Teknologi er i stadig utvikling og er knyttet til alt vi gjør i våre personlige og profesjonelle liv. Fra smarttelefoner til toppmoderne datamaskingrensesnitt, teknologi markerer grunnlaget for samfunnet vårt og et fyrtårn for fortsatt vekst. Datasyn er i forkant av den verden og klar til å endre måten vi driver forretning på.
Å omfavne datasynsverktøy som en del av automatisering av programvaretesting er et annet skritt i teknologirevolusjonen. Den spiller en kritisk rolle i mange daglige aktiviteter og har nå som mål å avgrense våre daglige oppgaver samtidig som den reduserer feil, forbedrer kvaliteten og øker bunnlinjen.
Hva er datasyn?
I de enkleste vilkårene innebærer datasyn å lære en datamaskin å se og tolke bilder riktig som et menneske. Det er kompleks, banebrytende teknologi som er avhengig av kunstig intelligens (AI) og maskinlæring.
Datasyn er nok et skritt mot å få datamaskiner til å utføre menneskelige oppgaver for å forbedre effektiviteten og redusere feil. Denne tverrfaglige tilnærmingen lar datamaskiner konvertere bilder til lesbare data og tolke hvordan informasjonen relaterer seg.
Hvis du tar det et skritt videre, gir prosessen datamaskiner muligheten til å lese en scene og formulere en passende reaksjon. Datasyn kan for eksempel hjelpe selvkjørende biler med å gjenkjenne hindringer for å unngå kollisjoner eller støtte Robotic Process Automation-verktøy (RPA) for å skape en mer effektiv arbeidsflyt.
Hvordan fungerer datasyn?
En datamaskin vil aldri se slik vi gjør fordi datamaskiner mangler øyne for å motta og oversette input til hjernen. Derfor er datasynsteknologi avhengig av en kompleks symfoni av data og algoritmer som speiler hvordan menneskelige øyne mottar bilder og oversetter dem til hjernen.
Det er viktig å merke seg at vi fortsatt ikke helt forstår hvordan den menneskelige hjernen fungerer. De fleste har en rudimentær forståelse av at øynene mottar informasjon, oversetter den og videresender meldingene til hjernen vår. Nevrovitenskapsmenn kan imidlertid fortelle deg at menneskelig syn er langt mer komplekst, og at vi fortsatt har en begrenset forståelse av hvordan hjernen vår fungerer.
Disse begrensningene i forståelsen overføres til en datasynsingeniør som prøver å lære en datamaskin å se. Dataene og algoritmene som brukes til å trene en datamaskin til å “se” og tolke bilder forblir begrenset av vår forståelse av hvordan menneskets øyne og hjerne samhandler.
Datasynsteknologi er for tiden avhengig av mønstergjenkjenning og avansert teknologi. Maskinlæring og konvolusjonelle nevrale nettverk (CNN) lar datamaskiner bryte ned bilder, tolke dataene og identifisere gjenstander.
Datasynsingeniører bruker maskinlæring for å lære datamaskiner hvordan de skal klassifisere bilder ved å gi dem tusenvis av bilder av et emne. Hvert bilde har etiketter og etiketter som identifiserer hva det er, som en bil eller en hund.
CNN forbedrer maskinlæringsprosessene for å hjelpe datamaskinen med å lage en pikselert representasjon av motivet. Ved å bruke pikslene og tilhørende etiketter forutsier datamaskinen hva motivet er og kontrollerer kontinuerlig nøyaktigheten til den gjør konsistente, korrekte identifiseringer.
Datasyn strekker seg til og med til strenger av bilder og videoer med et tilbakevendende nevralt nettverk (RNN). Ved å bruke RNN-er kan datamaskiner identifisere og koble sammen flere bilder.
Datasynets historie
Datasynsteknologi dateres tilbake til 1959 da Russell Kirsch skannet et bilde av sønnen sin til en datamaskin. Kirschs spedbarnssønns likhet ble det første digitale bildet i all sin kornete prakt, og det lanserte en helt ny gren av informatikk og AI-utvikling.
Noen år senere skrev Larry Roberts sin doktoravhandling om evnen til å bruke todimensjonale bilder for å trekke ut tredimensjonal informasjon om solide emner. Arbeidet hans satte kursen for flere tiår med fremskritt og utvidet hans berømmelse som faren til internett.
Takket være de tidlige pionerene, søkte dataingeniører over hele verden nye måter å konvertere bilder fra den virkelige verden til data en datamaskin kunne gjenkjenne, sortere, behandle og reagere på.
