Teknologien udvikler sig hele tiden og er forbundet med alt, hvad vi foretager os i vores personlige og professionelle liv. Fra smartphones til avancerede computergrænseflader – teknologi er grundlaget for vores samfund og et fyrtårn for fortsat vækst. Computer vision er på forkant med denne verden og er klar til at ændre den måde, vi driver forretning på.
Indførelse af computer vision-værktøjer som en del af automatisering af softwaretestning er endnu et skridt i den teknologiske revolution. Den spiller en afgørende rolle i mange daglige aktiviteter og har nu til formål at forfine vores daglige opgaver, samtidig med at den reducerer fejl, forbedrer kvaliteten og øger bundlinjen.
Hvad er computer vision?
Kort sagt handler computer vision om at lære en computer at se og fortolke billeder korrekt som et menneske. Der er tale om kompleks, avanceret teknologi, der er baseret på kunstig intelligens (AI) og maskinlæring.
Computer vision er endnu et skridt i retning af at lade computere udføre menneskelige opgaver for at forbedre effektiviteten og mindske fejl. Denne tværfaglige tilgang gør det muligt for computere at omdanne billeder til læsbare data og fortolke, hvordan oplysningerne hænger sammen.
Processen går et skridt videre og giver computere evnen til at læse en scene og formulere en passende reaktion. Computer vision kan f.eks. hjælpe selvkørende biler med at genkende forhindringer for at undgå kollisioner eller støtte værktøjer til automatisering af robotprocesser (RPA) for at skabe en mere effektiv arbejdsgang.
Hvordan fungerer computer vision?
En computer vil aldrig kunne se, som vi gør, fordi computere mangler øjne til at modtage og oversætte input til hjernen. Derfor er computer vision-teknologien baseret på en kompleks symfoni af data og algoritmer, der afspejler, hvordan menneskers øjne modtager billeder og overfører dem til hjernen.
Det er vigtigt at bemærke, at vi stadig ikke helt forstår, hvordan den menneskelige hjerne fungerer. De fleste mennesker har en rudimentær forståelse af, at øjnene modtager information, oversætter den og videresender beskederne til vores hjerne. Neurovidenskabsfolk kan dog fortælle dig, at menneskers syn er langt mere komplekst, og at vi stadig kun har en begrænset forståelse af, hvordan vores hjerner fungerer.
Disse begrænsninger i forståelsen kan overføres til en computer vision-ingeniør, der forsøger at lære en computer at se. De data og algoritmer, der bruges til at træne en computer i at “se” og fortolke billeder, er stadig begrænset af vores forståelse af, hvordan de menneskelige øjne og hjernen interagerer.
Computer vision-teknologi er i dag baseret på mønstergenkendelse og avanceret teknologi. Maskinlæring og convolutional neural networks (CNN) gør det muligt for computere at opdele billeder, fortolke dataene og identificere elementer.
Computer vision-ingeniører bruger maskinlæring til at lære computere at klassificere billeder ved at give dem tusindvis af billeder af et emne. Hvert billede er forsynet med etiketter og mærker, der identificerer, hvad det er, f.eks. en bil eller en hund.
CNN forbedrer de maskinlæringsmæssige processer for at hjælpe computeren med at skabe en pixeleret repræsentation af motivet. Ved hjælp af pixelerne og de tilhørende etiketter forudsiger computeren, hvad emnet er, og kontrollerer løbende nøjagtigheden, indtil den foretager konsekvente og korrekte identifikationer.
Computer vision udvider endda til at omfatte strenge af billeder og videoer med et recurrent neural network (RNN). Ved hjælp af RNN’er kan computere identificere og forbinde flere billeder.
Historien om computer vision
Computer vision-teknologien går tilbage til 1959, hvor Russell Kirsch scannede et billede af sin søn ind i en computer. Kirschs lille søns billede blev det første digitale billede i al sin grynede pragt, og det lancerede en helt ny gren inden for computervidenskab og AI-udvikling.
Et par år senere skrev Larry Roberts sin doktordisputats om muligheden for at bruge todimensionale billeder til at udtrække tredimensionale oplysninger om faste emner. Hans arbejde satte kursen for årtiers fremskridt og gjorde ham berømt som internettets fader.
Takket være disse tidlige pionerer søgte computeringeniører verden over efter nye måder at konvertere billeder fra den virkelige verden til data, som en computer kunne genkende, sortere, behandle og reagere på.
