Technologie se neustále vyvíjejí a souvisejí se vším, co děláme v osobním i profesním životě. Od chytrých telefonů až po nejmodernější počítačová rozhraní – technologie jsou základem naší společnosti a majákem jejího dalšího růstu. Počítačové vidění stojí v čele tohoto světa a je připraveno změnit způsob, jakým podnikáme.
Využití nástrojů počítačového vidění jako součásti automatizace testování softwaru je dalším krokem v technologické revoluci. Hraje klíčovou roli v mnoha každodenních činnostech a nyní se zaměřuje na zdokonalení našich každodenních úkolů při současném snížení chyb, zlepšení kvality a zvýšení hospodářského výsledku.
Co je počítačové vidění?
Nejjednodušeji řečeno, počítačové vidění spočívá v tom, že se počítač naučí zobrazovat a správně interpretovat obrázky jako člověk. Jedná se o složitou a špičkovou technologii, která se opírá o umělou inteligenci a strojové učení.
Počítačové vidění je dalším krokem k tomu, aby počítače vykonávaly lidské úkoly a zlepšily tak efektivitu a snížily počet chyb. Tento multidisciplinární přístup umožňuje počítačům převádět obrázky na čitelná data a interpretovat, jak spolu informace souvisejí.
Tento proces jde ještě dál a umožňuje počítačům číst scénu a formulovat odpovídající reakci. Počítačové vidění může například pomoci samořiditelným automobilům rozpoznat překážky, aby se vyhnuly kolizi, nebo podpořit nástroje robotické automatizace procesů (RPA), aby se vytvořil efektivnější pracovní postup.
Jak funguje počítačové vidění?
Počítač nikdy nebude vidět jako my, protože počítačům chybí oči, které by přijímaly a převáděly vstupní informace do mozku. Technologie počítačového vidění se proto opírá o složitou symfonii dat a algoritmů, které odrážejí způsob, jakým lidské oči přijímají obrazy a převádějí je do mozku.
Je důležité si uvědomit, že stále ještě zcela nerozumíme tomu, jak lidský mozek funguje. Většina lidí má základní povědomí o tom, že oči přijímají informace, překládají je a předávají zprávy do mozku. Neurologové vám však mohou říci, že lidský zrak je mnohem složitější a že fungování našeho mozku zatím rozumíme jen omezeně.
Tato omezení v chápání se přenášejí na inženýra počítačového vidění, který se snaží naučit počítač vidět. Data a algoritmy používané k tréninku počítače, aby „viděl“ a interpretoval obrázky, jsou stále omezeny na základě našich znalostí o interakci lidských očí a mozku.
Technologie počítačového vidění se v současnosti opírá o rozpoznávání vzorů a pokročilé technologie. Strojové učení a konvoluční neuronové sítě (CNN) umožňují počítačům rozkládat obrázky, interpretovat data a identifikovat položky.
Inženýři počítačového vidění používají strojové učení k tomu, aby naučili počítače klasifikovat obrázky tím, že jim poskytnou tisíce obrázků daného objektu. Každý obrázek je opatřen štítky a značkami, které určují, o co se jedná, například o auto nebo psa.
CNN vylepšuje procesy strojového učení a pomáhá počítači vytvořit pixelovou reprezentaci objektu. Počítač na základě pixelů a souvisejících štítků předpovídá, o jaký objekt se jedná, a průběžně kontroluje jeho přesnost, dokud neprovede konzistentní a správnou identifikaci.
Počítačové vidění se rozšiřuje i na řetězce obrázků a videí pomocí rekurentní neuronové sítě (RNN). Použití RNN umožňuje počítačům identifikovat a propojit více obrázků.
Historie počítačového vidění
Technologie počítačového vidění se datuje od roku 1959, kdy Russell Kirsch naskenoval do počítače obrázek svého syna. Podobizna Kirschova malého syna se stala prvním digitálním obrazem v celé jeho zrnité kráse a odstartovala zcela nové odvětví počítačové vědy a vývoje umělé inteligence.
O několik let později napsal Larry Roberts svou doktorskou práci o možnosti využívat dvourozměrné obrazy k získávání trojrozměrných informací o pevných předmětech. Jeho práce určila směr desetiletí pokroku a rozšířila jeho slávu jako otce internetu.
Díky těmto prvním průkopníkům hledali počítačoví inženýři po celém světě nové způsoby, jak převádět obrazy reálného světa na data, která by počítač mohl rozpoznat, třídit, zpracovat a reagovat na ně.
