fbpx

Tehnologija se nenehno razvija in je povezana z vsem, kar počnemo v zasebnem in poklicnem življenju. Od pametnih telefonov do najsodobnejših računalniških vmesnikov – tehnologija je temelj naše družbe in svetilnik nenehne rasti. Računalniški vid je v ospredju tega sveta in je pripravljen spremeniti način poslovanja.

Uporaba orodij za računalniški vid kot del avtomatizacije testiranja programske opreme je še en korak v tehnološki revoluciji. Ima ključno vlogo pri številnih vsakodnevnih dejavnostih in zdaj si prizadeva za izboljšanje naših vsakodnevnih opravil, hkrati pa zmanjšuje število napak, izboljšuje kakovost in povečuje dobiček.

Kaj je računalniški vid?

Najenostavneje rečeno, računalniški vid vključuje učenje računalnika, kako gledati in pravilno razlagati slike kot človek. Gre za zapleteno, vrhunsko tehnologijo, ki temelji na umetni inteligenci in strojnem učenju.

Računalniški vid je še en korak k temu, da bi računalniki opravljali človeška opravila, kar bi izboljšalo učinkovitost in zmanjšalo število napak. Ta multidisciplinarni pristop omogoča, da računalniki pretvorijo slike v berljive podatke in razložijo, kako so informacije povezane.

Če gremo še korak dlje, lahko računalniki s tem postopkom preberejo prizor in oblikujejo ustrezen odziv. Računalniški vid lahko na primer pomaga samovozečim avtomobilom pri prepoznavanju ovir, da se izognejo trčenju, ali podpira orodja za robotsko avtomatizacijo procesov (RPA) za učinkovitejši potek dela.

Kako deluje računalniški vid?

Računalnik nikoli ne bo videl tako kot mi, saj nima oči, ki bi sprejemale in prevajale vhodne podatke v možgane. Zato tehnologija računalniškega vida temelji na zapleteni simfoniji podatkov in algoritmov, ki odražajo način, kako človeške oči sprejemajo slike in jih prenašajo v možgane.

Pomembno je poudariti, da še vedno ne razumemo popolnoma, kako delujejo človeški možgani. Večina ljudi ima osnovno razumevanje, da oči sprejemajo informacije, jih prevajajo in prenašajo sporočila v možgane. Nevroznanstveniki pa lahko povedo, da je človeški vid veliko bolj zapleten in da še vedno slabo razumemo, kako delujejo naši možgani.

Te omejitve razumevanja se prenesejo na inženirja računalniškega vida, ki poskuša računalnik naučiti, kako naj vidi. Podatki in algoritmi, ki se uporabljajo za usposabljanje računalnika za “videnje” in razlago slik, so še vedno omejeni z našim razumevanjem medsebojnega delovanja človeških oči in možganov.

Tehnologija računalniškega vida trenutno temelji na prepoznavanju vzorcev in napredni tehnologiji. Strojno učenje in konvolucijske nevronske mreže (CNN) omogočajo računalnikom, da razčlenijo slike, interpretirajo podatke in prepoznajo predmete.

Inženirji računalniškega vida s strojnim učenjem učijo računalnike, kako razvrščati slike, tako da jim posredujejo na tisoče slik nekega predmeta. Na vsaki sliki so nalepke in oznake, ki določajo, kaj je slika, na primer avto ali pes.

CNN izboljša postopke strojnega učenja, da računalnik ustvari pikselsko predstavitev predmeta. Računalnik na podlagi pikslov in pripadajočih oznak predvidi, kaj je predmet, in nenehno preverja natančnost, dokler ne opravi dosledne in pravilne identifikacije.

Računalniški vid se razširi celo na niz slik in videoposnetkov z rekurentno nevronsko mrežo (RNN). Z uporabo RNN lahko računalniki prepoznajo in povežejo več slik.

Zgodovina računalniškega vida

Tehnologija računalniškega vida sega v leto 1959, ko je Russell Kirsch v računalnik skeniral sliko svojega sina. Podoba Kirschovega dojenčka je postala prva digitalna slika v vsej svoji zrnati podobi in je sprožila povsem novo vejo računalništva in razvoja umetne inteligence.

