Kuvantunnistus automaattisessa pelitestauksessa : Airtest IDE:n soveltuvuus mobiilipelin testaukseen
Rajala, Pekka (2020)
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2020092820773
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2020092820773
Tiivistelmä
Opinnäytetyön tavoitteena oli tutkia pelitestausta työnä, sekä selvittää kuvantunnistuksen käyttämisen toimivuutta osana mobiilipelin automaattista testausta. Työn tilaajana oli tamperelainen pelialan yritys Traplight Oy. Työn teoriaosuudessa perehdyttiin keskeisimpiin tapoihin tehdä pelitestausta, sekä automaattisen ja visuaalisen testaamisen perusteisiin. Opinnäytetyön toiminnallisessa osuudessa tehtiin kehitysprojektina tutkimus Netease Gamesin valmistaman Airtest IDE -testausohjelmiston soveltuvuudesta käytettäväksi osana yrityksen pelikehitysprojektin testausta. Tavoitteena kehitysprojektilla oli vähentää riippuvuutta manuaalisesta työtä pelin testaamisessa. Kehitysprojekti tehtiin luomalla automatisoitu testijoukko, joka pelaa itsenäisesti pelin tutoriaalin vahvistaen samalla pelin eri toiminnallisuuksien oikeellisuuden.
Kehitysprojektin tuloksena oli, että Airtest IDE vastaa työn tilaajan vaatimuksia ja soveltuu automaatiotestauksen työkaluksi. Kehitysprojektin aikana tunnistettiin myös hyviä kohteita automaatiotestaukselle hyödyntäen tutkittavaa ohjelmistoa. Jatkokehitystä kuitenkin vaaditaan, jotta testituloksista saadaan automatisoituna täysin luotettavia. Testattava peli sisältää paljon dynaamista sisältöä, joka on liikkuvaa, tai jonka sijainti eri suorituskerroilla saattaa muuttua hieman. Tämä tuottaa ajoittain vaikeuksia testausohjelmiston kuvantunnistusalgoritmeille, joka heikentää testituloksien luotettavuutta. Testitapauksien tarkempi suunnittelu, sekä huolellisesti valitut vertailukuvat kuvantunnistusalgoritmeille tulevat auttamaan näiden kehityskohteiden kanssa. Kehitystyötä tullaan jatkamaan tämän opinnäytetyön pohjalta.
Kehitysprojektin tuloksena oli, että Airtest IDE vastaa työn tilaajan vaatimuksia ja soveltuu automaatiotestauksen työkaluksi. Kehitysprojektin aikana tunnistettiin myös hyviä kohteita automaatiotestaukselle hyödyntäen tutkittavaa ohjelmistoa. Jatkokehitystä kuitenkin vaaditaan, jotta testituloksista saadaan automatisoituna täysin luotettavia. Testattava peli sisältää paljon dynaamista sisältöä, joka on liikkuvaa, tai jonka sijainti eri suorituskerroilla saattaa muuttua hieman. Tämä tuottaa ajoittain vaikeuksia testausohjelmiston kuvantunnistusalgoritmeille, joka heikentää testituloksien luotettavuutta. Testitapauksien tarkempi suunnittelu, sekä huolellisesti valitut vertailukuvat kuvantunnistusalgoritmeille tulevat auttamaan näiden kehityskohteiden kanssa. Kehitystyötä tullaan jatkamaan tämän opinnäytetyön pohjalta.