V roce 1980 byl představen neokognitron, raná verze dnešní CNN, kterou vytvořil Kunihiko Fukušima. Počátkem 90. let se objevily kamerové systémy na bankomatech a o necelých deset let později představili výzkumníci z MIT první systémy pro detekci obličejů v reálném čase.
Výzkumníci, inženýři a vývojáři zrychlili tempo v pokračující snaze o dosažení co nejlepších řešení počítačového vidění. Google, Facebook, Apple, Amazon a dokonce i mezinárodní vlády vstoupily do této oblasti, aby vyvinuly technologii počítačového vidění od rozpoznávání obličeje až po samořídící automobily.
Aplikace technologií počítačového vidění
Ne vždy je snadné vidět rozsáhlé aplikace a výhody technologií, dokud neuděláte krok zpět. I když Larry Roberts možná věděl, že jeho nápady budou převratné a změní život, pravděpodobně nepředpokládal všechny možnosti využití počítačového vidění.
Rozpoznávání obličeje
Asi nejpopulárnějším a nejkontroverznějším využitím technologie počítačového vidění je rozpoznávání obličeje. Možnosti využití jsou téměř nekonečné a sahají od osobního použití až po veřejná bezpečnostní opatření.
- Facebook ji používá k tomu, aby uživatelé mohli označovat osoby na sdílených obrázcích.
- Orgány činné v trestním řízení mohou využívat videozáznamy k identifikaci zločinců.
- Banky mohou sledovat bankomaty v reálném čase a identifikovat podezřelé aktivity, aby zvýšily bezpečnost a zabezpečení.
- Jednotlivci mohou otevřít telefon pohledem do fotoaparátu.
Ačkoli tyto aplikace zvyšují efektivitu a pro většinu lidí mají smysl, technologie rozpoznávání obličeje zůstává v některých odvětvích kontroverzní, především v souvislosti s vládními opatřeními dohledu. Rozpoznávání obličeje může zvýšit bezpečnost a zabezpečení, ale je třeba stanovit hranice a právní předpisy na ochranu soukromí.
Doprava, řízení a automobilový průmysl
Počítačové vidění změnilo způsob řízení a řešení dopravy. Otevřel dveře adaptivním technologiím, které zlepšují zážitek z jízdy, a pomáhá městům snižovat dopravní zácpy řešením problematických ulic.
1. Dopravní modely a podpora vymáhání práva
Uzavřený televizní okruh (CCTV) využívá počítačové vidění ke sledování a kategorizaci vozidel pro různé účely. Města mohou nejen monitorovat dopravu, ale také provádět rozsáhlé analýzy dopravních toků, aby určila horká místa a způsoby, jak zmírnit dopravní zácpy. Je možné určit, jak dlouho trvá ujetí určitého úseku dálnice, a identifikovat nehody.
Kromě toho technologie počítačového vidění pomáhá orgánům činným v trestním řízení zvýšit bezpečnost na ulicích a snížit počet nehod. Kamery mohou identifikovat auta překračující rychlost a upozornit policisty na další přestupky. Je také možné sledovat chování řidičů, například rozptýlenou jízdu a používání bezpečnostních pásů.
2. Kontrola parkování
Pokud jste někdy vjeli do garáže a jezdili dokola, abyste zjistili, že je parkoviště plné, jistě oceníte výhody počítačového vidění pro kontrolu parkování. Kamery mohou identifikovat volná místa a v případě zaplnění parkoviště je přenášet do počítače. Značky u vjezdu mohou řidiče upozornit na plná parkoviště a zabránit tak problémům s hlavou pro všechny.
Kromě toho mohou placená parkoviště sledovat registrační značky a jednotlivá parkovací místa, aby zjistila, jak dlouho auto zůstává zaparkované. Majitelé pozemků mohou snížit ztráty a sledovat své investice.
3. Samořídící vozidla
Není snadné najít auto bez nějaké formy technologie počítačového vidění. Většina nových vozidel má řadu aplikací, které vás zbaví mnoha dohadů, jako je automatické parkování nebo tempomat.
Ačkoli se jedná o relativně nové technologie, na samořídících automobilech se pracuje již desítky let. Samořízená auta už dávno nepatří jen do sci-fi filmů. Ačkoli většina vozů není plně autonomní, existují i takové, které nepotřebují lidského řidiče, pokud situace nepřesahuje schopnosti vozu, například dopravní zácpa.
Samořídící vozidla využívají řadu technologií počítačového vidění, aby mohla fungovat bez lidského řidiče. Vozidla nejvyšší úrovně mají dostatek kamer a dat pro bezpečné manévrování v ulicích díky pokročilé detekci chodců, detekci dopravních značek, předcházení kolizím a sledování stavu vozovky.
