La tecnologia è in continua evoluzione ed è legata a tutto ciò che facciamo nella nostra vita personale e professionale. Dagli smartphone alle interfacce informatiche all’avanguardia, la tecnologia è il fondamento della nostra società e un faro di crescita continua. La computer vision è all’avanguardia in questo mondo ed è pronta a cambiare il modo in cui lavoriamo.
L’adozione di strumenti di visione computerizzata come parte dell’automazione del test del software è un altro passo avanti nella rivoluzione tecnologica. Svolge un ruolo critico in molte attività quotidiane e ora mira a perfezionare le nostre attività quotidiane riducendo gli errori, migliorando la qualità e aumentando i profitti.
Che cos’è la visione artificiale?
In termini più semplici, la computer vision consiste nell’insegnare a un computer a visualizzare e interpretare correttamente le immagini come un essere umano. Si tratta di una tecnologia complessa e all’avanguardia che si basa sull’intelligenza artificiale (AI) e sull’apprendimento automatico.
La computer vision è un altro passo verso la possibilità di far svolgere ai computer compiti umani per migliorare l’efficienza e ridurre gli errori. Questo approccio multidisciplinare consente ai computer di convertire le immagini in dati leggibili e di interpretare le relazioni tra le informazioni.
Facendo un ulteriore passo avanti, il processo dà ai computer la capacità di leggere una scena e di formulare una reazione appropriata. Ad esempio, la computer vision può aiutare le auto a guida autonoma a riconoscere gli ostacoli per evitare le collisioni o supportare gli strumenti di automazione dei processi robotici (RPA) per creare un flusso di lavoro più efficiente.
Come funziona la visione artificiale?
Un computer non vedrà mai come noi, perché i computer non hanno gli occhi per ricevere e tradurre gli input al cervello. Pertanto, la tecnologia di visione computerizzata si basa su una complessa sinfonia di dati e algoritmi che rispecchiano il modo in cui gli occhi umani ricevono le immagini e le traducono al cervello.
È importante notare che non abbiamo ancora capito completamente come funziona il cervello umano. La maggior parte delle persone ha una conoscenza rudimentale del fatto che gli occhi ricevono informazioni, le traducono e trasmettono i messaggi al cervello. Tuttavia, i neuroscienziati possono dire che la visione umana è molto più complessa e che la comprensione del funzionamento del nostro cervello è ancora limitata.
Questi limiti di comprensione si trasferiscono a un ingegnere di computer vision che tenta di insegnare a un computer come vedere. I dati e gli algoritmi utilizzati per addestrare un computer a “vedere” e interpretare le immagini rimangono limitati dalla nostra comprensione del modo in cui gli occhi e il cervello umano interagiscono.
La tecnologia di visione artificiale si basa attualmente sul riconoscimento dei modelli e su una tecnologia avanzata. L’apprendimento automatico e le reti neurali convoluzionali (CNN) consentono ai computer di scomporre le immagini, interpretare i dati e identificare gli elementi.
Gli ingegneri di computer vision utilizzano l’apprendimento automatico per insegnare ai computer come classificare le immagini, fornendo loro migliaia di immagini di un soggetto. Ogni immagine reca etichette e cartellini che ne identificano la natura, come un’automobile o un cane.
La CNN migliora i processi di apprendimento automatico per aiutare il computer a creare una rappresentazione pixelata del soggetto. Utilizzando i pixel e le etichette associate, il computer predice il soggetto e ne verifica continuamente l’accuratezza fino a ottenere identificazioni coerenti e corrette.
La computer vision si estende anche alle stringhe di immagini e video con una rete neurale ricorrente (RNN). L’uso delle RNN consente ai computer di identificare e collegare più immagini.
La storia della computer vision
La tecnologia di visione computerizzata risale al 1959, quando Russell Kirsch scansionò un’immagine di suo figlio in un computer. L’immagine del figlio neonato di Kirsch divenne la prima immagine digitale in tutto il suo splendore sgranato e diede il via a un ramo completamente nuovo dell’informatica e dello sviluppo dell’intelligenza artificiale.
Qualche anno dopo, Larry Roberts scrisse la sua tesi di dottorato sulla capacità di utilizzare immagini bidimensionali per estrarre informazioni tridimensionali su soggetti solidi. Il suo lavoro ha tracciato la strada per decenni di progressi e ha ampliato la sua fama di padre di Internet.
