Die Zukunft des visuellen Regressionstests im Zeitalter der KI

Entdecken Sie die Zukunft des visuellen Regressionstests im Zeitalter der KI. Bleiben Sie mit den neuesten Fortschritten beim Softwaretesten immer einen Schritt voraus.

Durch Regressionstests wird sichergestellt, dass Änderungen am Quellcode keine Probleme für das aktuelle System verursachen. Bei visuellen Tests geht es darum, wie der Endbenutzer die endgültige Benutzeroberfläche eines regressierten Produkts wahrnimmt. Die Interaktion des Benutzers mit der Anwendung ist von entscheidender Bedeutung, insbesondere im Hinblick auf die visuellen Elemente der Webseiten.

Was ist ein visueller Regressionstest?

Beim visuellen Regressionstest wird die UI-Genauigkeit einer Anwendung, Website oder Software nach etwaigen Codeänderungen überprüft.

Visuelle Fehler, die das Benutzererlebnis einer Website, App oder Software erheblich beeinträchtigen, fallen den Benutzern deutlich auf und prägen oft ihren ersten Eindruck.

Darüber hinaus sind visuelle Regressionstests für Anwendungen gleichermaßen wertvoll, da sie die Funktionalität von Schaltflächen, die Sichtbarkeit und Lesbarkeit von Text sicherstellen und verhindern, dass Anzeigen visuelle Elemente behindern.

Visuelle Regressionstests umfassen das Erstellen, Analysieren und Vergleichen von Browser-Screenshots, um Änderungen in Pixeln zu identifizieren. Diese Abweichungen werden als visuelle Unterschiede, Wahrnehmungsunterschiede, CSS-Unterschiede oder UI-Unterschiede bezeichnet.

Warum visuelle Regressionstests?

Visuelle Regressionstests sind von entscheidender Bedeutung, um zu verhindern, dass kostspielige visuelle Störungen in die Produktionsphase gelangen. Das Vernachlässigen der visuellen Validierung kann das Benutzererlebnis beeinträchtigen und möglicherweise zu Umsatzeinbußen führen.

Wie funktionieren visuelle Regressionstests?

Um visuelle Tests durchzuführen, ist ein Testläufer zum Schreiben und Ausführen von Tests sowie ein Browser-Automatisierungsframework erforderlich, das Benutzeraktionen replizieren kann. Zahlreiche Programme können Benutzerfunktionen simulieren und das visuelle Testprogramm erfasst Screenshots. Diese Screenshots werden mit den ersten Baseline-Screenshots verglichen, die vor Testbeginn erstellt wurden.

Immer wenn eine Änderung festgestellt wird, wird ein Screenshot erstellt, und einige Testtools heben sogar die beobachteten Unterschiede zum Ausgangswert hervor. Anschließend beurteilen die Prüfer, ob die Probleme auf codebezogene Fehler zurückzuführen sind, die Entwickler beheben müssen, oder ob sie mit Bedenken bei der Anzeigenintegration zusammenhängen.

Wie identifizieren visuelle Regressionstests Probleme?

Visuelle Regressionstests nutzen Screenshots, um potenzielle oder bestehende Probleme zu identifizieren, die sich aus der Regression ergeben. Mit dieser Methode lässt sich effektiv feststellen, wo möglicherweise ein visueller Fehler in das System eingeführt wurde.

Probleme könnten beispielsweise dadurch entstehen, dass überlappender Text einen Teil der Seite unleserlich macht, oder dass Text eine Schaltfläche überfüllt und sie dadurch nicht mehr funktionsfähig macht. Visuelle Regressionstests prüfen auch, ob Anzeigen die Seite verdecken, was zu unlesbarem Text oder unzugänglichen Schaltflächen und Links führt. Kompatibilitätsprobleme zwischen Browsern, Bildschirmgrößen und Betriebssystemen können zu solchen Problemen beitragen. Viele Kombinationen und Konfigurationen aus Gerät, Bildschirmgröße, Auflösung, Betriebssystem und Browser können die Art und Weise ändern, wie Code Pixel anzeigt.

Wie implementiert man visuelle Regressionstests?

Die Implementierung visueller Regressionstests kann je nach Ihren Anforderungen auf verschiedene Arten angegangen werden.

Testszenarien definieren:

Erstellen Sie Testszenarien, in denen dargelegt wird, was erfasst werden soll und wann die Screenshots erfasst werden sollen.