1980 så introduksjonen av neocognitron, Kunihiko Fukushimas tidlige versjon av dagens CNN. På begynnelsen av 1990-tallet dukket videoovervåking opp ved minibanker, og mindre enn et tiår senere avduket MIT-forskere de første rammeverkene for ansiktsdeteksjon i sanntid .
Forskere, ingeniører og utviklere økte tempoet i en kontinuerlig innsats for å oppnå best mulig datasynsløsninger. Google, Facebook, Apple, Amazon og til og med internasjonale myndigheter gikk inn på feltet for å utvikle datasynsteknologi fra ansiktsgjenkjenning til selvkjørende biler.
Anvendelser av datasynsteknologier
Det er ikke alltid lett å se de enorme bruksområdene og fordelene med teknologi før du tar et skritt tilbake. Selv om Larry Roberts kanskje visste at ideene hans ville være verdensomspennende og livsforandrende, forutså han sannsynligvis ikke alle potensielle bruksområder for datasyn.
Ansiktsgjenkjenning
Den kanskje mest populære og kontroversielle bruken av datasynsteknologi er ansiktsgjenkjenning. Applikasjonene er nesten uendelige og spenner fra personlig bruk til offentlige sikkerhetstiltak.
- Facebook bruker det til å hjelpe brukere med å merke folk i delte bilder.
- Rettshåndhevende byråer kan bruke videofeeder for å identifisere kriminelle.
- Banker kan overvåke minibanker i sanntid og identifisere mistenkelig aktivitet for å øke sikkerheten.
- Enkeltpersoner kan åpne telefonene sine med et blikk inn i kameraet.
Selv om disse applikasjonene forbedrer effektiviteten og gir mening for folk flest, er teknologi for ansiktsgjenkjenning fortsatt kontroversiell i enkelte sektorer, først og fremst med statlige overvåkingstiltak . Mens ansiktsgjenkjenning kan øke sikkerheten, er det et krav om grenser og lovgivning for å beskytte personvernet.
Trafikk, kjøring og bilindustrien
Datasyn endret måten vi kjører på og hvordan vi adresserer trafikk. Det åpnet dører til adaptive teknologier for å forbedre kjøreopplevelsen og hjelper byer med å redusere kø ved å ta tak i problematiske gater.
1. Trafikkmønstre og rettshåndhevelsesstøtte
Closed-circuit TV (CCTV) er avhengig av datasyn for å spore og kategorisere kjøretøy for ulike formål. Ikke bare kan byer overvåke trafikken, men de kan også utføre storskala trafikkflytanalyser for å finne hot spots og måter å lindre overbelastning. Det er mulig å bestemme hvor lang tid det tar å reise et spenn på motorveien og identifisere ulykker.
I tillegg hjelper datasynsteknologi politiet til å gjøre gatene tryggere og forsøke å redusere ulykker. Kameraene kan identifisere biler i fart og varsle betjenter om andre bevegelsesovertredelser. Det er også mulig å overvåke føreradferd, som distrahert kjøring og om de bruker bilbelte eller ikke.
2. Parkeringskontroll
Hvis du noen gang har kjørt inn i et parkeringshus og kjørt rundt i sirkler bare for å oppdage at tomten er full, kan du sette pris på fordelene med datasyn for parkeringskontroll. Kameraer kan identifisere åpne flekker og sende tilbake til en datamaskin når partiet er fullt. Skilt ved inngangen kan varsle sjåfører om full lodd og unngå hodepine for alle.
I tillegg kan betal-til-parkeringsplasser overvåke bilskilt og individuelle plasser for å finne ut hvor lenge en bil forblir parkert. Tomteeiere kan redusere tap og overvåke investeringene sine.
3. Selvkjørende kjøretøy
Det er ikke lett å finne en bil uten en eller annen form for datasynsteknologi. De fleste nye kjøretøy har flere applikasjoner som krever mye gjetting av kjøringen, som automatisk parkering og cruisekontroll.
Selv om dette er relativt nye teknologier, har selvkjørende biler vært i arbeid i flere tiår. Selvkjørende biler er ikke lenger henvist til science fiction-filmer. Selv om de fleste biler ikke kvalifiserer som helt autonome, er det noen som ikke krever en menneskelig sjåfør med mindre situasjonen overskrider bilens evner, som en trafikkork.
Selvkjørende kjøretøyer er avhengige av en rekke datasynsteknologier for å fungere uten en menneskelig sjåfør som har kontroll. Kjøretøyene på høyeste nivå har nok kameraer og data til å trygt manøvrere gater takket være avansert fotgjengerdeteksjon, trafikkskiltdeteksjon, kollisjonsunngåelse og veitilstandsovervåking.