Grazie a questi primi pionieri, gli ingegneri informatici di tutto il mondo hanno cercato nuovi modi per convertire le immagini del mondo reale in dati che un computer potesse riconoscere, ordinare, elaborare e reagire.
Nel 1980 è stato introdotto il neocognitron, la versione iniziale dell’odierna CNN di Kunihiko Fukushima. All’inizio degli anni ’90, la videosorveglianza ha fatto la sua comparsa sui bancomat e, meno di un decennio dopo, i ricercatori del MIT hanno presentato il primo framework per il rilevamento dei volti in tempo reale.
Ricercatori, ingegneri e sviluppatori hanno accelerato il passo nel tentativo continuo di ottenere le migliori soluzioni di computer vision possibili. Google, Facebook, Apple, Amazon e persino i governi internazionali sono entrati in questo campo per sviluppare tecnologie di visione artificiale, dal riconoscimento facciale alle auto a guida autonoma.
Applicazioni delle tecnologie di visione artificiale
Non è sempre facile vedere le vaste applicazioni e i vantaggi della tecnologia finché non si fa un passo indietro. Se Larry Roberts poteva sapere che le sue idee avrebbero sconvolto la terra e cambiato la vita, probabilmente non aveva previsto tutti i potenziali utilizzi della computer vision.
Riconoscimento facciale
Forse l’uso più popolare e controverso della tecnologia di visione artificiale è il riconoscimento facciale. Le applicazioni sono pressoché infinite e spaziano dall’uso personale alle misure di sicurezza pubblica.
- Facebook lo utilizza per aiutare gli utenti a taggare le persone nelle immagini condivise.
- Le forze dell’ordine possono sfruttare i feed video per identificare i criminali.
- Le banche possono monitorare gli ATM in tempo reale e identificare attività sospette per aumentare la sicurezza.
- Le persone possono aprire i loro telefoni con uno sguardo alla fotocamera.
Sebbene queste applicazioni migliorino l’efficienza e abbiano senso per la maggior parte delle persone, la tecnologia di riconoscimento facciale rimane controversa in alcuni settori, soprattutto per quanto riguarda le misure di sorveglianza governativa. Se da un lato il riconoscimento facciale può aumentare la sicurezza, dall’altro si chiedono limiti e leggi per proteggere la privacy.
Traffico, guida e industria automobilistica
La computer vision ha cambiato il modo di guidare e di affrontare il traffico. Ha aperto le porte alle tecnologie adattive per migliorare l’esperienza di guida e aiuta le città a ridurre la congestione del traffico affrontando le strade problematiche.
1. Modelli di traffico e supporto alle forze dell’ordine
La televisione a circuito chiuso (CCTV) si affida alla computer vision per tracciare e classificare i veicoli per vari scopi. Non solo le città possono monitorare il traffico, ma possono anche eseguire analisi dei flussi di traffico su larga scala per determinare i punti critici e i modi per alleviare la congestione. È possibile determinare il tempo necessario per percorrere un tratto di autostrada e identificare gli incidenti.
Inoltre, la tecnologia di visione computerizzata aiuta le forze dell’ordine a rendere le strade più sicure e a ridurre gli incidenti. Le telecamere sono in grado di identificare gli autoveicoli in eccesso di velocità e di avvisare gli agenti di altre violazioni del codice della strada. È anche possibile monitorare il comportamento dei conducenti, come la guida distratta e l’uso o meno delle cinture di sicurezza.
2. Controllo del parcheggio
Se vi è mai capitato di entrare in un parcheggio e di girare in tondo per poi scoprire che il parcheggio è pieno, potete apprezzare i vantaggi della computer vision per il controllo dei parcheggi. Le telecamere possono identificare i posti liberi e trasmettere a un computer quando il lotto è pieno. I cartelli all’ingresso possono avvisare gli automobilisti che i lotti sono pieni ed evitare a tutti i cittadini di avere dei grattacapi.
Inoltre, i parcheggi a pagamento possono monitorare le targhe e i singoli posti per determinare quanto tempo un’auto rimane parcheggiata. I proprietari dei lotti possono ridurre le perdite e monitorare i loro investimenti.
3. Veicoli a guida autonoma
Non è facile trovare un’auto senza una qualche forma di tecnologia di visione computerizzata. La maggior parte dei nuovi veicoli è dotata di molteplici applicazioni che eliminano molte congetture sulla guida, come il parcheggio automatico e il controllo della velocità di crociera.
