הטכנולוגיה הולכת ומתפתחת ומקושרת לכל מה שאנו עושים בחיינו האישיים והמקצועיים. מסמארטפונים ועד ממשקי מחשב חדישים, הטכנולוגיה מסמנת את הבסיס של החברה שלנו ומגדלור לצמיחה מתמשכת. הראייה הממוחשבת נמצאת בחזית העולם הזה וערוכה לשנות את הדרך בה אנו עושים עסקים.
אימוץ כלי ראייה ממוחשבת כחלק מאוטומציה של בדיקות תוכנה הוא שלב נוסף במהפכה הטכנולוגית. הוא ממלא תפקיד קריטי בפעילויות יומיומיות רבות וכעת הוא שואף לחדד את המשימות היומיומיות שלנו תוך הפחתת שגיאות, שיפור האיכות והגדלת השורה התחתונה.
מהי ראיית מחשב?
במונחים הפשוטים ביותר, ראיית מחשב כוללת ללמד מחשב כיצד לצפות ולפרש נכון תמונות כמו אדם. זוהי טכנולוגיה מורכבת ומתקדמת הנשענת על בינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה.
ראייה ממוחשבת היא צעד נוסף לקראת ביצוע משימות אנושיות של מחשבים כדי לשפר את היעילות ולהפחית שגיאות. גישה רב-תחומית זו מאפשרת למחשבים להמיר תמונות לנתונים קריאים ולפרש כיצד המידע קשור.
אם לוקחים את זה צעד קדימה, התהליך נותן למחשבים את היכולת לקרוא סצנה ולגבש תגובה מתאימה. לדוגמה, ראייה ממוחשבת יכולה לעזור למכוניות בנהיגה עצמית לזהות מכשולים כדי למנוע התנגשויות או לתמוך בכלי Robotic Process Automation (RPA) כדי ליצור זרימת עבודה יעילה יותר.
איך עובדת ראיית מחשב?
מחשב לעולם לא יראה כמונו כי למחשבים חסרות עיניים לקלוט ולתרגם קלט למוח. לכן, טכנולוגיית ראייה ממוחשבת מסתמכת על סימפוניה מורכבת של נתונים ואלגוריתמים המשקפים את האופן שבו עיניים אנושיות קולטות תמונות ומתרגמות אותן למוח.
חשוב לציין שאנחנו עדיין לא לגמרי מבינים איך המוח האנושי עובד. לרוב האנשים יש הבנה בסיסית שהעיניים קולטות מידע, מתרגמות אותו ומעבירות את המסרים למוח שלנו. עם זאת, מדעני מוח יכולים לומר לכם שהראייה האנושית מורכבת הרבה יותר ושעדיין יש לנו הבנה מוגבלת לגבי אופן פעולת המוח שלנו.
מגבלות אלו בהבנה עוברות למהנדס ראיית מחשב המנסה ללמד מחשב כיצד לראות. הנתונים והאלגוריתמים המשמשים לאימון מחשב “לראות” ולפרש תמונות נותרים מוגבלים על ידי ההבנה שלנו לגבי האופן שבו העיניים והמוח האנושיים מתקשרים.
טכנולוגיית ראייה ממוחשבת נשענת כיום על זיהוי תבניות וטכנולוגיה מתקדמת. למידת מכונה ורשתות עצביות קונבולוציוניות (CNN) מאפשרות למחשבים לפרק תמונות, לפרש את הנתונים ולזהות פריטים.
מהנדסי ראיית מחשב משתמשים בלמידת מכונה כדי ללמד מחשבים כיצד לסווג תמונות על ידי מתן אלפי תמונות של נושא. כל תמונה נושאת תוויות ותגים המזהים מה זה, כמו מכונית או כלב.
CNN משפרת את תהליכי למידת המכונה כדי לעזור למחשב ליצור ייצוג מפוקסל של הנושא. באמצעות הפיקסלים והתוויות הנלוות, המחשב חוזה מהו הנושא ובודק ללא הרף את הדיוק שלו עד שהוא מבצע זיהוי עקבי ונכון.
