Технології постійно розвиваються і пов’язані з усім, що ми робимо в особистому та професійному житті. Від смартфонів до найсучасніших комп’ютерних інтерфейсів, технології є основою нашого суспільства та маяком постійного зростання. Комп’ютерне бачення є лідером у цьому світі та готове змінити спосіб ведення бізнесу.
Використання інструментів комп’ютерного зору як частини автоматизації тестування програмного забезпечення є ще одним кроком у технологічній революції. Він відіграє важливу роль у багатьох повсякденних діях і тепер спрямований на вдосконалення наших щоденних завдань, одночасно зменшуючи кількість помилок, покращуючи якість і збільшуючи кінцевий результат.
Що таке комп’ютерний зір?
Найпростіше кажучи, комп’ютерний зір передбачає навчання комп’ютера тому, як переглядати та правильно інтерпретувати зображення, як людина. Це складна передова технологія, яка спирається на штучний інтелект (ШІ) і машинне навчання.
Комп’ютерний зір – це ще один крок до того, щоб комп’ютери виконували людські завдання для підвищення ефективності та зменшення помилок. Цей мультидисциплінарний підхід дозволяє комп’ютерам перетворювати зображення на читабельні дані та інтерпретувати зв’язок інформації.
Ідучи далі, цей процес дає комп’ютерам можливість читати сцену та формулювати відповідну реакцію. Наприклад, комп’ютерний зір може допомогти безпілотним автомобілям розпізнавати перешкоди, щоб уникнути зіткнень, або підтримувати інструменти роботизованої автоматизації процесів (RPA) для створення більш ефективного робочого процесу.
Як працює комп’ютерний зір?
Комп’ютер ніколи не бачитиме так, як ми, тому що комп’ютерам бракує очей, щоб сприймати та передавати вхідні дані в мозок. Тому технологія комп’ютерного зору спирається на складну симфонію даних і алгоритмів, які відображають те, як людські очі сприймають зображення та передають їх у мозок.
Важливо відзначити, що ми все ще не зовсім розуміємо, як працює людський мозок. Більшість людей мають елементарне розуміння того, що очі отримують інформацію, перекладають її та передають повідомлення нашому мозку. Проте нейробіологи можуть сказати вам, що людський зір є набагато складнішим і що ми все ще маємо обмежене розуміння того, як працює наш мозок.
Ці обмеження в розумінні передаються інженеру комп’ютерного зору, який намагається навчити комп’ютер бачити. Дані та алгоритми, які використовуються для навчання комп’ютера «бачити» та інтерпретувати зображення, залишаються обмеженими нашим розумінням того, як людські очі та мозок взаємодіють.
Технологія комп’ютерного зору в даний час спирається на розпізнавання образів і передові технології. Машинне навчання та згорточні нейронні мережі (CNN) дозволяють комп’ютерам розбивати зображення, інтерпретувати дані та ідентифікувати елементи.
Інженери комп’ютерного зору використовують машинне навчання, щоб навчити комп’ютери класифікувати зображення, надаючи їм тисячі зображень предмета. Кожне зображення має ярлики та теги, які ідентифікують, що це таке, наприклад, автомобіль чи собака.
CNN покращує процеси машинного навчання, щоб допомогти комп’ютеру створити піксельне представлення об’єкта. Використовуючи пікселі та пов’язані з ними мітки, комп’ютер прогнозує, що є об’єктом, і постійно перевіряє його точність, поки не зробить послідовну та правильну ідентифікацію.
Комп’ютерний зір поширюється навіть на рядки зображень і відео за допомогою рекурентної нейронної мережі (RNN). Використання RNN дозволяє комп’ютерам ідентифікувати та з’єднувати декілька зображень.
Історія комп’ютерного зору
Технологія комп’ютерного зору бере початок у 1959 році, коли Рассел Кірш сканував зображення свого сина в комп’ютер. Подоба малолітнього сина Кірша стала першим цифровим зображенням у всій своїй зернистій красі, і воно започаткувало абсолютно нову галузь інформатики та розвитку ШІ.
Через кілька років Ларрі Робертс написав свою докторську дисертацію про здатність використовувати двовимірні зображення для отримання тривимірної інформації про тверді предмети. Його робота заклала курс на десятиліття прогресу та розширила його славу як батька Інтернету.
Завдяки цим піонерам комп’ютерні інженери в усьому світі шукали нові способи перетворення реальних зображень у дані, які комп’ютер може розпізнавати, сортувати, обробляти та реагувати на них.