Nutzen Sie automatisierte visuelle Testtools:

Nutzen Sie ein automatisiertes visuelles Testtool, um kürzlich aufgenommene Screenshots (Postleitzahländerungen) mit vorhandenen Anwendungsbildern zu vergleichen.

Identifizieren Sie UI-Diskrepanzen:

Untersuchen Sie die Ergebnisse auf Unstimmigkeiten oder Probleme mit der Benutzeroberfläche und melden Sie Änderungen im neuesten Produktdesign.

Beheben Sie visuelle Fehler:

Wenn visuelle Fehler festgestellt werden, beheben Sie diese.

Aktualisieren Sie den Screenshot und legen Sie ihn als Basisbild für nachfolgende visuelle Regressionstests fest.

Bedeutung visueller Validierungstests

Visuelle Regressionstests sind von Bedeutung, da Lesbarkeitsprobleme auf einer Website oder nicht funktionale Aspekte einer App aufgrund von Fehlern in der visuellen Benutzeroberfläche dazu führen können, dass Benutzer weg navigieren oder die App deinstallieren. Dies wirkt sich direkt auf den Umsatz aus, da Benutzer aus solchen Erfahrungen keinen Nutzen ziehen.

Die Optimierung des Benutzererlebnisses ist entscheidend für die Maximierung des Umsatzes. Die Benutzeroberfläche muss funktionsfähig sein und das bestmögliche Erlebnis bieten, um das Engagement der Benutzer aufrechtzuerhalten. Eine optisch ansprechende Benutzeroberfläche, ergänzt durch ein gut gestaltetes Logo, das die Markenidentität widerspiegelt, ist von entscheidender Bedeutung, um Engagement zu wecken und folglich die Werbeeinnahmen, die Suchmaschinenoptimierung und andere Aspekte der Website-Verwaltung zu beeinflussen.

Darüber hinaus tragen eine vorbildliche Benutzeroberfläche und ein vorbildliches Benutzererlebnis dazu bei, Vertrauen und Glaubwürdigkeit bei der Benutzerbasis aufzubauen. Sie stärken das Markenimage, leiten Benutzer zu gewünschten Aktionen und lenken die Aufmerksamkeit auf wichtige Seitenelemente. Die allgemeine Lesbarkeit und Funktionalität einer sauberen, optisch ausgewogenen Website sind entscheidend für das Erreichen dieser Ziele.

Selbst geringfügige Verzerrungen in der Benutzeroberfläche können unpraktisch oder im schlimmsten Fall geschäftsschädigend sein. Auch wenn Entwickler möglicherweise nicht jede Bildschirmgröße und Auflösung berücksichtigen, sollten sie ein einheitliches Erlebnis auf allen Plattformen wie Apple, Android und Windows sowie zwischen Mobil- und Desktop-Umgebungen gewährleisten.

Verschiedene Ansätze für visuelle Regressionstests

Lassen Sie uns die Arten und Prozesse des visuellen Regressionstests untersuchen.

Übersicht über visuelle Tests:

Visuelle Tests umfassen die Erstellung, Analyse und den Vergleich von Screenshots, um Pixeländerungen zu erkennen. Es werden ein Testläufer und ein Framework eingesetzt, wobei ersteres die Erstellung und Ausführung von Tests ermöglicht und letzteres Benutzeraktionen während des Surfens repliziert. Es werden lange Snapshots erstellt, um Änderungen anhand eines Benchmarks zu messen. Sobald dies festgelegt ist, führt das QA-Team den Testcode aus. Das Tool generiert nach der Ausführung einen automatischen Bericht, der es Entwicklern ermöglicht, Reparaturen durchzuführen, wenn Probleme festgestellt werden.

Manuelle visuelle Prüfung:

Bei dieser Methode müssen Entwickler den Code manuell überprüfen, ohne automatisierte Testtools zu verwenden. Obwohl es für frühe Entwicklungsphasen geeignet ist, könnte es für umfassende Anwendungstests schneller und bequemer sein. Auch das Risiko menschlichen Versagens ist ein Nachteil.

Layout-Vergleich:

Dieser Ansatz vergleicht die Größe und Position von UI-Elementen und nicht einzelner Pixel. Änderungen der Größe oder Position führen zu Testfehlern.

Pixelweiser Vergleich:

Diese Methode analysiert Screenshots auf Pixelebene und hebt Unstimmigkeiten hervor. Obwohl es umfassend ist, kann es auf irrelevante Fälle und Fehlalarme hinweisen, die eine manuelle Überprüfung erfordern.

