CN107301124A - 一种基于点阵比较的自动化测试结果识别方法 - Google Patents

一种基于点阵比较的自动化测试结果识别方法 Download PDF

Info

Publication number
CN107301124A
CN107301124A CN201710434530.0A CN201710434530A CN107301124A CN 107301124 A CN107301124 A CN 107301124A CN 201710434530 A CN201710434530 A CN 201710434530A CN 107301124 A CN107301124 A CN 107301124A
Authority
CN
China
Prior art keywords
value
script
point place
dot matrix
change
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201710434530.0A
Other languages
English (en)
Inventor
廖志
杨文乐
胡大强
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hangzhou Friendship Sound Polytron Technologies Inc
Original Assignee
Hangzhou Friendship Sound Polytron Technologies Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hangzhou Friendship Sound Polytron Technologies Inc filed Critical Hangzhou Friendship Sound Polytron Technologies Inc
Priority to CN201710434530.0A priority Critical patent/CN107301124A/zh
Publication of CN107301124A publication Critical patent/CN107301124A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/36—Preventing errors by testing or debugging software
    • G06F11/3668—Software testing
    • G06F11/3672—Test management
    • G06F11/3684—Test management for test design, e.g. generating new test cases

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Debugging And Monitoring (AREA)

Abstract

本发明一种基于点阵比较的自动化测试结果识别方法，该方法的具体步骤为：在自动化脚本执行前，在屏幕相对位置按比例选取7×7的点阵作为基础图，获取每个点位的值写进脚本，判断点位值是固定值非动态值；执行自动化脚本，通过对比执行自动化测试脚本前后选取的少量代表性点阵点位值，判断脚本执行后的点阵点位值与脚本执行前的阵点位值，如果超出10秒未得到点阵点位值，则退出判定失败若脚本动作执行后点阵值会发生变化，记录为响应时延，随着界面的刷新，点阵值变化会停止，则记录为加载时延；可确定测试界面刷新响应时延。该方法提高了执行效率和脚本适配能力、丰富了测试流程、测试结果不易误判、减少了人工结果审核与脚本开发的工作量。