I 1980 blev neocognitron introduceret, Kunihiko Fukushimastidlige version af det nuværende CNN. I begyndelsen af 1990’erne dukkede videoovervågning op i hæveautomater, og mindre end ti år senere præsenterede MIT-forskere de første rammer for ansigtsgenkendelse i realtid.
Forskere, ingeniører og udviklere har sat tempoet op i en fortsat indsats for at opnå de bedst mulige computer vision-løsninger. Google, Facebook, Apple, Amazon og endda internationale regeringer er gået ind på området for at udvikle computer vision-teknologi, lige fra ansigtsgenkendelse til selvkørende biler.
Anvendelse af computer vision-teknologier
Det er ikke altid let at se teknologiens store anvendelsesmuligheder og fordele, før man træder et skridt tilbage. Larry Roberts vidste måske, at hans ideer ville blive verdensomvæltende og livsændrende, men han havde nok ikke forudset alle de potentielle anvendelsesmuligheder for computer vision.
Ansigtsgenkendelse
Den måske mest populære og kontroversielle anvendelse af computer vision-teknologi er ansigtsgenkendelse. Anvendelsesmulighederne er næsten uendelige og spænder fra personlig brug til offentlige sikkerhedsforanstaltninger.
- Facebook bruger det til at hjælpe brugerne med at tagge personer i delte billeder.
- De retshåndhævende myndigheder kan udnytte videooptagelser til at identificere kriminelle.
- Bankerne kan overvåge pengeautomaterne i realtid og identificere mistænkelig aktivitet for at øge sikkerheden.
- Enkeltpersoner kan åbne deres telefoner med et blik ind i kameraet.
Selv om disse applikationer forbedrer effektiviteten og giver mening for de fleste mennesker, er ansigtsgenkendelsesteknologi fortsat kontroversiel i visse sektorer, primært i forbindelse med offentlige overvågningsforanstaltninger. Selv om ansigtsgenkendelse kan øge sikkerheden, er der behov for grænser og lovgivning for at beskytte privatlivets fred.
Trafik, kørsel og bilindustrien
Computer vision ændrede den måde, vi kører på, og den måde, vi håndterer trafikken på. Det har åbnet døre til adaptive teknologier til forbedring af køreoplevelsen og hjælper byer med at reducere trafikpropper ved at løse problemer med problematiske gader.
1. Trafikmønstre og støtte til retshåndhævelse
Lukket tv (CCTV) er baseret på computervision til at spore og kategorisere køretøjer til forskellige formål. Byerne kan ikke blot overvåge trafikken, men også foretage omfattende analyser af trafikstrømmene for at finde ud af, hvor trafikken er mest belastet, og hvordan man kan afhjælpe trafikpropper. Det er muligt at bestemme, hvor lang tid det tager at tilbagelægge en strækning på en motorvej og identificere ulykker.
Desuden hjælper computer vision-teknologi de retshåndhævende myndigheder med at gøre gaderne mere sikre og forsøge at reducere antallet af ulykker. Kameraerne kan identificere biler, der kører for hurtigt, og advare betjentene om andre overtrædelser af færdselsloven. Det er også muligt at overvåge chaufførernes adfærd, f.eks. distraheret kørsel og om de bruger sikkerhedssele eller ej.
2. Parkeringskontrol
Hvis du nogensinde er kørt ind i et parkeringshus og har kørt rundt i cirkler for at opdage, at der er fyldt op, kan du forstå fordelene ved computer vision til parkeringskontrol. Kameraer kan identificere ledige pladser og sende en tilbagemelding til en computer, når pladsen er fuld. Skilte ved indgangen kan advare bilisterne om fyldte pladser og undgå hovedpine for alle.
Desuden kan betalingsparkeringspladser overvåge nummerplader og individuelle pladser for at bestemme, hvor længe en bil bliver stående parkeret. Lodsejerne kan reducere tab og overvåge deres investeringer.
3. Selvkørende køretøjer
Det er ikke let at finde en bil uden en eller anden form for computer vision-teknologi. De fleste nye biler har flere applikationer, der tager en masse gætteri ud af kørslen, f.eks. automatisk parkering og fartpilot.
Selv om der er tale om relativt nye teknologier, har selvkørende biler været under udvikling i årtier. Selvkørende biler er ikke længere forbeholdt science fiction-film. Selv om de fleste biler ikke kan betegnes som fuldt autonome, er der nogle, der ikke kræver en menneskelig fører, medmindre situationen overstiger bilens evner, f.eks. i en trafikprop.