ראייה ממוחשבת אפילו משתרעת על מחרוזות של תמונות וסרטונים עם רשת עצבית חוזרת (RNN). שימוש ב-RNNs מאפשר למחשבים לזהות ולחבר מספר תמונות.
ההיסטוריה של ראיית המחשב
טכנולוגיית ראיית המחשב מתחילה בשנת 1959 כאשר ראסל קירש סרק תמונה של בנו לתוך מחשב. דמותו של בנו התינוק של קירש הפכה לתמונה הדיגיטלית הראשונה במלוא תפארתה, והיא השיקה ענף חדש לגמרי של מדעי המחשב ופיתוח בינה מלאכותית.
כמה שנים מאוחר יותר, לארי רוברטס כתב את עבודת הדוקטורט שלו על היכולת להשתמש בתמונות דו מימדיות כדי לחלץ מידע תלת מימדי על נושאים מוצקים. עבודתו קבעה את המסלול לעשרות שנים של התקדמות והרחיבה את תהילתו כאבי האינטרנט.
הודות לאותם חלוצים מוקדמים, מהנדסי מחשבים ברחבי העולם חיפשו דרכים חדשות להמיר תמונות בעולם האמיתי לנתונים שמחשב יוכל לזהות, למיין, לעבד ולהגיב אליהם.
בשנת 1980 הוצג הניאוקוגניטרון, הגרסה המוקדמת של קוניהיקו פוקושימה ל-CNN של היום. בתחילת שנות ה-90, מעקב וידאו הופיע במכונות כספומט ופחות מעשור לאחר מכן, חוקרי MIT חשפו את המסגרות הראשונות לזיהוי פנים בזמן אמת .
חוקרים, מהנדסים ומפתחים הגבירו את הקצב במאמץ מתמשך להשיג את פתרונות הראייה הממוחשבת הטובים ביותר. גוגל, פייסבוק, אפל, אמזון ואפילו ממשלות בינלאומיות נכנסו לתחום כדי לפתח טכנולוגיית ראייה ממוחשבת מזיהוי פנים ועד למכוניות בנהיגה עצמית.
יישומים של טכנולוגיות ראייה ממוחשבת
לא תמיד קל לראות את היישומים והיתרונות העצומים של הטכנולוגיה עד שאתה לוקח צעד אחורה. בעוד שלארי רוברטס אולי ידע שהרעיונות שלו יהיו מטלטלים ומשנים חיים, הוא כנראה לא חזה את כל השימושים הפוטנציאליים לראייה ממוחשבת.
זיהוי פנים
אולי השימוש הפופולרי והשנוי במחלוקת ביותר בטכנולוגיית ראייה ממוחשבת הוא זיהוי פנים. היישומים כמעט אינסופיים ונעים משימוש אישי ועד אמצעי בטיחות הציבור.
- פייסבוק משתמשת בו כדי לעזור למשתמשים לתייג אנשים בתמונות משותפות.
- רשויות אכיפת החוק יכולות למנף עדכוני וידאו כדי לזהות פושעים.
- בנקים יכולים לפקח על כספומטים בזמן אמת ולזהות פעילות חשודה כדי להגביר את הבטיחות והאבטחה.
- אנשים יכולים לפתוח את הטלפונים שלהם במבט אחד לתוך המצלמה.
בעוד שיישומים אלה משפרים את היעילות והגיוניים עבור רוב האנשים, טכנולוגיית זיהוי הפנים נותרה שנויה במחלוקת במגזרים מסוימים, בעיקר עם אמצעי מעקב ממשלתיים . בעוד שזיהוי פנים יכול להגביר את הבטיחות והאבטחה, יש קריאה לגבולות ולחקיקה כדי להגן על הפרטיות.
תנועה, נהיגה ותעשיית הרכב
ראיית מחשב שינתה את הדרך בה אנו נוהגים ואת האופן שבו אנו מתייחסים לתעבורה. הוא פתח דלתות לטכנולוגיות אדפטיביות לשיפור חווית הנהיגה ומסייע לערים להפחית את העומס על ידי טיפול ברחובות בעייתיים.
