Teknologia kehittyy jatkuvasti ja liittyy kaikkeen, mitä teemme henkilökohtaisessa ja työelämässä. Älypuhelimista huippuluokan tietokoneiden käyttöliittymiin teknologia on yhteiskuntamme perusta ja jatkuvan kasvun majakka. Tietokonenäkö on tämän maailman eturintamassa, ja se on valmis muuttamaan liiketoimintatapojamme.
Tietokonenäkötyökalujen käyttöönotto osana ohjelmistotestauksen automatisointia on uusi askel teknologisessa vallankumouksessa. Se on ratkaisevassa asemassa monissa päivittäisissä toiminnoissa, ja nyt sen tavoitteena on tarkentaa päivittäisiä tehtäviämme ja samalla vähentää virheitä, parantaa laatua ja kasvattaa tulosta.
Mitä on tietokonenäkö?
Yksinkertaisimmillaan tietokonenäkö tarkoittaa sitä, että tietokone opetetaan katsomaan ja tulkitsemaan kuvia oikein ihmisen tavoin. Kyseessä on monimutkainen huipputeknologia, joka perustuu tekoälyyn ja koneoppimiseen.
Tietokonenäkö on toinen askel kohti sitä, että tietokoneet suorittavat ihmisen tehtäviä tehokkuuden parantamiseksi ja virheiden vähentämiseksi. Tämän monialaisen lähestymistavan avulla tietokoneet voivat muuntaa kuvat luettavaksi dataksi ja tulkita, miten tiedot liittyvät toisiinsa.
Menetelmässä mennään vielä pidemmälle, sillä tietokoneet pystyvät lukemaan kohtauksen ja muodostamaan sopivan reaktion. Tietokonenäkö voi esimerkiksi auttaa itseajavia autoja tunnistamaan esteet ja välttämään törmäyksiä tai tukea robottiprosessien automatisointityökaluja (RPA) tehokkaamman työnkulun luomiseksi.
Miten tietokonenäkö toimii?
Tietokone ei koskaan näe kuten me, koska tietokoneilla ei ole silmiä, jotka vastaanottavat ja välittävät aivoihin syötteet. Siksi tietokonenäköteknologia perustuu monimutkaiseen tietojen ja algoritmien sinfoniaan, joka heijastaa sitä, miten ihmissilmät vastaanottavat kuvia ja välittävät ne aivoihin.
On tärkeää huomata, että emme vieläkään täysin ymmärrä, miten ihmisen aivot toimivat. Useimmilla ihmisillä on alkeellinen käsitys siitä, että silmät vastaanottavat tietoa, kääntävät sen ja välittävät viestit aivoillemme. Neurotieteilijät voivat kuitenkin kertoa, että ihmisen näkökyky on paljon monimutkaisempi ja että meillä on edelleen vain rajallinen käsitys siitä, miten aivomme toimivat.
Nämä ymmärryksen rajoitukset siirtyvät tietokonenäköinsinöörille, joka yrittää opettaa tietokonetta näkemään. Tietoja ja algoritmeja, joita käytetään tietokoneen kouluttamiseen “näkemään” ja tulkitsemaan kuvia, rajoittaa edelleen ymmärryksemme siitä, miten ihmisen silmät ja aivot ovat vuorovaikutuksessa keskenään.
Tietokonenäköteknologia perustuu nykyisin hahmontunnistukseen ja kehittyneeseen teknologiaan. Koneoppimisen ja konvoluutiohermoverkkojen (convolutional neural networks, CNN) avulla tietokoneet voivat pilkkoa kuvia, tulkita tietoja ja tunnistaa kohteita.
Tietokonenäköinsinöörit käyttävät koneoppimista opettaakseen tietokoneille, miten luokitella kuvia antamalla niille tuhansia kuvia kohteesta. Jokaisessa kuvassa on tarroja ja tunnisteita, joista käy ilmi, mikä kuva on, kuten auto tai koira.
CNN tehostaa koneoppimisprosesseja, jotta tietokone voi luoda pikselimäisen esityksen kohteesta. Pikselien ja niihin liittyvien merkintöjen avulla tietokone ennustaa, mikä kohde on, ja tarkistaa tarkkuuttaan jatkuvasti, kunnes se tekee johdonmukaisia ja oikeita tunnistuksia.
