AI移动自动化测试框架设计(解读)

理想种的移动UI自动化框架：

• 易于开发和维护
• 稳定性
• 执行效率
• 跨平台
• 跨应用
• 支持Hybrid（混合应用）

传统的UI自动化框架（UIAutomator、Espresso、appium等），或多或少在这些方法做的不够完美。

那么理想中的框架应该是什么样的？

模拟用户的操作，用户在操作的时候是不需要知道控件的属性（ID、name）的，它应该是一种所见即所得的操作。

所以，像Sikuli 、AirTest这样的基于图片识别技术的测试框架就很好。

但是，它们也有一些不足：

• 准确率不足
• 没有层次结构
• 代码稳定性差
• 代码可维护性差

如果，测试脚本可以变成这样：

这个样的脚本表达接近我们的自然语言。比如，点击标签上的会员按钮，就变成 find('tab').find('会员')，代码的维护性也会变得很好。

要实现这样的框架需要哪些技术：

• 图像切割
• 图像分类识别
• OCR文字识别
• 图像相似度匹配
• 像素点操作

图像切割：可以把一整张图片切割出不同的块，比如一张App的截屏，可以切割成导航栏、视频封面列表、搜索框等不同的块。

图像分类识别：对上面切割的块进行分类，需要图像分类的能力。

OCR文字识别：依赖图像 OCR 的识别能力，知道对应的视图里面有哪些文字。

图像相似度匹配能力：这一点传统的图像处理库就可以实现。比如Python的pillow库。

像素点的操作：可以依赖传统的框架，比如通过坐标完成操作，也可以使用机械臂来完成像素点的操作。

深度学习带来的机会

在深度学习以前，图像分类领域的准确率一定在75%以下，引入深度学习使准确率提高到98%、99%。有文章说准确率达到95%说明已经超过人类了，这是一个相当高的水平。

识别率在逐年提高。

ORC的能力主要体现在：完整准确率和文字准确率。

完整的准确率是指，在一个截图里面，会有一些标题和词组，如果标题里面有一个字出现了错误，就认为这个标题的识别是错误的，通过这种方式，准确率能够达到93%。

文字的准确率，是将一张截图分割成多个块，然后识别出每个块上的文字。因为已经分割了块，所以识别率可以达到98%。

终于介绍到AIon框架了。

有了上面这些技术做为基础以后，就可以尝试AIon框架实现了。

这中间还介绍了UI2Code 、pix2code两个“类似”框架的。它们是将截图生成用户界面代码，感兴趣可以百度了解。

这里直接介绍Alon的工作方法。敲黑板！这里考试重点。

AIon 会把一个截图切成几块：tab、导航、状态栏等，然后用深度学习图像分类，对每一块进行分类识别，识别完了以后，就会把对应块里的子元素提取出来，再用一些AI的技术，提取里面的内容，把它填充到子元素的属性里面去，最后就会得到二级视图树的结构，最后，就可以去做对应的点击操作了。

AIon的处理过程：

比如要实现一条测试用例，

首先截屏，对它进行场景判断，场景判断会应用到一些AI分类识别，识别出当前界面有没有弹出对话，或者它是否是登陆页的场景识别。场景识别完了以后，就会进行传统的图像切割，图像切割完了以后，进行布局分类，布局分类也会应用到一些AI的技术，分类完了以后，进行子元素的提取，对这个子元素进行填充，填充会应用到一些AI的技术。

最后，当视图树构建完了之后，匹配之前写的测试用例里面的条件进行匹配，匹配之后，执行测试用例，这就是整个AIon的核心流程。

由于考虑到之前的一些测试用例，还有一些传统的测试框架写的测试用例，本身还做了对传统测试框架的融合。

AIon的处理过程中涉及到一些技术问题这里就省略了，通篇阅读下来有点像论文。强烈建议阅读原文，我这里只是简化了对原文的解读。

从中get到了一些基于AI实现自动化框架的思路。未来的自动化测试肯定会越来越使用更简单，功能更强大。要么去实现AI自动化框架，要么被AI自动化框架淘汰！你选吧！