Nekaj let pozneje je Larry Roberts napisal doktorsko disertacijo o možnosti uporabe dvodimenzionalnih slik za pridobivanje tridimenzionalnih informacij o trdnih predmetih. Njegovo delo je začrtalo pot za desetletja napredka in povečalo njegov sloves očeta interneta.

Zahvaljujoč tem prvim pionirjem so računalniški inženirji po vsem svetu iskali nove načine za pretvorbo slik iz resničnega sveta v podatke, ki bi jih računalnik lahko prepoznal, razvrstil, obdelal in se nanje odzval.

Leta 1980 je bil predstavljen neokognitron, zgodnja različica današnjega CNN, ki jo je izdelal Kunihiko Fukušima. V začetku devetdesetih let prejšnjega stoletja se je na bankomatih pojavil videonadzor, manj kot desetletje pozneje pa so raziskovalci MIT predstavili prvo ogrodje za zaznavanje obrazov v realnem času.

Raziskovalci, inženirji in razvijalci so si še naprej prizadevali za najboljše možne rešitve računalniškega vida. Google, Facebook, Apple, Amazon in celo mednarodne vlade so vstopili na to področje, da bi razvili tehnologijo računalniškega vida, od prepoznavanja obrazov do samovozečih avtomobilov.

Uporaba tehnologij računalniškega vida

Dokler ne naredite koraka nazaj, ni vedno lahko videti široke uporabe in prednosti tehnologije. Čeprav je Larry Roberts morda vedel, da bodo njegove zamisli prelomne in spremenile življenje, verjetno ni predvidel vseh možnosti uporabe računalniškega vida.

Prepoznavanje obrazov

Morda najbolj priljubljena in sporna uporaba tehnologije računalniškega vida je prepoznavanje obrazov. Možnosti uporabe so skoraj neskončne in segajo od osebne uporabe do ukrepov javne varnosti.

  • Facebook ga uporablja za označevanje oseb na slikah v skupni rabi.
  • Organi kazenskega pregona lahko s pomočjo videoposnetkov identificirajo storilce kaznivih dejanj.
  • Banke lahko v realnem času spremljajo bankomate in prepoznavajo sumljive dejavnosti ter tako povečajo varnost in zaščito.
  • Posamezniki lahko odprejo svoje telefone s pogledom v kamero.

Čeprav te aplikacije izboljšujejo učinkovitost in so za večino ljudi smiselne, je tehnologija prepoznavanja obraza v nekaterih sektorjih še vedno sporna, predvsem v zvezi z vladnimi nadzornimi ukrepi. Prepoznavanje obrazov lahko poveča varnost in zaščito, vendar je treba določiti meje in zakonodajo za zaščito zasebnosti.

Promet, vožnja in avtomobilska industrija

Računalniški vid je spremenil način vožnje in obravnavanje prometa. Odprla je vrata prilagodljivim tehnologijam za izboljšanje vozne izkušnje in pomaga mestom zmanjšati zastoje z reševanjem problematičnih ulic.

1. Prometni vzorci in podpora kazenskega pregona

Televizija zaprtega kroga (CCTV) se zanaša na računalniški vid za sledenje in razvrščanje vozil za različne namene. Mesta lahko spremljajo promet in izvajajo tudi obsežne analize prometnega toka, da bi določila žarišča in načine za zmanjšanje zastojev. Ugotoviti je mogoče, koliko časa je potrebno za prevoz določenega odseka avtoceste, in opredeliti nesreče.

IS YOUR COMPANY IN NEED OF

ENTERPRISE LEVEL

TASK-AGNOSTIC SOFTWARE AUTOMATION?

Poleg tega tehnologija računalniškega vida pomaga organom pregona pri zagotavljanju večje varnosti na ulicah in zmanjševanju števila nesreč. Kamere lahko prepoznajo prehitre avtomobile in opozorijo policiste na druge kršitve. Prav tako je mogoče spremljati vedenje voznikov, na primer odvračanje pozornosti od vožnje in uporabo varnostnih pasov.

2. Nadzor parkiranja

Če ste kdaj zapeljali v garažo in se vozili v krogu, da bi ugotovili, da je parkirišče polno, lahko cenite prednosti računalniškega vida za nadzor parkiranja. Kamere lahko prepoznajo prosta mesta in sporočijo računalniku, kdaj je parkirišče polno. Znaki na vhodu lahko voznike opozorijo na polna parkirišča in preprečijo glavobol za vse.