Tietokonenäkö ulottuu jopa kuvien ja videoiden merkkijonoihin rekursiivisen neuroverkon (RNN) avulla. RNN:ien avulla tietokoneet voivat tunnistaa ja yhdistää useita kuvia.
Tietokonenäön historia
Tietokonenäköteknologia on peräisin vuodelta 1959, jolloin Russell Kirsch skannasi poikansa kuvan tietokoneelle. Kirschin pojan lapsesta tuli ensimmäinen digitaalinen kuva kaikessa rakeisessa loistossaan, ja se käynnisti täysin uuden tietotekniikan ja tekoälyn kehityksen.
Muutamaa vuotta myöhemmin Larry Roberts kirjoitti väitöskirjansa kyvystä käyttää kaksiulotteisia kuvia kolmiulotteisen tiedon saamiseksi kiinteistä kohteista. Hänen työnsä viitoitti suuntaa vuosikymmenten edistykselle ja lisäsi hänen mainettaan internetin isänä.
Näiden pioneerien ansiosta tietokoneinsinöörit ympäri maailmaa etsivät uusia tapoja muuntaa reaalimaailman kuvat dataksi, jonka tietokone voisi tunnistaa, lajitella, käsitellä ja reagoida.
Vuonna 1980 esiteltiin neocognitron, Kunihiko Fukushimankehittämä varhainen versio nykyisestä CNN:stä. 1990-luvun alussa videovalvonta ilmestyi pankkiautomaatteihin, ja alle kymmenen vuotta myöhemmin MIT:n tutkijat esittelivät ensimmäiset reaaliaikaiset kasvontunnistusjärjestelmät.
Tutkijat, insinöörit ja kehittäjät kiihdyttivät vauhtia ja pyrkivät jatkuvasti saamaan aikaan parhaat mahdolliset tietokonenäköratkaisut. Google, Facebook, Apple, Amazon ja jopa kansainväliset hallitukset ovat tulleet alalle kehittämään tietokonenäköteknologiaa kasvojentunnistuksesta itsestään ajaviin autoihin.
Tietokonenäköteknologioiden sovellukset
Teknologian laajoja sovelluksia ja hyötyjä ei ole aina helppo nähdä, ennen kuin ottaa askeleen taaksepäin. Vaikka Larry Roberts saattoi tietää, että hänen ideoistaan tulisi mullistavia ja elämää muuttavia, hän ei luultavasti osannut ennakoida kaikkia tietokonenäön mahdollisia käyttötapoja.
Kasvontunnistus
Ehkä suosituin ja kiistellyin tietokonenäköteknologian käyttö on kasvontunnistus. Sovelluksia on lähes loputtomasti, ja ne vaihtelevat henkilökohtaisesta käytöstä julkisiin turvallisuustoimenpiteisiin.
- Facebook käyttää sitä auttaakseen käyttäjiä merkitsemään ihmisiä jaettuihin kuviin.
- Lainvalvontaviranomaiset voivat hyödyntää videosyötteitä rikollisten tunnistamiseen.
- Pankit voivat valvoa pankkiautomaatteja reaaliaikaisesti ja tunnistaa epäilyttävän toiminnan turvallisuuden parantamiseksi.
- Henkilöt voivat avata puhelimensa vilkaisemalla kameraan.
Vaikka nämä sovellukset parantavat tehokkuutta ja ovat useimmille ihmisille järkeviä, kasvontunnistusteknologia on edelleen kiistanalainen joillakin aloilla, lähinnä hallitusten valvontatoimenpiteiden yhteydessä. Vaikka kasvojentunnistus voi lisätä turvallisuutta, yksityisyyden suojaamiseksi tarvitaan rajoja ja lainsäädäntöä.
Liikenne, ajaminen ja autoteollisuus
Tietokonenäkö muutti ajotapamme ja tapamme käsitellä liikennettä. Se avasi ovet mukautuville teknologioille, joilla parannetaan ajokokemusta, ja auttaa kaupunkeja vähentämään ruuhkia puuttumalla ongelmallisiin katuihin.