У 1980 році був представлений неокогнітрон, рання версія сучасної CNN Куніхіко Фукусіма . На початку 1990-х років відеоспостереження з’явилося в банкоматах, а менш ніж через десятиліття дослідники Массачусетського технологічного інституту представили першу систему розпізнавання обличчя в реальному часі .
Дослідники, інженери та розробники прискорили темп, намагаючись створити найкращі рішення для комп’ютерного зору. Google, Facebook, Apple, Amazon і навіть міжнародні уряди вийшли на сферу розробки технологій комп’ютерного зору від розпізнавання облич до безпілотних автомобілів.
Застосування технологій комп’ютерного зору
Не завжди легко побачити величезні можливості застосування та переваги технології, доки ви не зробите крок назад. Хоча Ларрі Робертс міг знати, що його ідеї будуть карколомними та змінять життя, він, ймовірно, не передбачив усіх потенційних застосувань комп’ютерного зору.
Розпізнавання обличчя
Мабуть, найпопулярнішим і суперечливим використанням технології комп’ютерного зору є розпізнавання облич. Застосування майже нескінченні й варіюються від особистого використання до заходів громадської безпеки.
- Facebook використовує це, щоб допомогти користувачам позначати людей на спільних зображеннях.
- Правоохоронні органи можуть використовувати відеоканали для ідентифікації злочинців.
- Банки можуть контролювати банкомати в режимі реального часу та виявляти підозрілу активність для підвищення безпеки.
- Люди можуть відкривати свої телефони, дивлячись у камеру.
Хоча ці програми підвищують ефективність і мають сенс для більшості людей, технологія розпізнавання обличчя залишається суперечливою в деяких секторах, насамперед із заходами державного спостереження . Хоча розпізнавання облич може підвищити безпеку та безпеку, є заклик до обмежень та законодавства для захисту конфіденційності.
Дорожній рух, водіння та автомобільна промисловість
Комп’ютерне бачення змінило те, як ми керуємо автомобілем і ставимося до дорожнього руху. Він відкрив двері адаптивним технологіям для покращення досвіду водіння та допомагає містам зменшити затори, вирішуючи проблемні вулиці.
1. Схема дорожнього руху та підтримка правоохоронних органів
Система замкнутого телебачення (CCTV) покладається на комп’ютерне зір для відстеження та класифікації транспортних засобів для різних цілей. Міста можуть не тільки контролювати дорожній рух, але й виконувати широкомасштабний аналіз транспортних потоків для визначення гарячих точок і способів зменшення заторів. Можна визначити, скільки часу потрібно, щоб проїхати відрізок шосе, і визначити аварії.
Крім того, технологія комп’ютерного зору допомагає правоохоронним органам робити вулиці безпечнішими та намагатися зменшити кількість аварій. Камери можуть розпізнавати автомобілі, що перевищують швидкість, і попереджати поліцейських про інші порушення правил руху. Також можна відстежувати поведінку водія, наприклад, відволікатися на водіння та чи пристебнутий він ременем безпеки чи ні.
2. Контроль паркування
Якщо ви коли-небудь заїжджали в гараж і їздили по колу, щоб побачити, що місце заповнене, ви можете оцінити переваги комп’ютерного зору для контролю паркування. Камери можуть визначати відкриті місця та повідомляти комп’ютер, коли партія заповнена. Знаки на в’їзді можуть попередити водіїв про повні стоянки та уникнути головного болю для всіх.
Крім того, майданчики з оплатою паркування можуть контролювати номерні знаки та окремі місця, щоб визначити, як довго автомобіль залишається припаркованим. Власники ділянок можуть зменшити збитки та контролювати свої інвестиції.
3. Безпілотні транспортні засоби
Нелегко знайти автомобіль без певної форми технології комп’ютерного зору. Більшість нових транспортних засобів мають кілька додатків, які позбавляють часу від водіння, як-от автоматичне паркування та круїз-контроль.
Хоча це відносно нові технології, над безпілотними автомобілями працюють десятиліттями. Безпілотні автомобілі більше не відносяться до науково-фантастичних фільмів. Хоча більшість автомобілів не вважаються повністю автономними, є деякі, яким не потрібен водій, якщо ситуація не перевищує можливості автомобіля, як-от пробка.
Безпілотні транспортні засоби покладаються на низку технологій комп’ютерного зору, щоб працювати без керування людиною-водієм. Транспортні засоби найвищого рівня мають достатню кількість камер і даних для безпечного маневрування вулицями завдяки вдосконаленому виявленню пішоходів, виявленню дорожніх знаків, уникненню зіткнень і моніторингу стану доріг.