Selvkørende køretøjer er afhængige af en række computer vision-teknologier for at kunne fungere uden en menneskelig chauffør som fører. Køretøjerne på højeste niveau har nok kameraer og data til at manøvrere sikkert på gaderne takket være avanceret fodgængerdetektering, registrering af trafikskilte, kollisionsforebyggelse og overvågning af vejens tilstand.
Sundhedssektoren
Sundhedssektoren er fortsat i front for de fleste teknologiske fremskridt, da vi søger efter måder at leve længere og føle os sundere på. Det er ikke overraskende, at sundhedssektoren har taget computer vision til kræftdetektion, celleklassificering til identifikation af sygdomme og senest COVID-diagnoser til sig.
Teknikere kan også bruge computervision til at analysere bevægelser med henblik på at identificere potentielle neurologiske og muskuloskeletale tilstande. Den er nyttig i forbindelse med rehabilitering, terapi og træningsstøtte til personer, der er ved at komme sig efter skader, ved at vurdere bevægelser og demonstrere øvelser. Behandlende kilder kan sende en patient hjem eller til assisteret pleje med videoer, der viser de korrekte bevægelser for at forhindre yderligere skader og fremskynde en sikker genopretning.
Desuden er en af de vigtigste nye anvendelser af computer vision inden for medicin træning af færdigheder. Speciallæger, læger og kirurger kan træne deres medicinske færdigheder via virtuelle platforme, der giver dem mulighed for at simulere operationer og procedurer på sikker vis, før de tager fat på virkelige tilfælde.
Støtte til detailhandel
Automatisering af computer vision-software understøtter detailbutikker ved at spore kunder for at tælle trafikken gennem butikkerne. Overvågning af tendenser giver butikkerne mulighed for at bemande deres personale i overensstemmelse hermed, men det hjælper også tabsforebyggelsesholdet med at overvåge om der er nogen, der slentrer rundt og målretter problemerne med tyveri.
Anvendelse i landbruget
Landmænd med store bedrifter kan strømline deres forretninger med computer vision-software, der overvåger dyr og afgrøder. Det er lettere at identificere insektangreb og sygdomsudbrud tidligt, følge udbyttet og optimere dit team. Landmænd, der arbejder med personalemangel, kan automatisere forskellige aktiviteter, herunder høst, ukrudtsbekæmpelse og såning.
Automatisering af produktion
Produktion er måske en af de bedste muligheder for at udnytte automatisering og computer vision. Det er det næste skridt i hyperautomatisering, når produktionsteams integrerer computer vision-software for at forbedre alt fra produktion til kvalitetskontrol.
- Forbedre produktivitetsanalyser med ansigtsgenkendelse for at evaluere den enkeltes brug af tid og ressourcer og skabe mere effektive processer.
- Udnyt computer vision-software til visuel inspektion af udstyr for at identificere problemer tidligere, hvilket kan reducere nedetid og reparationsomkostninger. Den kan også identificere svage punkter i personlige værnemidler (PPE).
- Kvalitetssikringsteams kan bruge computer vision-software til at evaluere og sammenligne produkter for at fjerne defekte komponenter eller identificere emner, der skal repareres, før de sendes ud.
Desuden kan virksomheder udarbejde færdighedstræningsmoduler og evalueringer ved hjælp af virtuelt udstyr og computer vision-software. Medarbejderne kan lære nye færdigheder og forbedre deres eksisterende evner for at forbedre deres præstationer og effektivitet uden at ofre noget produkt.
Computer Vision i automatisering af softwaretestning – en fortælling om fortid, nutid og fremtid
De fleste brancher har gavn af computer vision-teknologi, men det næste skridt er at tage computer vision-værktøjer til brug for automatisering af softwaretestning. At bruge computer vision-software til at teste automatisering er ikke et nyt koncept, men der er gået lang vej fra de første forsøg.
Udviklingen af computervision i softwaretestning – Historien
Der fandtes test-software allerede i 1970’erne, men det krævede en betydelig indsats at iværksætte den på stedet. Uden internettet var softwareudviklingsfirmaer nødt til at kode og sende individuelle tests til hver enkelt kunde.
De tidligste iterationer af automatiseret test-software krævede hyppige opdateringer, og de alt for forenklede systemer kunne ikke håndtere de komplekse opgaver. Desuden var der flere problemer med inkompatibilitet og menneskelige fejl.