Strukturvergleich:

Dieser Ansatz vergleicht die Document Object Model (DOM)-Struktur, um HTML-Markup-Änderungen zu identifizieren, und schlägt fehl, falls vorhanden.

Visueller KI-Vergleich:

Diese Methode nutzt maschinelles Lernen und KI und nimmt zwei Bilder auf, ohne dass ein Basisbild erforderlich ist. Es ahmt das menschliche Sehvermögen nach, verhindert Fehlalarme und testet dynamische Inhalte effektiv.

DOM-basierter Vergleich:

Dieser Ansatz kombiniert Layoutvergleich und DOM-Analyse und identifiziert strukturelle Änderungen in UI-Elementen vor und nach Änderungen. Allerdings können die Ergebnisse leicht schuppig sein, was eine sorgfältige manuelle Überprüfung erforderlich macht.

Erstellen dedizierter visueller Regressionstests:

Es können spezielle visuelle Regressionstests erstellt werden, um die Kontrolle über die visuelle Validierung zu behalten und dabei den Aufwand für das Schreiben von Tests und Zeitüberlegungen in Einklang zu bringen.

Visuelle Kontrollpunkte einfügen:

Mithilfe bestehender Funktionstests können visuelle Prüfpunkte eingefügt werden, um die Anwendungsfunktionalität zu validieren. Es schränkt jedoch die Testabdeckungstools ein.

Einfügen einer impliziten visuellen Validierung:

Durch das Hinzufügen einer impliziten visuellen Validierung zum bestehenden Testrahmen umfasst diese Methode visuelle Überprüfungen mit minimalem zusätzlichen Code und eignet sich für die genetische Validierung.

Manuelle vs. automatisierte visuelle Regressionstests:

Während manuelle Tests fehleranfällig und zeitaufwändig sind, bieten automatisierte visuelle Tests Geschwindigkeit, Genauigkeit und langfristige Kosteneffizienz. Trotz höherer Anfangskosten erweisen sich automatisierte Tests als vorteilhaft für kontinuierliche Tests und Testwartung im Laufe der Zeit. Die Wahl zwischen manuellen und automatisierten Tests hängt von der Geschwindigkeit, Genauigkeit und den allgemeinen Projektanforderungen ab. Automatisierungstests sind besonders bei komplexen und dynamischen Anwendungen mit häufigen Änderungen von Vorteil.

Integration von KI in visuelle Tests

Die Testlandschaft verändert sich und entfernt sich von traditionellen Methoden, die auf manueller Inspektion oder Automatisierungs-Frameworks wie Selenium basieren. Letztere standen oft vor Herausforderungen durch die Weiterentwicklung des Anwendungscodes, was zu falsch negativen Ergebnissen führte und häufige Skriptrevisionen erforderlich machte.

KI erweist sich als effektivere Lösung. Testwerkzeuge umfassen fortschrittliche „Visual Locators“, die die Robustheit verbessern und Probleme beseitigen, die mit starren, selektorbasierten Ansätzen verbunden sind. KI beim visuellen Testen nutzt visuelle Lokalisierer, die der menschlichen Wahrnehmung ähneln, und entschärft so die Herausforderungen, die durch Änderungen bei der Elementauswahl entstehen.

Verwendung visueller KI

Visuelle KI wird umfassend genutzt und beeinflusst verschiedene Märkte und Branchen. Beispiele hierfür sind Apples Face ID, die automatische Bildkennzeichnung in Google Fotos und kassenlose Geschäfte wie Amazon Go. Visuelle KI treibt Technologien wie selbstfahrende Autos, medizinische Bildanalyse, hochentwickelte Bildbearbeitungstools und visuelle Softwaretests zur Fehlerprävention voran.

Einschränkungen beim Snapshot-Testen

Snapshot-Tests, die auf die Beurteilung des Erscheinungsbilds einer Anwendung abzielen, weisen Einschränkungen auf. Wenn man sich für Vergleiche auf Baseline-Snapshots verlässt, führt die Prüfung auf Pixelebene aufgrund von Faktoren wie Anti-Aliasing-Effekten, dynamischen Inhaltsänderungen und Browservariabilität häufig zu falsch positiven Ergebnissen. Diese Herausforderungen führen zu Unzufriedenheit bei den QA-Testingenieuren und erfordern manuelle Eingriffe, um Fehlalarmen vorzubeugen.

Wie funktioniert visuelle KI?