Zdravotnictví
Zdravotnictví zůstává v popředí technologického pokroku, protože hledáme způsoby, jak žít déle a cítit se zdravěji. Není překvapením, že zdravotnictví přijalo počítačové vidění pro detekci rakoviny, klasifikaci buněk pro identifikaci onemocnění a nejnověji i pro diagnostiku COVID.
Technici mohou také využívat počítačové vidění k analýze pohybu pro identifikaci potenciálních neurologických a muskuloskeletálních onemocnění. Je užitečný při rehabilitaci, terapii a podpoře cvičení pro osoby, které se zotavují ze zranění, a to prostřednictvím hodnocení pohybu a ukázky cvičení. Ošetřující zdroje mohou pacienta poslat domů nebo do asistované péče s videozáznamy, které ho provedou správnými pohyby, aby se zabránilo dalšímu zranění a urychlilo se bezpečné zotavení.
Jednou z nejvýznamnějších aplikací počítačového vidění v medicíně je trénink dovedností. Rezidenti, lékaři a chirurgové mohou absolvovat výcvik lékařských dovedností prostřednictvím virtuálních platforem, které jim umožňují bezpečně simulovat operace a zákroky předtím, než se pustí do skutečných případů.
Podpora maloobchodu
Automatizace softwaru pro počítačové vidění podporuje maloobchodní prodejny sledováním zákazníků a počítáním jejich pohybu v prodejnách. Sledování trendů umožňuje prodejnám odpovídajícím způsobem obsadit personál, ale také pomáhá týmům prevence ztrát sledovat, zda nedochází k potulování a zda se nezaměřují na krádeže.
Zemědělské aplikace
Zemědělci s rozsáhlými provozy mohou zefektivnit své záležitosti pomocí softwaru počítačového vidění, který monitoruje zvířata a plodiny. Je snazší včas rozpoznat napadení hmyzem a výskyt chorob, sledovat výnosy a optimalizovat tým. Zemědělci, kteří mají nedostatek pracovníků, mohou automatizovat různé činnosti včetně sklizně, pletí a setí.
Automatizace výroby
Výroba může být jednou z nejlepších možností, jak využít automatizaci a počítačové vidění. Jedná se o další krok v hyperautomatice, kdy výrobní týmy integrují software pro počítačové vidění, aby zlepšily vše od výroby až po kontrolu kvality.
- Vylepšete analýzu produktivity pomocí rozpoznávání obličejů, abyste mohli vyhodnocovat individuální využití času a zdrojů a vytvářet efektivnější procesy.
- Využijte software pro počítačové vidění k vizuální kontrole zařízení, abyste dříve identifikovali problémy, což může snížit prostoje a náklady na opravy. Může také identifikovat slabá místa osobních ochranných prostředků (OOP).
- Týmy zajišťující kvalitu mohou pomocí automatizovaného softwaru počítačového vidění vyhodnocovat a porovnávat výrobky, aby vyloučily vadné součásti nebo identifikovaly položky vyžadující opravu před jejich odesláním.
Kromě toho mohou společnosti vytvářet moduly školení dovedností a hodnocení pomocí virtuálního vybavení a softwaru pro počítačové vidění. Zaměstnanci si mohou osvojit nové dovednosti a zlepšit stávající schopnosti, aby zvýšili výkonnost a efektivitu, aniž by obětovali jakýkoli produkt.
Počítačové vidění v automatizaci testování softwaru – příběh minulosti, současnosti a budoucnosti
Technologie počítačového vidění je výhodná pro většinu průmyslových odvětví, ale další etapou je využití nástrojů počítačového vidění pro automatizaci testování softwaru. Použití softwaru pro počítačové vidění k automatizaci testování není nový koncept, ale od prvních pokusů urazil dlouhou cestu.
Vývoj počítačového vidění v testování softwaru – historie
Testovací software existoval již v 70. letech, ale jeho spuštění na místě vyžadovalo značné úsilí. Bez internetu musely firmy zabývající se vývojem softwaru kódovat a zasílat každému klientovi individuální testy.
První iterace automatizovaného testovacího softwaru vyžadovaly časté aktualizace a příliš zjednodušené systémy nezvládaly složité úkoly. Dále se vyskytlo několik problémů s nekompatibilitou a lidskými chybami.
Automatizované testování bylo po několik desetiletí méně efektivní a časově náročnější než manuální testování. Bylo zapotřebí významných úspěchů a technologického pokroku, aby bylo možné získat životaschopné produkty a uvolnit výhody automatizovaného testovacího softwaru, včetně počítačového vidění.
