人工智慧時代視覺回歸測試的未來

已發表: 2024-03-26

探索人工智慧時代視覺回歸測試的未來。利用軟體測試的最新進展保持領先地位。

回歸測試可確保對原始程式碼的修改不會為目前系統帶來問題。視覺測試的重點是最終用戶如何看待回歸產品的最終介面。使用者與應用程式的互動非常重要，特別是在網頁的視覺元素方面。

什麼是視覺回歸測試？

視覺回歸測試涉及在任何程式碼變更後驗證應用程式、網站或軟體的 UI 準確性。

視覺錯誤會嚴重影響網站、應用程式或軟體的使用者體驗，對使用者來說非常引人注目，並且通常會形成他們的初始印象。

此外，視覺回歸測試對於應用程式同樣有價值，可以確保按鈕的功能、文字的可見性和可讀性，並防止廣告遮擋視覺元素。

視覺回歸測試涉及生成、分析和比較瀏覽器螢幕截圖以識別像素的變化。這些差異稱為視覺差異、感知差異、CSS 差異或 UI 差異。

為什麼要進行視覺回歸測試？

視覺回歸測試對於防止代價高昂的視覺故障進入生產階段至關重要。忽視視覺驗證可能會損害使用者體驗，並可能導致收入損失。

視覺回歸測試如何運作？

為了進行視覺化測試，需要一個測試運行器來編寫和執行測試，以及一個能夠複製使用者操作的瀏覽器自動化框架。許多程式可以模擬使用者功能，視覺測試程式可以擷取螢幕截圖。這些螢幕截圖與測試開始前拍攝的初始基線螢幕截圖進行比較。

每當檢測到變化時，就會捕獲螢幕截圖，一些測試工具甚至會突出顯示觀察到的與基線的差異。審核人員隨後評估這些問題是否源自於開發人員需要解決的與程式碼相關的錯誤，或是否與廣告整合問題相關。

視覺迴歸測驗如何辨識問題？

視覺回歸測試利用螢幕截圖來識別回歸導致的潛在或現有問題。這種方法有效地找出了視覺錯誤可能被引入系統的位置。

例如，重疊的文字可能會導致頁面的部分內容不可讀，或者文字擠滿按鈕，導致其無法正常運作。視覺回歸測試也會檢查覆蓋頁面的廣告，從而導致文字不可讀或按鈕和連結無法存取。瀏覽器、螢幕尺寸和作業系統之間的相容性問題可能會導致此類問題。許多設備-螢幕尺寸-解析度-作業系統-瀏覽器組合和配置可以改變代碼顯示像素的方式。

如何實施視覺迴歸測試？

根據您的要求，可以透過多種方式實施視覺回歸測試。

定義測試場景：

產生測試場景，概述要擷取的內容以及何時擷取螢幕截圖。

利用自動化視覺化測試工具：

使用自動化視覺化測試工具將最近拍攝的螢幕截圖（程式碼變更後）與現有應用程式影像進行比較。

識別 UI 差異：

檢查結果是否有 UI 差異或問題，報告最新產品設計的變更。

解決視覺錯誤：

如果發現視覺錯誤，請解決它們。

更新螢幕截圖，將其指定為後續視覺回歸測試的基線影像。

視覺驗證測試的重要性

視覺回歸測試非常重要，因為視覺介面錯誤導致網站上的可讀性問題或應用程式的非功能性方面可能會導致用戶離開或卸載應用程式。這直接影響收入，因為用戶無法從此類體驗中獲益。

優化用戶體驗對於最大化收入至關重要。使用者介面必須功能齊全並提供最佳體驗以保持使用者參與度。具有視覺吸引力的介面，輔以反映品牌形象的精心設計的徽標，對於吸引參與度並進而影響廣告收入、搜尋引擎優化和網站管理的其他方面至關重要。

此外，示例性的使用者介面和體驗有助於與用戶群建立信任和可信度。它們強化品牌形象，引導使用者進行所需的操作，並將注意力集中在關鍵頁面元素上。一個乾淨、視覺平衡的網站的整體易讀性和功能對於實現這些目標至關重要。

即使使用者介面中的微小變形也會帶來不便，或者在最壞的情況下會對業務造成損害。雖然開發人員可能不會考慮每種螢幕尺寸和分辨率，但他們應該確保跨 Apple、Android 和 Windows 等平台以及行動和桌面環境之間的體驗一致。

視覺迴歸測試的不同方法

讓我們探討一下視覺迴歸測驗的類型和過程。

視覺測試概述：

視覺測試涉及螢幕截圖的製作、分析和比較以檢測像素變化。採用測試運行器和框架，前者支援測試建立和執行，後者在瀏覽期間複製使用者操作。拍攝長快照來衡量針對基準的修改，一旦設置，QA 團隊就會執行測試程式碼。該工具在執行後產生自動報告，允許開發人員在發現問題時進行修復。

