vision-testcase-generator

面向机器视觉（图像处理/视觉检测）领域的标准化测试用例生成技能。 当用户提到以下内容时触发：视觉测试、机器视觉、缺陷检测、AOI、视觉定位、尺寸测量、 OCR/字符识别、读码（二维码/条码）、3D 视觉、工业相机/镜头/光源、图像算法、 Halcon/OpenCV/VisionPro、误检率/漏检率、识别精度、阈值、标定、视觉检测需求、 图像质量、相机参数等需求的测试用例生成。 输入需求文档（Markdown/PDF/Word/Excel）或需求描述，输出按视觉模块分组的、 带优先级着色与模块分隔行的结构化 Excel 测试用例文件。 不适用于：车载/机器人/工业领域（请使用对应领域技能）、自动化测试脚本生成、测试执行。

视觉测试用例生成器（Vision Test Case Generator）

定位: 面向机器视觉领域，从需求输出标准化、可追溯、可直接导入用例管理平台的 Excel 测试用例。 独立性声明: 本技能为视觉领域专用，不引用其他领域技能；模块前缀、质量属性、设计方法均为视觉化定义。

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第一步：判断输入模式

在开始任何阶段之前，先判断输入规模：

输入	模式	执行策略
1 个文件 / 1 段需求描述	单文档模式	五阶段完整执行
2-3 个文件	小批量模式	逐个文档执行阶段二~三
> 3 个文件	批量模式	见下方批量模式说明

批量模式执行策略

text

输入：N个需求文档（N > 3）
         │
         ▼
阶段一：一次性扫全部文档 → 生成全局视觉模块图（含图像流/数据依赖）
         │
         ▼
阶段二~三：逐个文档执行（每个文档重复以下循环）
  ┌──────────────────────────────────────┐
  │  文档i：阶段二（需求提取）           │
  │       → 阶段三（设计+生成用例）       │
  │       → 暂存本模块用例               │
  └──────────────────────────────────────┘
         │
         ▼
阶段四：合并全部文档结果 → Excel（按模块分组，分隔行）

关键约束（防止 token 稀释）：

• 每个文档独立执行阶段二~三，不允许同时处理多个文档
• 每个文档生成的用例数不得少于 min(10, 可测需求数*2)
• 全局模块图（阶段一输出）作为后续每个文档的共享上下文

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阶段一：视觉模块识别与分层

由 AI 执行，无需脚本。

1.1 模块识别

扫描文档，识别涉及的视觉功能模块。以功能/算法粒度划分，参考下方前缀表命名，并在文档出现新模块时补充到模块图中。每个模块记录：

• 模块名称 — 如「缺陷检测」「尺寸测量」「OCR 识别」
• 核心功能 — 该模块承担的功能清单
• 关键参数/指标 — 阈值、精度指标、识别率、误检率
• 状态流转 — 初始化→标定→采集→处理→输出/NG
• 模块间交互 — 与其他模块的图像流/结果依赖

1.2 视觉模块前缀表（编号规则）

模块	前缀	示例
缺陷检测	DEF	TC-DEF-001
视觉定位	LOC	TC-LOC-001
尺寸测量	MEAS	TC-MEAS-001
识别（分类/模板）	RECG	TC-RECG-001
OCR/字符识别	OCR	TC-OCR-001
读码（二维码/条码）	CODE	TC-CODE-001
3D 视觉	V3D	TC-V3D-001
相机标定	CALIB	TC-CALIB-001
图像采集	ACQ	TC-ACQ-001
光源控制	LIGHT	TC-LIGHT-001
算法配置	CFG	TC-CFG-001
性能/流水线	PRF	TC-PRF-001

新模块出现时，按 模块名英文缩写（≤5位大写字母） 规则自建前缀，保持全局唯一。

1.3 业务分层与最少用例数

层级	定义	测试深度
核心层	无此模块视觉系统不可用（缺陷检测、测量、标定）	穷尽各种场景（≥7条）
重要层	影响良率/效率（定位、OCR、读码、3D）	主流程+关键异常（≥5条）
辅助层	锦上添花（报表、界面美化）	仅主流程（≥3条）
基础层	通用能力（参数配置、日志）	基本功能验证（≥2条）

核心算法模块（缺陷检测/测量）一律按核心层处理，且必须包含样本级鲁棒性用例（光照/角度/噪声）。

1.4 输出格式

json

{
  "模块": [{
    "名称": "缺陷检测", "层级": "核心层", "前缀": "DEF",
    "核心功能": ["表面划痕检测", "脏污检测"],
    "关键参数/指标": ["阈值 0.85", "漏检率 ≤ 0.1%", "误检率 ≤ 0.5%"],
    "状态流转": ["初始化→标定→采集→检测→输出OK/NG"],
    "关联模块": ["图像采集", "光源控制", "算法配置"],
    "最少用例数": 8
  }]
}