Jak se počítačové vidění používá v automatizaci testování softwaru – Současnost
Vývoj softwaru pro automatizované testování se výrazně posunul díky pokroku v technologii počítačového vidění. Klasifikace obrázků, detekce a sledování objektů a vyhledávání obrázků na základě obsahu způsobily revoluci v procesu automatizace testování softwaru.
Společnosti a státní správa dnes využívají nástroje pro testování počítačového vidění pro vývoj softwaru a automatizaci, aby zvýšily efektivitu a produktivitu. Jedná se o zásadní krok v oblasti hyperautomatizace a zefektivnění procesů s cílem posílit hospodářský výsledek a maximalizovat produkci bez snížení kvality.
Nové využití počítačového vidění v automatizaci testování softwaru – budoucnost
Odvětvové prognózy zdůrazňují růst strojového učení a rozšíření CNN pro automatizaci dalších pracovních úloh a optimalizaci stávajících procesů. Je pravděpodobné, že se dočkáme více cloudových služeb a většího využívání dronů a mobilních zařízení, které umožní lidem pracovat odkudkoli na světě.
Výhody počítačového vidění v automatizaci testování softwaru
Výhody nástrojů počítačového vidění při testování softwaru nelze přeceňovat, ale není možné vysvětlit všechny možné výhody. Přesto některé z hlavních výhod mohou vést k neuvěřitelnému růstu a změnám produktivity.
Omezuje slepá místa
Jedním z hlavních přínosů nástrojů počítačového vidění při testování softwaru je schopnost omezit slepá místa ve stávajících procesech. Rozšíření stávajících nástrojů pro automatické testování o software pro počítačové vidění pomáhá orientovat stroje v prostoru a vyplňuje mezery. Softwarová automatizace počítačového vidění podporuje systémy tím, že vyplňuje prázdná místa kolem dat, aby ukotvila přijaté informace a vytvořila úplnější obraz.
Rychlé testování
Dalším bonusem pro zavedení testování pomocí počítačového vidění v aplikacích softwarového inženýrství je rychlejší testování. Použití počítačového vidění znamená, že váš tým nemusí trávit drahocenný čas vytvářením dat pro nestandardní nastavení nebo produkty. Počítač se může přizpůsobit změnám na základě zobrazení a obrázků, které obdrží.
Stále se zlepšující
Stejně jako většina technologického pokroku se i nástroje pro testování počítačového vidění při vývoji softwaru stále mění, protože programátoři zdokonalují a rozšiřují jejich možnosti. Používání softwaru pro počítačové vidění k automatizaci testování zůstane v popředí většiny průmyslových odvětví i v následujících letech, protože prostor pro růst je neomezený.
Automatizované testování grafického uživatelského rozhraní
V žádném odvětví není snadné najít lidi, kteří by spolehlivě plnili všední úkoly, takže hledání způsobů, jak tyto nudné procesy automatizovat, šetří život všem. Nejlepší nástroje počítačového vidění pro automatizaci testování softwaru dokáží tyto úkoly zvládnout, čímž firmám šetří čas a peníze a zároveň snižují zátěž zaměstnanců.
Výzvy počítačového vidění v automatizaci testování softwaru
Použití softwaru pro počítačové vidění k automatizaci testování není dokonalé a je třeba vzít v úvahu několik významných nevýhod.
Závislost na kvalitě obrazu
Není žádným tajemstvím, že špatná kvalita obrazu může přinést negativní výsledky, ale co proměnlivé světelné podmínky nebo nekonzistentní orientace? Zatímco naše oči se snadno přizpůsobují nepatrným změnám osvětlení, software počítačového vidění nikoli. Ani ty nejlepší nástroje počítačového vidění pro automatizaci testování softwaru nedokážou dokonale napodobit lidské oko.
Zkreslené učení
Některá odvětví mají omezený přístup ke kvalitním údajům nezbytným k dosažení svých cílů. Například v oblasti zdravotnictví mohou chybět vysoce kvalitní videa a obrázky pro vytvoření realistických virtuálních prostor pro praxi. Není vždy snadné vyplnit prázdná místa nebo vytvořit dostatečné soubory dat.
Výpočetní náklady
Náklady na vytvoření softwaru počítačového vidění pro testování automatizace jsou značné, protože je k tomu zapotřebí hardware a kvalifikovaní inženýři počítačového vidění. Podcenění nákladů vede k nepřesným údajům a nedostatečným výnosům.
