Tekniken utvecklas ständigt och är kopplad till allt vi gör i våra privata och yrkesmässiga liv. Från smartphones till toppmoderna datorgränssnitt – tekniken utgör grunden för vårt samhälle och är en ledstjärna för fortsatt tillväxt. Datorseende ligger i framkant i denna värld och är redo att förändra vårt sätt att bedriva affärsverksamhet.
Att använda verktyg för datorseende som en del av automatiseringen av programvarutestning är ytterligare ett steg i den tekniska revolutionen. Den spelar en viktig roll i många dagliga aktiviteter och syftar nu till att förbättra våra dagliga uppgifter samtidigt som den minskar antalet fel, förbättrar kvaliteten och ökar resultatet.
Vad är datorseende?
Enkelt uttryckt handlar datorseende om att lära en dator att se och tolka bilder på samma sätt som en människa. Det är en komplex, banbrytande teknik som bygger på artificiell intelligens (AI) och maskininlärning.
Datorseende är ytterligare ett steg mot att låta datorer utföra mänskliga uppgifter för att förbättra effektiviteten och minska antalet fel. Denna tvärvetenskapliga metod gör det möjligt för datorer att omvandla bilder till läsbar data och tolka hur informationen hänger ihop.
Processen går ett steg längre och ger datorer förmågan att läsa en scen och formulera en lämplig reaktion. Datorseende kan till exempel hjälpa självkörande bilar att känna igen hinder för att undvika kollisioner eller stödja verktyg för automatisering av robotprocesser (RPA) för att skapa ett effektivare arbetsflöde.
Hur fungerar datorseende?
En dator kommer aldrig att se som vi gör, eftersom datorer saknar ögon för att ta emot och översätta information till hjärnan. Därför bygger datorseendeteknik på en komplex symfoni av data och algoritmer som speglar hur människans ögon tar emot bilder och översätter dem till hjärnan.
Det är viktigt att notera att vi fortfarande inte helt förstår hur den mänskliga hjärnan fungerar. De flesta människor har en rudimentär förståelse för att ögonen tar emot information, översätter den och vidarebefordrar budskapen till hjärnan. Neurovetare kan dock berätta att människans syn är mycket mer komplex och att vi fortfarande har en begränsad förståelse för hur våra hjärnor fungerar.
Dessa begränsningar i förståelsen kan överföras till en ingenjör inom datorseende som försöker lära en dator att se. De data och algoritmer som används för att träna en dator att “se” och tolka bilder är fortfarande begränsade av vår förståelse för hur människans ögon och hjärna samverkar.
Datorseende teknik bygger för närvarande på mönsterigenkänning och avancerad teknik. Maskininlärning och konvolutionella neurala nätverk (CNN) gör det möjligt för datorer att bryta ner bilder, tolka data och identifiera objekt.
Datorseendeingenjörer använder maskininlärning för att lära datorer hur de ska klassificera bilder genom att ge dem tusentals bilder av ett ämne. Varje bild är försedd med etiketter och märken som visar vad det är, till exempel en bil eller en hund.
CNN förbättrar de maskinella inlärningsprocesserna för att hjälpa datorn att skapa en pixelerad representation av motivet. Med hjälp av pixlarna och de tillhörande etiketterna förutspår datorn vad föremålet är och kontrollerar kontinuerligt sin noggrannhet tills den gör konsekventa och korrekta identifieringar.
Datorseende kan till och med utvidgas till att omfatta strängar av bilder och videor med hjälp av ett återkommande neuralt nätverk (RNN). Med hjälp av RNNs kan datorer identifiera och koppla ihop flera bilder.
Historien om datorseende
Datorseende teknik går tillbaka till 1959 då Russell Kirsch skannade in en bild av sin son i en dator. Kirschs son blev den första digitala bilden i all sin gryniga prakt, och den startade en helt ny gren av datavetenskap och AI-utveckling.
Några år senare skrev Larry Roberts sin doktorsavhandling om möjligheten att använda tvådimensionella bilder för att utvinna tredimensionell information om fasta föremål. Hans arbete lade grunden för årtionden av framsteg och gjorde honom känd som Internets fader.
Tack vare dessa tidiga pionjärer sökte datoringenjörer runt om i världen efter nya sätt att omvandla verkliga bilder till data som en dator kunde känna igen, sortera, bearbeta och reagera på.
