采用的技术方案为: 一种基于tesseract ‑orc的软 件自动化测试 方法, 包括以下测试步骤: 步骤一: 将待测的软件界面进行自动化截图, 通过定位界面元素将截图图片进行 切割; 步骤二: 对步骤一切割好的图片进行信息识别, 将识别结果存储于界面信息数据 库中; 步骤三: 将真实数据与步骤二中界面信息数据库的数据进行对比; 步骤四: 根据步骤三中的数据对比结果进行测试断言, 输出测试结果推送至测试 负责人; 步骤五: 将步骤一至步骤四实现的测试步骤作为预设脚本存储于定时任务中, 对 待测软件进行定时自动化测试。 [0005]所述步骤二中识别界面信息的具体步骤为: 步骤2.1: 将待识别图片分别输入本地识别服务器、 云端服务器1中, 由本地识别服 务器输出识别结果A, 由云端服 务器1输出识别结果A1; 步骤2.2: 将 步骤2.1中的识别结果A与A1进行对比, 若A与A1相同, 则更新本地识别 服务器数据库并完成识别; 若A与 A1结果不同, 则将待识别图片输入云端服务器2中, 输出识 别结果A2; 步骤2.3: 将 步骤2.2中的识别结果A2与A1进行对比, 若A2与A1相同, 则更新本地识 别服务器数据库并完成识别; 若A2与 A1不同, 则向测试负责人发出操作提醒, 要求进 行人工 介入输入正确识别结果, 测试负责人 更新本地识别服 务器数据库并完成识别。 [0006]所述步骤二中对图片进行信息识别的具体方法为: 由本地识别服务器采用卷积神经网络对原始图片做灰度、 二值化、 高斯滤波、 进一说 明 书 1/3 页 3 CN 115543820 A 3
专利 一种基于tesseract-orc的软件自动化测试方法及系统
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