为保证Android应用的质量,业界提出了很多Android测试的理论和方法,其中自动化测试节省了测试时间和成本,诸如MonkeyRunner、Robotium等自动化测试工具和框架得到了广泛的应用。通过对这些工具和框架的实际使用与原理研究,发现它们大多存在两个共同的问题:一是需要使用它们提供的API来编写相应的测试代码,对使用者的编程能力有一定的要求,使用门槛较高;二是它们只关注测试脚本执行过程的自动化,测试流程中的其他部分还需要手工操作。本文主要针对上述两个问题进行了研究。使用图像比对的方法对Android应用进行测试,通过获取被测应用的功能页面图像,并与基准的样本图像做比对,来判断Android Activity的正确性,从而实现Android应用的测试。从被测图像获取、图像预处理、样本库设计、图像比对算法、测试报告生成等方面详细阐述了基于图像比对的Android测试系统的设计。通过研究Android持续集成方案,包括Jenkins持续集成平台、统一代码库、被测代码的版本控制、Android应用包的构建、Android测试环境,对测试环境的自动搭建、测试系统的自动启动、测试结果的自动通知等测试流程自动化进行了设计。分别实现了基于图像比对的Android测试系统和Android持续集成系统,并且在持续集成系统的测试流程中调用图像比对测试,实现Android应用的自动化测试。最后通过一个实例研究,验证了基于图像比对和持续集成的Android自动化测试的可行性和该测试系统的可用性。该自动化测试系统使用图像比对的方法对Android应用进行测试,使用持续集成的方法实现测试流程自动化。使用该测试系统,在项目开发过程中可以及时自动地对被测代码的修改进行测试。测试人员只需设计简单的测试用例,不需要编写任何测试代码。整个测试流程不需要人工干预,直观可控地保证了Android应用的质量。