Il futuro dei test di regressione visiva nell'era dell'intelligenza artificiale

Scopri il futuro dei test di regressione visiva nell'era dell'intelligenza artificiale. Mantieni il passo con gli ultimi progressi nei test del software.

I test di regressione garantiscono che le modifiche al codice sorgente non causino problemi al sistema attuale. Il test visivo è incentrato su come l'utente finale percepisce l'interfaccia finale di un prodotto regredito. L'interazione dell'utente con l'applicazione è significativa, soprattutto per quanto riguarda gli elementi visivi delle pagine web.

Che cos'è il test di regressione visiva?

Il test di regressione visiva prevede la verifica dell'accuratezza dell'interfaccia utente di un'applicazione, un sito Web o un software in seguito a eventuali modifiche al codice.

I bug visivi, che influiscono in modo significativo sull'esperienza utente di un sito Web, di un'app o di un software, sono molto evidenti per gli utenti e spesso costituiscono le loro impressioni iniziali.

Inoltre, il test di regressione visiva è altrettanto prezioso per le applicazioni, garantendo la funzionalità dei pulsanti, la visibilità e la leggibilità del testo e impedendo agli annunci pubblicitari di ostruire gli elementi visivi.

Il test di regressione visiva prevede la generazione, l'analisi e il confronto di schermate del browser per identificare le modifiche nei pixel. Queste variazioni vengono definite differenze visive, differenze percettive, differenze CSS o differenze dell'interfaccia utente.

Perché il test di regressione visiva?

I test di regressione visiva sono fondamentali per evitare che costosi problemi visivi raggiungano la fase di produzione. Trascurare la convalida visiva può compromettere l’esperienza dell’utente, portando potenzialmente a una perdita di entrate.

Come funziona il test di regressione visiva?

Per condurre test visivi, è necessario un test runner per la scrittura e l'esecuzione dei test, insieme a un framework di automazione del browser in grado di replicare le azioni dell'utente. Numerosi programmi possono simulare le funzioni dell'utente e il programma di test visivo cattura schermate. Questi screenshot vengono confrontati con gli screenshot di base iniziali acquisiti prima dell'inizio del test.

Ogni volta che viene rilevata una modifica, viene catturato uno screenshot e alcuni strumenti di test evidenziano anche le differenze osservate rispetto al livello di base. I revisori valutano successivamente se i problemi derivano da bug relativi al codice che gli sviluppatori devono risolvere o se sono associati a problemi di integrazione degli annunci.

In che modo i test di regressione visiva identificano i problemi?

I test di regressione visiva utilizzano screenshot per identificare problemi potenziali o esistenti derivanti dalla regressione. Questa metodologia individua in modo efficace il punto in cui un bug visivo potrebbe essere stato introdotto nel sistema.

Ad esempio, potrebbero verificarsi problemi dovuti alla sovrapposizione del testo che rende illeggibile parte della pagina o al testo che affolla un pulsante rendendolo non funzionale. Il test di regressione visiva verifica anche la presenza di annunci che coprono la pagina, portando a testo illeggibile o pulsanti e collegamenti inaccessibili. Problemi di compatibilità tra browser, dimensioni dello schermo e sistemi operativi possono contribuire a tali problemi. Molte combinazioni e configurazioni del dispositivo, delle dimensioni dello schermo, della risoluzione, del sistema operativo e del browser possono alterare il modo in cui il codice visualizza i pixel.

Come implementare il test di regressione visiva?

L'implementazione del test di regressione visiva può essere affrontata in vari modi, a seconda delle proprie esigenze.

Definire gli scenari di test:

Genera scenari di test che descrivono cosa acquisire e quando acquisire gli screenshot.

Utilizza strumenti di test visivi automatizzati:

Utilizza uno strumento di test visivo automatizzato per confrontare gli screenshot acquisiti di recente (modifiche post-codice) con le immagini delle applicazioni esistenti.

Identificare le discrepanze dell'interfaccia utente:

Esaminare i risultati per individuare discrepanze o problemi dell'interfaccia utente, segnalando le modifiche nella progettazione del prodotto più recente.

Risoluzione dei bug visivi:

Se vengono identificati bug visivi, affrontali e risolvili.

Aggiorna lo screenshot, designandolo come immagine di base per i successivi test di regressione visiva.

Importanza dei test di convalida visiva

I test di regressione visiva sono importanti, poiché i problemi di leggibilità su un sito Web o gli aspetti non funzionali di un'app dovuti a errori dell'interfaccia visiva possono indurre gli utenti ad abbandonare o a disinstallare l'app. Ciò ha un impatto diretto sulle entrate, poiché gli utenti non traggono alcun vantaggio da tali esperienze.

Ottimizzare l’esperienza dell’utente è fondamentale per massimizzare le entrate. L'interfaccia utente deve essere funzionale e offrire la migliore esperienza possibile per mantenere il coinvolgimento dell'utente. Un'interfaccia visivamente accattivante, integrata da un logo ben progettato che riflette l'identità del marchio, è fondamentale per attirare coinvolgimento e di conseguenza influenzare le entrate pubblicitarie, l'ottimizzazione dei motori di ricerca e altri aspetti della gestione del sito web.