1. דפוסי תנועה ותמיכה באכיפת החוק
טלוויזיה במעגל סגור (CCTV) מסתמכת על ראייה ממוחשבת כדי לעקוב ולסווג כלי רכב למטרות שונות. לא רק ערים יכולות לפקח על התנועה, אלא שהן יכולות גם לבצע ניתוח זרימת תנועה בקנה מידה גדול כדי לקבוע נקודות חמות ודרכים להקל על העומס. אפשר לקבוע כמה זמן לוקח לנסוע בטווח של כביש מהיר ולזהות תאונות.
בנוסף, טכנולוגיית ראייה ממוחשבת מסייעת לאכיפת החוק להפוך את הרחובות לבטוחים יותר ולנסות לצמצם תאונות. המצלמות יכולות לזהות מכוניות דוהרות ולהתריע בפני השוטרים על עבירות תנועה אחרות. אפשר גם לעקוב אחר התנהגות הנהג, כמו נהיגה מוסחת והאם הם חגורים חגורות בטיחות או לא.
2. בקרת חניה
אם אי פעם נכנסת לחניון והסתובבת במעגלים רק כדי לגלות שהמגרש מלא, אתה יכול להעריך את היתרונות של ראייה ממוחשבת לבקרת חניה. מצלמות יכולות לזהות נקודות פתוחות ולהזין חזרה למחשב כשהמגרש מלא. שלטים בכניסה יכולים להתריע בפני הנהגים על מגרשים מלאים ולמנוע כאבי ראש לכולם.
בנוסף, מגרשי תשלום לחנייה יכולים לעקוב אחר לוחיות רישוי ונקודות בודדות כדי לקבוע כמה זמן מכונית נשארת חונה. בעלי מגרשים יכולים לצמצם הפסדים ולפקח על ההשקעות שלהם.
3. כלי רכב לנהיגה עצמית
לא קל למצוא מכונית בלי טכנולוגיה כלשהי של ראייה ממוחשבת. לרוב כלי הרכב החדשים יש מספר יישומים שמוציאים הרבה ניחושים מהנהיגה, כמו חניה אוטומטית ובקרת שיוט.
למרות שמדובר בטכנולוגיות חדשות יחסית, מכוניות לנהיגה עצמית פועלות כבר עשרות שנים. מכוניות בנהיגה עצמית כבר לא נדחקות לסרטי מדע בדיוני. למרות שרוב המכוניות אינן מתאימות כאוטונומיות לחלוטין, ישנן כאלו שאינן דורשות נהג אנושי אלא אם כן המצב חורג מיכולות המכונית, כמו פקק תנועה.
כלי רכב בנהיגה עצמית מסתמכים על מגוון טכנולוגיות ראייה ממוחשבת כדי לתפקד ללא נהג אנושי בשליטה. לכלי הרכב ברמה הגבוהה ביותר יש מספיק מצלמות ונתונים כדי לתמרן בבטחה רחובות הודות לזיהוי מתקדם של הולכי רגל, זיהוי תמרורים, הימנעות מהתנגשות וניטור מצב הכביש.
תעשיית הבריאות
תעשיית הבריאות נשארת בחזית רוב ההתקדמות הטכנולוגית כאשר אנו מחפשים דרכים לחיות זמן רב יותר ולהרגיש בריא יותר. אין זה מפתיע שתעשיית הבריאות אימצה ראייה ממוחשבת לגילוי סרטן, סיווג תאים לזיהוי מחלות ולאחרונה, אבחנות COVID.
טכנאים יכולים גם להשתמש בראייה ממוחשבת כדי לנתח תנועה לזיהוי מצבים נוירולוגיים ושלד פוטנציאליים. זה מועיל לשיקום, טיפול ותמיכה בפעילות גופנית עבור אלה המתאוששים מפציעות על ידי הערכת תנועה והדגמת תרגילים. מקורות טיפול יכולים לשלוח מטופל הביתה או לטיפול בסיוע עם סרטונים המנחים תנועות נכונות כדי למנוע פציעה נוספת ולזרז החלמה בבטחה.