手動目視測試：

這種方法需要開發人員手動檢查程式碼，而無需使用自動化測試工具。雖然適合早期開發階段，但它可以更快、更方便地進行全面的應用程式測試。人為錯誤的風險也是一個缺點。

佈局比較：

此方法比較 UI 元素的大小和位置，而不是單一像素。尺寸或位置的變化會引發測試失敗。

逐像素比較：

此方法在像素層級分析螢幕截圖，突出顯示差異。雖然全面，但它可能會標記不相關的案例和誤報，需要手動審核。

結構比較：

此方法比較文件物件模型 (DOM) 結構來識別 HTML 標記更改，如果存在則失敗。

視覺人工智慧比較：

此方法利用機器學習和人工智慧，無需基線影像即可拍攝兩張影像。它模仿人類視覺，防止誤報並有效測試動態內容。

基於 DOM 的比較：

此方法結合佈局比較和 DOM 分析，識別修改前後 UI 元素的結構變化。然而，結果可能容易出現不穩定，需要仔細的人工審核。

建立專用的視覺回歸測試：

可以創建專用的視覺回歸測試來保持對視覺驗證的控制，平衡測試編寫工作和時間考慮。

插入視覺檢查點：

可以使用現有的功能測試插入視覺檢查點來驗證應用程式功能。然而，它限制了測試覆蓋率工具。

插入隱式視覺驗證：

透過在現有測試框架中添加隱式視覺驗證，該方法以最少的附加程式碼整合了視覺檢查，並且適用於基因驗證。

手動與自動視覺回歸測試：

雖然手動測試容易出錯且耗時，但自動化視覺測試可提供速度、準確性和長期成本效益。儘管初始費用較高，但事實證明，隨著時間的推移，自動化測試對於持續測試和測試維護是有益的。在手動測試和自動測試之間進行選擇取決於速度、準確性和整體專案要求。自動化測試對於頻繁變化的複雜動態應用程式尤其有利。

將人工智慧整合到視覺測試中

測試環境正在發生變化，正在擺脫依賴手動檢查或 Selenium 等自動化框架的傳統方法。後者經常面臨不斷發展的應用程式程式碼的挑戰，導致漏報並需要頻繁修改腳本。

人工智慧成為一種更有效的解決方案。測試工具包含先進的“視覺定位器”，可增強穩健性，消除與嚴格的基於選擇器的方法相關的問題。視覺測試中的人工智慧利用類似人類感知的視覺定位器，減輕元素選擇器變化帶來的挑戰。

利用視覺人工智慧

視覺人工智慧被廣泛應用並影響各個市場和產業。例如Apple的Face ID、Google Photos中的自動圖像標籤以及Amazon Go等無收銀員商店。視覺人工智慧的進步為自動駕駛汽車、醫學影像分析、複雜的影像編輯工具和用於錯誤預防的軟體視覺測試等技術提供動力。

快照測試的局限性

旨在評估應用程式外觀的快照測試有其局限性。由於抗鋸齒效果、動態內容變化和瀏覽器可變性等因素，依靠基線快照進行比較、在像素級別進行檢查通常會導致誤報。這些挑戰引起了 QA 測試工程師的不滿，需要手動介入來解決誤報問題。

視覺人工智慧如何運作？

視覺 AI 透過識別螢幕或網頁上的視覺元素來解決像素和 DOM 技術的缺點。視覺人工智慧不使用像素級分析，而是使用電腦視覺將元素識別為具有各種屬性的對象，類似於人類視覺。然後，它將檢查點元素與基線進行比較，以檢測可見的差異。

視覺AI解決方案的工作流程

資料收集和預處理：

成功發布後收集基線 UI 和 DOM。
應用變更時擷取已修改網頁的螢幕截圖和 DOM。
預處理影像以獲得可比較的基線和當前影像。

元素分類：

檢查與視覺化測試相關的 DOM 元素，識別並過濾掉不相關的元素。
檢查基線並測試 DOM 中視覺元素的變化。

視覺人工智慧定位器：

使用電腦視覺來定位網頁上預先定義的視覺元件。
掃描修改後的螢幕截圖是否存在定位器。

視覺差異：

比較基準和修改頁面中的定位器和元素，以識別視覺差異。
產生突出顯示視覺差異的綜合報告。

視覺 AI 方法透過忽略微小差異、區分視覺和非視覺元素以及識別視覺元素允許的移動，超越了基於像素和 DOM 的測試。

視覺 AI 如何改變當今的軟體開發和測試

手動測試在傳統的軟體測試方法中仍然很普遍，即使在具有自動化框架的組織中也是如此。視覺人工智慧透過有效驗證整個網頁並自動執行複雜的定位器和斷言來解決挑戰。隨著應用程式複雜性的增加和發布速度的加快，視覺 AI 有助於維持測試覆蓋率並加快不同平台和瀏覽器的測試流程。

視覺 AI 如何幫助跨瀏覽器測試

視覺人工智慧透過採用跨各種裝置和瀏覽器組合的「渲染」方法，為簡化和加速跨瀏覽器和跨裝置測試提供了可能性。 LambdaTest 作為人工智慧驅動的測試編排和執行平台，支援跨 3000 個作業系統和真實裝置的手動和自動測試。它使用 Selenium、Playwright、Cypress、Storybook、Appium 等框架在 3000 多個真實桌面和行動環境中提供人工智慧驅動的視覺測試！

結論

在當今的數位時代，我們遇到的大多數視覺資訊都是數位格式的。無論是透過桌上型電腦、筆記型電腦或智慧型手機進行訪問，個人和企業都依賴廣泛的運算能力和對無數用戶友好應用程式的訪問。

當代數位景觀充滿了大量的視覺數據，其存在很大程度上要歸功於人工智慧提供的幫助。視覺人工智慧利用電腦視覺以類似人類的方式解釋影像，發揮關鍵作用。隨著數位內容越來越優先考慮視覺效果，人工智慧在大規模理解和管理影像方面的重要性日益凸顯。

人工智慧驅動的測試自動化不僅僅是一個理論概念，而且是符合基本業務需求的實用解決方案。它具有有效擴展的潛力，為下一代測試自動化奠定了基礎。