Sebbene si tratti di tecnologie relativamente nuove, le auto a guida autonoma sono in progetto da decenni. Le auto a guida autonoma non sono più relegate ai film di fantascienza. Anche se la maggior parte delle auto non si qualifica come completamente autonome, ce ne sono alcune che non richiedono un conducente umano a meno che la situazione non superi le capacità dell’auto, come un ingorgo.
I veicoli a guida autonoma si affidano a una serie di tecnologie di visione computerizzata per funzionare senza il controllo di un conducente umano. I veicoli di livello più alto possiedono telecamere e dati sufficienti per manovrare in sicurezza sulle strade grazie al rilevamento avanzato dei pedoni, alla rilevazione dei segnali stradali, alla prevenzione delle collisioni e al monitoraggio delle condizioni stradali.
Industria sanitaria
L’industria sanitaria rimane in prima linea nella maggior parte dei progressi tecnologici, mentre cerchiamo modi per vivere più a lungo e sentirci più sani. Non sorprende che il settore sanitario abbia abbracciato la computer vision per il rilevamento del cancro, la classificazione delle cellule per identificare le malattie e, più recentemente, le diagnosi COVID.
I tecnici possono anche utilizzare la visione computerizzata per analizzare i movimenti e identificare potenziali condizioni neurologiche e muscoloscheletriche. È utile per la riabilitazione, la terapia e il supporto all’esercizio per chi si sta riprendendo da un infortunio, valutando il movimento e dimostrando gli esercizi. Le fonti di cura possono inviare il paziente a casa o all’assistenza assistita con video che guidano i movimenti corretti per prevenire ulteriori lesioni e accelerare il recupero in modo sicuro.
Inoltre, una delle principali applicazioni emergenti della computer vision in medicina è la formazione delle competenze. Specializzandi, medici e chirurghi possono intraprendere una formazione sulle competenze mediche attraverso piattaforme virtuali che consentono loro di simulare interventi e procedure in modo sicuro prima di affrontare casi reali.
Supporto al dettaglio
L’automazione del software di computer vision supporta i negozi al dettaglio tracciando i clienti per contare il traffico attraverso i negozi. Il monitoraggio delle tendenze consente ai punti vendita di adeguare il personale, ma anche di aiutare i team di prevenzione delle perdite a monitorare i vagabondi e i furti mirati.
Applicazioni agricole
Gli agricoltori con attività di grandi dimensioni possono ottimizzare i loro affari con un software di visione computerizzata che monitora gli animali e le colture. È più facile identificare tempestivamente le infestazioni di insetti e le malattie, monitorare le rese e ottimizzare la squadra. Gli agricoltori che lavorano con carenze di personale possono automatizzare diverse attività, tra cui la raccolta, la sarchiatura e la semina.
Automazione della produzione
La produzione potrebbe essere una delle migliori opzioni per sfruttare l’automazione e la computer vision. Si tratta del prossimo passo verso l’iperautomazione, in quanto i team di produzione integrano il software di computer vision per migliorare tutto, dalla produzione al controllo qualità.
- Migliorare l’analisi della produttività con il riconoscimento facciale per valutare l’uso individuale di tempo e risorse e creare processi più efficienti.
- Sfruttate il software di visione computerizzata per ispezionare visivamente le apparecchiature e identificare prima i problemi, riducendo così i tempi di fermo e i costi di riparazione. Può anche identificare i punti deboli dei dispositivi di protezione individuale (DPI).
- I team di assicurazione della qualità possono utilizzare l’automazione del software di visione computerizzata per valutare e confrontare i prodotti, al fine di eliminare i componenti difettosi o identificare gli articoli da riparare prima di spedirli.
Inoltre, le aziende possono creare moduli di formazione e valutazione delle competenze utilizzando attrezzature virtuali e software di computer vision. I dipendenti possono apprendere nuove competenze e potenziare le abilità esistenti per migliorare le prestazioni e l’efficienza senza sacrificare alcun prodotto.
La computer vision nell’automazione dei test del software: una storia del passato, del presente e del futuro
La maggior parte dei settori trae vantaggio dalla tecnologia di visione artificiale, ma la fase successiva è l’adozione di strumenti di visione artificiale per l’automazione del test del software. L’utilizzo di software di computer vision per l’automazione dei test non è un concetto nuovo, ma ha fatto molta strada rispetto ai primi tentativi.