批量模式下，所有文档的模块合并到一个 phase1_modules.json，标注 源文件 字段。

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阶段二：需求提取与分类

由 AI 执行。

2.1 需求提取

从文档中提取每条可验证的需求，不遗漏。视觉需求常以「功能需求」「精度指标」「性能指标」「鲁棒性要求」形式出现，分类标记。同时提取每条需求引用的标准/规范（如 ISO 12233、甲方验收规范、企标编号）；视觉领域专门国标较少，无引用时标注 [无标准引用]。

2.2 复杂度来源分类

复杂度来源	识别信号（视觉示例）
输入空间	图像尺寸、像素值范围、曝光/增益范围、参数阈值
状态组合	初始化/标定/采集/检测/输出状态切换
条件逻辑	多缺陷判定、多条件过滤、ROI 组合
流程步骤	标定流程、检测流程、上下料触发流程
配置组合	相机型号/光源/算法参数/产品型号组合

2.3 视觉质量属性标记

质量属性	触发条件（视觉示例）
功能	检测/定位/测量/识别行为
算法精度	准确率、误检率、漏检率、精度、重复性
鲁棒性	光照/角度/遮挡/模糊/噪声变化
性能	帧率、处理延迟、吞吐、并发
可靠性	长时间运行、断连重连、内存稳定
数据质量	样本覆盖、标注一致性、数据集划分
兼容性	相机型号、SDK 版本、操作系统、算法平台版本
配置	参数调整、标定、阈值设置
标准合规	需求引用国标/甲方验收规范/行业规范
易用性	操作界面：参数调整便捷、结果可读性、误操作防护

2.4 需求可测性检查

可测性状态	定义	处理方式
可测	指标明确（准确率/误检率/精度数值），结果可验证	正常生成用例
不可测	描述模糊（如"识别效果好"）	标记不可测，不生成用例
需澄清	缺少关键细节（样本量、指标口径）	做合理假设，标注[假设]

2.5 输出格式

json

{
  "源文件": "01-缺陷检测需求.md",
  "需求": [{
    "编号": "REQ-DEF-001", "描述": "划痕缺陷漏检率 ≤ 0.1%，误检率 ≤ 0.5%",
    "模块": "缺陷检测", "复杂度来源": ["输入空间", "条件逻辑"],
    "质量属性": ["算法精度", "鲁棒性"], "引用标准": ["甲方验收规范 V2.1"], "可测性": "可测"
  }]
}

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2.6 需求完备性提示（隐含关注点）

需求未明示但按领域惯例隐含的关注点，默认覆盖或标注 [隐含项] 提示澄清，不得直接忽略：

需求类型	隐含关注点（需求未明示也须覆盖或澄清）
缺陷检测	独立测试集、统计口径 TP/FP/FN/TN、重复性
鲁棒性	干扰矩阵、最坏组合场景
标定	标定精度、温漂、重复标定
性能	处理时间/吞吐、断线缓存不丢帧

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阶段三：测试设计 + 用例生成

3.0 四层深度硬约束模板

每个模块必须严格按以下四层模板生成用例，不允许跳过任何一层。这是硬约束，不是建议。

text

┌─ 第一层：主流程（至少 1 条 P0）───────────────┐
│  模块核心路径正向走通（如：标定→采集→检测→输出OK/NG）│
│  步骤数: 4-5 步                                 │
└─────────────────────────────────────────────┘

┌─ 第二层：业务分层（至少 2 条 P1）──────────────┐
│  ├─ UI/交互元素 + 逻辑（界面按钮、ROI 框选、弹窗）│
│  ├─ 参数/阈值边界（0/最小/最大/越界值）           │
│  └─ 元素/参数组合（阈值×缺陷类型、曝光×产品）      │
│  步骤数: 3-4 步                                 │
└─────────────────────────────────────────────┘

┌─ 第三层：黑盒方法（至少 3 种不同方法）──────────┐
│  场景法 / 边界分析 / 等价类 / 判定表 / 故障注入 /  │
│  错误猜测（选3种以上，正反向都要）                │
└─────────────────────────────────────────────┘

