一种用户界面的测试用例生成方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种用户界面的测试用例生成方法及装置，涉及金融科技技术领域，该方法包括：采用图像识别模型识别用户界面的图像特征，确定用户界面中的控件模块，每个控件模块包括控件类型信息和控件位置信息，然后根据每个控件模块及预设的控件操作生成用户界面的测试用例，而不需要人工识别用户界面中的控件并编写代码生成测试用例，从而提高了生成测试用例的效率，进一步可以提高用户界面的测试效率，降低用户界面的测试成本。通过比较不同版本的用户界面的差异度判断用户界面是否更新，若更新，则重新生成用户界面的测试用例来更新历史版本界面的测试用例，无需人工参更新和维护，从而提高用户界面的测试用例的更新效率。

A Test Case Generation Method and Device for User Interface

【技术实现步骤摘要】
一种用户界面的测试用例生成方法及装置
本专利技术实施例涉及金融科技
，尤其涉及一种用户界面的测试用例生成方法及装置。
技术介绍
随着计算机技术的发展，越来越多的技术应用在金融领域，传统金融业正在逐步向金融科技(Fintech)转变，但由于金融行业的安全性、实时性要求，也对技术提出的更高的要求。目前，金融行业的用户界面软件越来越多，对用户界面软件进行自动化测试的要求也越来越高。在一些测试方式中，在生成测试用例时，需要人工参与识别用户界面中的控件，人工编写代码生成测试用例，该方法生成测试用例的效率低，从而影响用户界面的测试效率，提高了用户界面的测试成本。
技术实现思路
由于依赖人工生成测试用例的方法效率低的问题，本专利技术实施例提供了一种用户界面的测试用例生成方法及装置。一方面，本专利技术实施例提供了一种用户界面的测试用例生成方法，包括：获取用户界面；采用图像识别模型识别所述用户界面的图像特征，确定所述用户界面中的控件模块，每个控件模块包括控件类型信息和控件位置信息；根据每个控件模块及预设的控件操作生成所述用户界面的测试用例。可选地，所述根据每个控件模块及预设的控件操作生成所述用户界面的测试用例，包括：采用循环神经网络模型解码每个控件模块的控件类型信息和控件位置信息，生成所述用户界面对应的测试代码；将所述用户界面对应的测试代码和预设的控件操作进行编译，生成所述用户界面的测试用例。可选地，还包括：执行所述用户界面的测试用例获得所述用户界面的测试结果。可选地，还包括：根据多个用户界面的测试用例生成测试用例集；执行所述测试用例集，获得多个用户界面的测试结果。可选地，所述采用图像识别模型识别所述用户界面的图像特征，确定所述用户界面中的控件模块，还包括：将所述用户界面与所述用户界面的历史版本界面进行比对；在确定所述用户界面和所述历史版本界面的差异度大于预设阈值时，采用图像识别模型识别所述用户界面的图像特征，确定所述用户界面中的控件模块。可选地，还包括：采用所述用户界面的测试用例更新所述历史版本界面的测试用例。一方面，本专利技术实施例提供了一种用户界面的测试用例生成装置，包括：获取模块，用于获取用户界面；识别模块，用于采用图像识别模型识别所述用户界面的图像特征，确定所述用户界面中的控件模块，每个控件模块包括控件类型信息和控件位置信息；处理模块，用于根据每个控件模块及预设的控件操作生成所述用户界面的测试用例。可选地，所述处理模块具体用于：采用循环神经网络模型解码每个控件模块的控件类型信息和控件位置信息，生成所述用户界面对应的测试代码；将所述用户界面对应的测试代码和预设的控件操作进行编译，生成所述用户界面的测试用例。可选地，所述处理模块还用于：执行所述用户界面的测试用例获得所述用户界面的测试结果。可选地，所述处理模块还用于：根据多个用户界面的测试用例生成测试用例集；执行所述测试用例集，获得多个用户界面的测试结果。可选地，所述识别具体用于：将所述用户界面与所述用户界面的历史版本界面进行比对；在确定所述用户界面和所述历史版本界面的差异度大于预设阈值时，采用图像识别模型识别所述用户界面的图像特征，确定所述用户界面中的控件模块。可选地，还包括更新模块；所述更新模块具体用于：采用所述用户界面的测试用例更新所述历史版本界面的测试用例。一方面，本专利技术实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现用户界面的测试用例生成方法的步骤。一方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，其存储有可由计算机设备执行的计算机程序，当所述程序在计算机设备上运行时，使得所述计算机设备执行用户界面的测试用例生成方法的步骤。本专利技术实施例中，采用图像识别模型识别用户界面的图像特征，确定用户界面中的控件模块，每个控件模块包括控件类型信息和控件位置信息，然后根据每个控件模块及预设的控件操作生成用户界面的测试用例。而不需要人工识别用户界面中的控件并编写代码生成测试用例，从而提高了生成测试用例的效率，进一步可以提高用户界面的测试效率，降低用户界面的测试成本。