Inoltre, un'interfaccia utente ed un'esperienza esemplari contribuiscono a creare fiducia e credibilità presso la base di utenti. Rafforzano l'immagine del marchio, guidano gli utenti verso le azioni desiderate e indirizzano l'attenzione sugli elementi chiave della pagina. La leggibilità e la funzionalità complessive di un sito web pulito e visivamente equilibrato sono fondamentali per raggiungere questi obiettivi.

Anche piccole distorsioni nell'interfaccia utente possono essere scomode o, nel peggiore dei casi, dannose per l'azienda. Anche se gli sviluppatori potrebbero non tenere conto di ogni dimensione e risoluzione dello schermo, dovrebbero garantire un'esperienza coerente su piattaforme come Apple, Android e Windows, nonché tra ambienti mobili e desktop.

Diversi approcci ai test di regressione visiva

Esploriamo i tipi e i processi dei test di regressione visiva.

Panoramica dei test visivi:

I test visivi prevedono la produzione, l'analisi e il confronto di screenshot per rilevare le modifiche dei pixel. Vengono utilizzati un test runner e un framework, in cui il primo consente la creazione e l'esecuzione dei test e il secondo replica le azioni dell'utente durante la navigazione. Vengono scattate lunghe istantanee per misurare le modifiche rispetto a un benchmark e, una volta impostate, il team di QA esegue il codice di test. Lo strumento genera un report automatico dopo l'esecuzione, consentendo agli sviluppatori di eseguire riparazioni se vengono identificati problemi.

Test visivo manuale:

Questo metodo richiede agli sviluppatori di ispezionare manualmente il codice senza utilizzare strumenti di test automatizzati. Sebbene sia adatto per le prime fasi di sviluppo, potrebbe essere più veloce e conveniente per test completi delle applicazioni. Anche il rischio di errore umano rappresenta uno svantaggio.

Confronto del layout:

Questo approccio confronta le dimensioni e la posizione degli elementi dell'interfaccia utente anziché dei singoli pixel. Cambiamenti nelle dimensioni o nella posizione provocano errori nel test.

Confronto pixel per pixel:

Questo metodo analizza gli screenshot a livello di pixel, evidenziando le discrepanze. Sebbene sia completo, può segnalare casi irrilevanti e falsi positivi, richiedendo una revisione manuale.

Confronto strutturale:

Questo approccio confronta la struttura DOM (Document Object Model) per identificare le modifiche al markup HTML, fallendo se presenti.

Confronto dell'intelligenza artificiale visiva:

Sfruttando l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale, questo metodo acquisisce due immagini senza richiedere un'immagine di base. Imita la visione umana, prevenendo falsi positivi e testando efficacemente i contenuti dinamici.

Confronto basato su DOM:

Combinando il confronto del layout e l'analisi DOM, questo approccio identifica i cambiamenti strutturali negli elementi dell'interfaccia utente prima e dopo le modifiche. Tuttavia, i risultati potrebbero essere soggetti a sfaldamento, richiedendo un'attenta revisione manuale.

Creazione di test di regressione visiva dedicati:

È possibile creare test di regressione visiva dedicati per mantenere il controllo sulla convalida visiva, bilanciando gli sforzi di scrittura dei test e le considerazioni sul tempo.

Inserimento di checkpoint visivi:

È possibile inserire checkpoint visivi utilizzando test funzionali esistenti per convalidare la funzionalità dell'applicazione. Tuttavia, limita gli strumenti di copertura dei test.

Inserimento di convalida visiva implicita:

Aggiungendo la convalida visiva implicita al quadro di test esistente, questo metodo incorpora controlli visivi con un codice aggiuntivo minimo ed è adatto per la convalida genetica.

Test di regressione visiva manuale o automatizzato:

Mentre i test manuali sono soggetti a errori e richiedono molto tempo, i test visivi automatizzati offrono velocità, precisione ed efficienza dei costi a lungo termine. Nonostante le spese iniziali più elevate, i test automatizzati si rivelano vantaggiosi per i test continui e la manutenzione dei test nel tempo. La scelta tra test manuali e automatizzati dipende dalla velocità, dalla precisione e dai requisiti generali del progetto. I test di automazione sono particolarmente vantaggiosi per applicazioni complesse e dinamiche con modifiche frequenti.

Integrazione dell'intelligenza artificiale nei test visivi

Il panorama dei test si sta trasformando, allontanandosi dai metodi tradizionali che fanno affidamento sull’ispezione manuale o su strutture di automazione come Selenium. Questi ultimi spesso hanno dovuto affrontare sfide legate all'evoluzione del codice dell'applicazione, portando a falsi negativi e rendendo necessarie frequenti revisioni dello script.

L’intelligenza artificiale emerge come una soluzione più efficace. Gli strumenti di test incorporano “Locatori visivi” avanzati che migliorano la robustezza, eliminando i problemi associati ad approcci rigidi basati su selettori. L'intelligenza artificiale nei test visivi utilizza localizzatori visivi simili alla percezione umana, mitigando le sfide poste dai cambiamenti nei selettori degli elementi.

