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原创|行业资讯|编辑:项姜云|2025-08-06 15:26:38.160|阅读 45 次
概述:在自动化测试领域,传统基于对象属性的识别方法常遭遇瓶颈——动态ID、HTML5画布元素、复杂网格控件乃至移动端组件,往往让测试脚本陷入“识别失效”的困境。当属性定位无法稳定工作时,测试效率断崖式下跌,质量验证更成为奢望。UI测试平台TestComplete的 Intelligent Quality(IQ)附加组件拥有强大的 AI视觉识别技术,本文将介绍IQ怎么运用这项技术来为自动化测试带来全新的解
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在自动化测试领域,传统基于对象属性的识别方法常遭遇瓶颈——动态ID、HTML5画布元素、复杂网格控件乃至移动端组件,往往让测试脚本陷入“识别失效”的困境。当属性定位无法稳定工作时,测试效率断崖式下跌,质量验证更成为奢望。UI测试平台TestComplete的Intelligent Quality(IQ)附加组件拥有强大的 AI视觉识别技术,本文将介绍IQ怎么运用这项技术来为自动化测试带来全新的解决方案。
一、AI视觉驱动对象识别:攻克传统方法失效区
动态元素精准捕获:当属性识别无法定位动态ID或Canvas元素时,其内置AI光学字符识别(OCR)自动切换至文本视觉识别模式,直接解析界面文本内容锁定目标,彻底解决控件“找不到”的顽疾。
跨平台兼容性:从桌面端复杂网格控件到移动应用非常规组件,AI视觉引擎无视底层技术栈差异,大幅提升脚本复用率与稳定性。
二、图像验证:从人工比对到自动断言
验证图表数据点、地图标记或UI渲染效果,曾是手动测试的“保留地”。IQ的视觉引擎让这类任务首次实现全自动化:
像素级内容分析:识别图像中的文本、图标及位置关系,执行点击、悬停等操作。
智能基线对比:自动比对预期与实际图像,定位差异像素。
典型应用场景
(1)金融交易软件
AI视觉引擎利用OCR精准识别网格单元格中的动态文本内容,即使ID变化也能稳定定位目标行或列。对于图表,它能识别并验证特定数据点的位置和数值标签,实现图表数据验证的自动化。
(2)医疗影像软件
AI视觉引擎执行像素级内容分析,不仅能识别叠加在影像上的文本信息,更能精准识别标记图标的位置。测试脚本可自动化验证,这大幅提升了影像软件关键功能的验证效率和准确性。
(3)电子商务平台
当轮播图按钮或限时抢购标签因动态ID导致传统定位失效时,AI视觉引擎可自动识别其上的可视文本进行定位和操作。同时,利用智能基线对比功能,自动对整个页面或关键区域进行截图比对,精确捕捉任何意外的像素级UI渲染差异,确保用户体验一致性。
结语
TestComplete的Intelligent Quality通过其创新的AI视觉引擎技术,有效突破了传统基于属性识别的自动化测试瓶颈,为动态元素、复杂控件和跨平台界面提供了稳定可靠的识别与验证方案。其融合OCR、像素级内容分析和智能图像比对的能力,不仅显著提升了测试脚本的健壮性和复用率,更将以往高度依赖人力的视觉验证任务全面自动化,极大地提高了测试效率和验证精度。
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