Індустрія охорони здоров’я
Галузь охорони здоров’я залишається на передовій більшості технологічних досягнень, оскільки ми шукаємо способи жити довше та почуватися здоровішими. Не дивно, що індустрія охорони здоров’я прийняла комп’ютерний зір для виявлення раку, класифікацію клітин для ідентифікації захворювань, а нещодавно – діагностику COVID.
Техніки також можуть використовувати комп’ютерний зір для аналізу рухів для виявлення потенційних неврологічних та опорно-рухових захворювань. Це корисно для реабілітації, терапії та підтримки вправ для тих, хто одужує після травм, шляхом оцінки рухів і демонстрації вправ. Лікуючі джерела можуть відправити пацієнта додому або до медичного закладу з відео, що показують правильні рухи, щоб запобігти подальшим травмам і безпечно прискорити одужання.
Крім того, одним із найпоширеніших застосувань комп’ютерного зору в медицині є навчання навичок. Мешканці, лікарі та хірурги можуть проходити навчання медичним навичкам за допомогою віртуальних платформ, що дозволяє їм безпечно імітувати операції та процедури перед тим, як братися за реальні випадки.
Роздрібна підтримка
Автоматизація програмного забезпечення комп’ютерного зору підтримує роздрібні магазини, відстежуючи клієнтів для підрахунку трафіку через магазини. Відстеження тенденцій дозволяє магазинам відповідним чином комплектувати персонал, але це також допомагає групам із запобігання втратам стежити за бездіяльністю та виявляти проблеми з крадіжками.
Застосування в сільському господарстві
Фермери, які займаються великою виробничою діяльністю, можуть оптимізувати свої справи за допомогою програмного забезпечення комп’ютерного зору, яке стежить за тваринами та посівами. Легше своєчасно виявляти зараження комахами та спалахи хвороб, відстежувати врожайність та оптимізувати свою команду. Фермери, які працюють з дефіцитом персоналу, можуть автоматизувати різні дії, включаючи збирання врожаю, прополку та посів.
Автоматизація виробництва
Виробництво може бути одним із найкращих варіантів використання автоматизації та комп’ютерного зору. Це наступний крок у гіперавтоматизації , оскільки виробничі групи інтегрують програмне забезпечення комп’ютерного бачення для покращення всього, від виробництва до контролю якості.
- Покращте аналітику продуктивності за допомогою розпізнавання обличчя, щоб оцінити індивідуальне використання часу та ресурсів для створення більш ефективних процесів.
- Використовуйте програмне забезпечення комп’ютерного бачення для візуального огляду обладнання для раннього виявлення проблем, що може зменшити час простою та витрати на ремонт. Він також може виявити слабкі місця в засобах індивідуального захисту (ЗІЗ).
- Групи забезпечення якості можуть використовувати автоматизацію програмного забезпечення комп’ютерного бачення для оцінки та порівняння продуктів, щоб усунути дефектні компоненти або визначити елементи, які потребують ремонту, перш ніж відправити їх.
Крім того, компанії можуть створювати навчальні модулі навичок і оцінювання за допомогою віртуального обладнання та програмного забезпечення комп’ютерного бачення. Співробітники можуть навчитися новим навичкам і вдосконалити наявні здібності, щоб покращити продуктивність і ефективність, не жертвуючи жодним продуктом.
Комп’ютерне бачення в автоматизації тестування програмного забезпечення – історія минулого, сьогодення та майбутнього
Більшість галузей промисловості отримують вигоду від технологій комп’ютерного бачення, але наступним етапом є впровадження інструментів комп’ютерного бачення для автоматизації тестування програмного забезпечення . Використання програмного забезпечення комп’ютерного зору для тестування автоматизації не є новою концепцією, але вона пройшла довгий шлях від перших спроб.
Еволюція комп’ютерного бачення в тестуванні програмного забезпечення – історія
Тестування програмного забезпечення існувало ще в 1970-х роках, але вимагало значних зусиль, щоб ініціювати його на місці. Без Інтернету фірмам-розробникам програмного забезпечення доводилося кодувати та надсилати окремі тести кожному клієнту.
Найперші версії програмного забезпечення для автоматизованого тестування вимагали частих оновлень, а надто спрощені системи не могли впоратися зі складними завданнями. Крім того, було кілька проблем із несумісністю та людською помилкою.
Протягом кількох десятиліть автоматичне тестування було менш ефективним і займало більше часу, ніж тестування вручну. Потрібні значні досягнення та прогрес у технології, щоб отримати життєздатні продукти та розблокувати переваги програмного забезпечення для автоматизованого тестування, включаючи комп’ютерне бачення.
