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Eine Vielzahl an Softwareunternehmen hat sich in den letzten Jahren dem Thema Testautomatisierung gewidmet. Software-Tests auf Basis des User Interfaces bauen auf unterschiedliche Objekterkennungs-Technologien auf, beispielsweise die Identifikation über ID’s der HTML-Elemente oder der grafischen Bilderkennung. Besonders beim Testen moderner Webanwendungen ist Automatisierung naheliegend, denkt man an die Darstellung von Responsive Designs auf unterschiedlichen Bildschirmgrößen und Browsern. Um festzustellen, wie sich die unterschiedlichen Technologien der UI-Objekterkennung auf die Stabilität automatisierter Tests auswirken, wurde anhand praktischer Beispiele die Identifikation unterschiedlicher Elemente näher betrachtet. Aufbauend auf eine Literatur- und OnlineRecherche wurden UI-Objekterkennungs-Technologien vorgestellt und diskutiert sowie Faktoren zur Beurteilung der Stabilität aufgeschlüsselt. Unterschiedliche Vorgehensweisen zur Aufzeichnung der UI-Objekte wurden beschrieben und gegenübergestellt. Die Evaluierung verschiedener Technologien der UI-Objekterkennung verdeutlichte die Unterschiede in der Art der Aufzeichnung unterschiedlicher Elemente. Während die Identifikation der UI-Objekte über XPath durch eine Gewichtung der Pfad-Komponenten gesteuert werden kann, ist besonders der Einsatz von Image Recognition initial mit viel manuellem Aufwand bei der Aufzeichnung der Elemente verbunden. Jedoch sind Technologien wie OCR oder Image Recognition vermehrt für Spezialfälle einzusetzen, wenn etwa durch technische Einschränkungen nicht über ID oder XPath auf UI-Objekte zugegriffen werden kann. Zwar erwähnen immer mehr Hersteller von Testautomatisierungs-Tools Begriff Aritificial Intelligence im Kontext der UI-Objekterkennung, jedoch ist auch heute noch die Durchführung manueller Schritte für die Wartung der automatisierten Tests notwendig. Daher kann die Verantwortung über die Erstellung einfach zu wartender Tests zum aktuellen Zeitpunkt noch nicht an die jeweiligen Tools abgegeben werden, sondern verlangt noch immer Fachwissen und die strukturierte Vorgehensweise erfahrener Anwender. Dennoch bietet die Aussicht auf hybride Lösungen, die sich künstlicher Intelligenz bedienen, eine vielversprechende Zukunft im Bereich der Software-Testautomatisierung.