1980 introducerades neocognitron, Kunihiko Fukushimastidiga version av dagens CNN. I början av 1990-talet fanns videoövervakning i bankomater och mindre än ett decennium senare presenterade MIT-forskare de första ramarna för ansiktsdetektering i realtid.
Forskare, ingenjörer och utvecklare ökade takten i en ständig strävan efter bästa möjliga lösningar för datorseende. Google, Facebook, Apple, Amazon och till och med internationella regeringar har gett sig in på området för att utveckla teknik för datorseende, från ansiktsigenkänning till självkörande bilar.
Tillämpningar av teknik för datorseende
Det är inte alltid lätt att se teknikens enorma tillämpningar och fördelar förrän man tar ett steg tillbaka. Larry Roberts kanske visste att hans idéer skulle bli världsomvälvande och förändra livet, men han förutsåg förmodligen inte alla potentiella användningsområden för datorseende.
Ansiktsigenkänning
Den kanske mest populära och kontroversiella användningen av datorseende teknik är ansiktsigenkänning. Användningsområdena är nästan oändliga och sträcker sig från personlig användning till offentliga säkerhetsåtgärder.
- Facebook använder den för att hjälpa användare att märka personer i delade bilder.
- Brottsbekämpande myndigheter kan utnyttja videoflöden för att identifiera brottslingar.
- Bankerna kan övervaka uttagsautomater i realtid och identifiera misstänkt aktivitet för att öka säkerheten.
- Enskilda personer kan öppna sina telefoner med en blick in i kameran.
Även om dessa tillämpningar förbättrar effektiviteten och är vettiga för de flesta människor, är tekniken för ansiktsigenkänning fortfarande kontroversiell inom vissa sektorer, främst när det gäller statliga övervakningsåtgärder. Ansiktsigenkänning kan öka säkerheten, men det krävs gränser och lagstiftning för att skydda privatlivet.
Trafik, bilkörning och bilindustrin
Datorseende förändrade vårt sätt att köra bil och hur vi hanterar trafiken. Det öppnade dörrarna för adaptiv teknik som förbättrar körupplevelsen och hjälper städerna att minska trafikstockningar genom att ta itu med problematiska gator.
1. Trafikmönster och stöd till brottsbekämpning
Sluten tv (CCTV) bygger på datorseende för att spåra och kategorisera fordon för olika ändamål. Städerna kan inte bara övervaka trafiken, utan även utföra storskaliga trafikflödesanalyser för att fastställa de mest utsatta områdena och hur man kan minska trafikstockningarna. Det är möjligt att fastställa hur lång tid det tar att färdas på en viss sträcka av en motorväg och identifiera olyckor.
Dessutom hjälper datorseende teknik brottsbekämpande myndigheter att göra gatorna säkrare och försöka minska antalet olyckor. Kamerorna kan identifiera bilar som kör för fort och varna poliserna för andra trafikförseelser. Det är också möjligt att övervaka förarens beteende, t.ex. distraherad körning och om de använder säkerhetsbälte eller inte.
2. Kontroll av parkering
Om du någonsin har kört in i ett parkeringshus och kört runt i cirklar för att sedan upptäcka att det är fullt, kan du förstå fördelarna med datorseende för parkeringskontroll. Kameror kan identifiera lediga platser och skicka information till en dator när det är fullt på parkeringen. Skyltar vid infarten kan varna förare om fulla parkeringsplatser och undvika huvudvärk för alla.
Dessutom kan parkeringsplatser med parkeringsavgift övervaka registreringsskyltar och enskilda platser för att avgöra hur länge en bil står parkerad. Lottsägare kan minska förlusterna och övervaka sina investeringar.
3. Självkörande fordon
Det är inte lätt att hitta en bil utan någon form av datorseende teknik. De flesta nya fordon har flera tillämpningar som tar bort många gissningar från körningen, som automatisk parkering och farthållare.
Även om detta är relativt ny teknik har självkörande bilar varit på gång i flera decennier. Självkörande bilar är inte längre förpassade till science fiction-filmer. Även om de flesta bilar inte kan betecknas som helt autonoma finns det några som inte kräver någon mänsklig förare om inte situationen överstiger bilens förmåga, till exempel i en trafikstockning.
Självkörande fordon är beroende av en rad olika tekniker för datorseende för att kunna fungera utan en mänsklig förare. De mest avancerade fordonen har tillräckligt med kameror och data för att kunna köra säkert på gatorna tack vare avancerad fotgängardetektering, trafikskyltdetektering, kollisionsundvikande och övervakning av vägförhållanden.