1. Liikennemallit ja lainvalvonnan tuki
Suljetun piirin televisiossa (CCTV) käytetään tietokonenäköä ajoneuvojen seuraamiseen ja luokitteluun eri tarkoituksia varten. Kaupungit voivat paitsi seurata liikennettä, myös tehdä laajamittaisia liikennevirta-analyysejä, joiden avulla voidaan määrittää ruuhkakohdat ja keinot ruuhkien lieventämiseksi. On mahdollista määritellä, kuinka kauan kestää kulkea valtatietä ja tunnistaa onnettomuudet.
Lisäksi tietokonenäköteknologia auttaa lainvalvontaviranomaisia tekemään kaduista turvallisempia ja vähentämään onnettomuuksia. Kamerat voivat tunnistaa ylinopeutta ajavat autot ja varoittaa poliiseja muista liikennerikkomuksista. On myös mahdollista seurata kuljettajan käyttäytymistä, kuten hajamielistä ajamista ja turvavöiden käyttöä.
2. Pysäköinninvalvonta
Jos olet joskus ajanut parkkihalliin ja ajanut ympyrää vain huomataksesi, että parkkipaikka on täynnä, voit ymmärtää pysäköinninvalvonnassa käytettävän tietokonenäön edut. Kamerat voivat tunnistaa avoimet paikat ja ilmoittaa tietokoneelle, kun pysäköintialue on täynnä. Sisäänkäynnillä olevat kyltit voivat varoittaa kuljettajia täysistä pysäköintipaikoista ja välttää kaikkien päänvaivaa.
Lisäksi maksulliset pysäköintialueet voivat valvoa rekisterikilpiä ja yksittäisiä paikkoja määrittääkseen, kuinka kauan auto on pysäköitynä. Eränomistajat voivat vähentää tappioita ja valvoa sijoituksiaan.
3. Itseohjautuvat ajoneuvot
Ei ole helppoa löytää autoa ilman jonkinlaista tietokonenäköteknologiaa. Useimmissa uusissa ajoneuvoissa on useita sovelluksia, kuten automaattinen pysäköinti ja vakionopeudensäädin, jotka vievät paljon arvailua ajamisesta.
Vaikka kyseessä on suhteellisen uusi teknologia, itseohjautuvia autoja on suunniteltu jo vuosikymmeniä. Itsestään ajavat autot eivät ole enää vain tieteiselokuvia. Vaikka useimmat autot eivät ole täysin autonomisia, jotkut niistä eivät tarvitse ihmiskuljettajaa, ellei tilanne ylitä auton kykyjä, kuten ruuhka.
Itsestään ajavat ajoneuvot perustuvat erilaisiin tietokonenäköteknologioihin, jotta ne voivat toimia ilman ohjaavaa kuljettajaa. Korkeimman tason ajoneuvoissa on riittävästi kameroita ja tietoja, jotta ne voivat liikkua kaduilla turvallisesti kehittyneen jalankulkijoiden tunnistuksen, liikennemerkkien tunnistuksen, törmäysten välttämisen ja tien kunnonvalvonnan ansiosta.
Terveydenhuoltoala
Terveydenhuoltoala on edelleen teknologisen kehityksen kärjessä, kun etsimme keinoja elää pidempään ja tuntea olomme terveemmäksi. Ei ole mikään yllätys, että terveydenhuoltoala on ottanut tietokonenäön käyttöön syövän havaitsemisessa, solujen luokittelussa sairauksien tunnistamiseksi ja viimeisimpänä COVID-diagnoosien tekemisessä.
Teknikot voivat myös käyttää tietokonenäköä liikkeiden analysointiin mahdollisten neurologisten ja tuki- ja liikuntaelinten sairauksien tunnistamiseksi. Se on hyödyllinen kuntoutuksessa, terapiassa ja vammoista toipuvien tukena arvioimalla liikkumista ja näyttämällä harjoituksia. Hoitavat lähteet voivat lähettää potilaan kotiin tai avustettuun hoitoon videoiden avulla, joissa opastetaan oikeat liikkeet uusien vammojen välttämiseksi ja toipumisen nopeuttamiseksi turvallisesti.
