惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

A
About on SuperTechFans
D
DataBreaches.Net
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO
V
Visual Studio Blog
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
B
Blog RSS Feed
Recent Announcements
Recent Announcements
The Register - Security
The Register - Security
S
Secure Thoughts
Y
Y Combinator Blog
The Last Watchdog
The Last Watchdog
L
LINUX DO - 最新话题
V2EX - 技术
V2EX - 技术
腾讯CDC
GbyAI
GbyAI
G
Google Developers Blog
博客园 - 司徒正美
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
T
Threat Research - Cisco Blogs
P
Proofpoint News Feed
Schneier on Security
Schneier on Security
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
Jina AI
Jina AI
WordPress大学
WordPress大学
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
MyScale Blog
MyScale Blog
Help Net Security
Help Net Security
K
Kaspersky official blog
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
www.infosecurity-magazine.com
www.infosecurity-magazine.com
AI
AI
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
Scott Helme
Scott Helme
J
Java Code Geeks
Engineering at Meta
Engineering at Meta
H
Heimdal Security Blog
H
Help Net Security
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
云风的 BLOG
云风的 BLOG
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
S
Security Affairs
TaoSecurity Blog
TaoSecurity Blog
The GitHub Blog
The GitHub Blog
Hacker News: Ask HN
Hacker News: Ask HN
Martin Fowler
Martin Fowler
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
Project Zero
Project Zero
T
The Blog of Author Tim Ferriss
Last Week in AI
Last Week in AI

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Как мы тестируем планшеты KVADRA_T на производстве: архитектура DeviceTestPro
Сергей · 2026-06-23 · via Все публикации подряд на Хабре

Простой

5 мин

113

Тестирование мобильных устройств на производстве — это процесс, где цена ошибки очень высока. Баг в приложении можно исправить в обновлении, а дефект аппаратной части планшета или смартфона обычно обнаруживается после сборки устройства, а иногда — только у конечного пользователя, и устранить его намного сложнее. Поэтому важно находить дефекты на всех этапах производства: от поверхностного монтажа до сборки готового планшета.  

Привет, Хабр! Меня зовут Сергей, я ведущий инженер программист в отделе разработки приложений в YADRO. В статье расскажу, как мы создавали систему производственного тестирования Android-планшетов, которая используется на этапах сборки и в отделе технического контроля.

От ручных проверок к автоматизированному тестированию

Android-устройство — это сложный набор аппаратных компонентов и операционной системы, которые должны корректно взаимодействовать друг с другом. Камера, память, графический ускоритель, беспроводные интерфейсы, датчики, динамик, подсистема питания — любой из этих модулей может стать источником трудноуловимых дефектов. Одни проявляются только под нагрузкой, другие — хаотично, а некоторые может выявить только человек, которому свойственно ошибаться.

На производстве тестирование проводится в условиях жестких ограничений:

  • Высокий темп — нужно протестировать много устройств, укладываясь в отведенное сборочной линией время.

  • Разное железо — приходится учитывать различия между ревизиями оборудования.

  • Скрытые дефекты — важно выявить неисправности, которые появляются только при нагреве или длительной нагрузке.

  • Оптимизация процессов — нужно автоматизировать ручные операции и снизить влияние человеческого фактора.

Особенно важно нивелировать субъективную оценку результатов тестов. 

Например, при ручной проверке камеры оператору приходилось фотографировать тестовую таблицу, увеличивать изображение и визуально оценивать качество сенсора. Такая процедура требовала концентрации, занимала время и зависела от опыта конкретного сотрудника. 

В условиях массового производства такой подход неизбежно приводит к ошибкам и нестабильным результатам. Чтобы повысить эффективность диагностики аппаратной части устройств, мы создали и почти полностью переработали DeviceTestPro. Разберемся, как оно работает.

Что такое DeviceTestPro

DeviceTestPro — это внутреннее Android-приложение для производственного тестирования планшетов KVADRA_T, предназначенное для проверки аппаратных компонентов на разных этапах сборки и обслуживания. На производстве и в сервисных центрах компании оно позволяет:

  • быстро диагностировать состояние устройства,

  •  выявлять аппаратные дефекты,

  • автоматизировать значительную часть проверок.

При разработке DeviceTestPro команда фактически переписала старую версию приложения с нуля. Новое приложение было построено на современном Android-стеке:

  • Kotlin,

  • Jetpack Compose,

  • Gradle-сборке,

  • Clean Architecture,

  • UI-библиотеке на базе дизайн-системы KVADRA.

Мы интегрировали обновленное приложение в полноценный цикл внутреннего тестирования и регрессионных проверок.

