Viitorul testării regresiei vizuale în era AI

Descoperiți viitorul testării regresiei vizuale în era AI. Rămâneți înaintea curbei cu cele mai recente progrese în testarea software-ului.

Testarea de regresie asigură că modificările aduse codului sursă nu cauzează probleme sistemului actual. Testarea vizuală este centrată pe modul în care utilizatorul final percepe interfața finală a unui produs regresat. Interacțiunea utilizatorului cu aplicația este semnificativă, în special în ceea ce privește elementele vizuale ale paginilor web.

Ce este testarea regresiei vizuale?

Testarea de regresie vizuală implică verificarea acurateței interfeței de utilizare a unei aplicații, site-uri web sau software în urma oricăror modificări ale codului.

Erorile vizuale, care au un impact semnificativ asupra experienței utilizatorului a unui site web, a unei aplicații sau a unui software, sunt foarte vizibile pentru utilizatori și formează adesea impresiile inițiale.

Mai mult, testarea regresiei vizuale este la fel de valoroasă pentru aplicații, asigurând funcționalitatea butoanelor, vizibilitatea și lizibilitatea textului și împiedicând reclamele să obstrucționeze elementele vizuale.

Testarea de regresie vizuală implică generarea, analizarea și compararea capturilor de ecran ale browserului pentru a identifica modificările în pixeli. Aceste variații sunt denumite diferențe vizuale, diferențe perceptuale, diferențe CSS sau diferențe UI.

De ce testarea regresiei vizuale?

Testarea regresiei vizuale este esențială pentru a preveni defecțiunile vizuale costisitoare să ajungă în etapa de producție. Trecerea cu vederea validării vizuale poate submina experiența utilizatorului, ceea ce poate duce la pierderi de venituri.

Cum funcționează testarea de regresie vizuală?

Pentru a efectua testarea vizuală, este necesar un test runner pentru scrierea și executarea testelor, împreună cu un cadru de automatizare a browserului capabil să reproducă acțiunile utilizatorului. Numeroase programe pot simula funcțiile utilizatorului, iar programul de testare vizuală captează capturi de ecran. Aceste capturi de ecran sunt comparate cu capturile de ecran de bază inițiale făcute înainte de începerea testării.

Ori de câte ori este detectată o modificare, este capturată o captură de ecran, iar unele instrumente de testare chiar evidențiază diferențele observate față de linia de bază. Examinatorii evaluează ulterior dacă problemele provin din erori legate de cod pe care dezvoltatorii trebuie să le soluționeze sau dacă acestea sunt asociate cu preocupări legate de integrarea anunțurilor.

Cum identifică problemele testele de regresie vizuală?

Testele de regresie vizuală utilizează capturi de ecran pentru a identifica problemele potențiale sau existente care rezultă din regresie. Această metodologie identifică în mod eficient unde ar fi putut fi introdus un bug vizual în sistem.

De exemplu, problemele pot apărea din suprapunerea textului, ceea ce face ca o parte a paginii să nu fie citită, sau textul aglomerat un buton, făcându-l nefuncțional. Testarea de regresie vizuală verifică, de asemenea, anunțurile care acoperă pagina, ceea ce duce la text ilizibil sau la butoane și linkuri inaccesibile. Problemele de compatibilitate între browsere, dimensiunile ecranului și sistemele de operare pot contribui la astfel de probleme. Multe combinații și configurații dispozitiv-dimensiune ecran-rezoluție-sistem de operare-browser pot modifica modul în care codul afișează pixelii.

Cum se implementează testarea regresiei vizuale?

Implementarea testării regresiei vizuale poate fi abordată în diferite moduri, în funcție de cerințele dumneavoastră.

Definiți scenariile de testare:

Generați scenarii de testare care descriu ce să capturați și când să faceți capturile de ecran.

Utilizați instrumente automate de testare vizuală:

Utilizați un instrument automat de testare vizuală pentru a compara capturile de ecran recent făcute (modificări ale codului poștal) cu imaginile aplicațiilor existente.

Identificați discrepanțele UI:

Examinați rezultatele pentru discrepanțe sau probleme în interfața de utilizare, raportând modificări în cel mai recent design al produsului.

Adresați erorile vizuale:

Dacă sunt identificate erori vizuale, adresați-le și rezolvați-le.

Actualizați captura de ecran, desemnând-o ca imagine de bază pentru testele ulterioare de regresie vizuală.

Importanța testării de validare vizuală

Testarea de regresie vizuală este semnificativă, deoarece problemele de lizibilitate pe un site web sau aspectele nefuncționale ale unei aplicații din cauza erorilor de interfață vizuală pot determina utilizatorii să navigheze sau să dezinstaleze aplicația. Acest lucru are un impact direct asupra veniturilor, deoarece utilizatorii nu beneficiază de astfel de experiențe.

