Przyszłość testów regresji wizualnej w erze sztucznej inteligencji

Odkryj przyszłość testów regresji wizualnej w erze sztucznej inteligencji. Wyprzedź konkurencję dzięki najnowszym osiągnięciom w testowaniu oprogramowania.

Testowanie regresyjne gwarantuje, że modyfikacje w kodzie źródłowym nie spowodują problemów w bieżącym systemie. Testy wizualne skupiają się na tym, jak użytkownik końcowy postrzega ostateczny interfejs produktu poddanego regresji. Istotna jest interakcja użytkownika z aplikacją, zwłaszcza jeśli chodzi o elementy wizualne stron internetowych.

Co to jest test regresji wizualnej?

Testowanie regresji wizualnej obejmuje weryfikację poprawności interfejsu użytkownika aplikacji, strony internetowej lub oprogramowania po wszelkich zmianach w kodzie.

Błędy wizualne, które znacząco wpływają na komfort korzystania ze strony internetowej, aplikacji lub oprogramowania, są bardzo zauważalne dla użytkowników i często kształtują ich pierwsze wrażenie.

Co więcej, testy regresji wizualnej są równie cenne dla aplikacji, zapewniając funkcjonalność przycisków, widoczność i czytelność tekstu oraz zapobiegając zasłanianiu elementów wizualnych przez reklamy.

Testowanie regresji wizualnej polega na generowaniu, analizowaniu i porównywaniu zrzutów ekranu przeglądarki w celu identyfikacji zmian w pikselach. Te różnice nazywane są różnicami wizualnymi, różnicami w percepcji, różnicami CSS lub różnicami w interfejsie użytkownika.

Dlaczego testy regresji wizualnej?

Testy regresji wizualnej mają kluczowe znaczenie, aby zapobiec przedostawaniu się kosztownych usterek wizualnych na etap produkcyjny. Pominięcie weryfikacji wizualnej może pogorszyć wrażenia użytkownika, potencjalnie prowadząc do utraty przychodów.

Jak działa test regresji wizualnej?

Aby przeprowadzić testy wizualne, wymagany jest program uruchamiający testy do pisania i wykonywania testów, a także platforma automatyzacji przeglądarki zdolna do replikowania działań użytkownika. Liczne programy mogą symulować funkcje użytkownika, a program do testów wizualnych przechwytuje zrzuty ekranu. Te zrzuty ekranu są porównywane z początkowymi zrzutami ekranu wykonanymi przed rozpoczęciem testowania.

Po wykryciu zmiany wykonywany jest zrzut ekranu, a niektóre narzędzia testujące nawet podkreślają zaobserwowane różnice w porównaniu z wartością bazową. Recenzenci oceniają następnie, czy problemy wynikają z błędów związanych z kodem, którymi programiści muszą się zająć, czy też są powiązane z problemami związanymi z integracją reklam.

W jaki sposób testy regresji wizualnej identyfikują problemy?

Testy regresji wizualnej wykorzystują zrzuty ekranu do identyfikacji potencjalnych lub istniejących problemów wynikających z regresji. Metodologia ta skutecznie wskazuje, gdzie do systemu mógł zostać wprowadzony błąd wizualny.

Na przykład problemy mogą wynikać z nakładania się tekstu, przez co część strony staje się nieczytelna, lub tekstu zalegającego na przycisku, przez co przycisk staje się niefunkcjonalny. Testy regresji wizualnej sprawdzają również, czy na stronie nie pojawiają się reklamy prowadzące do nieczytelnego tekstu lub niedostępnych przycisków i linków. Przyczyną takich problemów mogą być problemy ze zgodnością różnych przeglądarek, rozmiarów ekranów i systemów operacyjnych. Wiele kombinacji i konfiguracji systemu operacyjnego, rozdzielczości ekranu urządzenia i przeglądarki może zmienić sposób wyświetlania pikseli w kodzie.

Jak wdrożyć testy regresji wizualnej?

Do wdrażania testów regresji wizualnej można podejść na różne sposoby, w zależności od wymagań.

Zdefiniuj scenariusze testowe:

Wygeneruj scenariusze testowe określające, co i kiedy przechwytywać zrzuty ekranu.

Wykorzystaj zautomatyzowane narzędzia do testowania wizualnego:

Skorzystaj z automatycznego narzędzia do testowania wizualnego, aby porównać ostatnio wykonane zrzuty ekranu (zmiany kodu pocztowego) z istniejącymi obrazami aplikacji.