Hälso- och sjukvårdsbranschen
Hälso- och sjukvårdsbranschen ligger fortfarande i framkant när det gäller de flesta tekniska framstegen, eftersom vi letar efter sätt att leva längre och känna oss friskare. Det är ingen överraskning att hälso- och sjukvårdsbranschen har anammat datorseende för upptäckt av cancer, cellklassificering för att identifiera sjukdomar och nu senast COVID-diagnoser.
Teknikerna kan också använda datorseende för att analysera rörelser för att identifiera potentiella neurologiska och muskuloskeletala tillstånd. Den är användbar för rehabilitering, terapi och träningsstöd för dem som återhämtar sig från skador genom att bedöma rörelser och demonstrera övningar. Behandlande källor kan skicka hem en patient eller till assisterad vård med videor som visar rätt rörelser för att förhindra ytterligare skador och påskynda återhämtningen på ett säkert sätt.
En av de viktigaste nya tillämpningarna för datorseende inom medicin är dessutom färdighetsträning. AT-läkare, läkare och kirurger kan träna medicinska färdigheter genom virtuella plattformar som gör det möjligt för dem att simulera operationer och förfaranden på ett säkert sätt innan de tar sig an verkliga fall.
Stöd till detaljhandeln
Automatisering av datorseende programvara stöder detaljhandelsbutiker genom att spåra kunder för att räkna trafiken genom butikerna. Genom att övervaka trenderna kan butikerna bemanna sina butiker i enlighet med detta, men det hjälper också de förebyggande enheterna att övervaka om det finns någon som flanerar och om det finns stöldproblem.
Tillämpningar inom jordbruket
Lantbrukare med stora företag kan effektivisera sina affärer med hjälp av programvara för datorseende som övervakar djur och grödor. Det är lättare att identifiera insektsangrepp och sjukdomsutbrott i ett tidigt skede, följa avkastningen och optimera teamet. Lantbrukare som arbetar med personalbrist kan automatisera olika aktiviteter, inklusive skörd, ogräsrensning och sådd.
Automatisering av tillverkningen
Tillverkning kan vara ett av de bästa alternativen för att utnyttja automatisering och datorseende. Det är nästa steg i hyperautomatisering när produktionsteam integrerar programvara för datorseende för att förbättra allt från produktion till kvalitetskontroll.
- Förbättra produktivitetsanalyser med ansiktsigenkänning för att utvärdera individers användning av tid och resurser och skapa effektivare processer.
- Utnyttja programvara för datorseende för att visuellt inspektera utrustning och identifiera problem tidigare, vilket kan minska stilleståndstiden och reparationskostnaderna. Den kan också identifiera svaga punkter i personlig skyddsutrustning (PPE).
- Kvalitetssäkringsteam kan använda automatiserad programvara för datorseende för att utvärdera och jämföra produkter för att eliminera defekta komponenter eller identifiera objekt som behöver repareras innan de skickas ut.
Dessutom kan företagen skapa utbildningsmoduler och utvärderingar av färdigheter med hjälp av virtuell utrustning och programvara för datorseende. Medarbetarna kan lära sig nya färdigheter och förbättra sina befintliga förmågor för att förbättra prestanda och effektivitet utan att offra någon produkt.
Datorseende i automatisering av programvarutestning – en berättelse om det förflutna, nuet och framtiden
De flesta branscher drar nytta av datorseende teknik, men nästa steg är att använda datorseende verktyg för automatisering av programvarutestning. Att använda programvara för datorseende för att testa automatisering är inget nytt koncept, men det har gått långt sedan de första försöken.
Utvecklingen av datorseende i programvarutestning – Historien
Programvara för testning fanns redan på 1970-talet, men det krävdes stora ansträngningar för att starta den på plats. Utan internet var programvaruutvecklingsföretag tvungna att koda och skicka enskilda tester till varje kund.
De tidigaste versionerna av programvara för automatiserad testning krävde ofta uppdateringar och de förenklade systemen kunde inte hantera de komplexa uppgifterna. Dessutom fanns det flera problem med inkompatibilitet och mänskliga fel.