Optimizarea experienței utilizatorului este crucială pentru maximizarea veniturilor. Interfața cu utilizatorul trebuie să fie funcțională și să ofere cea mai bună experiență posibilă pentru a menține implicarea utilizatorului. O interfață atrăgătoare din punct de vedere vizual, completată de un logo bine conceput care reflectă identitatea mărcii, este esențială pentru a atrage implicarea și, în consecință, pentru a influența veniturile publicitare, optimizarea pentru motoarele de căutare și alte aspecte ale managementului site-ului web.

În plus, o interfață și o experiență de utilizator exemplare contribuie la construirea încrederii și a credibilității cu baza de utilizatori. Ele întăresc imaginea mărcii, ghidează utilizatorii către acțiunile dorite și direcționează atenția către elementele cheie ale paginii. Lizibilitatea generală și funcționalitatea unui site web curat, echilibrat vizual sunt esențiale pentru atingerea acestor obiective.

Chiar și distorsiunile minore ale interfeței cu utilizatorul pot fi incomode sau, în cel mai rău caz, în detrimentul afacerii. Deși dezvoltatorii pot să nu ia în considerare fiecare dimensiune și rezoluție a ecranului, aceștia ar trebui să asigure o experiență consecventă pe platforme precum Apple, Android și Windows, precum și între mediile mobile și desktop.

Diferite abordări ale testării regresiei vizuale

Să explorăm tipurile și procesele de testare a regresiei vizuale.

Prezentare generală a testelor vizuale:

Testele vizuale implică producerea, analiza și compararea capturilor de ecran pentru a detecta modificările pixelilor. Se utilizează un test runner și un cadru, în care primul permite crearea și execuția testului, iar cel din urmă reproduce acțiunile utilizatorului în timpul navigării. Sunt luate instantanee lungi pentru a măsura modificările față de un benchmark și, odată stabilite, echipa QA execută codul de testare. Instrumentul generează un raport automat după execuție, permițând dezvoltatorilor să execute reparații dacă sunt identificate probleme.

Testare vizuală manuală:

Această metodă impune dezvoltatorilor să inspecteze manual codul fără a utiliza instrumente automate de testare. Deși este potrivit pentru fazele timpurii de dezvoltare, ar putea fi mai rapid și mai convenabil pentru testarea cuprinzătoare a aplicației. Riscul de eroare umană este, de asemenea, un dezavantaj.

Comparație aspect:

Această abordare compară dimensiunea și poziția elementelor UI, mai degrabă decât pixelii individuali. Modificările de dimensiune sau de poziție declanșează eșecuri ale testului.

Comparație pixel cu pixel:

Această metodă analizează capturile de ecran la nivel de pixeli, evidențiind discrepanțele. Deși cuprinzător, poate semnala cazuri irelevante și fals pozitive, necesitând o revizuire manuală.

Comparație structurală:

Această abordare compară structura Document Object Model (DOM) pentru a identifica modificările de markup HTML, eșuând dacă există.

Comparație vizuală AI:

Folosind învățarea automată și AI, această metodă preia două imagini fără a necesita o imagine de referință. Imită viziunea umană, prevenind fals pozitive și testând eficient conținutul dinamic.

Comparație bazată pe DOM:

Combinând compararea aspectului și analiza DOM, această abordare identifică modificările structurale ale elementelor UI înainte și după modificări. Cu toate acestea, rezultatele pot fi predispuse la deformare, necesitând o revizuire manuală atentă.

Crearea de teste de regresie vizuală dedicate:

Pot fi create teste de regresie vizuală dedicate pentru a menține controlul asupra validării vizuale, echilibrând eforturile de scriere a testelor și considerațiile de timp.

Inserarea punctelor de control vizuale:

Punctele de control vizuale pot fi inserate folosind teste funcționale existente pentru a valida funcționalitatea aplicației. Cu toate acestea, limitează instrumentele de acoperire a testelor.

Inserarea validării vizuale implicite:

Prin adăugarea unei validări vizuale implicite la cadrul de testare existent, această metodă încorporează verificări vizuale cu cod suplimentar minim și este potrivită pentru validarea genetică.

Testarea regresiei vizuale manuală vs. automată:

În timp ce testarea manuală este predispusă la erori și necesită timp, testarea vizuală automată oferă viteză, acuratețe și eficiență a costurilor pe termen lung. În ciuda cheltuielilor inițiale mai mari, testarea automată se dovedește benefică pentru testarea continuă și întreținerea testelor în timp. Alegerea între testarea manuală și testarea automată depinde de viteză, acuratețe și cerințele generale ale proiectului. Testarea automatizării este deosebit de avantajoasă pentru aplicațiile complexe și dinamice cu modificări frecvente.

Integrarea AI în testarea vizuală

Peisajul de testare se transformă, îndepărtându-se de metodele tradiționale bazate pe inspecția manuală sau cadrele de automatizare precum Selenium. Acesta din urmă s-a confruntat adesea cu provocări cu evoluția codului aplicației, ceea ce a dus la fals negative și a necesitat revizuiri frecvente de script.

AI apare ca o soluție mai eficientă. Instrumentele de testare încorporează „Locatori vizuali” avansați care sporesc robustețea, eliminând problemele asociate cu abordările rigide bazate pe selector. AI în Testarea vizuală utilizează localizatori vizuali similari cu percepția umană, atenuând provocările generate de modificările selectoarelor de elemente.

