PPG 穿戴式装置在运动、健康监控和医疗领域中扮演着重要角色。这些设备透过光学技术来测量血氧饱和度和心率，因此其测试准确性直接影响到使用者的健康评估。随着市场需求的增加，自动化测试成为提升产品品质与降低生产成本的重要手段。本文将探讨如何实现 PPG 穿戴式装置的自动化测试，并介绍鲸扬科技支援的程式语言，帮助测试工程师实际应用相关技术。
第一部分：PPG 穿戴式装置的测试需求
测试项目概述
PPG 装置需进行多项测试，以确保其性能达到标准。主要测试项目包括：
- 待测物光信号发送端 (DUT-LED) 测试：检查发光二极体（LED）的亮度和稳定性。
- 待测物光信号接收端 (DUT-PD) 测试：评估光学元件（如光电二极体）的性能，包括灵敏度和反应速度。
- 算法测试：检查数据处理算法的准确性，以确保最终输出结果的可靠性。
图一：验证 PPG 性能所需测试及其工作原理
第二部分：自动化测试的实现方法
自动化测试系统架构
自动化测试系统通常由硬件和软件两部分组成：
- 硬件组件：包括传感器、 MCU、信号处理单元与接口等，用于收集数据并执行控制指令。
- 软件组件：使用专门的 SDK（软件开发工具包）来编写控制程式，实现数据收集、信号处理和结果分析。
使用 AECG100 SDK 进行测试
AECG100 是一款能同步输出 ECG 与 PPG 信号的多功能生理信号模拟器，其 SDK 提供了丰富的 API 接口，使开发者能够轻松使用各种整合性的功能。以下是利用AECG100 SDK 进行自动化测试的一般步骤：
1. 环境设置：
- 确保 AECG100 主机和相关配件已正确安装并连接。
- 安装适合的开发环境，如 Python 或 C/C++。
2. 编写控制程式：
- 使用 SDK 中的函数来设置 LED和 PD（光电二极体）的参数。
- 例如，可以使用 WTQ Enable Sampling 来启用取样功能，并利用 Sampling Callback 提取 ADC 计数。
3. 执行自动化测试：
- 启动自动化测试程序，开始收集数据并进行分析。
- 根据收集到的数据分析结果。
- 生成报告以评估设备性能。
图二：AECG100 自动化测试架构
支援多平台
AECG100 SDK 支援多种作业系统，包括 Mac、Windows、Linux 以及 Raspberry Pi 等。这使得开发者可以根据自己的需求选择合适的平台进行开发，提高了系统的灵活性。
第三部分：自动化测试流程
待测物光信号发送端(DUT-LED)测试
在 DUT-LED 测试中，需要比较 DUT-LED 的原始数据与设定值。具体步骤如下：
- 启用 PD-sampling 功能。
- 收集 DUT-LED 发出的光信号数据。
- 将收集到的数据与预设值进行比较，评估 LED 性能是否符合标准。
待测物光信号接收端(DUT-PD)测试
DUT-PD 测试旨在检查光电二极体的性能。步骤包括：
- 设定适当的 DC 值、并保持 AC 值为 0 ，以维持信号稳定。
- 收集 DUT-PD 的原始数据。
- 将 DUT-PD 数据与 AECG-LED 设定值进行比较，分析其灵敏度和反应速度。
系统性能测试
系统性能测试包括重复性和再现性两个方面：
- 重复性测试：在不同 SpO2 数值下对同一单位进行多次测试，以评估其稳定性。
- 再现性测试：在相同 SpO2 数值下对不同单位进行比较，以检查设备的一致性。
这些步骤能够帮助工程师确认 PPG 穿戴式装置在各种条件下都能正常运作。
第四部分：鲸扬支援的程式语言
鲸扬科技SDK支援多种程式语言，使开发者能够根据自己的专业背景选择最适合的工具。主要支援语言包括：
- C/ C#/ C++ ：适合需要高性能和低延迟反应的应用，特别是在处理大量数据时表现优异。
- Python ：因其简洁易用而受到广泛欢迎，非常适合快速原型开发及数据分析。
结论
PPG 穿戴式装置的自动化测试对于提升产品质量至关重要。透过 AECG100 SDK 的设置与操作，自动化测试流程可以高效完成各项性能评估任务。此外，鲸扬科技支援多种程式语言，开发者能根据需求选择最合适的工具。未来，我们期待更多技术创新提升穿戴式装置的可靠性与功能，使其在健康监控领域中能持续发挥重要作用。