Description

一种基于点阵比较的自动化测试结果识别方法
技术领域
本发明提供了一种在真实移动设备或网站上进行自动化测试时，判断测试结果是否与预期一致，判定屏幕界面的响应时延和加载时延的一种基于点阵比较的自动化测试结果识别方法。
背景技术
目前，现有基于移动设备客户端及网站的自动化测试结果识别目前主要采用图像识别算法，该算法分为全局比图和局部比图，需要逐一对比执行自动化测试脚本前后的两张全图或局部图的所有像素点，若所有像素点的RGB值完全相等则判断为结果识别一致，只要某个像素点的RGB值不相同则判断为自动化测试结果为失败。如果某业务某个按钮的功能、位置、尺寸不变，由于版本升级改变了按钮颜色，以前测试成功的脚本就会执行失败，必须修改脚本适配新版本的按钮颜色，增加了结果审核与脚本开发的工作量，这并不是用户想要的结果。这种结果识别方法的缺点在于执行效率低、要求自动化测试脚本精确适配、容易导致测试结果误判、增加了人工结果审核与脚本开发的工作量。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提供了一种在真实移动设备或网站上进行自动化测试，并通过屏幕点阵点位值的变化获取屏幕变化，作为判断测试结果是否与预期一致，判定屏幕界面的响应时延和加载时延的基于点阵比较的自动化测试结果识别方法。
本发明的技术方案是：一种基于点阵比较的自动化测试结果识别方法，该方法采用点阵比较的方式，具体包括以下步骤：
步骤1：在自动化脚本执行前，在屏幕相对位置按比例选取7×7的点阵作为基础图，获取每个点位的值写进脚本，判断点位值是固定值非动态值；
步骤2：执行自动化脚本，通过对比执行自动化测试脚本前后选取的少量代表性点阵点位值，判断脚本执行后的点阵点位值与脚本执行前的阵点位值，如果超出10秒未得到点阵点位值，则退出判定失败；
步骤3：如果相等或近似相等则判断为屏幕相等，从而判断测试结果与预期一致、脚本执行成功；若这些点阵点位的值前后完全不一致，则判断为结果识别不一致、脚本执行失败。
步骤4：通过计算执行某个动作引起点阵点位值变化的时间差，可确定测试界面响应时延和加载时延。
进一步，所述步骤4中的计算执行某个动作引起点阵点位值变化的时间差的具体方法为：
步骤4.1：在操作执行前，在屏幕相对位置按比例选取7×7的点阵，获取每个点位的值。需要判断点位值是固定值非动态值；
步骤4.2：执行响应的动作，如点击、拖动、输入，记录执行时刻；
步骤4.3：根据相应点位值的变化判断屏幕是否出现过变化，如果未变化，则退出，如果发生变化进行步骤4.4；
步骤4.4：根据相应点位值的变化判断屏幕变化，输出第一个结果值，界面响应时延，继续监听；
步骤4.5：根据相应点位值的变化判断屏幕变化是否停止，如果超过30秒为停止，则退出，判定失败；如果停止变化，则进行步骤4.6；
步骤4.6：根据变化停止的实际值得出界面的加载时延。
本发明的有益效果是：由于采用上述技术方案，本发明采用点阵比较的方式，这种结果识别方法的优点在于提高了执行效率和脚本适配能力、丰富了测试流程、测试结果不易误判、减少了人工结果审核与脚本开发的工作量。
附图说明
图1为本发明一种基于点阵比较的自动化测试结果识别方法的判断测试的实现流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案作进一步说明。
如图1所示，本发明一种基于点阵比较的自动化测试结果识别方法，该方法采用点阵比较的方式，具体包括以下步骤：
步骤1：在自动化脚本执行前，在屏幕相对位置按比例选取7×7的点阵作为基础图，获取每个点位的值写进脚本，判断点位值是固定值非动态值；
步骤2：执行自动化脚本，通过对比执行自动化测试脚本前后选取的少量代表性点阵点位值，判断脚本执行后的点阵点位值与脚本执行前的阵点位值，如果超出10秒未得到点阵点位值，则退出判定失败；
步骤3：如果相等或近似相等则判断为屏幕相等，从而判断测试结果与预期一致、脚本执行成功；若这些点阵点位的值前后完全不一致，则判断为结果识别不一致、脚本执行失败。
步骤4：通过计算执行某个动作引起点阵点位值变化的时间差，可确定测试界面刷新响应时延。
步骤4.1：在操作执行前，在屏幕相对位置按比例选取7×7的点阵，获取每个点位的值。需要判断点位值是固定值非动态值；
步骤4.2：执行响应的动作，如点击、拖动、输入，记录执行时刻；
步骤4.3：根据相应点位值的变化判断屏幕是否出现过变化，如果未变化，则退出，如果发生变化进行步骤4.4；
步骤4.4：根据相应点位值的变化判断屏幕变化，输出第一个结果值，界面的响应时延，继续监听；
步骤4.5：根据相应点位值的变化判断屏幕变化是否停止，如果超过30秒为停止，则退出，判定失败；如果停止变化，则进行步骤4.6；
步骤4.6：根据变化停止的实际值得出界面的加载时延。

Claims (3)

1.一种基于点阵比较的自动化测试结果识别方法，其特征在于，该方法采用点阵比较的方式，具体包括以下步骤：
步骤1：在自动化脚本执行前，在屏幕相对位置按比例选取7×7的点阵作为基础图，获取每个点位的值写进脚本，判断点位值是固定值非动态值；
步骤2：执行自动化脚本，通过对比执行自动化测试脚本前后选取的少量代表性点阵点位值，判断脚本执行后的点阵点位值与脚本执行前的阵点位值，如果超出10秒未得到点阵点位值，则退出判定失败；
步骤3：如果相等或近似相等则判断为屏幕相等，从而判断测试结果与预期一致、脚本执行成功；若这些点阵点位的值前后完全不一致，则判断为结果识别不一致、脚本执行失败；
步骤4：若脚本动作执行后点阵值会发生变化，记录为响应时延，随着界面的刷新，点阵值变化会停止，则记录为加载时延；通过计算执行某个动作引起点阵点位值变化的时间差，可确定测试界面刷新响应时延。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤5中的计算执行某个动作引起点阵点位值变化的时间差的具体方法为：
步骤4.1：在操作执行前，在屏幕相对位置按比例选取7×7的点阵，获取每个点位的值。需要判断点位值是固定值非动态值；
步骤4.2：执行响应的动作，记录执行时刻；
步骤4.3：根据相应点位值的变化判断屏幕是否出现过变化，如果未变化，则退出，如果发生变化进行步骤4.4；
步骤4.4：根据相应点位值的变化判断屏幕变化，输出第一个结果值，界面响应时延，继续监听；
步骤4.5：根据相应点位值的变化判断屏幕变化是否停止，如果超过30秒为停止，则退出，判定失败；如果停止变化，则进行步骤4.6；
步骤4.6：根据变化停止的实际值得出界面的加载时延。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述响应的动作包括点击、拖动或输入。
CN201710434530.0A 2017-06-09 2017-06-09 一种基于点阵比较的自动化测试结果识别方法 Pending CN107301124A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710434530.0A CN107301124A (zh) 2017-06-09 2017-06-09 一种基于点阵比较的自动化测试结果识别方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710434530.0A CN107301124A (zh) 2017-06-09 2017-06-09 一种基于点阵比较的自动化测试结果识别方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN107301124A true CN107301124A (zh) 2017-10-27