Omezení současných nástrojů pro automatizaci softwaru
Stávající nástroje pro automatizaci softwaru mají vrozená omezení, která ovlivňují celkové výsledky. Přestože oproti manuálnímu testování existují významné výhody, je nepraktické přehlížet nedostatky.
- Stávající automatizační nástroje mohou kontrolovat pouze to, co znají, což znamená, že pokud jste neposkytli data, nemohou kontrolovat mimo nastavené parametry.
- Jakmile se systém rozběhne, můžete ušetřit spoustu času, ale chvíli trvá, než se systém uvede do chodu.
- Není to levné. Používání nástrojů pro automatizaci softwaru má svou cenu a představuje významnou investici, která se však z dlouhodobého hlediska vyplatí.
- Očekávejte průběžnou údržbu kódu, která zajistí přesné výsledky.
Nástroje pro automatizaci softwaru jsou nakonec podobné robotické automatizaci procesů (RPA), protože eliminují lidský faktor. Týmy ztrácejí cenné a kvalifikované zaměstnance, protože při přechodu na automatizované nástroje. Navíc počítače nedokážou myslet ani reagovat jako lidé, což může být výhodou i nevýhodou.
Jak začít testovat software pomocí počítačového vidění, nástroje s nízkým kódem
Zahájení jakéhokoli projektu se může zdát zdrcující, zejména pokud zahrnuje složité technologie. Jednou z výhod nástrojů počítačového vidění při testování softwaru je naštěstí to, že většinu práce odvedou kvalifikovaní inženýři, takže se k jejich použití nemusíte učit rozsáhlý kód nebo technické dovednosti.
Software ZAPTEST se spoléhá na vestavěné funkce, které poskytují nástroj s nízkým kódem, který splní vaše potřeby. Objednejte si demo a zjistěte, jak může ZAPTEST zlepšit vaše výsledky díky našim komplexním službám automatizace testování softwaru a specializovanému týmu odborníků.
Nejčastější dotazy
Máte stále otázky ohledně používání počítačového vidění a automatizace testování softwaru? Tyto časté otázky a odpovědi by vám mohly vše objasnit.
Co je testování počítačového vidění?
Testování počítačového vidění je výzvou pro systémy, aby se určila jejich přesnost při identifikaci, kategorizaci a dokonce i reakci na obrazy subjektů. Vytváří základ pro používání nástrojů pro testování počítačového vidění při vývoji softwaru a dalších automatizačních úlohách.
Potřebuje testování počítačového vidění kódování?
Ano i ne. Strojové učení znamená, že softwaroví inženýři nemusí vše kódovat ručně, protože mohou využít existující funkce a algoritmy. Na všech úrovních je však stále přítomný prvek kódování.
Jaké dovednosti potřebujete pro automatizaci testování softwaru počítačového vidění?
I ty nejlepší nástroje počítačového vidění pro automatizaci testování softwaru vyžadují na začátku kvalifikovaného programátora nebo inženýra. K vytvoření systému a uvedení všeho do provozu potřebujete někoho, kdo má rozsáhlé zkušenosti s kódováním a rozumí metodám DevOps. Obvykle budete používat matematické dovednosti na vysoké úrovni, statistiku, zpracování obrazu a schopnosti rozpoznávání vzorů.
Nástroje počítačového vidění pro automatizaci testování softwaru
Nástroje pro testování pomocí počítačového vidění mohou zvýšit efektivitu a produktivitu, ale je k tomu zapotřebí produkt na vysoké úrovni. ZAPTEST je přední nástroj pro automatizaci testování založený na softwaru pro komplexní počítačové vidění s prokazatelnými výsledky a dobrými výsledky.
Pomocí technologie počítačového vidění v nástroji ZAP Object Engine (ZOE) mohou uživatelé vytvářet automatizaci jakéhokoli digitálního rozhraní včetně živých aplikací, videí a dokonce vytvářet skripty z maket. Typ technologie uživatelského rozhraní v rámci automatizace již není otázkou. My v ZAP říkáme: „ZAPTEST dokáže tento ASIS automatizovat bez jakýchkoli omezení.“
Využíváme nejmodernější technologie k vytvoření nejlepších nástrojů pro automatizaci testování softwaru založených na počítačovém vidění. Náš všestranný software funguje na různých platformách a v různých aplikacích, abyste dosáhli optimálního výsledku.
Zajímá vás, jak může nástroj pro automatizaci testování softwaru zefektivnit vaše obchodní procesy a až desetinásobně zlepšit vaše hospodářské výsledky? Kontaktujte tým ZAPTEST a dozvíte se více.