Як комп’ютерний зір використовується в автоматизації тестування програмного забезпечення – сучасність
Еволюція програмного забезпечення для автоматизованого тестування суттєво змінилася завдяки прогресу в технології комп’ютерного зору. Класифікація зображень, виявлення та відстеження об’єктів, а також пошук зображень на основі вмісту зробили революцію в процесі автоматизації тестування програмного забезпечення.
Сьогодні компанії та уряди використовують засоби тестування комп’ютерного зору для розробки та автоматизації програмного забезпечення для підвищення ефективності та продуктивності. Це важливий крок у гіперавтоматизації та оптимізації процесів, щоб підвищити чистий результат і максимізувати вихід без шкоди для якості.
Нові види використання комп’ютерного бачення в автоматизації тестування програмного забезпечення – майбутнє
Галузеві прогнози підкреслюють зростання машинного навчання та розширення CNN для автоматизації більшої кількості робочих навантажень і оптимізації існуючих процесів. Цілком ймовірно, що ми побачимо більше хмарних сервісів і більше використання дронів і мобільних пристроїв, щоб дозволити людям працювати з будь-якої точки світу.
Переваги комп’ютерного бачення в автоматизації тестування програмного забезпечення
Переваги інструментів комп’ютерного зору в тестуванні програмного забезпечення неможливо переоцінити, але неможливо висвітлити всі можливі переваги. Тим не менш, деякі з головних переваг можуть призвести до неймовірних змін у зростанні та продуктивності.
Зменшує сліпі плями
Однією з головних переваг інструментів комп’ютерного бачення в тестуванні програмного забезпечення є здатність зменшувати сліпі зони в існуючих процесах. Удосконалення існуючих засобів тестування автоматизації програмним забезпеченням комп’ютерного бачення допомагає орієнтувати машини в просторі та заповнює прогалини. Автоматизація програмного забезпечення комп’ютерного бачення підтримує системи, заповнюючи пробіли навколо даних, щоб закріпити отриману інформацію та сформулювати більш повну картину.
Швидке тестування
Швидше тестування є ще одним бонусом для врахування тестування комп’ютерного зору в програмах розробки програмного забезпечення. Використання комп’ютерного зору означає, що вашій команді не доведеться витрачати дорогоцінний час на створення даних для нестандартних параметрів або продуктів. Комп’ютер може адаптуватися до змін на основі дисплея та зображень, які він отримує.
Постійно вдосконалюється
Як і більшість технологічних досягнень, засоби тестування комп’ютерного зору для розробки програмного забезпечення постійно змінюються, оскільки програмісти вдосконалюють і розширюють можливості. Використання програмного забезпечення комп’ютерного бачення для тестування автоматизації залишатиметься в авангарді більшості галузей промисловості протягом багатьох років, оскільки простір для зростання необмежений.
Автоматизоване тестування GUI
Нелегко знайти людей для надійного виконання повсякденних завдань у будь-якій галузі, тому пошук способів автоматизації цих виснажливих процесів рятує всіх. Найкращі інструменти комп’ютерного зору для автоматизації тестування програмного забезпечення можуть керувати цими завданнями, економлячи час і гроші компаній, одночасно зменшуючи навантаження на співробітників.
Проблеми комп’ютерного бачення в автоматизації тестування програмного забезпечення
Використання програмного забезпечення комп’ютерного зору для тестування автоматизації не ідеальне, і є кілька помітних недоліків, які слід враховувати.
Залежність від якості зображення
Ні для кого не секрет, що погана якість зображення може призвести до негативних наслідків, але як щодо змінних умов освітлення чи непостійної орієнтації? Хоча наші очі легко пристосовуються до незначних змін освітлення, програмне забезпечення комп’ютерного зору цього не робить. Навіть найкращі інструменти комп’ютерного зору для автоматизації тестування програмного забезпечення не можуть ідеально відтворити людське око.
Перекошене навчання
Деякі сектори мають обмежений доступ до якісних даних, необхідних для досягнення своїх цілей. Наприклад, у галузях охорони здоров’я може не вистачати високоякісних відео та зображень для створення реалістичних віртуальних просторів для практики. Не завжди легко заповнити прогалини або створити достатні набори даних.
Витрати на обчислення
Крім необхідного апаратного забезпечення та використання кваліфікованих інженерів комп’ютерного зору, вартість налаштування програмного забезпечення комп’ютерного зору для тестування автоматизації є значною. Занижена оцінка витрат призводить до неточних даних і неадекватних прибутків.