יתר על כן, אחד היישומים המובילים לראייה ממוחשבת ברפואה הוא אימון מיומנויות. תושבים, רופאים ומנתחים יכולים לעבור הכשרה במיומנויות רפואיות באמצעות פלטפורמות וירטואליות המאפשרות להם לדמות ניתוחים והליכים בבטחה לפני ביצוע מקרים בעולם האמיתי.
תמיכה קמעונאית
אוטומציה של תוכנת ראייה ממוחשבת תומכת בחנויות קמעונאיות על ידי מעקב אחר לקוחות כדי לספור תנועה דרך החנויות. מעקב אחר מגמות מאפשר לחנויות לאייש עובדים בהתאם, אך הוא גם עוזר לצוותים למניעת אובדן לעקוב אחר שוטרים ולמקד בעיות גניבה.
יישומים חקלאיים
חקלאים בעלי פעולות מסיביות יכולים לייעל את ענייניהם באמצעות תוכנת ראייה ממוחשבת המנטרת בעלי חיים ויבולים. קל יותר לזהות נגיעות חרקים והתפרצויות מחלות מוקדם, לעקוב אחר התשואות ולייעל את הצוות שלך. חקלאים העובדים עם מחסור בכוח אדם יכולים להפוך פעילויות שונות לאוטומטיות, כולל קציר, עישוב וזריעה.
אוטומציה של ייצור
ייצור עשוי להיות אחת האפשרויות הטובות ביותר למינוף אוטומציה וראייה ממוחשבת. זהו השלב הבא בהיפר-אוטומציה מכיוון שצוותי הייצור משלבים תוכנת ראייה ממוחשבת כדי לשפר כל דבר, מהפקה ועד בקרת איכות.
- שפר את ניתוח הפרודוקטיביות עם זיהוי פנים כדי להעריך שימוש אישי בזמן ובמשאבים כדי ליצור תהליכים יעילים יותר.
- נצל תוכנת ראייה ממוחשבת לבדיקה ויזואלית של ציוד כדי לזהות בעיות מוקדם יותר, מה שיכול להפחית את זמן ההשבתה ועלויות התיקון. זה יכול גם לזהות נקודות תורפה בציוד מגן אישי (PPE).
- צוותי אבטחת איכות יכולים להשתמש באוטומציה של תוכנת ראייה ממוחשבת כדי להעריך ולהשוות מוצרים כדי לחסל רכיבים פגומים או לזהות פריטים הזקוקים לתיקון לפני שליחתם.
בנוסף, חברות יכולות ליצור מודולים והערכות לאימון מיומנויות באמצעות ציוד וירטואלי ותוכנת ראייה ממוחשבת. עובדים יכולים ללמוד מיומנויות חדשות ולשפר יכולות קיימות כדי לשפר ביצועים ויעילות מבלי להקריב שום מוצר.
ראייה ממוחשבת באוטומציה של בדיקות תוכנה – סיפור על העבר, ההווה והעתיד
רוב התעשיות נהנות מטכנולוגיית ראייה ממוחשבת, אך השלב הבא הוא אימוץ כלי ראייה ממוחשבת לאוטומציה של בדיקות תוכנה . שימוש בתוכנת ראייה ממוחשבת לבדיקת אוטומציה אינו מושג חדש, אך הוא עבר כברת דרך מהניסיונות המוקדמים ביותר.
אבולוציה של ראיית המחשב בבדיקות תוכנה – ההיסטוריה
תוכנת בדיקה הייתה קיימת כבר בשנות ה-70, אך דרשה מאמץ משמעותי כדי להפעיל אותה באתר. ללא האינטרנט, חברות פיתוח תוכנה נאלצו לקודד ולשלוח בדיקות בודדות לכל לקוח.
האיטרציות המוקדמות ביותר של תוכנות בדיקה אוטומטיות דרשו עדכונים תכופים והמערכות הפשוטות מדי לא יכלו להתמודד עם המשימות המורכבות. יתר על כן, היו מספר בעיות עם חוסר התאמה וטעויות אנוש.