Automatiseret testning var mindre effektiv og mere tidskrævende end manuel testning i flere årtier. Det krævede betydelige fremskridt og teknologiske forbedringer at skabe levedygtige produkter og frigøre fordelene ved automatiseret test-software, herunder computer vision.
Hvordan computer vision bruges i automatisering af softwaretestning – nutiden
Udviklingen af software til automatiseret testning har ændret sig betydeligt takket være fremskridt inden for computer vision-teknologi. Billedklassificering, objektdetektering og -sporing samt indholdsbaseret billedgenopretning har revolutioneret automatiseringsprocessen for softwaretestning.
I dag bruger virksomheder og myndigheder computer vision-testværktøjer til softwareudvikling og automatisering for at øge effektiviteten og produktiviteten. Det er et afgørende skridt i hyperautomatisering og strømlining af processer for at styrke bundlinjen og maksimere produktionen uden at gå på kompromis med kvaliteten.
De nye anvendelser af computer vision i automatisering af softwaretestning – fremtiden
Industriens prognoser fremhæver væksten i maskinlæring og udvidelsen af CNN’er til automatisering af flere arbejdsopgaver og optimering af eksisterende processer. Det er sandsynligt, at vi vil se flere cloud-baserede tjenester og øget brug af droner og mobile enheder for at give folk mulighed for at arbejde fra hvor som helst i verden.
Fordelene ved computer vision i automatisering af softwaretestning
Fordelene ved computer vision-værktøjer til softwaretestning kan ikke overvurderes, men det er umuligt at beskrive alle mulige fordele. Alligevel kan nogle af de største fordele føre til utrolig vækst og produktivitetsændringer.
Reducerer blinde vinkler
En af de største fordele ved computer vision-værktøjer til softwaretestning er evnen til at reducere blinde pletter i eksisterende processer. Udvidelse af eksisterende værktøjer til automatiseringstest med computer vision-software hjælper med at orientere maskinerne i et rum og udfylde huller. Automatisering af computer vision-software understøtter systemer ved at udfylde tomrummene omkring data for at forankre de modtagne oplysninger og skabe et mere fuldstændigt billede.
Hurtig testning
Hurtigere testning er en anden fordel ved at inddrage computer vision-testning i softwaretekniske applikationer. Ved at bruge computer vision betyder det, at dit team ikke behøver at bruge værdifuld tid på at udarbejde data til ikke-standardiserede indstillinger eller produkter. Computeren kan tilpasse sig ændringerne på baggrund af den visning og de billeder, den modtager.
Stadig bedre
Ligesom de fleste teknologiske fremskridt er computer vision-testværktøjer til softwareudvikling under konstant udvikling, efterhånden som programmører forfiner og udvider funktionerne. Brug af computer vision-software til at teste automatisering vil forblive på forkant i de fleste brancher i mange år fremover, da der er uendelig plads til vækst.
Automatiseret GUI-testning
Det er ikke let at finde mennesker, der kan udføre hverdagsopgaver på en pålidelig måde i alle brancher, så det sparer alle at finde måder at automatisere disse kedelige processer på. De bedste computer vision-værktøjer til automatisering af softwaretestning kan håndtere disse opgaver og spare virksomheder tid og penge, samtidig med at de reducerer presset på medarbejderne.
Udfordringerne ved computervision i automatisering af softwaretestning
At anvende computer vision-software til at teste automatisering er ikke perfekt, og der er et par væsentlige ulemper, som man skal tage højde for.
Afhængighed af billedkvalitet
Det er ikke nogen hemmelighed, at dårlig billedkvalitet kan give negative resultater, men hvad med varierende lysforhold eller inkonsekvent orientering? Mens vores øjne let tilpasser sig til subtile ændringer i belysningen, er det ikke tilfældet med computer vision-software. Selv de bedste computer vision-værktøjer til automatisering af softwaretestning kan ikke perfekt efterligne det menneskelige øje.
Skæv læring
Nogle sektorer har begrænset adgang til de kvalitetsdata, der er nødvendige for at nå deres mål. Inden for sundhedssektoren kan der f.eks. mangle videoer og billeder af høj kvalitet til at skabe virkelighedstro virtuelle rum til praksis. Det er ikke altid let at udfylde hullerne eller skabe tilstrækkelige datasæt.
Udgifter til beregning
Med den nødvendige hardware og brugen af dygtige computer vision-ingeniører er omkostningerne ved at opsætte computer vision-software til test af automatisering betydelige. Undervurderede omkostninger fører til unøjagtige data og dårlige resultater.