Automatiserad testning var mindre effektiv och mer tidskrävande än manuell testning i flera decennier. Det krävdes betydande framsteg inom tekniken för att få fram livskraftiga produkter och för att få fram fördelarna med automatiserad testprogramvara, inklusive datorseende.
Hur datorseende används i automatisering av programvarutestning – nutid
Utvecklingen av programvara för automatiserad testning har förändrats avsevärt tack vare framsteg inom datorseende. Bildklassificering, objektdetektering och -spårning samt innehållsbaserad bildhämtning revolutionerade processen för automatisering av programvarutestning.
Idag använder företag och myndigheter testverktyg för datorseende för mjukvaruutveckling och automatisering för att öka effektiviteten och produktiviteten. Det är ett viktigt steg i hyperautomatiseringen och effektiviseringen av processer för att öka resultatet och maximera produktionen utan att kompromissa med kvaliteten.
De nya användningarna av datorseende i automatiseringen av programvarutestning – framtiden
Branschprognoserna visar att maskininlärning och CNN:er ökar för att automatisera fler arbetsuppgifter och optimera befintliga processer. Det är troligt att vi kommer att få se fler molnbaserade tjänster och ökad användning av drönare och mobila enheter för att människor ska kunna arbeta var som helst i världen.
Fördelarna med datorseende vid automatisering av programvarutestning
Fördelarna med verktyg för datorseende i programvarutestning kan inte överdrivas, men det är omöjligt att beskriva alla möjliga fördelar. Några av de bästa fördelarna kan dock leda till otrolig tillväxt och produktivitetsförändringar.
Minskar döda fläckar
En av de främsta fördelarna med datorseende verktyg inom programvarutestning är förmågan att minska blinda fläckar i befintliga processer. Genom att förbättra befintliga verktyg för automatiseringstestning med datorseende programvara kan man orientera maskinerna i ett utrymme och fylla ut luckor. Automatisering av programvara för datorseende stöder system genom att fylla i tomrummen runt data för att förankra den mottagna informationen och skapa en mer fullständig bild.
Snabbtestning
Snabbare testning är en annan fördel med att ta hänsyn till testning med datorseende i programvarutekniska tillämpningar. Genom att använda datorseende behöver ditt team inte spendera värdefull tid på att ta fram data för icke-standardiserade inställningar eller produkter. Datorn kan anpassa sig till förändringarna utifrån den visning och de bilder som den får.
Ständigt förbättrad
Liksom de flesta tekniska framsteg är verktyg för testning av datorseende för mjukvaruutveckling i ständig förändring eftersom programmerare förfinar och utökar funktionerna. Användning av datorseende programvara för att testa automatisering kommer att ligga i framkant i de flesta branscher under många år framöver eftersom tillväxtmöjligheterna är obegränsade.
Automatiserad testning av grafiska gränssnitt
Det är inte lätt att hitta människor som på ett tillförlitligt sätt kan utföra vardagliga uppgifter i alla branscher, så att hitta sätt att automatisera dessa tråkiga processer räddar alla. De bästa verktygen för datorseende för automatisering av programvarutestning kan hantera dessa uppgifter, vilket sparar tid och pengar åt företagen och minskar belastningen på de anställda.
Utmaningar med datorseende i automatisering av programvarutestning
Det är inte perfekt att använda programvara för datorseende i testautomatisering, och det finns några anmärkningsvärda nackdelar att ta hänsyn till.
Beroende på bildkvalitet
Det är ingen hemlighet att dålig bildkvalitet kan ge negativa resultat, men hur är det med varierande ljusförhållanden eller inkonsekvent orientering? Våra ögon anpassar sig lätt till subtila förändringar i belysningen, men det gör inte datorprogrammen. Inte ens de bästa datorseendeverktygen för automatisering av programvarutestning kan perfekt efterlikna det mänskliga ögat.
Snedvriden inlärning
Vissa sektorer har begränsad tillgång till de kvalitetsuppgifter som krävs för att uppnå sina mål. Inom hälso- och sjukvården kan det till exempel saknas videor och bilder av hög kvalitet för att skapa verklighetstrogna virtuella utrymmen för träning. Det är inte alltid lätt att fylla i luckorna eller skapa tillräckliga datamängder.
Kostnader för beräkning
Kostnaden för att installera programvara för datorseende för att testa automatisering är betydande, med tanke på den hårdvara som krävs och användningen av skickliga ingenjörer inom datorseende. Om man underskattar kostnaderna leder det till felaktiga uppgifter och sämre avkastning.
