O futuro dos testes de regressão visual na era da IA

Descubra o futuro dos testes de regressão visual na era da IA. Fique à frente da curva com os avanços mais recentes em testes de software.

O teste de regressão garante que modificações no código-fonte não causem problemas ao sistema atual. O teste visual está centrado em como o usuário final percebe a interface final de um produto regredido. A interação do utilizador com a aplicação é significativa, nomeadamente no que diz respeito aos elementos visuais das páginas web.

O que é teste de regressão visual?

O teste de regressão visual envolve a verificação da precisão da IU de um aplicativo, site ou software após qualquer alteração no código.

Bugs visuais, que impactam significativamente a experiência do usuário em um site, aplicativo ou software, são altamente perceptíveis para os usuários e muitas vezes formam suas impressões iniciais.

Além disso, o teste de regressão visual é igualmente valioso para aplicativos, garantindo a funcionalidade dos botões, a visibilidade e legibilidade do texto e evitando que os anúncios obstruam os elementos visuais.

O teste de regressão visual envolve gerar, analisar e comparar capturas de tela do navegador para identificar alterações nos pixels. Essas variações são chamadas de diferenças visuais, diferenças de percepção, diferenças de CSS ou diferenças de UI.

Por que testes de regressão visual?

O teste de regressão visual é crucial para evitar que falhas visuais dispendiosas cheguem ao estágio de produção. Ignorar a validação visual pode prejudicar a experiência do usuário, levando potencialmente à perda de receita.

Como funciona o teste de regressão visual?

Para conduzir testes visuais, é necessário um executor de testes para escrever e executar testes, juntamente com uma estrutura de automação de navegador capaz de replicar as ações do usuário. Vários programas podem simular funções do usuário, e o programa de teste visual captura capturas de tela. Essas capturas de tela são comparadas com as capturas de tela iniciais tiradas antes do início do teste.

Sempre que uma alteração é detectada, uma captura de tela é capturada e algumas ferramentas de teste até destacam as diferenças observadas em relação à linha de base. Posteriormente, os revisores avaliam se os problemas decorrem de bugs relacionados ao código que os desenvolvedores precisam resolver ou se estão associados a questões de integração de anúncios.

Como os testes de regressão visual identificam problemas?

Os testes de regressão visual utilizam capturas de tela para identificar problemas potenciais ou existentes resultantes da regressão. Esta metodologia identifica efetivamente onde um bug visual pode ter sido introduzido no sistema.

Por exemplo, podem surgir problemas devido à sobreposição de texto, tornando parte da página ilegível, ou ao texto sobrecarregar um botão, tornando-o não funcional. O teste de regressão visual também verifica se há anúncios cobrindo a página, resultando em texto ilegível ou botões e links inacessíveis. Problemas de compatibilidade entre navegadores, tamanhos de tela e sistemas operacionais podem contribuir para esses problemas. Muitas combinações e configurações de tamanho de tela de dispositivo, sistema operacional e navegador podem alterar a forma como o código exibe pixels.

Como implementar testes de regressão visual?

A implementação de testes de regressão visual pode ser abordada de várias maneiras, dependendo de seus requisitos.

Defina cenários de teste:

Gere cenários de teste descrevendo o que capturar e quando capturar as capturas de tela.

Utilize ferramentas de teste visual automatizado:

Empregue uma ferramenta de teste visual automatizada para comparar capturas de tela tiradas recentemente (alterações de código postal) com imagens de aplicativos existentes.

Identifique discrepâncias na interface do usuário:

Examine os resultados em busca de discrepâncias ou problemas de IU, relatando alterações no design do produto mais recente.

Resolver bugs visuais:

Se forem identificados bugs visuais, resolva-os.

Atualize a captura de tela, designando-a como imagem de base para testes de regressão visual subsequentes.

Importância dos testes de validação visual

O teste de regressão visual é significativo, pois problemas de legibilidade em um site ou aspectos não funcionais de um aplicativo devido a erros de interface visual podem levar os usuários a navegar ou desinstalar o aplicativo. Isto impacta diretamente a receita, já que os usuários não obtêm nenhum benefício com tais experiências.

Otimizar a experiência do usuário é crucial para maximizar a receita. A interface do usuário deve ser funcional e oferecer a melhor experiência possível para manter o envolvimento do usuário. Uma interface visualmente atraente, complementada por um logotipo bem desenhado que reflete a identidade da marca, é fundamental para atrair engajamento e, consequentemente, influenciar a receita de anúncios, a otimização de mecanismos de pesquisa e outros aspectos do gerenciamento de sites.