Poleg tega lahko plačljiva parkirišča spremljajo registrske tablice in posamezna parkirna mesta ter tako določijo, koliko časa je avto parkiran. Lastniki lotov lahko zmanjšajo izgube in spremljajo svoje naložbe.

3. Samovozeča vozila

Brez tehnologije računalniškega vida ni lahko najti avtomobila. Večina novih vozil ima več aplikacij, ki vozniku odvzamejo veliko ugibanj, kot sta samodejno parkiranje in tempomat.

Čeprav gre za razmeroma nove tehnologije, se samovozeči avtomobili pripravljajo že desetletja. Samovozeči avtomobili niso več del znanstvenofantastičnih filmov. Čeprav večina avtomobilov ne velja za popolnoma avtonomne, pa nekateri ne potrebujejo človeškega voznika, razen če situacija presega sposobnosti avtomobila, na primer prometni zastoj.

Samovozeča vozila temeljijo na vrsti tehnologij računalniškega vida, ki omogočajo delovanje brez človeškega voznika. Vozila najvišjega razreda imajo dovolj kamer in podatkov za varno manevriranje po ulicah zaradi naprednega zaznavanja pešcev, zaznavanja prometnih znakov, preprečevanja trkov in spremljanja stanja cest.

Zdravstvena industrija

Zdravstvena industrija ostaja v ospredju tehnološkega napredka, saj iščemo načine, kako živeti dlje in se počutiti bolj zdravo. Ni presenetljivo, da je zdravstvena industrija sprejela računalniški vid za odkrivanje raka, klasifikacijo celic za prepoznavanje bolezni in nedavno tudi diagnoze COVID.

Tehniki lahko s pomočjo računalniškega vida analizirajo gibanje za prepoznavanje morebitnih nevroloških in mišično-skeletnih bolezni. Pomaga pri rehabilitaciji, terapiji in vadbi za tiste, ki okrevajo po poškodbah, saj ocenjuje gibanje in prikazuje vaje. Zdravstveni viri lahko bolnika pošljejo domov ali v oskrbo z videoposnetki z navodili za pravilno gibanje, da se preprečijo nadaljnje poškodbe in pospeši varno okrevanje.

Poleg tega je ena od najpomembnejših aplikacij računalniškega vida v medicini usposabljanje veščin. Rezidenti, zdravniki in kirurgi se lahko usposabljajo za medicinske veščine prek virtualnih platform, ki jim omogočajo varno simulacijo operacij in postopkov, preden se lotijo resničnih primerov.

Podpora maloprodaji

Programska oprema za avtomatizacijo računalniškega vida podpira maloprodajne trgovine s sledenjem strankam za štetje prometa v trgovinah. Spremljanje trendov omogoča trgovinam, da ustrezno razporedijo osebje, hkrati pa pomaga tudi ekipam za preprečevanje izgub pri iskanju brezdelnežev in iskanju tatvin.

Kmetijske aplikacije

Kmetje z obsežnimi posestvi lahko svoje delo poenostavijo s programsko opremo za računalniški vid, ki spremlja živali in pridelke. Lažje je zgodaj prepoznati napade insektov in izbruhe bolezni, spremljati pridelke in optimizirati ekipo. Kmetje, ki se soočajo s pomanjkanjem osebja, lahko avtomatizirajo različne dejavnosti, vključno s spravilom pridelka, pletvijo in setvijo.

Avtomatizacija proizvodnje

Proizvodnja je morda ena najboljših možnosti za uporabo avtomatizacije in računalniškega vida. To je naslednji korak v hiperavtomatizaciji, saj proizvodne ekipe vključujejo programsko opremo za računalniški vid, da bi izboljšale vse od proizvodnje do nadzora kakovosti.

  • Izboljšajte analitiko produktivnosti s prepoznavanjem obrazov, da ocenite posameznikovo porabo časa in virov ter ustvarite učinkovitejše procese.
  • Uporabite programsko opremo za računalniški vid za vizualni pregled opreme, da prej odkrijete težave, kar lahko zmanjša čas izpada in stroške popravila. Prav tako lahko ugotovi šibke točke v osebni zaščitni opremi (OZO).
  • Ekipe za zagotavljanje kakovosti lahko s programsko opremo za avtomatizacijo računalniškega vida ocenjujejo in primerjajo izdelke, da izločijo okvarjene komponente ali prepoznajo izdelke, ki jih je treba popraviti, preden jih pošljejo.