Begrænsninger i de nuværende værktøjer til automatisering af software
Eksisterende værktøjer til automatisering af software har indbyggede begrænsninger, der påvirker de overordnede resultater. Selv om der er betydelige fordele i forhold til manuel testning, er det upraktisk at overse manglerne.
- Eksisterende automatiseringsværktøjer kan kun gennemgå det, de kender, hvilket betyder, at hvis du ikke har leveret dataene, kan de ikke kontrollere uden for de fastsatte parametre.
- Når først det er kommet i gang, kan du spare meget tid, men det tager et stykke tid at få systemet op at køre.
- Det er ikke billigt. Det er en pris og en betydelig investering at bruge værktøjer til automatisering af software, men det betaler sig i det lange løb.
- Forvent løbende vedligeholdelse af koden for at sikre nøjagtige resultater.
I sidste ende er softwareautomatiseringsværktøjer meget lig Robotic Process Automation (RPA), fordi de eliminerer den menneskelige kontakt. Teams mister værdifulde og dygtige medarbejdere, når de skifter til automatiserede værktøjer. Desuden kan computere ikke tænke eller reagere som mennesker, hvilket kan være både en fordel og en ulempe.
Sådan begynder du at teste software med computer vision, et værktøj med lav kode
Det kan virke overvældende at starte et projekt, især hvis det involverer kompliceret teknologi. Heldigvis er en af fordelene ved computer vision-værktøjer til softwaretestning, at dygtige ingeniører udfører det meste af arbejdet, så du ikke behøver at lære omfattende kode eller tekniske færdigheder for at bruge dem.
ZAPTEST-softwaren er baseret på indbyggede funktioner, der leverer et værktøj med lav kode, der opfylder dine behov. Book en demo, og find ud af, hvordan ZAPTEST kan forbedre din bundlinje med vores one-stop-tjenester til automatisering af softwaretest og vores dedikerede team af eksperter.
Ofte stillede spørgsmål
Har du stadig spørgsmål om brugen af computer vision og automatisering af softwaretestning? Disse almindelige spørgsmål og svar kan måske hjælpe dig med at få klarhed over tingene.
Hvad er computer vision-testning?
Test af computervision udfordrer systemer til at bestemme deres nøjagtighed med hensyn til at identificere, kategorisere og endda reagere på billeder af emner. Den etablerer en basislinje for brug af computer vision-testværktøjer til softwareudvikling og andre automatiseringsopgaver.
Er det nødvendigt med kodning af computervisionstest?
Ja og nej. Maskinlæring betyder, at softwareingeniører ikke behøver at kode alting manuelt, fordi de kan bruge eksisterende funktioner og algoritmer. Der er dog stadig et element af kodning involveret på alle niveauer.
Hvilke færdigheder har du brug for til automatisering af test af computer vision-software?
Selv de bedste computer vision-værktøjer til automatisering af softwaretestning kræver en dygtig programmør eller ingeniør i begyndelsen. Du har brug for en person med en omfattende kodebaggrund og forståelse for DevOps-metoder til at etablere systemet og bringe det hele online. Typisk vil du bruge matematiske færdigheder på højt niveau, statistik, billedbehandling og mønstergenkendelsesfærdigheder.
Computer Vision-værktøjer til automatisering af softwaretestning
Computer vision-testværktøjer kan forbedre effektiviteten og produktiviteten, men det kræver et produkt på højt niveau at levere det. ZAPTEST er det førende end-to-end Computer Vision Software-baserede værktøj til automatisering af testning med dokumenterede resultater og en stærk track record.
Ved hjælp af Computer Vision-teknologi i ZAP Object Engine (ZOE) kan brugerne skabe automatisering af enhver digital grænseflade, herunder live-applikationer, videoer og endda oprette scripts fra mock-ups. Det er ikke længere et spørgsmål om typen af teknologi til brugergrænseflader under automatisering. Det siger vi hos ZAP: “Hvis du kan udføre en procedure manuelt i din applikation, kan ZAPTEST automatisere denne ASIS uden nogen begrænsninger”, siger vi.
Vi bruger banebrydende teknologier til at skabe de bedste computer vision-baserede værktøjer til automatisering af softwaretestning. Vores alsidige software fungerer på tværs af flere platforme og applikationer for at sikre, at du får det optimale resultat.
Er du interesseret i at lære, hvordan et værktøj til automatisering af softwaretestning kan strømline dine forretningsprocesser og forbedre din bundlinje op til ti gange? Kontakt ZAPTEST-teamet i dag for at få mere at vide.