Além disso, uma interface de usuário e uma experiência exemplares contribuem para construir confiança e credibilidade junto à base de usuários. Eles reforçam a imagem da marca, orientam os usuários nas ações desejadas e direcionam a atenção para os principais elementos da página. A legibilidade geral e a funcionalidade de um site limpo e visualmente equilibrado são fundamentais para atingir estes objetivos.

Mesmo pequenas distorções na interface do usuário podem ser inconvenientes ou, na pior das hipóteses, prejudiciais aos negócios. Embora os desenvolvedores possam não considerar todos os tamanhos e resoluções de tela, eles devem garantir uma experiência consistente em plataformas como Apple, Android e Windows, bem como entre ambientes móveis e de desktop.

Diferentes abordagens para testes de regressão visual

Vamos explorar os tipos e processos de teste de regressão visual.

Visão geral dos testes visuais:

Os testes visuais envolvem a produção, análise e comparação de capturas de tela para detectar alterações de pixel. São empregados um executor de testes e um framework, onde o primeiro permite a criação e execução de testes, e o segundo replica as ações do usuário durante a navegação. Instantâneos longos são obtidos para medir as modificações em relação a um benchmark e, uma vez definidos, a equipe de controle de qualidade executa o código de teste. A ferramenta gera um relatório automático pós-execução, permitindo que os desenvolvedores executem reparos caso problemas sejam identificados.

Teste visual manual:

Este método exige que os desenvolvedores inspecionem manualmente o código sem usar ferramentas de teste automatizadas. Embora adequado para fases iniciais de desenvolvimento, pode ser mais rápido e conveniente para testes abrangentes de aplicativos. O risco de erro humano também é uma desvantagem.

Comparação de layouts:

Essa abordagem compara o tamanho e a posição dos elementos da IU em vez de pixels individuais. Mudanças no tamanho ou posição acionam falhas nos testes.

Comparação pixel por pixel:

Este método analisa as capturas de tela em nível de pixel, destacando discrepâncias. Embora abrangente, pode sinalizar casos irrelevantes e falsos positivos, exigindo revisão manual.

Comparação Estrutural:

Esta abordagem compara a estrutura do Document Object Model (DOM) para identificar alterações de marcação HTML, falhando se presentes.

Comparação visual de IA:

Aproveitando o aprendizado de máquina e a IA, esse método obtém duas imagens sem exigir uma imagem de linha de base. Ele imita a visão humana, evitando falsos positivos e testando efetivamente o conteúdo dinâmico.

Comparação baseada em DOM:

Combinando comparação de layout e análise de DOM, esta abordagem identifica mudanças estruturais nos elementos da UI antes e depois das modificações. No entanto, os resultados podem apresentar instabilidade, necessitando de uma revisão manual cuidadosa.

Criação de testes de regressão visual dedicados:

Testes de regressão visual dedicados podem ser criados para manter o controle sobre a validação visual, equilibrando esforços de redação de testes e considerações de tempo.

Inserindo pontos de verificação visuais:

Pontos de verificação visuais podem ser inseridos usando testes funcionais existentes para validar a funcionalidade do aplicativo. No entanto, limita as ferramentas de cobertura de teste.

Inserindo validação visual implícita:

Ao adicionar validação visual implícita à estrutura de teste existente, este método incorpora verificações visuais com código adicional mínimo e é adequado para validação genética.

Teste de regressão visual manual vs. automatizado:

Embora os testes manuais sejam propensos a erros e sejam demorados, os testes visuais automatizados oferecem velocidade, precisão e eficiência de custos a longo prazo. Apesar das despesas iniciais mais elevadas, os testes automatizados revelam-se benéficos para testes contínuos e manutenção de testes ao longo do tempo. A escolha entre testes manuais e automatizados depende da velocidade, precisão e requisitos gerais do projeto. Os testes de automação são especialmente vantajosos para aplicações complexas e dinâmicas com alterações frequentes.

Integrando IA em testes visuais

O cenário de testes está se transformando, afastando-se dos métodos tradicionais que dependem de inspeção manual ou de estruturas de automação como o Selenium. Este último frequentemente enfrentava desafios com a evolução do código do aplicativo, levando a falsos negativos e necessitando de revisões frequentes de script.

A IA surge como uma solução mais eficaz. As ferramentas de teste incorporam “localizadores visuais” avançados que melhoram a robustez, eliminando problemas associados a abordagens rígidas baseadas em seletores. A IA em testes visuais utiliza localizadores visuais semelhantes à percepção humana, mitigando os desafios apresentados por mudanças nos seletores de elementos.