Zidentyfikuj rozbieżności w interfejsie użytkownika:

Sprawdź wyniki pod kątem rozbieżności lub problemów w interfejsie użytkownika, zgłaszając zmiany w najnowszym projekcie produktu.

Adres błędów wizualnych:

Jeśli zostaną zidentyfikowane błędy wizualne, zajmij się nimi i rozwiąż je.

Zaktualizuj zrzut ekranu, wyznaczając go jako obraz bazowy dla kolejnych testów regresji wizualnej.

Znaczenie wizualnych testów walidacyjnych

Testy regresji wizualnej są istotne, ponieważ problemy z czytelnością witryny internetowej lub niefunkcjonalne aspekty aplikacji spowodowane błędami interfejsu wizualnego mogą skłonić użytkowników do opuszczenia aplikacji lub jej odinstalowania. Ma to bezpośredni wpływ na przychody, ponieważ użytkownicy nie czerpią żadnych korzyści z takich doświadczeń.

Optymalizacja doświadczenia użytkownika ma kluczowe znaczenie dla maksymalizacji przychodów. Interfejs użytkownika musi być funkcjonalny i zapewniać możliwie najlepsze doświadczenia, aby utrzymać zaangażowanie użytkownika. Atrakcyjny wizualnie interfejs, uzupełniony dobrze zaprojektowanym logo odzwierciedlającym tożsamość marki, ma kluczowe znaczenie w przyciąganiu zaangażowania, a co za tym idzie, wpływaniu na przychody z reklam, optymalizację dla wyszukiwarek i inne aspekty zarządzania witryną.

Ponadto wzorowy interfejs użytkownika i doświadczenie przyczyniają się do budowania zaufania i wiarygodności wśród użytkowników. Wzmacniają wizerunek marki, kierują użytkowników do pożądanych działań i kierują uwagę na kluczowe elementy strony. Ogólna czytelność i funkcjonalność czystej, zrównoważonej wizualnie strony internetowej mają kluczowe znaczenie dla osiągnięcia tych celów.

Nawet drobne zniekształcenia w interfejsie użytkownika mogą być niewygodne lub, w najgorszym przypadku, szkodliwe dla biznesu. Chociaż programiści mogą nie uwzględniać każdego rozmiaru i rozdzielczości ekranu, powinni zapewnić spójne działanie na platformach takich jak Apple, Android i Windows, a także między środowiskami mobilnymi i stacjonarnymi.

Różne podejścia do testów regresji wizualnej

Przyjrzyjmy się rodzajom i procesom testów regresji wizualnej.

Przegląd testów wizualnych:

Testy wizualne obejmują produkcję, analizę i porównanie zrzutów ekranu w celu wykrycia zmian w pikselach. Wykorzystuje się moduł uruchamiający testy i framework, przy czym ten pierwszy umożliwia tworzenie i wykonywanie testów, a drugi replikuje działania użytkownika podczas przeglądania. Tworzone są długie migawki w celu pomiaru modyfikacji w porównaniu z benchmarkiem, a po ich ustawieniu zespół ds. kontroli jakości wykonuje kod testowy. Narzędzie generuje automatyczny raport po wykonaniu, umożliwiając programistom przeprowadzanie napraw w przypadku zidentyfikowania problemów.

Ręczne testy wizualne:

Ta metoda wymaga od programistów ręcznego sprawdzania kodu bez korzystania z automatycznych narzędzi testujących. Chociaż nadaje się do wczesnych faz rozwoju, może być szybszy i wygodniejszy do kompleksowego testowania aplikacji. Wadą jest także ryzyko błędu ludzkiego.

Porównanie układu:

To podejście porównuje rozmiar i położenie elementów interfejsu użytkownika, a nie pojedynczych pikseli. Zmiany rozmiaru lub położenia powodują niepowodzenie testu.

Porównanie piksel po pikselu:

Ta metoda analizuje zrzuty ekranu na poziomie pikseli, podkreślając rozbieżności. Chociaż jest kompleksowy, może oznaczać nieistotne przypadki i fałszywe alarmy, co wymaga ręcznego przeglądu.

Porównanie strukturalne:

Podejście to porównuje strukturę DOM (Document Object Model) w celu zidentyfikowania zmian w znacznikach HTML, co kończy się niepowodzeniem, jeśli są obecne.