Poleg tega lahko podjetja z uporabo virtualne opreme in programske opreme za računalniški vid oblikujejo module za usposabljanje in ocenjevanje spretnosti. Zaposleni se lahko naučijo novih spretnosti in izboljšajo obstoječe sposobnosti ter tako izboljšajo uspešnost in učinkovitost, ne da bi pri tem žrtvovali kakršen koli izdelek.

Računalniški vid pri avtomatizaciji testiranja programske opreme – zgodba o preteklosti, sedanjosti in prihodnosti

Tehnologija računalniškega vida je koristna za večino panog, naslednja stopnja pa je uporaba orodij računalniškega vida za avtomatizacijo testiranja programske opreme. Uporaba programske opreme za računalniški vid pri avtomatizaciji testiranja ni nov koncept, vendar je od prvih poskusov prehodil dolgo pot.

računalniški vid za testiranje programske opreme

Razvoj računalniškega vida pri testiranju programske opreme – zgodovina

Programska oprema za testiranje je obstajala že v sedemdesetih letih prejšnjega stoletja, vendar je bilo za njeno uvedbo na kraju samem treba vložiti veliko truda. Brez interneta so morala podjetja za razvoj programske opreme izdelati in poslati posamezne teste vsaki stranki posebej.

Prve iteracije programske opreme za avtomatizirano testiranje so zahtevale pogoste posodobitve, preveč poenostavljeni sistemi pa niso bili kos zapletenim nalogam. Poleg tega je bilo več težav z nezdružljivostjo in človeškimi napakami.

Avtomatizirano testiranje je bilo več desetletij manj učinkovito in bolj zamudno kot ročno testiranje. Potrebne so bile velike pridobitve in tehnološki napredek, da so bili izdelani uporabni izdelki in da je bilo mogoče izkoristiti prednosti programske opreme za avtomatizirano testiranje, vključno z računalniškim vidom.

Kako se računalniški vid uporablja pri avtomatizaciji testiranja programske opreme – Sedanjost

Razvoj programske opreme za avtomatizirano testiranje se je bistveno spremenil zaradi napredka tehnologije računalniškega vida. Klasifikacija slik, zaznavanje in sledenje predmetov ter iskanje slik na podlagi vsebine so korenito spremenili postopek avtomatizacije testiranja programske opreme.

Danes podjetja in vlade uporabljajo orodja za testiranje računalniškega vida za razvoj in avtomatizacijo programske opreme, da bi povečali učinkovitost in produktivnost. To je ključni korak pri hiperavtomatizaciji in racionalizaciji procesov, da bi izboljšali rezultate in povečali proizvodnjo brez ogrožanja kakovosti.

Nova uporaba računalniškega vida pri avtomatizaciji testiranja programske opreme – prihodnost

Industrijske napovedi poudarjajo rast strojnega učenja in širitev CNN za avtomatizacijo več delovnih obremenitev in optimizacijo obstoječih procesov. Verjetno bomo videli več storitev v oblaku ter večjo uporabo brezpilotnih letal in mobilnih naprav, ki bodo ljudem omogočale delo od koder koli na svetu.

Prednosti računalniškega vida pri avtomatizaciji testiranja programske opreme

Kontrolni seznam za testiranje programske opreme

Prednosti orodij računalniškega vida pri testiranju programske opreme ni mogoče preceniti, vendar je nemogoče pojasniti vse možne prednosti. Kljub temu lahko nekatere od glavnih prednosti vodijo do neverjetne rasti in sprememb v produktivnosti.

IS YOUR COMPANY IN NEED OF

ENTERPRISE LEVEL

TASK-AGNOSTIC SOFTWARE AUTOMATION?