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的一种应用场景示意图；图2为本专利技术实施例提供的一种用户界面的测试用例生成方法的流程示意图；图3为本专利技术实施例提供的一种用户界面的示意图；图4为本专利技术实施例提供的一种用户界面的示意图；图5为本专利技术实施例提供的一种用户界面的测试用例生成方法的流程示意图；图6为本专利技术实施例提供的一种用户界面的测试用例生成装置的结构示意图；图7为本专利技术实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。为了方便理解，下面对本专利技术实施例中涉及的名词进行解释。UI：(UserInterface，用户界面)，系统和用户之间进行交互和信息交换的媒介。CNN:(ConvolutionalNeuralNetworks，卷积神经网络)，一种前馈神经网络，由一个或多个卷积层和顶端的全连通层(对应经典的神经网络)组成，同时也包括关联权重和池化层。卷积神经网络在图像处理方面有出色表现。RNN:(RecurrentNeuralNetwork，循环神经网络)，一类具有短期记忆能力的神经网络。在循环神经网络中，神经元不但可以接受其它神经元的信息，也可以接受自身的信息，形成具有环路的网络结构。DSL：(domain-specificlanguage，领域特定语言)。本专利技术实施例中的用户界面的测试用例生成方法可以应用于如图1所示的应用场景，在该应用场景中包括前端设备101、测试系统102。前端设备101可以是智能手机、平板电脑或便携式个人计算机等等。前端设备101预先安装金融行业相关的应用软件，前端设备101运行应用软件，截取应用软件的用户界面并将用户界面发送至测试系统102。测试系统102包括持续集成测试平台1021、更新检测平台1022。持续集成测试平台1021采用图像识别模型识别用户界面的图像特征，确定用户界面中的控件模块，每个控件模块包括控件类型信息和控件位置信息，然后根据每个控件模块及预设的控件操作生成用户界面的测试用例，之后再根据多个用户界面的测试用例生成测试用例集。持续集成测试平台1021执行测试用例集，获得多个用户界面的测试结果。更新检测平台1022将用户界面与用户界面的历史版本界面进行比对，在确定用户界面和历史版本界面的差异度大于预设阈值时，采用用户界面的测试用例更新历史版本界面的测试用例。基于图1所示的应用场景图，本专利技术实施例提供了一种用户界面的测试用例生成方法的流程，该方法的流程可以由用户界面的测试用例生成装置执行，用户界面的测试用例生成装置可以是图1中的测试系统102，如图2所示，包括以下步骤：步骤S201，获取用户界面。具体地，用户本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用户界面的测试用例生成方法，其特征在于，包括：获取用户界面；采用图像识别模型识别所述用户界面的图像特征，确定所述用户界面中的控件模块，每个控件模块包括控件类型信息和控件位置信息；根据每个控件模块及预设的控件操作生成所述用户界面的测试用例。

【技术特征摘要】
1.一种用户界面的测试用例生成方法，其特征在于，包括：获取用户界面；采用图像识别模型识别所述用户界面的图像特征，确定所述用户界面中的控件模块，每个控件模块包括控件类型信息和控件位置信息；根据每个控件模块及预设的控件操作生成所述用户界面的测试用例。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个控件模块及预设的控件操作生成所述用户界面的测试用例，包括：采用循环神经网络模型解码每个控件模块的控件类型信息和控件位置信息，生成所述用户界面对应的测试代码；将所述用户界面对应的测试代码和预设的控件操作进行编译，生成所述用户界面的测试用例。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：执行所述用户界面的测试用例获得所述用户界面的测试结果。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：根据多个用户界面的测试用例生成测试用例集；执行所述测试用例集，获得多个用户界面的测试结果。5.如权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，所述采用图像识别模型识别所述用户界面的图像特征，确定所述用户界面中的控件模块，包括：将所述用户界面与所述用户界面的历史版本界面进行比对；在确定所述用户界面和所述历史版本界面的差异度大于预设阈值时，采用图像识别模...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁文静，周杰，方镇举，卢道和，翁玉萍，陈文龙，黄涛，韩海燕，
申请(专利权)人：深圳前海微众银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44