בדיקה אוטומטית הייתה פחות יעילה וגוזלת זמן רב יותר מבדיקה ידנית במשך כמה עשורים. נדרשו הישגים והתקדמות משמעותיים בטכנולוגיה כדי להניב מוצרים ברי קיימא ולפתוח את היתרונות של תוכנת בדיקה אוטומטית, כולל ראייה ממוחשבת.
כיצד נעשה שימוש בחזון מחשב באוטומציה של בדיקות תוכנה – ההווה
האבולוציה של תוכנת בדיקה אוטומטית השתנתה באופן מהותי הודות להתקדמות בטכנולוגיית ראייה ממוחשבת. סיווג תמונות, זיהוי ומעקב אחר אובייקטים ואחזור תמונות מבוסס תוכן חוללו מהפכה בתהליך האוטומציה של בדיקות תוכנה.
כיום, חברות וממשלות ממנפות כלי בדיקת ראייה ממוחשבת לפיתוח תוכנה ואוטומציה כדי להגביר את היעילות והפרודוקטיביות. זהו שלב קריטי בהיפר-אוטומציה ותהליכי ייעול כדי לחזק את השורה התחתונה ולמקסם את התפוקה מבלי לפגוע באיכות.
השימושים המתעוררים של ראייה ממוחשבת באוטומציה של בדיקות תוכנה – העתיד
תחזיות בתעשייה מדגישות את הצמיחה של למידת מכונה והרחבת רשתות CNN כדי לבצע אוטומציה של עומסי עבודה נוספים ולייעל תהליכים קיימים. סביר להניח שנראה יותר שירותים מבוססי ענן ושימוש מוגבר ברחפנים ובמכשירים ניידים כדי לאפשר לאנשים לעבוד מכל מקום בעולם.
היתרונות של ראיית מחשב באוטומציה של בדיקות תוכנה
אי אפשר להפריז ביתרונות של כלי ראייה ממוחשבת בבדיקות תוכנה , אבל אי אפשר להבהיר כל הטבה אפשרית. ובכל זאת, כמה מהיתרונות המובילים יכולים להוביל לשינויים מדהימים בצמיחה ובפרודוקטיביות.
מפחית כתמים עיוורים
אחד היתרונות העיקריים של כלי ראייה ממוחשבת בבדיקות תוכנה הוא היכולת להפחית כתמים עיוורים בתהליכים קיימים. שיפור כלי בדיקת האוטומציה הקיימים עם תוכנת ראייה ממוחשבת עוזרת לכוון מכונות בתוך חלל ומשלים פערים. אוטומציה של תוכנת ראייה ממוחשבת תומכת במערכות על ידי מילוי החסר סביב הנתונים כדי לעגן את המידע שהתקבל ולגבש תמונה מלאה יותר.
בדיקה מהירה
בדיקה מהירה יותר היא בונוס נוסף עבור בדיקת ראייה ממוחשבת ביישומי הנדסת תוכנה. שימוש בראייה ממוחשבת אומר שהצוות שלך לא צריך להשקיע זמן יקר ביצירת נתונים עבור הגדרות או מוצרים לא סטנדרטיים. המחשב יכול להסתגל לשינויים בהתאם לתצוגה ולתמונות שהוא מקבל.
משתפר תמיד
כמו רוב ההתקדמות הטכנולוגית, כלי בדיקת ראייה ממוחשבת לפיתוח תוכנה נשארים בתנופה כאשר מתכנתים משכללים ומרחיבים את היכולות שלהם. שימוש בתוכנת ראייה ממוחשבת לבדיקת אוטומציה יישאר בחזית רוב התעשיות במשך שנים רבות מכיוון שהמרחב לצמיחה הוא בלתי מוגבל.
בדיקת GUI אוטומטית
לא קל למצוא בני אדם שיבצעו משימות שגרתיות בצורה מהימנה בכל תעשייה, כך שמציאת דרכים להפוך את התהליכים המייגעים האלה לאוטומטית מצילה את כולם. כלי הראייה הממוחשבת הטובים ביותר לאוטומציה של בדיקות תוכנה יכולים לנהל את המשימות הללו, לחסוך לחברות זמן וכסף, תוך הפחתת העומס על העובדים.