Utilizzando l'intelligenza artificiale visiva

L’intelligenza artificiale visiva è ampiamente utilizzata e influenza vari mercati e settori. Gli esempi includono Face ID di Apple, etichettatura automatica delle immagini in Google Foto e negozi senza cassiere come Amazon Go. I progressi dell’intelligenza artificiale visiva alimentano tecnologie come le auto a guida autonoma, l’analisi delle immagini mediche, sofisticati strumenti di editing delle immagini e test visivi software per la prevenzione dei bug.

Limitazioni del test delle istantanee

Il test delle istantanee, volto a valutare l'aspetto di un'applicazione, presenta dei limiti. Facendo affidamento su istantanee di base per i confronti, l'esame a livello di pixel spesso produce falsi positivi a causa di fattori come effetti anti-aliasing, modifiche dei contenuti dinamici e variabilità del browser. Queste sfide generano insoddisfazione tra gli ingegneri addetti ai test di QA, richiedendo un intervento manuale per affrontare i falsi positivi.

Come funziona l'intelligenza artificiale visiva?

L'intelligenza artificiale visiva risolve gli svantaggi delle tecniche pixel e DOM identificando elementi visivi su uno schermo o una pagina web. Invece dell’analisi a livello di pixel, l’intelligenza artificiale visiva utilizza la visione artificiale per riconoscere gli elementi come oggetti con vari attributi, simili alla visione umana. Quindi confronta gli elementi del checkpoint con le linee di base, rilevando differenze visibili.

Flusso di lavoro della soluzione di intelligenza artificiale visiva

Raccolta e preelaborazione dei dati:

• Raccogli UI e DOM di base dopo un rilascio riuscito.
• Cattura screenshot e DOM delle pagine Web modificate quando vengono applicate le modifiche.
• Preelaborare le immagini per ottenere immagini di riferimento e attuali comparabili.

Classificazione degli elementi:

• Esamina gli elementi DOM rilevanti per i test visivi, identificando e filtrando gli elementi irrilevanti.
• Esamina la linea di base e testa i DOM per i cambiamenti negli elementi visivi.

Localizzatori di intelligenza artificiale visiva:

• Utilizza la visione artificiale per individuare componenti visivi predefiniti sulle pagine web.
• Scansiona gli screenshot modificati per verificare la presenza di localizzatori.

Differenze visive:

• Confronta i localizzatori e gli elementi della linea di base e delle pagine modificate per identificare le disparità visive.
• Genera un report completo che evidenzi le differenze visive.

L'approccio dell'intelligenza artificiale visiva supera i test basati su pixel e DOM ignorando discrepanze minori, distinguendo tra elementi visivi e non visivi e riconoscendo il movimento consentito degli elementi visivi.

Come l'intelligenza artificiale visiva trasforma lo sviluppo e il test del software oggi

Il test manuale rimane prevalente nelle metodologie convenzionali di test del software, anche all’interno delle organizzazioni con framework automatizzati. L'intelligenza artificiale visiva affronta le sfide convalidando in modo efficiente l'intera pagina Web e automatizzando localizzatori e asserzioni complessi. Con l’aumento della complessità delle applicazioni e dei rilasci accelerati, l’intelligenza artificiale visiva aiuta a mantenere la copertura dei test e ad accelerare il processo di test su diverse piattaforme e browser.

Come l'intelligenza artificiale visiva aiuta nei test cross-browser

L'intelligenza artificiale visiva offre possibilità per semplificare e accelerare i test cross-browser e cross-device adottando un approccio di "rendering" su varie combinazioni di dispositivi e browser. LambdaTest, che funge da piattaforma di orchestrazione ed esecuzione dei test basata sull'intelligenza artificiale, supporta test sia manuali che automatizzati su 3000 sistemi operativi e dispositivi reali. Offre test visivi basati sull'intelligenza artificiale su oltre 3000 ambienti desktop e mobili reali utilizzando framework come Selenium, Playwright, Cypress, Storybook, Appium e altri!

Conclusione

Nell'era digitale di oggi, la maggior parte delle informazioni visive che incontriamo sono in formati digitali. Indipendentemente dal fatto che vi si acceda tramite desktop, laptop o smartphone, gli individui e le aziende fanno affidamento su ampie capacità informatiche e sull'accesso a una miriade di applicazioni di facile utilizzo.

Il panorama digitale contemporaneo, ricco di grandi quantità di dati visivi, deve una parte significativa della sua esistenza all’assistenza fornita dall’intelligenza artificiale. L’intelligenza artificiale visiva, sfruttando la visione artificiale per interpretare le immagini in modo simile a quello umano, gioca un ruolo fondamentale. Poiché i contenuti digitali danno sempre più priorità alle immagini, l’importanza dell’intelligenza artificiale nella comprensione e gestione delle immagini su vasta scala è aumentata.

L'automazione dei test basata sull'intelligenza artificiale non è solo un concetto teorico ma una soluzione pratica in linea con i requisiti aziendali fondamentali. Ha il potenziale per scalare in modo efficace, ponendo le basi per la prossima generazione di automazione dei test.