Helsenæringen
Helsesektoren er fortsatt i front av de fleste teknologiske fremskritt når vi ser etter måter å leve lenger og føle oss sunnere på. Det er ingen overraskelse at helsesektoren omfavnet datasyn for kreftdeteksjon, celleklassifisering for å identifisere sykdom, og nå sist, COVID-diagnoser.
Teknikere kan også bruke datasyn til å analysere bevegelser for å identifisere potensielle nevrologiske og muskel- og skjelettforhold. Det er nyttig for rehabilitering, terapi og treningsstøtte for de som kommer seg etter skader ved å vurdere bevegelse og demonstrere øvelser. Behandlingskilder kan sende en pasient hjem eller til assistert behandling med videoer som veileder riktige bevegelser for å forhindre ytterligere skade og fremskynde bedring på en sikker måte.
Videre er en av de mest fremvoksende applikasjonene for datasyn i medisin ferdighetstrening. Beboere, leger og kirurger kan gjennomføre medisinsk ferdighetstrening gjennom virtuelle plattformer som lar dem simulere operasjoner og prosedyrer på en sikker måte før de gjennomfører virkelige tilfeller.
Forhandlerstøtte
Automatisering av programvare for datasyn støtter butikker ved å spore kunder for å telle trafikk gjennom butikkene. Overvåking av trender gjør det mulig for butikker å bemanne tilsvarende, men det hjelper også tapsforebyggende team med å overvåke for slentrere og målrette tyveriproblemer.
Landbruksapplikasjoner
Bønder med massive operasjoner kan strømlinjeforme sine saker med datasynsprogramvare som overvåker dyr og avlinger. Det er lettere å identifisere insektangrep og sykdomsutbrudd tidlig, spore avlinger og optimalisere teamet ditt. Bønder som jobber med bemanningsmangel kan automatisere ulike aktiviteter, inkludert høsting, luking og såing.
Produksjonsautomatisering
Produksjon kan være et av de beste alternativene for å utnytte automatisering og datasyn. Det er neste trinn i hyperautomatisering ettersom produksjonsteam integrerer datasynsprogramvare for å forbedre alt fra produksjon til kvalitetskontroll.
- Forbedre produktivitetsanalysen med ansiktsgjenkjenning for å evaluere individuell bruk av tid og ressurser for å skape mer effektive prosesser.
- Utnytt datasynsprogramvare for å visuelt inspisere utstyr for å identifisere problemer tidligere, noe som kan redusere nedetid og reparasjonskostnader. Det kan også identifisere svake punkter i personlig verneutstyr (PPE).
- Kvalitetssikringsteam kan bruke automatisering av programvare for datasyn for å evaluere og sammenligne produkter for å eliminere defekte komponenter eller identifisere gjenstander som trenger reparasjon før de sendes ut.
I tillegg kan bedrifter lage ferdighetsopplæringsmoduler og evalueringer ved å bruke virtuelt utstyr og datasynsprogramvare. Ansatte kan lære nye ferdigheter og forbedre eksisterende evner for å forbedre ytelse og effektivitet uten å ofre noe produkt.
Computer Vision in Software Testing Automation – A Tale of the Past, Present & Future
De fleste bransjer drar nytte av datasynsteknologi, men neste trinn er å omfavne datasynsverktøy for automatisering av programvaretesting . Å bruke datasynsprogramvare for å teste automatisering er ikke et nytt konsept, men det har kommet langt fra de tidligste forsøkene.
Evolusjon av datasyn i programvaretesting – historien
Testing av programvare eksisterte så tidlig som på 1970-tallet, men krevde betydelig innsats for å starte den på stedet. Uten internett måtte programvareutviklingsfirmaer kode og sende individuelle tester til hver klient.
De tidligste gjentakelsene av automatisert testprogramvare krevde hyppige oppdateringer, og de altfor forenklede systemene kunne ikke håndtere de komplekse oppgavene. Videre var det flere problemer med inkompatibilitet og menneskelige feil.
Automatisert testing var mindre effektiv og mer tidkrevende enn manuell testing i flere tiår. Det tok betydelige gevinster og fremskritt innen teknologi for å gi levedyktige produkter og låse opp fordelene med automatisert testprogramvare, inkludert datasyn.