Porównanie wizualnej sztucznej inteligencji:

Wykorzystując uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję, metoda ta umożliwia wykonanie dwóch obrazów bez konieczności tworzenia obrazu bazowego. Naśladuje ludzki wzrok, zapobiegając fałszywym alarmom i skutecznie testując zawartość dynamiczną.

Porównanie oparte na DOM:

Łącząc porównanie układu i analizę DOM, podejście to identyfikuje zmiany strukturalne w elementach interfejsu użytkownika przed i po modyfikacjach. Jednakże wyniki mogą być podatne na łuszczenie się, co wymaga starannego ręcznego sprawdzenia.

Tworzenie dedykowanych testów regresji wizualnej:

Można stworzyć dedykowane testy regresji wizualnej, aby zachować kontrolę nad walidacją wizualną, równoważąc wysiłki związane z pisaniem testów i względami czasowymi.

Wstawianie wizualnych punktów kontrolnych:

Wizualne punkty kontrolne można wstawiać przy użyciu istniejących testów funkcjonalnych w celu sprawdzenia funkcjonalności aplikacji. Ogranicza to jednak narzędzia pokrycia testowego.

Wstawianie niejawnej walidacji wizualnej:

Dodając niejawną walidację wizualną do istniejących ram testowych, metoda ta obejmuje kontrole wizualne przy minimalnej liczbie dodatkowego kodu i jest odpowiednia do walidacji genetycznej.

Ręczne a automatyczne testy regresji wizualnej:

Podczas gdy testowanie ręczne jest podatne na błędy i jest czasochłonne, zautomatyzowane testy wizualne zapewniają szybkość, dokładność i długoterminową efektywność kosztową. Pomimo wyższych wydatków początkowych, testowanie automatyczne okazuje się korzystne w kontekście ciągłego testowania i utrzymywania testów w miarę upływu czasu. Wybór pomiędzy testowaniem ręcznym a automatycznym zależy od szybkości, dokładności i ogólnych wymagań projektu. Testowanie automatyczne jest szczególnie korzystne w przypadku złożonych i dynamicznych aplikacji, w których występują częste zmiany.

Integracja sztucznej inteligencji w testowaniu wizualnym

Krajobraz testowania ulega przemianom, odchodząc od tradycyjnych metod opartych na ręcznej inspekcji lub frameworkach automatyzacji, takich jak Selenium. Te ostatnie często napotykały wyzwania związane z ewoluującym kodem aplikacji, co prowadziło do fałszywych negatywów i wymagało częstych rewizji skryptu.

Sztuczna inteligencja okazuje się bardziej skutecznym rozwiązaniem. Narzędzia testowe zawierają zaawansowane „lokalizatory wizualne”, które zwiększają niezawodność, eliminując problemy związane ze sztywnymi podejściami opartymi na selektorach. Sztuczna inteligencja w testach wizualnych wykorzystuje lokalizatory wizualne podobne do ludzkiej percepcji, łagodząc wyzwania wynikające ze zmian w selektorach elementów.

Wykorzystanie wizualnej sztucznej inteligencji

Wizualna sztuczna inteligencja jest szeroko wykorzystywana i ma wpływ na różne rynki i branże. Przykłady obejmują identyfikator twarzy Apple, automatyczne oznaczanie zdjęć w Zdjęciach Google i sklepy bez kasjera, takie jak Amazon Go. Wizualna sztuczna inteligencja rozwija technologie, takie jak samochody autonomiczne, analiza obrazów medycznych, zaawansowane narzędzia do edycji obrazów i wizualne testy oprogramowania w celu zapobiegania błędom.

Ograniczenia testowania migawkowego

Testowanie migawkowe, mające na celu ocenę wyglądu aplikacji, ma ograniczenia. Poleganie na bazowych migawkach do celów porównawczych i analiza na poziomie pikseli często skutkuje fałszywymi alarmami ze względu na takie czynniki, jak efekty antyaliasingu, dynamiczne zmiany treści i zmienność przeglądarki. Wyzwania te powodują niezadowolenie inżynierów ds. kontroli jakości, co wymaga ręcznej interwencji w celu wyeliminowania fałszywych alarmów.

Jak działa wizualna sztuczna inteligencja?

Wizualna sztuczna inteligencja eliminuje wady technik pikselowych i DOM, identyfikując elementy wizualne na ekranie lub stronie internetowej. Zamiast analizy na poziomie pikseli, Visual AI wykorzystuje wizję komputerową do rozpoznawania elementów jako obiektów o różnych atrybutach, podobnych do wzroku ludzkiego. Następnie porównuje elementy punktów kontrolnych z wartościami bazowymi, wykrywając widoczne różnice.