Evoluzione della visione artificiale nel test del software – La storia
Il software di test esisteva già negli anni ’70, ma richiedeva uno sforzo notevole per essere avviato in loco. Senza Internet, le aziende di sviluppo software dovevano codificare e spedire test individuali a ogni cliente.
Le prime iterazioni di software di testing automatizzato richiedevano aggiornamenti frequenti e i sistemi troppo semplici non erano in grado di gestire le attività complesse. Inoltre, si sono verificati diversi problemi di incompatibilità e di errore umano.
Per diversi decenni i test automatizzati sono stati meno efficienti e hanno richiesto più tempo rispetto ai test manuali. Ci sono voluti notevoli guadagni e progressi tecnologici per ottenere prodotti validi e sbloccare i vantaggi del software di test automatizzato, compresa la computer vision.
Come viene utilizzata la visione artificiale nell’automazione dei test del software – Il presente
L’evoluzione del software di test automatizzato è cambiata in modo sostanziale grazie ai progressi della tecnologia di visione artificiale. La classificazione delle immagini, il rilevamento e il tracciamento degli oggetti e il recupero delle immagini basato sui contenuti hanno rivoluzionato il processo di automazione dei test del software.
Oggi le aziende e le amministrazioni pubbliche sfruttano gli strumenti di test di visione artificiale per lo sviluppo e l’automazione del software, al fine di aumentare l’efficienza e la produttività. Si tratta di un passo fondamentale nell’iperautomazione e nella razionalizzazione dei processi per rafforzare i profitti e massimizzare la produzione senza compromettere la qualità.
Gli usi emergenti della visione artificiale nell’automazione dei test del software – Il futuro
Le proiezioni del settore evidenziano la crescita dell’apprendimento automatico e l’espansione delle CNN per automatizzare un maggior numero di carichi di lavoro e ottimizzare i processi esistenti. È probabile che assisteremo a un aumento dei servizi basati sul cloud e a un maggiore utilizzo di droni e dispositivi mobili per consentire alle persone di lavorare da qualsiasi parte del mondo.
I vantaggi della visione artificiale nell’automazione del test del software
I vantaggi degli strumenti di visione computerizzata nel testing del software non possono essere sopravvalutati, ma è impossibile illustrare tutti i vantaggi possibili. Tuttavia, alcuni dei principali benefici possono portare a incredibili cambiamenti nella crescita e nella produttività.
Riduce i punti ciechi
Uno dei principali vantaggi degli strumenti di computer vision nel testing del software è la capacità di ridurre i punti ciechi nei processi esistenti. Il potenziamento degli strumenti di test di automazione esistenti con il software di computer vision aiuta a orientare le macchine all’interno di uno spazio e a colmare le lacune. L’automazione del software di computer vision supporta i sistemi riempiendo gli spazi vuoti intorno ai dati per ancorare le informazioni ricevute e formulare un quadro più completo.
Test rapido
La rapidità dei test è un altro vantaggio dell’integrazione dei test di computer vision nelle applicazioni di ingegneria del software. L’utilizzo della visione computerizzata consente al team di non dover spendere tempo prezioso per creare dati per impostazioni o prodotti non standard. Il computer può adattarsi alle modifiche in base alla visualizzazione e alle immagini che riceve.
In continuo miglioramento
Come la maggior parte dei progressi tecnologici, gli strumenti di verifica della visione artificiale per lo sviluppo del software sono in continua evoluzione, in quanto i programmatori ne perfezionano ed espandono le capacità. L’utilizzo di software di computer vision per l’automazione dei test rimarrà all’avanguardia nella maggior parte dei settori per gli anni a venire, poiché lo spazio di crescita è indefinito.
Test automatizzati dell’interfaccia grafica
Non è facile trovare persone che completino in modo affidabile attività banali in qualsiasi settore, quindi trovare il modo di automatizzare questi processi noiosi salva tutti. I migliori strumenti di computer vision per l’automazione del testing del software sono in grado di gestire queste attività, facendo risparmiare tempo e denaro alle aziende e riducendo la pressione sui dipendenti.
Le sfide della computer vision nell’automazione dei test del software
L’impiego di software di visione computerizzata per l’automazione dei test non è perfetto e ci sono alcuni inconvenienti degni di nota da considerare.
Dipendenza dalla qualità dell’immagine
Non è un segreto che la scarsa qualità dell’immagine possa dare risultati negativi, ma che dire delle condizioni di illuminazione variabili o dell’orientamento incoerente? Mentre i nostri occhi si adattano facilmente a sottili cambiamenti di illuminazione, il software di visione computerizzata non lo fa. Anche i migliori strumenti di computer vision per l’automazione del test del software non possono replicare perfettamente l’occhio umano.