Lisäksi yksi tärkeimmistä lääketieteen alalle kehitteillä olevista tietokonenäön sovelluksista on taitojen harjoittelu. Residenssit, lääkärit ja kirurgit voivat harjoitella lääketieteellisiä taitoja virtuaalialustojen avulla, jolloin he voivat simuloida leikkauksia ja toimenpiteitä turvallisesti ennen todellisia tapauksia.
Vähittäiskaupan tuki
Tietokonenäköohjelmistojen automatisointi tukee vähittäiskauppoja seuraamalla asiakkaita ja laskemalla liikettä myymälöiden läpi. Suuntausten seurannan avulla myymälät voivat palkata henkilökuntaa sen mukaisesti, mutta se auttaa myös hävikinestotiimejä seuraamaan lorvailijoita ja kohdistamaan varkauksia.
Maatalouden sovellukset
Maanviljelijät, joilla on valtavia tiloja, voivat tehostaa toimintaansa eläinten ja viljelykasvien valvontaa varten kehitetyillä tietokonenäköohjelmistoilla. Hyönteisten ja tautien esiintyminen on helpompi tunnistaa varhaisessa vaiheessa, seurata satoja ja optimoida tiimisi toimintaa. Henkilöstöpulasta kärsivät viljelijät voivat automatisoida erilaisia toimintoja, kuten sadonkorjuun, kitkemisen ja kylvön.
Tuotannon automatisointi
Teollisuus saattaa olla yksi parhaista vaihtoehdoista automaation ja tietokonenäön hyödyntämiseen. Se on seuraava askel hyperautomaatiossa, kun tuotantotiimit integroivat tietokonenäköohjelmistoja tehostaakseen kaikkea tuotannosta laadunvalvontaan.
- Paranna tuottavuusanalytiikkaa kasvojentunnistuksen avulla, jotta voit arvioida yksilöiden ajankäyttöä ja resurssien käyttöä ja luoda tehokkaampia prosesseja.
- Hyödynnä tietokonenäköohjelmistoa laitteiden visuaaliseen tarkastukseen, jotta ongelmat voidaan havaita aikaisemmin, mikä voi vähentää käyttökatkoksia ja korjauskustannuksia. Se voi myös tunnistaa henkilökohtaisten suojavarusteiden (PPE) heikkoja kohtia.
- Laadunvarmistusryhmät voivat käyttää tietokonenäköohjelmistojen automatisointia tuotteiden arviointiin ja vertailuun, jotta voidaan poistaa vialliset osat tai tunnistaa korjausta vaativat tuotteet ennen niiden lähettämistä.
Lisäksi yritykset voivat laatia taitokoulutusmoduuleja ja arviointeja virtuaalisten laitteiden ja tietokonenäköohjelmistojen avulla. Työntekijät voivat oppia uusia taitoja ja parantaa nykyisiä kykyjään parantaakseen suorituskykyä ja tehokkuutta ilman, että he joutuvat luopumaan tuotteesta.
Tietokonenäkö ohjelmistojen testausautomaatiossa – tarina menneisyydestä, nykyisyydestä ja tulevaisuudesta
Useimmat toimialat hyötyvät tietokonenäköteknologiasta, mutta seuraavaksi tietokonenäkötyökalut otetaan käyttöön ohjelmistotestauksen automatisoinnissa. Tietokonenäköohjelmistojen käyttäminen automaation testaamiseen ei ole uusi käsite, mutta ensimmäisistä yrityksistä on kuljettu pitkä matka.
Tietokonenäön kehitys ohjelmistotestauksessa – Historiaa
Testausohjelmistoja oli olemassa jo 1970-luvulla, mutta niiden käyttöönotto paikan päällä vaati huomattavia ponnisteluja. Ilman internetiä ohjelmistokehitysyritysten oli koodattava ja lähetettävä yksittäiset testit jokaiselle asiakkaalle.
