等价类划分法和边界值分析法对比（等价类划分法测试细胞汇合度算法识别效果）

等价类划分法是软件测试方法里最基础，也是最重要的一项黑盒测试技术；细胞汇合度，在生物细胞实验中是最普遍,也是最重要的一部分。本文将探究运用等价类划分法来测试细胞智能监控助手-赛乐微细胞汇合度的算法识别效果。

1.等价类划分法

将所有的输入域，划分为若干个子集，从每个子集中选取少量的具有代表性的数据作为测试用例。可划分为两种等价类：有效等价类和无效等价类。

有效等价类

完全满足产品规格说明的数据，有效的，有意义的输入数据集合。

无效等价类

不满足程序的输入要求或者无效的输入数据构成的集合。

图1 细胞参数类型

图为赛乐微软件细胞类型参数界面。

根据等价类划分法，划分出有效等价类和无效等价类，并且结合边界值分析法，从中选取少量具有代表性的数据，生成测试用例。

2.细胞汇合度算法识别

细胞汇合度用算法识别，不同的参数阈值，得到的结果往往大不相同。要想得到更好的识别效果，就需要将阈值设在规定的参数范围内。

下面我们就利用等价类划分法去进行验证：

图2 无效等价类

根据等价类划分法，灰度值输入无效等价类，得到的细胞汇合度识别效果，我们可以看到红色圆圈起来的位置，没有识别出细胞，效果不太好。

图3 有效等价类

根据等价类划分法，灰度值输入有效等价类，得到的细胞汇合度识别效果，能看出明显差别：图2未识别的位置，图3能够清晰的识别出来，细胞识别的效果非常好。

3.结论

通过上述两张图片比较，我们发现：有效等价类能够得到很好的细胞汇合度识别效果，而无效等价类得到的汇合度识别效果会比较差。这说明，利用等价类划分法能够准确去测试验证细胞汇合度算法识别效果，这也从侧面验证了等价类划分法是一种重要的，常用的黑盒测试方法。

4.赛乐威

图、赛乐微部分PC端展示页面 图、赛乐微部分PC端展示页面

赛乐微适用于细胞划痕、汇合度识别、类器官培养监测、肿瘤球增殖监测、胚胎干细胞生长监测等大多数细胞生长研究，为细胞质量控制和监控提供了一站式的解决方案。

图、赛乐微的细胞用药对照实验 赛乐微的细胞用药对照实验

参考文献

References

1.邓丽萍-《等价类测试与划分研究》

2.范明红，浦云明，汪志华-《计算机技术与发展》