האתגרים של ראיית מחשב באוטומציה של בדיקות תוכנה
שימוש בתוכנת ראייה ממוחשבת לבדיקת אוטומציה אינה מושלמת, ויש כמה חסרונות בולטים שיש לקחת בחשבון.
תלוי באיכות תמונה
זה לא סוד שאיכות תמונה ירודה יכולה להניב תוצאות שליליות, אבל מה לגבי תנאי תאורה משתנים או כיוון לא עקבי? בעוד שהעיניים שלנו מסתגלות בקלות לשינויים עדינים בתאורה, תוכנת ראייה ממוחשבת לא עושה זאת. אפילו כלי הראייה הממוחשבת הטובים ביותר לאוטומציה של בדיקות תוכנה לא יכולים לשכפל בצורה מושלמת את העין האנושית.
למידה עקומה
לחלק מהמגזרים יש גישה מוגבלת לנתונים האיכותיים הדרושים להשגת מטרותיהם. לדוגמה, תחומי הבריאות עשויים להיעדר סרטונים ותמונות באיכות גבוהה כדי ליצור מרחבים וירטואליים כמו חיים לתרגול. לא תמיד קל למלא את החסר או ליצור מספיק מערכי נתונים.
עלויות מחשוב
בין החומרה הנדרשת לבין השימוש במהנדסי ראייה ממוחשבת מיומנים, עלות הקמה של תוכנת ראייה ממוחשבת לבדיקת אוטומציה היא משמעותית. חוסר הערכת העלויות מוביל לנתונים לא מדויקים ולהחזרות נמוכות יותר.
מגבלות של כלי אוטומציה עדכניים של תוכנה
לכלי אוטומציית תוכנה קיימים יש מגבלות מולדות המשפיעות על התוצאות הכוללות. אמנם יש יתרונות בולטים על פני בדיקה ידנית, אבל זה לא מעשי להתעלם מהחסרונות.
- כלי אוטומציה קיימים יכולים לסקור רק את מה שהם יודעים, כלומר אם לא סיפקת את הנתונים, הם לא יכולים לבדוק פרמטרים מוגדרים מחוץ.
- ברגע שזה מתחיל, אתה יכול לחסוך הרבה זמן, אבל זה לוקח זמן כדי להעלות את המערכת למהירות.
- זה לא זול. לשימוש בכלי אוטומציה של תוכנה יש מחיר ומייצג השקעה משמעותית, אך הוא משתלם בטווח הארוך.
- צפו לתחזוקה רציפה של קוד כדי להבטיח תוצאות מדויקות.
בסופו של דבר, כלי אוטומציה של תוכנה דומים מאוד לאטומציה של תהליכים רובוטיים (RPA) מכיוון שהם מבטלים את המגע האנושי. צוותים מאבדים עובדים יקרי ערך ומיומנים כי כשהם עוברים לכלים אוטומטיים. בנוסף, מחשבים לא יכולים לחשוב או להגיב כמו אנשים, וזה יכול להיות בונוס וחיסרון.
כיצד להתחיל בדיקות תוכנה עם מחשב ראיה, כלי קוד נמוך
התחלת כל פרויקט יכולה להיראות מכריעה, במיוחד אם היא כרוכה בטכנולוגיה מסובכת. למרבה המזל, אחד היתרונות של כלי ראייה ממוחשבת בבדיקות תוכנה הוא שהמהנדסים מיומנים עושים את רוב העבודה כך שלא תצטרכו ללמוד קוד נרחב או מיומנויות טכניות כדי להשתמש בו.
תוכנת ZAPTEST מסתמכת על תכונות מובנות המספקות כלי דל קוד שיענה על הצרכים שלך. הזמינו הדגמה ולמדו כיצד ZAPTEST יכולה לשפר את השורה התחתונה שלכם עם שירותי האוטומציה של בדיקות תוכנה חד-פעמית וצוות מומחים מסור.