Automaattisten testausohjelmistojen ensimmäiset versiot vaativat usein päivityksiä, eivätkä liian yksinkertaiset järjestelmät pystyneet hoitamaan monimutkaisia tehtäviä. Lisäksi oli useita yhteensopimattomuuteen ja inhimillisiin virheisiin liittyviä ongelmia.
Automatisoitu testaus oli useiden vuosikymmenien ajan tehottomampaa ja aikaa vievämpää kuin manuaalinen testaus. Tarvittiin huomattavia teknologisia edistysaskeleita, jotta saatiin aikaan elinkelpoisia tuotteita ja automatisoitujen testausohjelmistojen, kuten tietokonenäön, hyödyt käyttöön.
Miten tietokonenäköä käytetään ohjelmistotestauksen automatisoinnissa – nykyhetki
Automaattisten testausohjelmistojen kehitys on muuttunut huomattavasti tietokonenäköteknologian kehittymisen ansiosta. Kuvien luokittelu, kohteiden havaitseminen ja seuranta sekä sisältöön perustuva kuvien haku mullistivat ohjelmistotestauksen automatisointiprosessin.
Nykyään yritykset ja viranomaiset käyttävät tietokonenäön testaustyökaluja ohjelmistokehityksessä ja automatisoinnissa tehokkuuden ja tuottavuuden lisäämiseksi. Se on kriittinen askel hyperautomaatiossa ja prosessien virtaviivaistamisessa, jotta voidaan vahvistaa tulosta ja maksimoida tuotos laadusta tinkimättä.
Tietokonenäön uudet käyttötavat ohjelmistotestauksen automatisoinnissa – Tulevaisuus
Teollisuuden ennusteet korostavat koneoppimisen kasvua ja CNN:ien laajentumista, jotta voidaan automatisoida lisää työtehtäviä ja optimoida nykyisiä prosesseja. On todennäköistä, että pilvipohjaisia palveluita ja lennokkien ja mobiililaitteiden käyttöä lisätään, jotta ihmiset voivat työskennellä mistä päin maailmaa tahansa.
Tietokonenäön hyödyt ohjelmistotestauksen automatisoinnissa
Tietokonenäkötyökalujen hyötyjä ohjelmistotestauksessa ei voi liioitella, mutta kaikkia mahdollisia etuja on mahdotonta selittää. Silti jotkin tärkeimmistä eduista voivat johtaa uskomattomaan kasvuun ja tuottavuuden muutoksiin.
Vähentää sokeita pisteitä
Yksi tietokonenäkötyökalujen suurimmista eduista ohjelmistotestauksessa on kyky vähentää nykyisten prosessien sokeita pisteitä. Nykyisten automaatiotestausvälineiden parantaminen tietokonenäköohjelmistolla auttaa suuntaamaan koneet tilassa ja täyttämään aukot. Tietokonenäköohjelmistojen automatisointi tukee järjestelmiä täyttämällä tietojen ympärillä olevat tyhjät kohdat, jotta saadut tiedot voidaan ankkuroida ja muodostaa kokonaisvaltaisempi kuva.
Nopea testaus
Nopeampi testaus on toinen etu, kun tietokonenäön testaus otetaan huomioon ohjelmistosovelluksissa. Tietokonenäön käyttäminen tarkoittaa, että tiimisi ei tarvitse käyttää arvokasta aikaa tietojen laatimiseen epätyypillisiä asetuksia tai tuotteita varten. Tietokone voi mukautua muutoksiin vastaanottamansa näytön ja kuvien perusteella.
Jatkuvasti parantuva
Kuten useimmat teknologiset edistysaskeleet, myös ohjelmistokehitykseen käytettävät tietokonenäön testaustyökalut muuttuvat jatkuvasti ohjelmoijien kehittäessä ja laajentaessa niiden ominaisuuksia. Tietokonenäköohjelmistojen käyttäminen automaation testaamiseen pysyy useimpien toimialojen eturintamassa vielä vuosia, sillä kasvun mahdollisuudet ovat rajattomat.