Hvordan datamaskinsyn brukes i automatisering av programvaretesting – nåtiden
Utviklingen av automatisert testprogramvare endret seg betydelig takket være fremskritt innen datasynsteknologi. Bildeklassifisering, gjenkjenning og sporing av objekter og innholdsbasert bildehenting revolusjonerte automatiseringsprosessen for programvaretesting.
I dag bruker bedrifter og myndigheter testverktøy for datasyn for programvareutvikling og automatisering for å øke effektiviteten og produktiviteten. Det er et kritisk trinn i hyperautomatisering og strømlinjeforming av prosesser for å styrke bunnlinjen og maksimere produksjonen uten at det går på bekostning av kvaliteten.
Den nye bruken av datasyn i programvaretesting av automatisering – fremtiden
Bransjeprognoser fremhever veksten av maskinlæring og utvidelsen av CNN-er for å automatisere flere arbeidsbelastninger og optimalisere eksisterende prosesser. Det er sannsynlig at vi vil se flere skybaserte tjenester og økt bruk av droner og mobile enheter for å la folk jobbe fra hvor som helst i verden.
Fordelene med datasyn i automatisering av programvaretesting
Fordelene med datasynsverktøy i programvaretesting kan ikke overvurderes, men det er umulig å belyse alle mulige fordeler. Likevel kan noen av de største fordelene føre til utrolig vekst og produktivitetsendringer.
Reduserer blinde flekker
En av de største fordelene med datasynsverktøy i programvaretesting er muligheten til å redusere blindsoner i eksisterende prosesser. Forbedring av eksisterende testverktøy for automatisering med datasynsprogramvare hjelper med å orientere maskiner i et rom og fylle ut hull. Computer vision programvare automatisering støtter systemer ved å fylle ut de tomme feltene rundt data for å forankre informasjonen som mottas og formulere et mer fullstendig bilde.
Rask testing
Raskere testing er en annen bonus for å ta hensyn til datasynstesting i programvareutviklingsapplikasjoner. Å bruke datasyn betyr at teamet ditt ikke trenger å bruke verdifull tid på å lage data for ikke-standardiserte innstillinger eller produkter. Datamaskinen kan tilpasse seg endringene basert på skjermen og bildene den mottar.
Stadig bedre
Som de fleste teknologiske fremskritt, forblir testverktøy for datasyn for programvareutvikling i endring ettersom programmerere foredler og utvider sine evner. Bruk av datasynsprogramvare for å teste automatisering vil forbli i forkant av de fleste bransjer i årene som kommer, siden vekstrommet er ubestemt.
Automatisert GUI-testing
Det er ikke lett å finne mennesker til pålitelig å utføre hverdagslige oppgaver i enhver bransje, så å finne måter å automatisere disse kjedelige prosessene sparer alle. De beste datasynsverktøyene for automatisering av programvaretesting kan håndtere disse oppgavene, sparer bedrifter for tid og penger, samtidig som de reduserer belastningen på ansatte.
Utfordringene med datasyn i automatisering av programvaretesting
Å bruke datasynsprogramvare for å teste automatisering er ikke perfekt, og det er noen bemerkelsesverdige ulemper å vurdere.
Avhengighet av bildekvalitet
Det er ingen hemmelighet at dårlig bildekvalitet kan gi negative resultater, men hva med variable lysforhold eller inkonsekvent orientering? Mens øynene våre lett tilpasser seg subtile endringer i belysning, gjør det ikke datasynsprogramvare. Selv de beste datasynsverktøyene for automatisering av programvaretesting kan ikke replikere det menneskelige øyet perfekt.
Skeiv læring
Noen sektorer har begrenset tilgang til kvalitetsdataene som er nødvendige for å nå sine mål. For eksempel kan helsetjenester mangle videoer og bilder av høy kvalitet for å skape naturtro virtuelle rom for praksis. Det er ikke alltid lett å fylle ut de tomme feltene eller lage tilstrekkelige datasett.
Beregningskostnader
Mellom nødvendig maskinvare og bruk av dyktige datasynsingeniører er kostnadene ved å sette opp datasynsprogramvare for å teste automatisering betydelig. Å undervurdere kostnadene fører til unøyaktige data og lavere avkastning.
Begrensninger for gjeldende programvareautomatiseringsverktøy
Eksisterende programvareautomatiseringsverktøy har medfødte begrensninger som påvirker de generelle resultatene. Selv om det er bemerkelsesverdige fordeler i forhold til manuell testing, er det upraktisk å overse manglene.
- Eksisterende automatiseringsverktøy kan bare gjennomgå det de vet, noe som betyr at hvis du ikke har oppgitt dataene, kan de ikke sjekke utenfor angitte parametere.