Архитектура DeviceTestPro основана на рекомендованных Google практиках разработки Android-приложений с использованием Jetpack Compose и MVVM.

Тесты используются на нескольких этапах производства. На производственных стендах проверяются интерфейсы материнской платы еще до окончательной сборки устройства. После успешного прохождения этих проверок устройство отправляется на сборочную линию, где выполняются комплексные тесты готового планшета.

DeviceTestPro поддерживает конфигурируемые сценарии тестирования через JSON-файл, который можно изменять без перекомпиляции приложения. Так инженеры на производстве гибко управляют тестами: могут отключать проверки, менять их порядок, запускать сокращенные сценарии и быстро адаптировать приложения под новые устройства. 

Автоматические и ручные тесты

Сейчас в приложении  29 тестов: 13 автоматических и 16 ручных.

Автоматические тесты выполняются без участия оператора и могут запускаться в режиме автопрогона. К ним относятся Bluetooth, Wi-Fi, GSM и GPS. Также они позволяют проводить нагрузочный тест и тестирование внутри безэховой радиочастотной камеры.

Архитектура тестов остается унифицированной: и ручные, и автоматические проверки используют одинаковый lifecycle и единый механизм передачи состояния.

GSM-тест в безэховой камере

GSM-тест в безэховой камере

Нагрузочный тест Memory и GPU

Один из самых важных автоматических тестов — длительный нагрузочный тест. Он разогревает планшет, чтобы выявить скрытый аппаратный брак.

Этот тест выполняется первым и длится около двух часов. Для создания высокой нагрузки на систему используется адаптированный OpenGL/Native-код из AOSP. Он запускает сложную 3D-графику, которая имитирует современные ресурсоемкие игры. 

В начале запускается непрерывная 3D-анимация.

Каждые пять секунд тест заполняет оперативную память на 4,3 Гб, а плата разогревается до 63,8 °C. Значение температуры остается неизменным до конца теста. 

Так одновременно нагружаются GPU, RAM, динамики и подсистема питания. Так можно получить стабильную и максимально приближенную к реальной нагрузке на аппаратную платформу устройства. Если устройство не прошло нагрузочный тест, то оно выключается. Так дефект выявляется до финальной сборки планшета.

Ручное тестирование

Для ручных тестов нужен оператор, который с помощью DeviceTestPro протестирует кнопки, LED-индикаторы, датчик Холла, NFC, аудиоподсистему, мультитач и так далее.

Аудиотесты

В новой версии DeviceTestPro мы доработали тесты аудиоподсистемы. Для тестов микрофона и гарнитуры теперь есть визуализация уровня сигнала в виде графика децибел.

Во время проверки оператор может в реальном времени наблюдать изменение уровня звука, что делает диагностику более наглядной и удобной. Для этого в аудиотест добавили отображение уровня сигнала в децибелах, получаемого через стандартный Audio API Android Framework. Визуализация графика при этом выполняется с помощью сторонней библиотеки MPAndroidChart.

Аппаратные кнопки

Он предназначен для проверки кнопок питания и регулировки громкости. При нажатии соответствующая область интерфейса подсвечивается, что позволяет оператору визуально контролировать корректность срабатывания кнопок. Для этого теста была подготовлена отдельная графика и визуальные инструкции.

Светодиоды

Он позволяет проверить корректность работы LED-индикаторов устройства. Для его реализации команда BSP (Board Support Package) подготовила специальный механизм управления цветами светодиодов через System Properties, поскольку стандартными Android API подобный функционал недоступен.

Датчик Холла

Этот датчик нужен для  работы планшета с чехлом-клавиатурой. Во время ручного тестирования оператор подносит магнит к датчику, после чего устройство должно автоматически погасить экран. Если магнит убрать, то экран снова включается. Для упрощения проверки в интерфейсе теста отображается схема расположения датчика.

NFC

DeviceTestPro также включает тест NFC-модуля: оператор прикладывает NFC-карту к области расположения модуля, а приложение фиксирует успешное обнаружение метки. Для теста используется отдельная визуальная инструкция с подсказкой расположения NFC-зоны устройства.

Камеры

Одним из наиболее технологически сложных компонентов DeviceTestPro стал тест камеры. В новом приложении он реализован на базе CameraX API и Jetpack Compose. Подробно архитектура и работа алгоритма будут рассмотрены в отдельной статье.

Некоторые тесты выглядят как интерактивные мини-приложения. Например, тест мультитача требует одновременно удерживать десять касаний экрана до завершения проверки, визуально отображая все точки контакта.

DeviceTestPro продолжает развиваться вместе с производственными задачами компании. Современная архитектура, автоматизация сложных проверок и ориентация на удобство операторов позволили сделать приложение важной частью производственного процесса KVADRA.