Automaattinen GUI-testaaminen
Millä tahansa alalla ei ole helppoa löytää ihmisiä suorittamaan luotettavasti arkipäiväisiä tehtäviä, joten keinojen löytäminen näiden tylsien prosessien automatisoimiseksi säästää kaikkia. Parhaat tietokonenäkötyökalut ohjelmistotestauksen automatisointiin pystyvät hoitamaan nämä tehtävät, mikä säästää yritysten aikaa ja rahaa sekä vähentää työntekijöiden kuormitusta.
Tietokonenäön haasteet ohjelmistotestauksen automatisoinnissa
Tietokonenäköohjelmistojen käyttäminen testauksen automatisoinnissa ei ole täydellistä, ja siinä on muutamia merkittäviä haittoja, jotka on otettava huomioon.
Riippuvuus kuvanlaadusta
Ei ole mikään salaisuus, että huono kuvanlaatu voi tuottaa negatiivisia tuloksia, mutta entä vaihtelevat valaistusolosuhteet tai epäjohdonmukainen suuntaus? Silmämme sopeutuvat helposti valaistuksen hienovaraisiin muutoksiin, mutta tietokonenäköohjelmistot eivät. Parhaatkaan ohjelmistotestauksen automatisointiin tarkoitetut tietokonenäkötyökalut eivät pysty täydellisesti jäljittelemään ihmissilmää.
Vino oppiminen
Joillakin aloilla on vain rajoitetusti käytettävissään laadukkaita tietoja, joita tarvitaan tavoitteiden saavuttamiseen. Esimerkiksi terveydenhuollon aloilta voi puuttua laadukkaita videoita ja kuvia, joiden avulla voitaisiin luoda eläviä virtuaalitiloja harjoittelua varten. Aina ei ole helppoa täyttää aukkoja tai luoda riittäviä tietokokonaisuuksia.
Laskentakustannukset
Automaation testaamiseen tarvittavien laitteistojen ja ammattitaitoisten tietokonenäköinsinöörien käytön lisäksi tietokonenäköohjelmistojen perustaminen on huomattavan kallista. Kustannusten aliarviointi johtaa epätarkkoihin tietoihin ja huonompiin tuottoihin.
Nykyisten ohjelmistoautomaatiotyökalujen rajoitukset
Nykyisillä ohjelmistoautomaatiotyökaluilla on luontaisia rajoituksia, jotka vaikuttavat kokonaistuloksiin. Vaikka manuaaliseen testaukseen verrattuna on huomattavia etuja, on epäkäytännöllistä jättää huomiotta sen puutteet.
- Nykyiset automaatiotyökalut voivat tarkistaa vain sen, mitä ne tietävät, eli jos et ole antanut tietoja, ne eivät voi tarkistaa asetettujen parametrien ulkopuolella.
- Kun se on saatu käyntiin, voit säästää paljon aikaa, mutta kestää jonkin aikaa saada järjestelmä vauhtiin.
- Se ei ole halpaa. Ohjelmistoautomaatiotyökalujen käyttäminen maksaa ja on merkittävä investointi, mutta se kannattaa pitkällä aikavälillä.
- Odota jatkuvaa koodin ylläpitoa tarkkojen tulosten varmistamiseksi.
Ohjelmistoautomaatiotyökalut muistuttavat paljon robottiprosessien automatisointia (RPA), koska ne poistavat ihmisen kosketuksen. Tiimit menettävät arvokkaita, ammattitaitoisia työntekijöitä, kun ne siirtyvät käyttämään automatisoituja työkaluja. Lisäksi tietokoneet eivät pysty ajattelemaan tai reagoimaan kuten ihmiset, mikä voi olla sekä etu että haitta.
Kuinka aloittaa ohjelmistotestaus matalan koodin työkalun Computer Visionin avulla?
Minkä tahansa projektin aloittaminen voi tuntua ylivoimaiselta, varsinkin jos siihen liittyy monimutkaista teknologiaa. Onneksi yksi tietokonenäkötyökalujen eduista ohjelmistotestauksessa on se, että ammattitaitoiset insinöörit tekevät suurimman osan työstä, joten sinun ei tarvitse opetella laajaa koodia tai teknisiä taitoja sen käyttämiseksi.