Folosind AI vizual

Visual AI este utilizat pe scară largă și influențează diverse piețe și industrii. Exemplele includ Face ID de la Apple, etichetarea automată a imaginilor în Google Photos și magazine fără casierie precum Amazon Go. Progresele AI vizuale alimentează tehnologiile, cum ar fi mașinile cu conducere autonomă, analiza medicală a imaginilor, instrumentele sofisticate de editare a imaginilor și testarea vizuală a software-ului pentru prevenirea erorilor.

Limitările testării instantanee

Testarea instantanee, care vizează evaluarea aspectului unei aplicații, are limitări. Bazându-se pe instantanee de bază pentru comparații, examinarea la nivel de pixeli duce adesea la rezultate false pozitive din cauza unor factori precum efectele anti-aliasing, modificările dinamice ale conținutului și variabilitatea browserului. Aceste provocări generează nemulțumire în rândul inginerilor de testare QA, necesitând intervenție manuală pentru a aborda fals pozitive.

Cum funcționează Visual AI?

Visual AI abordează dezavantajele tehnicilor pixeli și DOM prin identificarea elementelor vizuale pe un ecran sau pe o pagină web. În loc de analiza la nivel de pixeli, Visual AI folosește viziunea computerizată pentru a recunoaște elementele ca obiecte cu diferite atribute, similare vederii umane. Apoi compară elementele punctelor de control cu ​​liniile de bază, detectând diferențele vizibile.

Fluxul de lucru al soluției Visual AI

Colectarea și preprocesarea datelor:

• Colectați interfața de utilizare și DOM de bază după o lansare cu succes.
• Capturați capturi de ecran și DOM ale paginilor web modificate atunci când sunt aplicate modificări.
• Preprocesează imagini pentru imagini de referință și actuale comparabile.

Clasificarea elementelor:

• Examinați elementele DOM relevante pentru testarea vizuală, identificarea și filtrarea elementelor irelevante.
• Analizați linia de bază și testați DOM-urile pentru modificări ale elementelor vizuale.

Localizatori vizuali AI:

• Utilizați viziunea computerizată pentru a localiza componente vizuale predefinite pe paginile web.
• Scanați capturile de ecran modificate pentru prezența localizatorilor.

Diferențe vizuale:

• Comparați localizatorii și elementele din paginile de referință și modificate pentru a identifica disparitățile vizuale.
• Generați un raport cuprinzător care evidențiază diferențele vizuale.

Abordarea Visual AI depășește testele bazate pe pixeli și DOM, ignorând discrepanțe minore, diferențiind elementele vizuale și non-vizuale și recunoscând mișcarea permisă a elementelor vizuale.

Cum AI vizuală transformă dezvoltarea și testarea software-ului astăzi

Testarea manuală rămâne predominantă în metodologiile convenționale de testare a software-ului, chiar și în cadrul organizațiilor cu cadre automate. Visual AI abordează provocările prin validarea eficientă a întregii pagini web și automatizarea localizatoarelor și aserțiilor complicate. Odată cu creșterea complexității aplicațiilor și lansările accelerate, Visual AI ajută la menținerea acoperirii testelor și la accelerarea procesului de testare pe diverse platforme și browsere.

Cum ajută AI vizuală în testarea între browsere

Visual AI deschide posibilități de simplificare și accelerare a testării între browsere și dispozitive încrucișate prin adoptarea unei abordări de „redare” în diferite combinații de dispozitive și browsere. LambdaTest, care servește ca o platformă de orchestrare și execuție a testelor bazată pe inteligență artificială, acceptă atât testarea manuală, cât și testarea automată pe 3000 de sisteme de operare și dispozitive reale. Oferă testare vizuală bazată pe inteligență artificială în peste 3000 de medii desktop și mobile reale, folosind cadre precum Selenium, Playwright, Cypress, Storybook, Appium și multe altele!

Concluzie

În era digitală de astăzi, majoritatea informațiilor vizuale pe care le întâlnim sunt în formate digitale. Indiferent dacă sunt accesate de pe desktop-uri, laptopuri sau smartphone-uri, persoanele fizice și companiile se bazează pe capacități de calcul extinse și pe accesul la nenumărate aplicații ușor de utilizat.

Peisajul digital contemporan, plin de cantități mari de date vizuale, datorează o parte semnificativă a existenței sale asistenței oferite de inteligența artificială. AI vizuală, care folosește viziunea computerizată pentru a interpreta imaginile într-un mod asemănător cu oamenii, joacă un rol esențial. Pe măsură ce conținutul digital acordă din ce în ce mai mult prioritate imaginilor, importanța inteligenței artificiale în înțelegerea și gestionarea imaginilor la scară largă a crescut.

Automatizarea testelor bazată pe inteligență artificială nu este doar un concept teoretic, ci o soluție practică aliniată cu cerințele fundamentale ale afacerii. Are potențialul de a se scala în mod eficient, creând scena pentru următoarea generație de automatizare a testelor.