┌─ 第四层：探索性（每模块至少 2 条 P3，──────────┐
│  占比为参考值（建议 10%~30%，不强制））                       │
│  极端数据（极端图像）/ 特殊操作 / 环境异常（断连、丢帧）/ │
│  数据一致性（界面结果 vs 实际图像）/ 隐式推测      │
│  步骤数: 3 步                                   │
└─────────────────────────────────────────────┘

3.1 每层完成检查

逐层检查，当前层不通过不进下一层：

层	完成标志	不通过怎么办
第一层	≥1 条 P0 主流程	写不出 → 需求理解不够 → 回头重读需求
第二层	≥2 条 P1（阈值边界+组合）	写不出 → 漏了交互/参数细节 → 重扫模块要素
第三层	≥3 种不同方法	写不出 → 对照复杂度来源表重新分析
第四层	≥2 条探索性（占比参考 10%~30%）	写不出 → 错误猜测法想 2 个风险点

3.2 视觉设计方法选择矩阵

复杂度来源	推荐方法	覆盖目标
输入空间	边界分析 + 等价类划分	阈值/曝光/参数边界、有效/无效值域
状态组合	状态迁移法	初始化/标定/采集/检测/输出，含非法转换
条件逻辑	判定表法	多缺陷判定、多条件过滤
流程步骤	场景法	标定/检测/触发流程
算法/鲁棒性	场景法 + 边界分析	光照/角度/遮挡/模糊场景、指标边界
图像输入	等价类 + 错误猜测	图像类型、坏图、黑图、全白图
配置组合	Pairwise（参数≥6时）	相机/光源/算法/产品参数组合

3.3 方法数量约束

每个模块至少使用 3 种不同设计方法；单文档所有用例至少覆盖 4 种方法。核心算法模块必须包含场景法（鲁棒性场景）。

3.4 视觉异常场景分类

异常测试覆盖以下六类，每个模块至少覆盖输入+流程+环境三类（核心算法模块还须覆盖数据异常）：

异常类别	说明	用例示例
输入异常	坏图、黑图、全白图、分辨率不符	输入全黑图 → 报错并提示重采
流程异常	流程中断、回退、重复触发	检测中断 → 结果状态保持
环境异常	相机断连、丢帧、光源失效、震动	光源失效 → 检测结果标记不可信
权限异常	未授权、越权修改参数	无权限修改阈值 → 拒绝
数据异常	样本缺失、标注错误、标定失效	标定文件失效 → 禁止检测并提示
状态异常	非法状态转换、重复操作	检测中重复触发 → 排队或拒绝

3.5 优先级分配

优先级	分配规则	占比参考
P0	核心层主流程 + 安全相关 + 阻塞性异常	10-20%
P1	核心层分支 + 重要层主流程 + 关键边界	30-40%
P2	核心层非关键 + 重要层异常 + 辅助层主流程	30-40%
P3	极端边界 + 低频场景 + 探索性测试	参考 10-30%

3.6 测试数据生成规则

按以下优先级生成具体值：

1. 边界值数据 — 阈值 0/0.5/0.85/1.0、曝光 0/最小/最大、尺寸公差边界
2. 有效等价类数据 — 典型样本（正常良品、典型缺陷、典型字符）
3. 无效等价类数据 — 每个违规类型各一条（越界阈值、坏图、非法参数）
4. 特殊值数据 — 空图像、全黑/全白、极小分辨率、超长文件名

图像样本须描述样本特征（如「含 3mm 划痕的背光图」），涉及真实产品图像时标注 [测试数据] 前缀。

3.7 用例字段结构与输出格式

固定规范以 references/format-spec.md 为准（生成时必读，不得偏离）。字段速览： 用例编号 / 业务域模块 / 优先级 / 测试维度 / 用例类型 / 设计方法 / 测试场景 / 测试点 / 操作步骤(3-5步) / 测试数据 / 前置条件 / 需求来源 / 输入图像阈值 / 测试环境 / 测试级别。 输出 JSON 结构见 format-spec.md 第 3 节。

3.9 视觉领域设计模板（遇到对应功能直接套用）

模板 A：指标验收（核心算法类必套）

1. 样本集：明确正负样本数量与构成（如划痕 3000 / 脏污 3000 / 良品 4000），独立测试集不参与调参
2. 统计口径：逐张判定 TP/FP/FN/TN，计算漏检率 = FN/(TP+FN)、误检率 = FP/(TN+FP)
3. 判定：与指标比对（漏检 ≤ 0.1%、误检 ≤ 0.5%），超差需定位（样本问题/阈值问题/算法问题）
4. 重复性：同一批样本重复运行 3 次，结果一致