ZAPTEST-ohjelmisto perustuu sisäänrakennettuihin ominaisuuksiin, jotka tuottavat tarpeisiisi sopivan vähäkoodisen työkalun. Varaa demo ja opi, miten ZAPTEST voi parantaa tulostasi yhden luukun ohjelmistotestausautomaatiopalveluiden ja omistautuneen asiantuntijatiimimme avulla.
UKK
Onko sinulla vielä kysyttävää tietokonenäön ja ohjelmistotestauksen automatisoinnin käytöstä? Nämä yleiset kysymykset ja vastaukset saattavat selventää asioita.
Mitä on tietokonenäön testaus?
Tietokonenäön testauksessa haastetaan järjestelmiä, jotta voidaan määrittää niiden tarkkuus kohteiden kuvien tunnistamisessa, luokittelussa ja jopa reagoimisessa niihin. Se luo perustan tietokonenäön testaustyökalujen käytölle ohjelmistokehityksessä ja muissa automaatiotehtävissä.
Tarvitaanko tietokonenäön testauksessa koodausta?
Kyllä ja ei. Koneoppiminen tarkoittaa, että ohjelmistosuunnittelijoiden ei tarvitse koodata kaikkea manuaalisesti, koska he voivat käyttää olemassa olevia ominaisuuksia ja algoritmeja. Joka tasolla on kuitenkin edelleen mukana koodausta.
Mitä taitoja tarvitset tietokonenäköohjelmistojen testausautomaatiossa?
Jopa parhaat tietokonenäkötyökalut ohjelmistotestauksen automatisointiin vaativat aluksi ammattitaitoisen ohjelmoijan tai insinöörin. Tarvitset jonkun, jolla on laaja koodaustausta ja joka ymmärtää DevOps-menetelmiä, jotta hän voi luoda järjestelmän ja ottaa kaiken käyttöön. Tyypillisesti käytät korkeatasoisia matemaattisia taitoja, tilastoja, kuvankäsittelyä ja hahmontunnistustaitoja.
Tietokonenäkötyökalut ohjelmistotestauksen automatisointiin
Tietokonenäön testaustyökalut voivat parantaa tehokkuutta ja tuottavuutta, mutta niiden toimittaminen edellyttää korkean tason tuotetta. ZAPTEST on johtava tietokonenäkö-ohjelmistoon perustuva testausautomaatiotyökalu, jolla on todistetusti hyviä tuloksia ja vankka kokemus.
Käyttämällä ZAP Object Enginen (ZOE) tietokonenäköteknologiaa käyttäjät voivat luoda minkä tahansa digitaalisen käyttöliittymän automaatiota, mukaan lukien live-sovellukset ja videot, ja jopa luoda skriptejä malleista. Automaation kohteena olevan käyttöliittymäteknologian tyyppi ei ole enää kysymys. Sanomme ZAPissa: “ZAPTEST voi automatisoida tämän ASIS:n ilman mitään rajoituksia”.
Hyödynnämme huipputeknologiaa luodaksemme parhaat tietokonenäköön perustuvat työkalut ohjelmistotestauksen automatisointiin. Monipuolinen ohjelmistomme toimii useilla eri alustoilla ja sovelluksilla, jotta saat parhaan mahdollisen tuloksen.
Oletko kiinnostunut oppimaan, miten ohjelmistotestauksen automatisointityökalu voi virtaviivaistaa liiketoimintaprosessejasi ja parantaa tulosta jopa kymmenkertaisesti? Olipa tarpeesi automatisoida sovelluksia millä tahansa alustalla, mukaan lukien Linux, Windows, Android, iOS, verkkoon tai mihin tahansa testeihin, mukaan lukien kuormitustestit, suorituskykytestit, UI-testit, QA-testit, monimutkaiset regressiotestaus, yksikkötestit, toiminnalliset testit, integrointitestit, käyttöliittymätestit, monimutkaiset API-testit ja paljon muuta, ZAPTEST on kokonaisvaltainen täysautomaatiotyökalu, joka voi tuottaa jopa 10-kertaisen tuoton testauksellesi.
Ota yhteyttä ZAPTEST-tiimiin jo tänään saadaksesi lisätietoja.