Family

ID=60134619

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710434530.0A Pending CN107301124A (zh) 2017-06-09 2017-06-09 一种基于点阵比较的自动化测试结果识别方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107301124A (zh)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101197990A (zh) * 2006-12-13 2008-06-11 四川川大智胜软件股份有限公司 与硬件和操作***平台无关的屏幕景象记录方法
CN101365043A (zh) * 2008-09-26 2009-02-11 北大方正集团有限公司 点阵级像素点校色方法及装置
CN202334909U (zh) * 2011-06-13 2012-07-11 杭州友声科技有限公司 一种通过图像对比实现自动化测试手机业务的***
US20140092440A1 (en) * 2012-10-02 2014-04-03 Fuji Xerox Co., Ltd. Image processing apparatus, image forming system, image processing method and non-transitory computer readable medium
CN105807602A (zh) * 2016-03-10 2016-07-27 北京小鸟看看科技有限公司 一种测试虚拟现实设备延时的方法和***

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101197990A (zh) * 2006-12-13 2008-06-11 四川川大智胜软件股份有限公司 与硬件和操作***平台无关的屏幕景象记录方法
CN101365043A (zh) * 2008-09-26 2009-02-11 北大方正集团有限公司 点阵级像素点校色方法及装置
CN202334909U (zh) * 2011-06-13 2012-07-11 杭州友声科技有限公司 一种通过图像对比实现自动化测试手机业务的***
US20140092440A1 (en) * 2012-10-02 2014-04-03 Fuji Xerox Co., Ltd. Image processing apparatus, image forming system, image processing method and non-transitory computer readable medium
CN105807602A (zh) * 2016-03-10 2016-07-27 北京小鸟看看科技有限公司 一种测试虚拟现实设备延时的方法和***

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10853232B2 (en) Adaptive system for mobile device testing
CN104424094B (zh) 一种异常信息获取方法、装置及智能终端设备
US8019588B1 (en) Methods and systems to compare screen captures from emulated devices under test
CN109447156B (zh) 用于生成模型的方法和装置
EP3206170A1 (en) System and methods for creating on-demand robotic process automation
US20200349466A1 (en) Providing performance views associated with performance of a machine learning system
US20170337116A1 (en) Application testing on different device types
US10810113B2 (en) Method and apparatus for creating reference images for an automated test of software with a graphical user interface
CN108351828A (zh) 用于设备无关的自动应用测试的技术
US9734047B2 (en) Method and apparatus for an improved automated test of software with a graphical user interface
WO2019214109A1 (zh) 测试过程的监控装置、方法及计算机可读存储介质
US11151456B1 (en) Predicting brain data using machine learning models
US20160077956A1 (en) System and method for automating testing of software
US20200050534A1 (en) System error detection
CN109783365A (zh) 自动化测试方法、装置、计算机设备及存储介质
JP2018189641A5 (zh)
US11468148B2 (en) Method and system for data sampling using artificial neural network (ANN) model
CN105892304B (zh) 曲线数据自动判读方法
US20180232299A1 (en) Composing future tests
CN109711545A (zh) 网络模型的创建方法、装置、***和计算机可读介质
CN113034421A (zh) 一种图像检测方法、装置及存储介质
CN114049631A (zh) 一种数据标注的方法、装置、计算机设备和存储介质
US11666266B2 (en) Source localization of EEG signals
CN105653441B (zh) 一种ui遍历测试方法与***
US20180336122A1 (en) Generating application flow entities

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20171027