模板 B：鲁棒性矩阵（核心算法类必套）

1. 干扰维度 × 指标逐格验证：光照（±20%/±30%）× 倾斜（±10°）× 遮挡 × 模糊 × 噪声 × 反光
2. 每格给出预期（准确率不跌破阈值或功能不失效），超预期即失败
3. 组合极端：最坏组合（低照度 + 强反光 + 倾斜）单独成例

模板 C：标定流程（定位/测量类必套）

1. 标定板采集：不同位姿采集 ≥10 张（旋转/平移/倾斜）
2. 角点提取 → 内参/外参计算 → 重投影误差验收（如 ≤ 0.1 像素）
3. 标定结果应用：标定失败/标定文件损坏 → 禁止测量并提示
4. 环境变化后重标定：镜头更换、相机移位后必须重新标定

3.10 模块-维度覆盖矩阵（深化约束）

设计完成后，每个模块对照矩阵自查：核心层模块至少覆盖 7 个测试维度，重要层至少 5 个（功能/算法精度/鲁棒性/性能/可靠性/数据质量/兼容性/配置）。在输出 Excel 时按「模块 × 测试维度」核对覆盖，缺项补用例。

3.11 视觉专项测试（区别于常规功能/异常/边界测试）

需求或模块涉及以下专项时，按专项测试生成用例（同样遵循四层深度硬约束；前置条件必须标注专项设备/环境，如测试卡、标定板、光源控制器）：

专项测试	触发条件	用例要点
标定专项	定位/测量类功能	相机标定（内参/畸变）、手眼标定、重投影误差 ≤0.1px、多相机标定
成像质量	涉及相机/图像质量	USAF 1951 分辨率卡、畸变、SNR、动态范围、坏点、色差
光源/打光	涉及光源系统	均匀性、频闪、亮度稳定性、偏振/同轴光效果
算法评测	核心算法功能	数据集设计（量/平衡/划分）、TP/FP/FN 指标、过拟合、对抗样本
鲁棒性专项	环境变化场景	光照/角度/遮挡/模糊/噪声/反光矩阵测试
性能专项	在线检测/高节拍	帧率、延迟 P95/P99、吞吐、并发、多相机同步
稳定性/老化	长时间运行	8h/24h/7×24 内存泄漏、精度漂移、断连重连
相机功能	相机选型/集成	触发精度、曝光/增益控制、自动曝光、温度漂移
兼容性	相机/SDK/平台组合	相机型号、SDK 版本、OS、算法平台组合
3D 视觉	3D 测量/重建	点云精度、深度噪声、平面拟合、体积误差

专项用例的「测试环境」列必须写明专项设备（测试卡/标定板/光源控制器/暗箱），不可写通用相机台。

3.12 标准合规要求（国标/行标/企标）

标准是验收依据，不是背景知识。 视觉领域专门国标较少，验收以「企标/甲方验收规范」为主，按以下规则生成合规用例：

1. 标准识别：阶段二已提取每条需求的 引用标准；视觉需求的关键指标（漏检率/误检率/精度/帧率）通常由甲方验收规范给出，缺省时标注 [假设] 并提示澄清
2. 标准优先级：甲方验收规范/企标 > 国际图像质量标准（ISO 12233 等）> 通用国标（如 GB 4793.1 设备安全）；甲方验收规范为主要验收线
3. 合规用例生成：规范条款/指标 → 验证方法 → 判定准则，逐条成例：
   • 指标类：按验收规范的漏检率/误检率/精度限值写样本量与判定
   • 成像类：按 ISO 12233 分辨率测试卡验证成像质量
   • 设备类：按 GB 4793.1 验证设备电气安全
4. 判定准则：用例「预期」必须引用规范限值（如漏检率 ≤ 0.1%、重投影误差 ≤ 0.1px）
5. 标准版本：注明规范编号/版本（如甲方验收规范 V2.1）
6. 合规用例的「测试维度」标为「标准合规」，需求来源列同时关联需求编号与规范号
7. 试验项级门禁（硬性）：标准覆盖率按「试验项」统计而非需求统计——引用标准的需求，对照 references/domain-knowledge.md「标准-试验项矩阵」逐项勾选试验项，每项至少 1 条合规用例（如 GB/T 42980 的功能/性能/环境试验项、ISO 12233 的分辨率/畸变/坏点、甲方验收规范的漏检/误检/精度项）；覆盖统计 sheet 输出「标准 × 试验项 × 用例数」矩阵，试验项覆盖率 100% 为硬性验收线，缺项直接补用例