- Når det først kommer i gang, kan du spare mye tid, men det tar litt tid å få systemet opp i fart.
- Det er ikke billig. Å bruke programvareautomatiseringsverktøy har en pris og representerer en betydelig investering, men det lønner seg i det lange løp.
- Forvent kontinuerlig kodevedlikehold for å sikre nøyaktige resultater.
Til syvende og sist er programvareautomatiseringsverktøy mye som Robotic Process Automation (RPA) fordi de eliminerer den menneskelige berøringen. Team mister verdifulle, dyktige medarbeidere fordi de går over til automatiserte verktøy. Dessuten kan ikke datamaskiner tenke eller reagere som mennesker, noe som kan være en bonus og en ulempe.
Slik starter du programvaretesting med Computer Vision, et lavkodeverktøy
Å starte ethvert prosjekt kan virke overveldende, spesielt hvis det involverer komplisert teknologi. Heldigvis er en av fordelene med datasynsverktøy i programvaretesting at dyktige ingeniører gjør det meste av jobben slik at du ikke trenger å lære omfattende kode eller tekniske ferdigheter for å bruke den.
ZAPTEST-programvaren er avhengig av innebygde funksjoner som leverer et lavkodeverktøy for å møte dine behov. Bestill en demo og lær hvordan ZAPTEST kan forbedre bunnlinjen din med våre one-stop programvaretestautomatiseringstjenester og dedikerte team av eksperter.
Vanlige spørsmål
Har du fortsatt spørsmål om bruk av datasyn og automatisering av programvaretesting? Disse vanlige spørsmålene og svarene kan oppklare ting.
Hva er datasynstesting?
Datasynstesting utfordrer systemene til å bestemme nøyaktigheten deres i å identifisere, kategorisere og til og med reagere på bilder av motiver. Den etablerer en grunnlinje for bruk av testverktøy for datasyn for programvareutvikling og andre automatiseringsoppgaver.
Trenger datasynstesting koding?
Ja og nei. Maskinlæring betyr at programvareingeniører ikke trenger å kode alt manuelt fordi de kan bruke eksisterende funksjoner og algoritmer. Imidlertid er det fortsatt et element av koding involvert på alle nivåer.
Hvilke ferdigheter trenger du for testautomatisering av datasynsprogramvare?
Selv de beste datasynsverktøyene for automatisering av programvaretesting krever en dyktig programmerer eller ingeniør i begynnelsen. Du trenger noen med en omfattende kodebakgrunn og en forståelse av DevOps-metoder for å etablere systemet og bringe alt online. Vanligvis vil du bruke matematiske ferdigheter på høyt nivå, statistikk, bildebehandling og mønstergjenkjenningsevner.
Computer Vision Tools for Software Testing Automation
Testverktøy for datasyn kan forbedre effektiviteten og produktiviteten, men det krever et produkt på høyt nivå for å levere. ZAPTEST er det ledende ende-til-ende Computer Vision Software-baserte testautomatiseringsverktøyet med påviste resultater og en sterk merittliste.
Ved å bruke Computer Vision-teknologi i ZAP Object Engine (ZOE) kan brukere lage automatisering av ethvert digitalt grensesnitt, inkludert live-applikasjoner og videoer, og til og med lage skript fra mock-ups. Typen UI-teknologi under automatisering er ikke lenger et spørsmål. Vi sier hos ZAP: “Hvis du kan utføre en prosedyre gjennom applikasjonen din manuelt, kan ZAPTEST automatisere ASIS uten noen begrensninger”.
Vi bruker banebrytende teknologier for å lage de beste datasynsbaserte verktøyene for automatisering av programvaretesting. Vår allsidige programvare fungerer på tvers av flere plattformer og applikasjoner for å sikre at du får det optimale resultatet.
Er du interessert i å lære hvordan et automatiseringsverktøy for programvaretesting kan strømlinjeforme forretningsprosessene dine og forbedre bunnlinjen opptil ti ganger? Enten du trenger å automatisere applikasjoner på en hvilken som helst plattform, inkludert Linux , Windows , Android , iOS , web eller tester inkludert belastningstester , ytelsestester , UI-tester , QA-tester , komplekse regresjonstesting , enhetstester , funksjonstester , integrasjonstesting , UI-tester , komplekse API-tester og mange mange flere, ZAPTEST er et ende-til-ende fullstack-automatiseringsverktøy som kan levere opptil 10 X ROI på testingen din.
Kontakt ZAPTEST-teamet i dag for å lære mer.
