现在随着电子产品的越来越多，作为和用户直接交互的屏幕的关注度越来越高，被曝光出来的问题也越来越多，为此基于OpenCV这个开源的计算机视觉库以及Keras人工智能的框架实现了一个用于屏幕检测的解决方案，具体会以摄像头以25帧的速率拍摄屏幕，通过人工智能图像识别算法检测屏幕上是否出现问题。

随着用户对电子产品的要求越来越高，传统的测试方法已经不能覆盖到复杂多样的用户使用行为，基于这个出发点，使用Python和QT开发了基于用户行为的场景库，场景库包含office办公操作，网页浏览操作，包含视频和音乐的娱乐操作，下载以及系统的一些用户操作，通过这样一些用户行为来发现用户可能遇到的使用问题，从而把问题尽早的暴露出来。

该系统是一套集测试任务分发，数据回收，大数据分析，结果展示为一体的自动化测试系统，主要用于完成性能和压力测试。目前已经实现35个测试项，并交付给联想6个质量实验室和5家代工厂使用。 在这个项目中本人主要负责系统架构和带领其余小组成员完成代码实现。