3.13 测试级别分配与回归指引

测试级别（执行层级）：每条用例的「测试级别」列按以下规则分配：

测试级别	定义	用例倾向
单元级	单算法/单模块逻辑	算法边界、异常
集成级	采集-处理-输出链路、接口	链路、时序、触发
系统级	端到端检测流程	主流程、组合场景
验收级	指标验收、标准合规、专项	指标、成像、鲁棒性、合规

执行层级映射：

执行层级	适用场景	用例倾向
数据集回放	录制样本集	算法、鲁棒性、指标
相机台	相机+光源+标定台	成像、标定、采集
现场	产线实机	验收、性能、稳定性

冒烟/回归快速用例优先落在数据集回放层级；成像/标定/验收类落在相机台或现场层级，报告中注明实际执行层级。

级别覆盖要求（硬性）：

1. 每个模块用例至少覆盖 2 个测试级别（单元/集成/系统/验收）
2. 整份交付物必须出现全部 4 个测试级别（单元/集成/系统/验收 各 ≥1 条）
3. 执行层级与级别对应：算法逻辑类用单元级，模块交互用集成级，端到端用系统级（相机+光源台），合规/精度用验收级（独立测试集/专项设备）

回归用例要求（硬性）：

• 每个模块至少 1 条「用例类型 = 回归」的用例（P1/P2 为主），需求来源列关联原需求，作为回归集复用基础

回归测试指引（阶段五配套）：

1. 变更驱动筛选：按「模块 + 需求来源」过滤受影响用例作为回归集
2. 冒烟集：每个核心层模块的 P0 主流程用例作为变更后快速验证集
3. 回归复用：用例类型=回归 的用例优先复用；探索性用例不纳入常规回归
4. 层级匹配：回归环境优先与产线一致（现场），成本不允许时用数据集回放替代并在报告注明

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阶段四：Excel 输出

输出规范以 references/format-spec.md 第 4 节为准（生成时必读）。要点：双 sheet（用例 15 列 + 覆盖统计）、优先级着色（P0红/P1橙/P2绿/P3灰）、模块分隔行 【模块名称】、操作步骤 chr(10) 换行。

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阶段五：交付前最终检查

阻断语义（硬性）：以下检查任一项不通过 → 返回对应阶段修正，未全部通过不得交付；检查是生成时的门禁，不是事后说明。

高频遗漏核对（生成时逐项核对，勿跳过）：

• 引用标准的需求已对照「标准-试验项矩阵」枚举全部试验项（缺项即补合规用例）
• 每个模块「用例类型 = 回归」≥ 1 条（3.13 回归集基础）
• 交付物覆盖全部 4 个测试级别（单元/集成/系统/验收 各 ≥1）
• 每个模块设计方法 ≥ 3 种（3.3，可脚本统计）
• 核心层维度 ≥ 7、重要层 ≥ 5（3.10）
• 每个模块异常场景 ≥ 3 类（3.4）

常规检查清单：

• 每个模块最外层结构 ≥ 设计方法 3 种
• 每个模块覆盖异常场景 ≥ 3 类（核心算法模块含鲁棒性场景）
• 每条用例操作步骤 3-5 步
• 测试数据提供具体值（阈值/样本特征/指标数值）
• 每条用例可追溯到需求（需求来源列非空）
• 精度/鲁棒性类用例填写「输入图像/阈值」列
• 无跨领域内容混入（本技能只出视觉用例）
• 引用标准的需求均有合规用例（标准覆盖率 100%，判定引用标准限值）
• 回归集可用：核心层模块均有 P0 冒烟集，变更可按模块+需求来源筛选回归用例

单文档模式最少用例数参考

模块层级	最少用例数	覆盖内容
核心层	7	P0(1主流程) + P1(2分层) + P2(2黑盒) + P3(2探索)
重要层	5	P1(1主流程) + P2(2分支) + P3(2异常)
辅助层	3	P2(1主流程) + P3(2基本异常)
基础层	2	P2(1正向) + P3(1反向)

该数字是底线不是上限；核心算法模块不受此限，按核心层从高处理。

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引用文件一览

文件	内容	何时阅读
references/domain-knowledge.md	视觉领域知识库（成像系统/评测指标/鲁棒性维度/数据管理/风险点）	每次生成前通读，重点看「评测指标」「鲁棒性维度」「功能要点」
references/format-spec.md	用例字段结构与 Excel 输出规范（固定格式）	生成用例与输出 Excel 时必读
examples/	真实案例：requirements.md（需求输入）+ testcases.xlsx（输出 Excel）	演示/验收参考，不影响生成

核心约束已内联到本文件。本技能不依赖其他领域技能文件。