ChatGPT技术用于自动化交互测试与缺陷检测的方法研究与实验结果分析.docx下载

weixin_39821260 2023-09-17 09:30:18

ChatGPT技术的使用教程、使用方法、使用技巧、使用注意事项、使用中常见问题 , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/vipfanxu/88286818?utm_source=bbsseo

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为了能够快速、准确地判断汽车方向盘铸件产品是否合格及不合格产品的缺陷类型,实现检测与识别的自动化,在研究了经典与新型的边缘算法与模式识别算法后,经过实验分析对比,提出采用Canny算子和数学形态学的检测方法,将模糊模式识别算法的择近原则应用到方向盘铸件缺陷识别中,通过PC与PLC串口通信实现自动化。实验和现场测试证明,该方法能够实现方向盘铸件自动检测和识别,且误判率小于5%。

　　接口测试背景和必要性　　接口测试是测试系统组件之间的API测试。它主要用于检测内外系统和内部子系统之间的交互质量。测试的重点是检查数据交换和传输、控制和交互的准确性。管理流程，系统之间的逻辑依赖等。　　现在的互联网应用(Apps)一般都是基于前后端分离的架构，即后端提供数据接口，前端调用接口返回JSon数据渲染到UI . 随着微服务的普及和越来越多的后端服务模块，技术团队迫切需要一种更高效、更稳定的获取系统质量信息的方法，用于缺陷检测和质量监督。　　分层自动化的真实企业后端服务和关键质

ChatGPT可以在软件测试中以以下方式应用： 1. 自动化对话测试：ChatGPT可以用于自动化对话测试，模拟用户与软件系统进行实时对话。它可以扮演用户的角色，向系统发送各种类型的指令和请求，并验证系统的响应是否符合预期。这种方式可以帮助检测软件系统的功能性问题和交互设计上的缺陷。 2. 回归测试：ChatGPT可以用于回归测试，检测系统在新版本发布后是否存在与老版本不兼容的问题。通过以前的对话记录和用户场景，ChatGPT可以模拟以往用户的输入并预测系统的响应。这样可以在软件升级或改动后快速验证

为了对光学薄膜的内部缺陷进行无损高精度检测，采用了谱域光学相干层析成像(OCT)的方法，并进行了理论分析和实验验证，获得了单层和多层光学薄膜样品的二维层析图像。根据薄膜的二维层析图像，可以清晰地观察到薄膜的内部缺陷，并能够对缺陷位置进行定位。实验结果表明，谱域OCT 技术是一种光学薄膜缺陷检测的有效方法。

利用超声导波技术在弯管中进行了缺陷检测的实验研究。利用周向均布的长度伸缩型压电陶瓷片激励特定频率的纵向模态L（O，2），对90°弯管中的人工周向缺陷和结构缺陷等进行了检测，分析了周向缺陷尺寸的变化对缺陷回波和端面回波幅值大小的影响。对弯管中同时存在多个缺陷的情况进行了研究。实验结果表明，超声导波检测技术可以用于弯管中不同部位和不同类型的缺陷检测，这为利用超声导波对更加复杂的管道系统中缺陷检测作了有益探索。

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