Apprendimento distorto
Alcuni settori hanno un accesso limitato ai dati di qualità necessari per raggiungere i loro obiettivi. Ad esempio, nei settori sanitari possono mancare video e immagini di alta qualità per creare spazi virtuali realistici per la pratica. Non è sempre facile riempire gli spazi vuoti o creare set di dati sufficienti.
Costi di calcolo
Tra l’hardware necessario e l’impiego di ingegneri specializzati in computer vision, il costo della creazione di un software di computer vision per testare l’automazione è significativo. Sottovalutare i costi porta a dati imprecisi e a rendimenti inferiori alla media.
Limitazioni degli attuali strumenti di automazione del software
Gli strumenti di automazione del software esistenti presentano limitazioni innate che influiscono sui risultati complessivi. Sebbene i vantaggi rispetto ai test manuali siano notevoli, non è possibile trascurare i difetti.
- Gli strumenti di automazione esistenti possono esaminare solo ciò che conoscono, il che significa che se non avete fornito i dati, non possono controllare al di fuori dei parametri impostati.
- Una volta avviato, si può risparmiare molto tempo, ma ci vuole un po’ di tempo per portare il sistema a regime.
- Non è economico. L’utilizzo di strumenti di automazione del software ha un prezzo e rappresenta un investimento significativo, ma ripaga nel lungo periodo.
- Prevede una continua manutenzione del codice per garantire risultati accurati.
In definitiva, gli strumenti di automazione del software sono simili all’automazione robotica dei processi (RPA) perché eliminano il tocco umano. I team perdono dipendenti preziosi e qualificati perché passano a strumenti automatizzati. Inoltre, i computer non possono pensare o reagire come le persone, il che può essere un vantaggio e uno svantaggio.
Come iniziare a testare il software con la Computer Vision, uno strumento a basso codice
L’avvio di un progetto può sembrare travolgente, soprattutto se si tratta di una tecnologia complessa. Fortunatamente, uno dei vantaggi degli strumenti di visione computerizzata nel test del software è che la maggior parte del lavoro viene svolto da ingegneri qualificati, per cui non è necessario apprendere codice o competenze tecniche approfondite per utilizzarli.
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Domande frequenti
Avete ancora domande sull’utilizzo della computer vision e dell’automazione del testing del software? Queste domande e risposte comuni possono chiarire le cose.
Che cos’è il test di visione computerizzata?
I test di computer vision mettono alla prova i sistemi per determinarne l’accuratezza nell’identificare, categorizzare e persino reagire alle immagini dei soggetti. Stabilisce una linea di base per l’utilizzo di strumenti di test di visione artificiale per lo sviluppo di software e altre attività di automazione.
I test di visione computerizzata necessitano di codifica?
Sì e no. L’apprendimento automatico significa che gli ingegneri del software non devono codificare manualmente tutto, perché possono utilizzare funzioni e algoritmi esistenti. Tuttavia, c’è ancora un elemento di codifica a tutti i livelli.
Quali competenze sono necessarie per l’automazione dei test del software di visione artificiale?
Anche i migliori strumenti di computer vision per l’automazione del test del software richiedono all’inizio un programmatore o un ingegnere esperto. Per creare il sistema e portare tutto online è necessaria una persona con un’ampia esperienza di codifica e una comprensione dei metodi DevOps. In genere, si utilizzano competenze matematiche di alto livello, statistiche, elaborazione delle immagini e capacità di riconoscimento dei modelli.
Strumenti di visione artificiale per l’automazione del test del software
Gli strumenti di test di visione artificiale possono migliorare l’efficienza e la produttività, ma è necessario un prodotto di alto livello. ZAPTEST è il principale strumento di automazione dei test basato su software di visione artificiale end-to-end, con risultati comprovati e una solida esperienza.
Utilizzando la tecnologia Computer Vision in ZAP Object Engine (ZOE), gli utenti possono creare l’automazione di qualsiasi interfaccia digitale, comprese le applicazioni live, i video e persino creare script da mock-up. Il tipo di tecnologia dell’interfaccia utente in fase di automazione non è più un problema. Noi di ZAP diciamo che: “Se potete eseguire una procedura attraverso la vostra applicazione manualmente, ZAPTEST può automatizzare tale ASIS senza alcuna limitazione”.
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