Zmanjšanje mrtvih kotov

Ena glavnih prednosti orodij računalniškega vida pri testiranju programske opreme je zmožnost zmanjšanja slepih peg v obstoječih procesih. Izboljšanje obstoječih orodij za avtomatsko testiranje s programsko opremo za računalniški vid pomaga usmerjati stroje v prostoru in zapolniti vrzeli. Programska oprema za avtomatizacijo računalniškega vida podpira sisteme tako, da zapolnjuje praznine okoli podatkov, da se prejete informacije utrdijo in oblikuje popolnejša slika.

Hitro testiranje

Hitrejše testiranje je še en bonus za vključitev testiranja z računalniškim vidom v aplikacije za inženiring programske opreme. Uporaba računalniškega vida pomeni, da vaši ekipi ni treba porabiti dragocenega časa za pripravo podatkov za nestandardne nastavitve ali izdelke. Računalnik se lahko prilagodi spremembam glede na prikaz in prejete slike.

Vedno boljši

Tako kot večina tehnoloških dosežkov se tudi orodja za testiranje računalniškega vida pri razvoju programske opreme spreminjajo, saj programerji izpopolnjujejo in širijo njihove zmogljivosti. Uporaba programske opreme za računalniški vid pri avtomatizaciji testiranja bo še leta v ospredju večine industrij, saj je prostor za rast neomejen.

Avtomatizirano testiranje grafičnega vmesnika

V nobeni panogi ni lahko najti ljudi, ki bi zanesljivo opravljali vsakdanja opravila, zato iskanje načinov za avtomatizacijo teh dolgočasnih postopkov prihrani vsem. Najboljša orodja za računalniški vid za avtomatizacijo testiranja programske opreme lahko upravljajo ta opravila, s čimer podjetjem prihranijo čas in denar, hkrati pa zmanjšajo obremenitev zaposlenih.

Izzivi računalniškega vida pri avtomatizaciji testiranja programske opreme

Uporaba programske opreme za računalniški vid pri avtomatizaciji testiranja ni popolna, zato je treba upoštevati nekaj pomembnih pomanjkljivosti.

izzivi testiranje obremenitve

Odvisnost od kakovosti slike

Ni skrivnost, da lahko slaba kakovost slike prinese negativne rezultate, kaj pa spremenljive svetlobne razmere ali nedosledna orientacija? Medtem ko se naše oči zlahka prilagajajo drobnim spremembam osvetlitve, se programska oprema za računalniški vid ne. Tudi najboljša orodja računalniškega vida za avtomatizacijo testiranja programske opreme ne morejo popolnoma posnemati človeškega očesa.

Izkrivljeno učenje

Nekateri sektorji imajo omejen dostop do kakovostnih podatkov, potrebnih za doseganje svojih ciljev. Na primer, na področju zdravstva lahko primanjkuje visokokakovostnih videoposnetkov in slik za ustvarjanje realističnih virtualnih prostorov za prakso. Zapolniti praznine ali ustvariti zadostne zbirke podatkov ni vedno enostavno.

Računalniški stroški

Stroški vzpostavitve programske opreme za računalniški vid za preskušanje avtomatizacije so precejšnji, saj je potrebna strojna oprema in uporaba usposobljenih inženirjev računalniškega vida. Podcenjevanje stroškov vodi do netočnih podatkov in slabših donosov.

Omejitve trenutnih orodij za avtomatizacijo programske opreme

Obstoječa orodja za avtomatizacijo programske opreme imajo prirojene omejitve, ki vplivajo na splošne rezultate. Čeprav so prednosti ročnega testiranja opazne, je nepraktično spregledati pomanjkljivosti.

  • Obstoječa orodja za avtomatizacijo lahko pregledajo le tisto, kar poznajo, kar pomeni, da če niste zagotovili podatkov, ne morejo preverjati zunaj nastavljenih parametrov.
  • Ko začne delovati, lahko prihranite veliko časa, vendar traja nekaj časa, da se sistem usposobi.
  • Ni poceni. Uporaba orodij za avtomatizacijo programske opreme ima svojo ceno in predstavlja veliko naložbo, vendar se dolgoročno izplača.
  • Pričakujte stalno vzdrževanje kode, da zagotovite točne rezultate.

Orodja za avtomatizacijo programske opreme so podobna robotski avtomatizaciji procesov (RPA), saj odpravljajo človeški dotik. Ekipe izgubijo dragocene, usposobljene zaposlene, ker preidejo na avtomatizirana orodja. Poleg tega računalniki ne morejo razmišljati ali se odzivati kot ljudje, kar je lahko tako prednost kot slabost.

