Kuvantunnistukseen pohjautuva automaatiotestaus Unity-ympäristössä

Abstract

Tämän opinnäytetyön tavoitteena on selvittää miten Unity-pelimoottorilla tehtyjen mobiilisovellusten testauksen eri osa-alueita voitaisiin automatisoida. Kuvantunnistuksella pyritään vastaamaan Unityn asettamiin ongelmiin perinteisessä mobiilielementtien tunnistuksessa. Opinnäytetyössä parannettiin Traplight Oy -nimisen yrityksen automaatiotestausjärjestelmän kehitysympäristöä, sekä selvitettiin järjestelmässä vaadittavia työkaluja ja niiden toimintaa.

Opinnäytetyössä viitataan joihinkin yritykselle suunnitellun automaatiotestauksen järjestelmän kohtiin. Tämä ei kuitenkaan ole sellaisenaan yrityksen käytössä, vaan sitä kehitetään edelleen. Opinnäytetyö on mahdollistanut jatkokehityksen antamalla projektille suuntaa ja työn avulla on onnistuttu paikantamaan, sekä rajaamaan nykyisistä kehitystyökaluista toimivimmat.

Suurimmat haasteet työssä liittyivät kuvantunnistuksen menetelmiin ja niiden tuottamien tulosten varmuuteen. Myös yrityksen oma Unityyn integroitu järjestelmä aiheutti ylimääräisiä haasteita kehitystyöhön. Työ kuitenkin todisti, että tämänkaltainen järjestelmä voidaan kehittää ainakin perinteisiin Unityprojekteihin, mutta myös osaksi erillistä pelinkehitysjärjestelmää.

The objective of this thesis was to find out about different possibilities related to automated testing of mobile applications developed in Unity. Image recognition was used to answer problems created by Unity that are not apparent in regular mobile test automation. The purpose of this thesis was to improve the automation development practices for Traplight Oy and to explore different tools required to build a unique testing system.

This thesis contains references to different parts of the test automation system that was created for this organization. This system is not fully in use and is still under development. The work done for this thesis has however allowed further development and steered the project into right direction by providing the development tools that work best.

The greatest challenges in the development have come from the different methods of image recognition. Correct results were hard to achieve and most of the findings still created a lot of false positives. Also, the integrated company development platform created some additional challenges. Despite the problems the work done has proven that this kind of system can be developed, and thesis will also explore some alternative ways to tackle these issues.