Przepływ pracy w rozwiązaniu Visual AI

Gromadzenie i wstępne przetwarzanie danych:

• Zbierz podstawowy interfejs użytkownika i DOM po pomyślnym wydaniu.
• Przechwytuj zrzuty ekranu i DOM zmodyfikowanych stron internetowych po zastosowaniu zmian.
• Wstępnie przetwórz obrazy, aby uzyskać porównywalne obrazy bazowe i bieżące.

Klasyfikacja elementów:

• Zbadaj elementy DOM istotne dla testów wizualnych, identyfikując i odfiltrowując nieistotne elementy.
• Sprawdź linię bazową i przetestuj DOM pod kątem zmian w elementach wizualnych.

Wizualne lokalizatory AI:

• Użyj wizji komputerowej, aby zlokalizować predefiniowane elementy wizualne na stronach internetowych.
• Skanuj zmodyfikowane zrzuty ekranu pod kątem obecności lokalizatorów.

Różnice wizualne:

• Porównaj lokalizatory i elementy ze stron bazowych i zmodyfikowanych, aby zidentyfikować różnice wizualne.
• Wygeneruj kompleksowy raport podkreślający różnice wizualne.

Podejście Visual AI przewyższa testy oparte na pikselach i DOM, ignorując drobne rozbieżności, rozróżniając elementy wizualne i niewizualne oraz rozpoznając dopuszczalny ruch elementów wizualnych.

Jak wizualna sztuczna inteligencja zmienia dzisiejsze tworzenie i testowanie oprogramowania

Testowanie ręczne pozostaje powszechne w konwencjonalnych metodologiach testowania oprogramowania, nawet w organizacjach korzystających ze zautomatyzowanych platform. Wizualna sztuczna inteligencja radzi sobie z wyzwaniami, skutecznie weryfikując całą stronę internetową i automatyzując skomplikowane lokalizatory i potwierdzenia. Wraz ze wzrostem złożoności aplikacji i przyspieszonymi wydaniami, Visual AI pomaga w utrzymaniu zasięgu testów i przyspieszaniu procesu testowania na różnych platformach i przeglądarkach.

Jak wizualna sztuczna inteligencja pomaga w testowaniu w różnych przeglądarkach

Wizualna sztuczna inteligencja otwiera możliwości usprawnienia i przyspieszenia testów w różnych przeglądarkach i na różnych urządzeniach poprzez zastosowanie podejścia „renderowania” w różnych kombinacjach urządzeń i przeglądarek. LambdaTest, będący platformą do orkiestracji i wykonywania testów opartą na sztucznej inteligencji, obsługuje zarówno testy ręczne, jak i automatyczne w 3000 systemach operacyjnych i rzeczywistych urządzeniach. Oferuje testy wizualne oparte na sztucznej inteligencji w ponad 3000 rzeczywistych środowiskach stacjonarnych i mobilnych przy użyciu platform takich jak Selenium, Playwright, Cypress, Storybook, Appium i nie tylko!

Wniosek

W dzisiejszej erze cyfrowej większość informacji wizualnych, z którymi się spotykamy, ma format cyfrowy. Niezależnie od tego, czy dostęp do nich odbywa się za pośrednictwem komputerów stacjonarnych, laptopów czy smartfonów, osoby prywatne i firmy polegają na szerokich możliwościach obliczeniowych i dostępie do niezliczonej liczby przyjaznych dla użytkownika aplikacji.

Współczesny krajobraz cyfrowy, przepełniony ogromną ilością danych wizualnych, znaczną część swojego istnienia zawdzięcza wsparciu sztucznej inteligencji. Wizualna sztuczna inteligencja, wykorzystująca wizję komputerową do interpretowania obrazów w sposób podobny do ludzkiego, odgrywa kluczową rolę. Ponieważ w treściach cyfrowych coraz większy nacisk kładzie się na elementy wizualne, wzrosło znaczenie sztucznej inteligencji w rozumieniu obrazów i zarządzaniu nimi na szeroką skalę.

Automatyzacja testów oparta na sztucznej inteligencji to nie tylko koncepcja teoretyczna, ale praktyczne rozwiązanie dostosowane do podstawowych wymagań biznesowych. Ma potencjał efektywnego skalowania, przygotowując grunt pod następną generację automatyzacji testów.