Kako začeti testiranje programske opreme z računalniškim vidom, orodjem z nizko kodo

Pogosta vprašanja o avtomatizaciji funkcionalnega testiranja

Začetek vsakega projekta se lahko zdi preobsežen, še posebej, če vključuje zapleteno tehnologijo. Na srečo je ena od prednosti orodij računalniškega vida pri testiranju programske opreme ta, da večino dela opravijo usposobljeni inženirji, tako da se vam za njihovo uporabo ni treba naučiti obsežne kode ali tehničnih veščin.

Programska oprema ZAPTEST temelji na vgrajenih funkcijah, ki zagotavljajo nizkokodno orodje, ki ustreza vašim potrebam. Rezervirajte predstavitev in izvedite, kako lahko ZAPTEST izboljša vaše rezultate z našimi storitvami za avtomatizacijo testiranja programske opreme na enem mestu in predano ekipo strokovnjakov.

Pogosta vprašanja

Imate še vedno vprašanja o uporabi računalniškega vida in avtomatizaciji testiranja programske opreme? Ta pogosta vprašanja in odgovori bodo morda razjasnili stvari.

Kaj je testiranje računalniškega vida?

Testiranje računalniškega vida je izziv za sisteme, s katerim ugotavljamo njihovo natančnost pri prepoznavanju, razvrščanju in celo odzivanju na slike predmetov. Vzpostavlja izhodišče za uporabo orodij za testiranje računalniškega vida pri razvoju programske opreme in drugih nalogah avtomatizacije.

Ali je za testiranje računalniškega vida potrebno kodiranje?

Da in ne. Strojno učenje pomeni, da inženirjem programske opreme ni treba vsega ročno kodirati, saj lahko uporabijo obstoječe funkcije in algoritme. Vendar je na vseh ravneh še vedno prisoten element kodiranja.

Katera znanja potrebujete za avtomatizacijo testiranja programske opreme računalniškega vida?

Tudi za najboljša orodja računalniškega vida za avtomatizacijo testiranja programske opreme je na začetku potreben usposobljen programer ali inženir. Za vzpostavitev sistema in vzpostavitev spleta potrebujete nekoga z obsežnim znanjem kodiranja in razumevanjem metod DevOps. Običajno uporabljate matematične spretnosti na visoki ravni, statistiko, obdelavo slik in sposobnost prepoznavanja vzorcev.

Orodja računalniškega vida za avtomatizacijo testiranja programske opreme

Orodja za testiranje računalniškega vida lahko izboljšajo učinkovitost in produktivnost, vendar je za to potreben izdelek na visoki ravni. ZAPTEST je vodilno celovito orodje za avtomatizacijo testiranja, ki temelji na programski opremi za računalniški vid, z dokazanimi rezultati in dobrimi izkušnjami.

S tehnologijo računalniškega vida v programu ZAP Object Engine (ZOE) lahko uporabniki ustvarijo avtomatizacijo katerega koli digitalnega vmesnika, vključno z aplikacijami v živo, videoposnetki in celo ustvarijo scenarije iz maket. Vrsta tehnologije uporabniškega vmesnika v postopku avtomatizacije ni več vprašanje. Pri ZAP pravimo: “ZAPTEST lahko ta ASIS avtomatizira brez omejitev.

Za izdelavo najboljših orodij za avtomatizacijo testiranja programske opreme, ki temeljijo na računalniškem vidu, uporabljamo najsodobnejše tehnologije. Naša vsestranska programska oprema deluje na več platformah in v različnih aplikacijah, da zagotovimo optimalen rezultat.

Vas zanima, kako lahko orodje za avtomatizacijo testiranja programske opreme poenostavi vaše poslovne procese in do desetkrat izboljša vaše poslovne rezultate? Še danes se obrnite na ekipo ZAPTEST in izvedite več.

Download post as PDF

Alex Zap Chernyak

Alex Zap Chernyak

Founder and CEO of ZAPTEST, with 20 years of experience in Software Automation for Testing + RPA processes, and application development. Read Alex Zap Chernyak's full executive profile on Forbes.

Get PDF-file of this post

Virtual Expert

ZAPTEST

ZAPTEST Logo