Visuelle KI behebt die Nachteile von Pixel- und DOM-Techniken, indem sie visuelle Elemente auf einem Bildschirm oder einer Webseite identifiziert. Anstelle einer Analyse auf Pixelebene nutzt Visual AI Computer Vision, um Elemente als Objekte mit verschiedenen Attributen zu erkennen, ähnlich dem menschlichen Sehen. Anschließend vergleicht es Prüfpunktelemente mit Basislinien und erkennt sichtbare Unterschiede.

Workflow der Visual AI Solution

Datenerfassung und Vorverarbeitung:

• Erfassen Sie die Basis-UI und das DOM nach einer erfolgreichen Veröffentlichung.
• Erfassen Sie Screenshots und DOM von geänderten Webseiten, wenn Änderungen angewendet werden.
• Verarbeiten Sie Bilder vor, um vergleichbare Basis- und aktuelle Bilder zu erhalten.

Elementklassifizierung:

• Untersuchen Sie DOM-Elemente, die für visuelle Tests relevant sind, und identifizieren und filtern Sie irrelevante Elemente heraus.
• Untersuchen Sie die Grundlinie und testen Sie DOMs auf Änderungen in visuellen Elementen.

Visuelle KI-Ortungsgeräte:

• Verwenden Sie Computer Vision, um vordefinierte visuelle Komponenten auf Webseiten zu finden.
• Scannen Sie geänderte Screenshots auf das Vorhandensein von Locators.

Visuelle Unterschiede:

• Vergleichen Sie Locators und Elemente von Baseline- und geänderten Seiten, um visuelle Unterschiede zu erkennen.
• Erstellen Sie einen umfassenden Bericht, der visuelle Unterschiede hervorhebt.

Der Visual AI-Ansatz übertrifft pixel- und DOM-basierte Tests, indem er kleinere Abweichungen ignoriert, zwischen visuellen und nicht-visuellen Elementen unterscheidet und die zulässige Bewegung visueller Elemente erkennt.

Wie visuelle KI die Softwareentwicklung und -prüfung heute verändert

Manuelle Tests sind bei herkömmlichen Softwaretestmethoden nach wie vor weit verbreitet, selbst in Organisationen mit automatisierten Frameworks. Visuelle KI begegnet Herausforderungen, indem sie die gesamte Webseite effizient validiert und komplizierte Locators und Behauptungen automatisiert. Angesichts der steigenden Anwendungskomplexität und beschleunigten Releases hilft Visual AI dabei, die Testabdeckung aufrechtzuerhalten und den Testprozess über verschiedene Plattformen und Browser hinweg zu beschleunigen.

Wie visuelle KI beim Cross-Browser-Testen hilft

Visuelle KI eröffnet Möglichkeiten zur Rationalisierung und Beschleunigung browser- und geräteübergreifender Tests durch einen „Rendering“-Ansatz über verschiedene Geräte- und Browserkombinationen hinweg. LambdaTest dient als KI-gestützte Plattform zur Testorchestrierung und -ausführung und unterstützt sowohl manuelle als auch automatisierte Tests auf 3000 Betriebssystemen und realen Geräten. Es bietet KI-gestützte visuelle Tests in über 3000 realen Desktop- und Mobilumgebungen unter Verwendung von Frameworks wie Selenium, Playwright, Cypress, Storybook, Appium und mehr!

Abschluss

Im heutigen digitalen Zeitalter liegen die meisten visuellen Informationen, denen wir begegnen, in digitalen Formaten vor. Unabhängig davon, ob der Zugriff über Desktops, Laptops oder Smartphones erfolgt, sind Einzelpersonen und Unternehmen auf umfassende Computerkapazitäten und Zugriff auf unzählige benutzerfreundliche Anwendungen angewiesen.

Die heutige digitale Landschaft voller riesiger Mengen visueller Daten verdankt einen erheblichen Teil ihrer Existenz der Unterstützung durch künstliche Intelligenz. Eine zentrale Rolle spielt die visuelle KI, die Computer Vision nutzt, um Bilder auf eine Weise zu interpretieren, die der des Menschen ähnelt. Da bei digitalen Inhalten zunehmend visuelle Inhalte im Vordergrund stehen, hat die Bedeutung der KI für das Verständnis und die Verwaltung von Bildern in großem Umfang stark zugenommen.

KI-gesteuerte Testautomatisierung ist nicht nur ein theoretisches Konzept, sondern eine praktische Lösung, die auf grundlegende Geschäftsanforderungen ausgerichtet ist. Es hat das Potenzial, effektiv zu skalieren und die Voraussetzungen für die nächste Generation der Testautomatisierung zu schaffen.