安卓設備相機自動化測試系統設計

摘 要：【目的】傳統的利用眼睛觀察相機拍攝圖片質量來鑒別相機性能的方法，不但會增加測試人員的工作量、降低生成效率，還會受人為主觀因素影響，致使測試結果可靠性差。為解決上述問題，設計了相機自動化測試系統。【方法】該系統的人機交互界面由python實現，客戶端為安卓智能終端，socket負責上位機與終端通信，MTF算法負責對圖片進行分析處理?！窘Y果】在項目應用中，該系統上位機界面操作簡便，App模塊能快速地提取和解析拍攝圖片的YUV數據，算法庫能快速計算出MTF結果，可以有效鑒別出相機硬件性能的優劣?！窘Y論】相機自動化測試系統能有效鑒別圖片質量優劣，降低人為主觀因素影響，在安卓智能設備相機自動化測試領域具有一定的應用價值。

關鍵詞：MTF；模塊分離；YUV；自動化測試

中圖分類號：TP302.1；TP311.5 "文獻標志碼：A " 文章編號：1003-5168（2025）06-0040-04

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2025.06.007

Design of Automated Testing System for Android Device Cameras

PAN Yinqing1 FENG Wenyan2

（1.Hongfujin Precision Electronics （Zhengzhou） Co.， Ltd.， Zhengzhou 450007， China;

2.Zhengzhou Intelligent Technology Vocational College， Zhengzhou 451161， China）

Abstract： [Purposes] The traditional method of identifying camera performance by observing the quality of camera images with the eyes not only increases the workload of testers， reduces generation efficiency， but is also affected by subjective factors， resulting in poor reliability of test results. To solve the above problems， this paper designs a camera automation testing system. [Methods] The human-computer interaction interface of the system is implemented in Python， the client is an Android smart terminal， the socket is responsible for communication between the host computer and the terminal， and the MTF algorithm is responsible for image analysis and processing. [Findings] In the project application， the upper computer interface of the system is easy to operate， the app module can quickly extract and analyze YUV data from captured images， and the algorithm library can quickly calculate MTF results and effectively distinguish the hardware performance of the camera. [Conclusions] The camera automation testing system can effectively distinguish the quality of images， reduce the influence of subjective factors， and has application value in the field of Android intelligent device camera automation testing.

Keywords： MTF; module separation; YUV; automated testing

0 引言

隨著Android系統的開放使用和移動通信技術的快速發展，越來越多的人開始使用智能設備處理一些日常事務，使國內市場涌現出眾多不同品牌的智能手機［1］。隨著人們對智能手機性能要求的不斷提高，不同品牌廠商在生產手機過程中也越來越重視手機硬件性能的測試結果，導致業界出現了各種各樣的手機硬件檢測軟件。自動化性能測試也因不同手機廠商對手機的硬件性能要求的提高應運而生。各個手機廠商通過實現自動化測試來降低員工重復勞動強度，減少人工測試的主觀因素影響，提高測試可靠度［2-3］。本研究重點關注安卓手機的相機自動化測試，并對手機相機自動化測試系統的設計原理及關鍵技術進行說明。

1 自動化測試系統檢測圖像方法

清晰度是衡量圖像質量的重要元素，可以客觀地反映相機表達圖片的清晰程度，展現圖片的細節信息［4］。常見的反應清晰度或分辨率指標包括調制傳遞函數（MTF）和空間頻率響應（SFR）。反應鏡頭或者鏡片臟污技術包括模具上粒子污點檢測（particle on die，POD）。本研究運用MTF檢測方法，實現對圖片清晰度的自動化檢測。

MTF反應是測量透鏡使用空間頻率將樣本對比度傳遞到圖像的能力［5］。空間頻率是每毫米的黑白線數（lp/mm），不同空間頻率的黑白線對示例如圖1所示。

MTF表示物體表面和圖像平面的對比度的比值，具體計算見式（1）。

[M=AB=Imax?IminImax+Imin ] （1）

式中：M為計算得到的MTF值；I為光照強度；Imax為照片中光線照射最多的光照強度；Imin為照片中光線照射最少的光照強度。

MTF取值范圍為0～1，理想條件下Imax無窮大，Imin無窮小時，MTF為1；實際應用中，由于光學系統衰減等因素影響，實際MTF很難達到1［3］。

2 自動化檢測系統軟件設計

軟件系統由上位機模塊、APP模塊、相機硬件模塊、算法庫組成。每個模塊包含不同子模塊，獨自完成各模塊的功能，這種分層模塊設計的優點在于模塊之間相互獨立、耦合度低和內斂性強。軟件與硬件模塊的分離設計有利于維護和移植等。系統總體框架如圖2所示。