Utilizando IA Visual

A IA visual é amplamente utilizada e influencia vários mercados e indústrias. Os exemplos incluem o Face ID da Apple, etiquetagem automática de imagens no Google Fotos e lojas sem caixa como Amazon Go. Os avanços da IA ​​visual potencializam tecnologias como carros autônomos, análise de imagens médicas, ferramentas sofisticadas de edição de imagens e testes visuais de software para prevenção de bugs.

Limitações do teste de instantâneo

O teste de instantâneo, que visa avaliar a aparência de um aplicativo, tem limitações. Baseando-se em instantâneos de linha de base para comparações, o exame minucioso no nível do pixel geralmente resulta em falsos positivos devido a fatores como efeitos de suavização de serrilhado, alterações dinâmicas de conteúdo e variabilidade do navegador. Esses desafios geram insatisfação entre os engenheiros de teste de controle de qualidade, exigindo intervenção manual para solucionar falsos positivos.

Como funciona a IA visual?

A IA visual aborda as desvantagens das técnicas de pixel e DOM, identificando elementos visuais em uma tela ou página da web. Em vez de análise em nível de pixel, o Visual AI usa visão computacional para reconhecer elementos como objetos com vários atributos, semelhantes à visão humana. Em seguida, ele compara os elementos do ponto de verificação com as linhas de base, detectando diferenças visíveis.

Fluxo de trabalho da solução Visual AI

Coleta e pré-processamento de dados:

• Colete UI e DOM de linha de base após um lançamento bem-sucedido.
• Capture capturas de tela e DOM de páginas da web modificadas quando as alterações forem aplicadas.
• Pré-processe imagens para obter imagens atuais e de linha de base comparáveis.

Classificação do Elemento:

• Examine os elementos DOM relevantes para testes visuais, identificando e filtrando elementos irrelevantes.
• Examine a linha de base e teste os DOMs em busca de alterações nos elementos visuais.

Localizadores visuais de IA:

• Use a visão computacional para localizar componentes visuais predefinidos em páginas da web.
• Verifique as capturas de tela modificadas em busca de localizadores.

Diferenças Visuais:

• Compare localizadores e elementos das páginas de referência e modificadas para identificar disparidades visuais.
• Gere um relatório abrangente destacando as diferenças visuais.

A abordagem Visual AI supera os testes baseados em pixels e DOM, ignorando pequenas discrepâncias, diferenciando entre elementos visuais e não visuais e reconhecendo o movimento permitido de elementos visuais.

Como a IA visual transforma o desenvolvimento e os testes de software hoje

O teste manual continua predominante nas metodologias convencionais de teste de software, mesmo em organizações com estruturas automatizadas. A Visual AI aborda desafios validando com eficiência toda a página da web e automatizando localizadores e afirmações complexas. Com o aumento da complexidade dos aplicativos e lançamentos acelerados, o Visual AI ajuda a manter a cobertura dos testes e a agilizar o processo de testes em diversas plataformas e navegadores.

Como a IA visual ajuda em testes entre navegadores

A Visual AI abre possibilidades para simplificar e acelerar testes entre navegadores e dispositivos, adotando uma abordagem de “renderização” em várias combinações de dispositivos e navegadores. LambdaTest, servindo como uma plataforma de orquestração e execução de testes alimentada por IA, oferece suporte a testes manuais e automatizados em 3.000 sistemas operacionais e dispositivos reais. Ele oferece testes visuais baseados em IA em mais de 3.000 ambientes reais de desktop e móveis usando estruturas como Selenium, Playwright, Cypress, Storybook, Appium e muito mais!

Conclusão

Na era digital de hoje, a maior parte da informação visual que encontramos está em formatos digitais. Quer sejam acessados ​​por meio de desktops, laptops ou smartphones, indivíduos e empresas contam com amplos recursos de computação e acesso a uma infinidade de aplicativos fáceis de usar.

A paisagem digital contemporânea, repleta de grandes quantidades de dados visuais, deve uma parte significativa da sua existência à assistência prestada pela inteligência artificial. A IA visual, que aproveita a visão computacional para interpretar imagens de maneira semelhante à dos humanos, desempenha um papel fundamental. À medida que o conteúdo digital prioriza cada vez mais os recursos visuais, a importância da IA ​​na compreensão e gerenciamento de imagens em larga escala aumentou.

A automação de testes orientada por IA não é apenas um conceito teórico, mas uma solução prática alinhada com os requisitos fundamentais do negócio. Ele tem potencial para escalar de forma eficaz, preparando o terreno para a próxima geração de automação de testes.