机器视觉软件的稳定性测试方法主要包括以下几点：
1. 恒定压力测试：在恒定的大压力下测试系统的服务是否稳定，观察吞吐量TPS指标的波动、响应延迟的抖动等，以检验系统在高负载下的稳定性。
2. 基于产品压力模型的测试：模拟产品线上的典型业务及业务比例，对系统进行测试，以检验系统在实际业务模型下的稳定性。
3. 异常干扰测试：在恒定压力下，引入异常干扰，如CPU波动、网络延迟、主节点挂掉或重启等，以测试系统的稳定性和可靠性。
4. 长时间运行测试：对机器视觉软件进行长时间的运行测试，观察其是否能够持续稳定运行，不出现崩溃或异常。
5. 重启与恢复测试：测试软件在重启后是否能够正常恢复运行，以及恢复后的稳定性如何。
6. 多业务切换测试：测试软件在长时间执行某个业务后切换到其他不同业务操作时的稳定性，以确保软件能够在不同业务间平稳切换。
7. 资源占用测试：观察软件长时间运行后系统内存、CPU等资源的占用情况，以确保软件不会因资源耗尽而导致不稳定。
8. 关联软件测试：对于存在接口访问数据交流的多个关联软件，测试其中一个软件关闭或异常时，其他软件是否能够稳定运行。
9. 网络稳定性测试：对于依靠网络运行的机器视觉软件，测试网络带宽限制、断网等情况下系统的处理是否正常，以确保软件在网络不稳定时也能稳定运行。
机器视觉软件的稳定性测试方法涵盖了从恒定压力测试到网络稳定性测试等多个方面，以确保软件在各种条件下都能稳定运行。