該自動化測試系統信令運行流程如圖3所示。在上位機圖形界面點擊開始測試按鈕，先通過Adb命令查找手機，再通過Adb install命令安裝App。安裝成功后，再通過Adb socket給App發送開啟相機和拍攝照片命令。App收到命令后，執行硬件做開啟和拍照動作。App獲取到照片后會提取照片的YUV數據（Y即明亮度，U和V描述圖像的色彩飽和度），并保存到文件中。保存好YUV數據文件后，App通過算法接口調用對應算法，對數據文件進行解析并計算。App調用算法接口獲得MTF計算結果，隨后通過Adb socket將結果回傳給圖形界面并進行顯示。

2.1 上位機模塊軟件設計

上位機界面由python開發，負責參數配置，初始化Adb接口、查詢連接設備、安裝App并發送命令、查看測試結果。上位機工作流程如圖4所示。

2.2 APP模塊軟件設計

Android APP負責接收命令、下發命令給硬件模組執行開啟相機和拍照動作、提取并存儲圖片YUV數值、調用算法、回傳測試結果給上位機。

算法庫由C開發并封裝為動態鏈接庫。so文件主要用來解析YUV數據，MTF計算和JPEG圖片解析。App模塊執行邏輯如圖5所示。

3 實驗

3.1 實驗條件與材料

實驗樣本：選用某品牌1臺金機（具備頂尖性能指標的參考機），2臺相機性能好的樣機，2臺相機性能略差的樣機，2臺相機性能較差的樣機。

實驗環境及材料：1臺電腦，1個暗箱，固定手機的工裝治具，2個500 lux、均勻性±10%光源， 2根type-C數據線，黑白線對為1.18mm的Chart圖。

3.2 實驗結果及分析

分別對樣機各做10次測試，測試結果見表1。分析如下：

①金機是相機性能滿足項目要求的參考機，表1中金機樣本10次測試結果顯示MTF值都大于0.8，滿足項目要求的［0.8，1］范圍。

② 2臺性能好的樣機測試結果為表1中的樣本1和2。數據顯示2臺相機性能好的樣機MTF值都大于0.8，達到預期值，滿足項目對相機性能要求，測試系統將這2臺樣機鑒定為優質相機。

③ 2臺性能稍差的樣機測試結果為表1中的樣本3和4。2臺性能稍差的樣機MTF值在0.6附近，不在［0.8，1］范圍，沒有達到預期值，不滿足項目對相機性能的要求，測試系統將這2臺樣機鑒定為劣質相機。

④ 2臺性能較差的樣機測試結果為表1中的樣本5和6。2臺性能較差的樣機MTF值在0.4附近，不在［0.8，1］范圍，沒有達到預期值，不滿足項目對相機性能的要求，測試系統將這2臺樣機鑒定為劣質相機。

綜上所述，實驗結果顯示性能優的相機樣本MTF數據都大于0.8，性能稍差的相機樣本MTF數據都小于0.7，性能劣質的相機樣本MTF數據都小于0.5。數據邊界清楚，數據分析和處理均由測試系統完成，無人為干預。相對傳統鑒別方法，該測試系統不僅鑒別快速，還能避免人為主觀因素的影響，提高了鑒別結果的可靠度。

4 結語

本研究詳細闡述了安卓智能設備相機自動化測試系統研發的技術環節，不僅包括整體設計框架、上位機模塊、硬件模塊、算法庫模塊分析，而且詳細地介紹了每一個模塊的設計邏輯和理論依據。該系統通過分析所拍攝圖片的YUV數據，計算MTF值，成功鑒別優劣相機，提高工作效率，降低重復工作量，提高測試可靠度，在手機測試領域具有一定的應用價值。

參考文獻：

［1］OLIVER E.A survey of platforms for mobile networks research［J］.Mobile Computing and Communications Review，2008，12（4）：56-63

［2］楊怡君，黃大慶.Android手機自動化性能測試工具的研究與開發［J］.計算機應用，2012，32（2）：554-556.

［3］鞠秀娟，趙明.軟件自動化測試概述及應用工具分析［J］.計算機應用，2007，27（s1）：317-318，321.

［4］ 李祚林，李曉輝，馬靈玲，等.面向無參考圖像的清晰度評價方法研究［J］. 遙感技術與應用， 2011， 26（2）： 239-246.

［5］ 繆漢源，葛瀾，金濤，等.近視防控離焦鏡片像質評價方法的探討［J］.光學儀器， 2022， 44（2）：31-36.