-10-第6章系統測試6.1小程序圖像識別功能的測試測試圖像功能能否實現：點擊搜索頁面的二維碼按鈕，結果如圖6.1所示圖6.1圖片識別的測試6.2小程序語音識別功能的測試：測試語音功能能否實現：點擊搜索頁面的長按開始識別按鈕，結果如圖6.2所示：圖6.2語音識別的測試6.3小程序歷史記錄查詢功能的測試：測試語音功能能否實現：點擊搜索頁面的長按開始識別按鈕，結果如圖6.3所示：圖6.3歷史記錄的查詢功能6.4系統功能測試：在測試階段可以通過代碼上傳版本，查看有沒有bug產生，畢竟每一個程序都會產生漏洞，可能是業務上的不足，可能是功能上的不完善，測試就是檢驗這一階段的方法，在開發是的時候，要保證程序的穩定性和安全性，對功能一一進行檢測，實現所有的功能是測試階段的目標。如下表進行了功能測試；表6.1功能測試表編號測試名稱操作步驟結果1登錄掃描小程序碼正常登錄2分類頁滑動可以滑動3搜索頁滑動可以滑動4我的頁面滑動可以滑動5圖像功能授權點擊掃一掃實現相機授權6麥克風授權點擊語音識別實現麥克風授權7下拉刷新在搜索頁下拉刷新可以刷新8輪播圖分類滑動輪播圖可以正常輪播9歷史記錄查詢我的頁面點擊歷史記錄可以查詢記錄表6.2垃圾種類測試編號垃圾名稱操作步驟結果1蘋果文字輸入廚余垃圾2鼠標圖片識別可回收垃圾3鼠標墊語音識別干垃圾4保溫杯文字輸入可回收垃圾5可樂杯熱點詞匯干垃圾6可樂罐語音識別可回收垃圾7艾草圖片識別廚余垃圾8電池圖片識別有害垃圾9塑料袋語音識別干垃圾結論本系統是一個基于微信小程序的智能垃圾分類系統，結合了當下的時代背景以及出臺的政策，還有人們對垃圾分類意識的薄弱，所以就考慮到了簡單好操作的微信小程序，近年來微信小程序的普及讓人們更加的方便，設計出一個智能化垃圾分類的系統設計，讓大數據互聯網更加融入生活中去，更好的為人民服務。本系統的實現采用的是一種全新的開發方式——微信小程序云開發，前臺采用WXML+WXSS+WXS+JavaScript,后臺采用云函數+云數據庫+云存儲。這是不同與前后端分離開的，集成度高。在以往開發模式中，都要先搭建前端代碼書寫靜態資源頁面，再通過前端請求到后端的數據，進行一個前后端分離的開發，工作量很大，出現的問題也會增多，后期數據運維方面也會很麻煩，而小程序云開發就不用擔心這些問題，沒有服務器的搭建省了很多的后端代碼，直接通過appid調用原生接口即可，既提高效率，又降低了成本，有著巨大的應用的前進和商業市場。通過對系統各個功能模塊的實現，開始慢慢熟悉打代碼的快樂，是一種成就感，看見辛辛苦苦敲的代碼有了成果的喜悅感。根據這次的小程序設計繼而感受到了科技的強大，幾年前還是前后端的交互設計，沒有小程序這個功能，都是客戶端去登錄，更加的繁瑣，現在微服務的普及讓更多的軟件都可以集成在一個小程序內，大大的縮減了時間和空間。此外，做這個小程序的初衷是有利于幫助人們增加垃圾分類的意識。黨組織近年來提出綠色生態社會，要做好垃圾分類的工作，為了更好的完成這一思想，其實只要按照國家的相關規定將垃圾分類的原則貫徹到底，在采用該系統進行垃圾處理結合采用環保的方法，從而減少對環境的污染。這會有效改善空氣、土地和水質，同時也能夠促進人與人之間關系的發展[13]。可會愿意看到垃圾亂丟亂放，資源過度浪費呢?愿意看到人們不懂得垃圾分類，素質低下嘛?行動起來吧，要增強分類意識，培養良好的美德，為社會，為國家創造一個美好的環境，一起努力吧！參考文獻王文翔,孟祥娟,蘇把特.垃圾分類微信小程序的設計與實現[J].軟件工程與應用,2022.黃海.城市河道綜合整治工程質量管理研究[D].合肥:安徽大學,2020.楊陽.我國城市生活垃圾分類處理的法律制度研究[D].廣州:廣東外語外貿大學,2016.佚名.基于微信小程序的垃圾分類服務系統的設計與實現.[無出版者可著錄][出版者不詳],2022邢榕珊,匡芳君.微信小程序設計[J].計算機時代,2018:9-12.張旭娟.基于圖像識別的垃圾分類深度學習模型研究[D].西安:西北師范大學,2021.李丕兵.基于深度學習的垃圾分類系統研究與應用[D].青島:青島大學,2021.蘇哲.基于深度學習的生活垃圾圖像分類方法研究[D].西安:西北師范大學,2021.王紅艷,陳蕾.秦都多措并舉推進垃圾分類工作走深做實[N].咸陽日報,2020.張曉燕.微信“小程序”開發的系統實現及前景[J].電子技術與軟件工程,2018:49-50.海怪.破解垃圾分類難題,智能分類如何實現最優解?[J].資源再生,2020.05.劉宇熹,于明亮.我國城市生活垃圾分類措施失效成因及對策研究[J].物流科技,2018.周斐.淺析城市生活垃圾全過程分類系統構建及對策[J].化學工程與裝備,2018.王作峰.城市生活垃圾源頭分類中居民集體行動的困境及克服[J].中國高新區,2018.林穎,黃澤豪,曾文軒,林瓊萍.基于視覺識別的垃圾分類系統[J].電子技術與軟件工程,2021.余東,敬超.基于神經網絡的智能垃圾分類軟件設計與實現[J].科學技術創新,2020.劉莉,李曉紅.加拿大城市生活垃圾的減量化管理[J].環境保護,2017.肖波雄.智能垃圾桶與垃圾分類小程序結合的應用研究[J].電腦知識與技術,2020.白佳寧,李前珍.基于小程序的校園垃圾分類回收系統設計[J].現代商貿工業,2020.吳允強,吳由松.基于ESP8266的智能家居控制系統設計[J].電子測試,2017.JanuszBobulski,MariuszKubanek.DeepLearningforPlasticWasteClassificationSystem[J].

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