Begränsningar med nuvarande verktyg för automatisering av programvara
Befintliga verktyg för automatisering av programvara har inneboende begränsningar som påverkar det övergripande resultatet. Även om det finns betydande fördelar jämfört med manuell testning är det opraktiskt att bortse från bristerna.
- Befintliga automatiseringsverktyg kan bara granska vad de vet, vilket innebär att om du inte har tillhandahållit data kan de inte kontrollera utanför fastställda parametrar.
- När det väl är igång kan du spara mycket tid, men det tar ett tag att få igång systemet.
- Det är inte billigt. Att använda verktyg för automatisering av programvara har ett pris och innebär en betydande investering, men det lönar sig i längden.
- Förvänta dig kontinuerligt underhåll av koden för att säkerställa korrekta resultat.
I slutändan är verktyg för programvaruautomatisering ungefär som Robotic Process Automation (RPA) eftersom de eliminerar den mänskliga kontakten. Grupper förlorar värdefulla och skickliga medarbetare när de övergår till automatiserade verktyg. Dessutom kan datorer inte tänka eller reagera som människor, vilket kan vara både en fördel och en nackdel.
Hur man börjar testa programvara med datorseende, ett verktyg med låg kod
Att starta ett projekt kan kännas överväldigande, särskilt om det handlar om komplicerad teknik. Tack och lov är en av fördelarna med verktyg för datorseende i programvarutestning att skickliga ingenjörer gör det mesta av arbetet så att du inte behöver lära dig omfattande kod eller tekniska färdigheter för att använda dem.
ZAPTEST-programvaran bygger på inbyggda funktioner som ger ett verktyg med låg kodning för att uppfylla dina behov. Boka en demo och lär dig hur ZAPTEST kan förbättra dina resultat med hjälp av våra automatiserade testtjänster och vårt dedikerade expertteam.
Vanliga frågor
Har du fortfarande frågor om datorseende och automatisering av programvarutestning? Dessa vanliga frågor och svar kan hjälpa dig att reda ut saker och ting.
Vad är testning av datorseende?
Testning av datorseende utmanar system för att fastställa deras noggrannhet när det gäller att identifiera, kategorisera och till och med reagera på bilder av objekt. Den fastställer en baslinje för användning av testverktyg för datorseende för programvaruutveckling och andra automatiseringsuppgifter.
Behövs kodning för testning av datorseende?
Ja och nej. Maskininlärning innebär att mjukvaruingenjörer inte behöver koda allt manuellt eftersom de kan använda befintliga funktioner och algoritmer. Det finns dock fortfarande ett inslag av kodning på alla nivåer.
Vilka färdigheter behöver du för att automatisera testning av programvara för datorseende?
Även de bästa datorseendeverktygen för automatisering av programvarutestning kräver en skicklig programmerare eller ingenjör i början. Du behöver någon med omfattande kodningsbakgrund och förståelse för DevOps-metoder för att etablera systemet och få allt online. Vanligtvis använder du dig av matematiska färdigheter på hög nivå, statistik, bildbehandling och förmåga till mönsterigenkänning.
Verktyg för datorseende för automatisering av programvarutestning
Testverktyg för datorseende kan förbättra effektiviteten och produktiviteten, men det krävs en produkt på hög nivå för att leverera den. ZAPTEST är det ledande automatiseringsverktyget för testning av datorseende programvara med bevisade resultat och en stark meritlista.
Med hjälp av datorseende teknik i ZAP Object Engine (ZOE) kan användarna skapa automatisering av alla digitala gränssnitt, inklusive liveapplikationer, videor och till och med skapa manus från mock-ups. Det är inte längre någon fråga om vilken typ av UI-teknik som ska automatiseras. Det säger vi på ZAP: “Om du kan utföra en procedur manuellt i ditt program kan ZAPTEST automatisera ASIS utan begränsningar”.
Vi använder avancerad teknik för att skapa de bästa datorvisionsbaserade verktygen för automatisering av programvarutestning. Vår mångsidiga programvara fungerar på flera olika plattformar och applikationer för att säkerställa att du får ett optimalt resultat.
Är du intresserad av att lära dig hur ett verktyg för automatisering av programvarutestning kan effektivisera dina affärsprocesser och förbättra dina resultat upp till tio gånger? Kontakta ZAPTEST-teamet idag för att få veta mer.