Обмеження поточних засобів автоматизації програмного забезпечення
Існуючі засоби автоматизації програмного забезпечення мають вроджені обмеження, які впливають на загальні результати. Хоча є помітні переваги порівняно з ручним тестуванням, недоцільно ігнорувати недоліки.
- Існуючі інструменти автоматизації можуть переглядати лише те, що їм відомо, тобто якщо ви не надали дані, вони не можуть перевірити поза встановленими параметрами.
- Коли він почне працювати, ви можете заощадити багато часу, але потрібен деякий час, щоб налаштувати систему на необхідну швидкість.
- Це недешево. Використання інструментів автоматизації програмного забезпечення має свою ціну та являє собою значні інвестиції, але в довгостроковій перспективі воно окупається.
- Очікуйте постійного обслуговування коду для забезпечення точних результатів.
Зрештою, засоби автоматизації програмного забезпечення багато в чому схожі на автоматизовану автоматизацію процесів (RPA), оскільки вони усувають людський дотик. Команди втрачають цінних, кваліфікованих працівників, коли вони переходять на автоматизовані інструменти. Крім того, комп’ютери не можуть думати чи реагувати, як люди, що може бути плюсом і недоліком.
Як розпочати тестування програмного забезпечення за допомогою Computer Vision, інструменту з низьким кодом
Початок будь-якого проекту може здатися непосильним, особливо якщо він включає складну технологію. На щастя, одна з переваг інструментів комп’ютерного зору під час тестування програмного забезпечення полягає в тому, що більшу частину роботи виконують кваліфіковані інженери, тож вам не потрібно вивчати код чи технічні навички, щоб ним користуватися.
Програмне забезпечення ZAPTEST спирається на вбудовані функції, які надають інструмент із низьким кодом для задоволення ваших потреб. Забронюйте демонстрацію та дізнайтеся, як ZAPTEST може покращити ваш прибуток за допомогою наших універсальних послуг автоматизації тестування програмного забезпечення та спеціальної команди експертів.
поширені запитання
У вас залишилися запитання щодо використання комп’ютерного зору та автоматизації тестування програмного забезпечення? Ці типові запитання та відповіді можуть прояснити ситуацію.
Що таке перевірка комп’ютерного зору?
Тестування комп’ютерного зору змушує системи визначити їхню точність ідентифікації, класифікації та навіть реакції на зображення предметів. Він встановлює базову лінію для використання інструментів тестування комп’ютерного зору для розробки програмного забезпечення та інших завдань автоматизації.
Чи потрібне кодування для перевірки комп’ютерного зору?
Так і ні. Машинне навчання означає, що розробникам програмного забезпечення не потрібно кодувати все вручну, оскільки вони можуть використовувати наявні функції та алгоритми. Однак на кожному рівні все ще є елемент кодування.
Які навички потрібні для автоматизації тестування програмного забезпечення комп’ютерного зору?
Навіть найкращі засоби комп’ютерного зору для автоматизації тестування програмного забезпечення вимагають на початку досвідченого програміста чи інженера. Вам потрібен хтось із великим досвідом програмування та розумінням методів DevOps, щоб налагодити систему та вивести все в Інтернет. Як правило, ви використовуєте математичні навички високого рівня, статистику, обробку зображень і здібності до розпізнавання образів.
Інструменти комп’ютерного зору для автоматизації тестування програмного забезпечення
Інструменти тестування комп’ютерного зору можуть підвищити ефективність і продуктивність, але для цього потрібен продукт високого рівня. ZAPTEST — це провідний наскрізний інструмент автоматизації тестування на основі програмного забезпечення комп’ютерного бачення з підтвердженими результатами та вагомою репутацією.
Використовуючи технологію Computer Vision у ZAP Object Engine (ZOE), користувачі можуть створювати автоматизовані будь-які цифрові інтерфейси, включаючи живі програми, відео та навіть створювати сценарії з макетів. Тип технології UI під автоматизацією більше не є питанням. Ми в ZAP кажемо: «Якщо ви можете виконати процедуру через свою програму вручну, ZAPTEST може автоматизувати цю ASIS без будь-яких обмежень».
Ми використовуємо передові технології для створення найкращих інструментів комп’ютерного зору для автоматизації тестування програмного забезпечення. Наше універсальне програмне забезпечення працює на багатьох платформах і програмах, щоб забезпечити оптимальний результат.
Вам цікаво дізнатися, як інструмент автоматизації тестування програмного забезпечення може оптимізувати ваші бізнес-процеси та підвищити прибутки в десять разів? Зв’яжіться з командою ZAPTEST сьогодні, щоб дізнатися більше.