שאלות נפוצות
האם עדיין יש לך שאלות לגבי שימוש בראייה ממוחשבת ואוטומציה של בדיקות תוכנה? השאלות והתשובות הנפוצות הללו עשויות להבהיר את הדברים.
מהי בדיקת ראייה ממוחשבת?
בדיקת ראייה ממוחשבת מאתגרת מערכות לקבוע את הדיוק שלהן בזיהוי, סיווג ואפילו תגובה לתמונות של נבדקים. הוא קובע קו בסיס לשימוש בכלי בדיקת ראייה ממוחשבת לפיתוח תוכנה ומשימות אוטומציה אחרות.
האם בדיקת ראייה ממוחשבת צריכה קידוד?
כן ולא. למידת מכונה פירושה שמהנדסי תוכנה לא צריכים לקודד הכל באופן ידני מכיוון שהם יכולים להשתמש בתכונות ואלגוריתמים קיימים. עם זאת, יש עדיין אלמנט של קידוד מעורב בכל רמה.
אילו מיומנויות אתה צריך עבור אוטומציה של בדיקות תוכנת ראייה ממוחשבת?
אפילו כלי הראייה הממוחשבת הטובים ביותר לאוטומציה של בדיקות תוכנה דורשים מתכנת או מהנדס מיומן בתחילת הדרך. אתה צריך מישהו עם רקע קידוד נרחב והבנה בשיטות DevOps כדי להקים את המערכת ולהביא הכל לאינטרנט. בדרך כלל, תשתמש במיומנויות מתמטיקה ברמה גבוהה, סטטיסטיקה, עיבוד תמונה ויכולות זיהוי תבניות.
כלי ראיית מחשב לאוטומציה של בדיקות תוכנה
כלי בדיקת ראייה ממוחשבת יכולים לשפר את היעילות והפרודוקטיביות, אבל נדרש מוצר ברמה גבוהה כדי לספק. ZAPTEST הוא כלי אוטומציית בדיקות המבוסס על תוכנת ראיית מחשב מקצה לקצה עם תוצאות מוכחות ורקורד חזק.
שימוש בטכנולוגיית Computer Vision ב-ZAP Object Engine (ZOE) משתמשים יכולים ליצור אוטומציה של כל ממשק דיגיטלי כולל יישומים חיים וסרטונים, ואפילו ליצור סקריפטים מדגמים. סוג טכנולוגיית ממשק המשתמש תחת אוטומציה אינה עוד שאלה. אנו אומרים ב-ZAP: “אם אתה יכול לבצע הליך דרך היישום שלך באופן ידני, ZAPTEST יכול להפוך את ה-ASIS הזה לאוטומטי ללא כל הגבלה”.
אנו משתמשים בטכנולוגיות מתקדמות כדי ליצור את הכלים הטובים ביותר מבוססי ראייה ממוחשבת לאוטומציה של בדיקות תוכנה. התוכנה הרב-תכליתית שלנו פועלת על פני פלטפורמות ויישומים מרובים כדי להבטיח שתקבל את התוצאה האופטימלית.
האם אתה מעוניין ללמוד כיצד כלי אוטומציה לבדיקות תוכנה יכול לייעל את התהליכים העסקיים שלך ולשפר את השורה התחתונה שלך עד פי עשרה? האם הצורך שלך לבצע אוטומציה של יישומים בכל פלטפורמה, כולל לינוקס , חלונות , אנדרואיד , iOS , אינטרנט , או כל בדיקות כולל בדיקות עומס , מבחני ביצועים , מבחני ממשק משתמש , מבחני QA , מורכבים בדיקת רגרסיה , בדיקות יחידה , בדיקות פונקציונליות , בדיקות אינטגרציה , בדיקות ממשק משתמש , בדיקות API מורכבות ועוד רבים אחרים, ZAPTEST הוא כלי אוטומציה מלא מקצה לקצה שיכול לספק עד 10 X החזר ROI על הבדיקות שלך.
צור קשר עם צוות ZAPTEST עוד היום כדי ללמוד עוד.
