Tehnologija se stalno razvija i povezana je sa svime što radimo u našim osobnim i profesionalnim životima. Od pametnih telefona do najmodernijih računalnih sučelja, tehnologija je temelj našeg društva i svjetionik kontinuiranog rasta. Računalna vizija je na čelu tog svijeta i spremna je promijeniti način na koji poslujemo.
Prihvaćanje alata računalnog vida kao dijela automatizacije testiranja softvera još je jedan korak u tehnološkoj revoluciji. Igra ključnu ulogu u mnogim dnevnim aktivnostima i sada ima za cilj poboljšati naše dnevne zadatke uz smanjenje pogrešaka, poboljšanje kvalitete i povećanje krajnje dobiti.
Što je računalni vid?
Najjednostavnije rečeno, računalni vid uključuje učenje računala kako da gleda i ispravno tumači slike poput čovjeka. To je složena, vrhunska tehnologija koja se oslanja na umjetnu inteligenciju (AI) i strojno učenje.
Računalni vid je još jedan korak prema tome da računala izvršavaju ljudske zadatke kako bi se poboljšala učinkovitost i smanjile pogreške. Ovaj multidisciplinarni pristup omogućuje računalima pretvaranje slika u čitljive podatke i tumačenje odnosa informacija.
Korak dalje, proces daje računalima mogućnost čitanja scene i formuliranja odgovarajuće reakcije. Na primjer, računalni vid može pomoći samovozećim automobilima da prepoznaju prepreke kako bi izbjegli sudare ili podržati alate za robotsku automatizaciju procesa (RPA) za stvaranje učinkovitijeg tijeka rada.
Kako radi računalni vid?
Računalo nikada neće vidjeti kao mi jer računalima nedostaju oči za primanje i prevođenje unosa u mozak. Stoga se tehnologija računalnog vida oslanja na složenu simfoniju podataka i algoritama koji odražavaju način na koji ljudske oči primaju slike i prevode ih u mozak.
Važno je napomenuti da još uvijek ne razumijemo u potpunosti kako funkcionira ljudski mozak. Većina ljudi ima rudimentarno razumijevanje da oči primaju informacije, prevode ih i prenose poruke našem mozgu. Međutim, neuroznanstvenici vam mogu reći da je ljudski vid daleko složeniji i da još uvijek imamo ograničeno razumijevanje kako funkcionira naš mozak.
Ova ograničenja u razumijevanju prenose se na inženjera računalnog vida koji pokušava naučiti računalo kako vidjeti. Podaci i algoritmi koji se koriste za osposobljavanje računala da “vidi” i interpretira slike ostaju ograničeni našim razumijevanjem načina na koji ljudske oči i mozak međusobno djeluju.
Tehnologija računalnog vida trenutno se oslanja na prepoznavanje uzoraka i naprednu tehnologiju. Strojno učenje i konvolucijske neuronske mreže (CNN) omogućuju računalima rastavljanje slika, tumačenje podataka i prepoznavanje predmeta.
Inženjeri računalnog vida koriste strojno učenje kako bi naučili računala kako klasificirati slike dajući im tisuće slika predmeta. Svaka slika ima oznake i oznake koje identificiraju što je to, poput automobila ili psa.
CNN poboljšava procese strojnog učenja kako bi pomogao računalu stvoriti pikselizirani prikaz subjekta. Koristeći piksele i povezane oznake, računalo predviđa što je subjekt i kontinuirano provjerava njegovu točnost dok ne napravi dosljednu, točnu identifikaciju.
Računalni vid se proteže čak i na nizove slika i videa s rekurentnom neuronskom mrežom (RNN). Korištenje RNN-ova omogućuje računalima identificiranje i povezivanje više slika.
Povijest računalnog vida
Tehnologija računalnog vida datira iz 1959. godine kada je Russell Kirsch skenirao sliku svog sina u računalo. Lik Kirschova malog sina postao je prva digitalna slika u svoj svojoj zrnatoj slavi i pokrenuo je potpuno novu granu računalne znanosti i razvoja umjetne inteligencije.
Nekoliko godina kasnije, Larry Roberts napisao je svoju doktorsku tezu o mogućnosti korištenja dvodimenzionalnih slika za izdvajanje trodimenzionalnih informacija o čvrstim subjektima. Njegov rad odredio je smjer za desetljeća napretka i proširio njegovu slavu kao oca interneta.
Zahvaljujući tim ranim pionirima, računalni inženjeri diljem svijeta tražili su nove načine pretvaranja slika stvarnog svijeta u podatke koje bi računalo moglo prepoznati, razvrstati, obraditi i na njih reagirati.
1980. je predstavljen neokognitron, Kunihiko Fukushima rana verzija današnjeg CNN-a. Do ranih 1990-ih, videonadzor se pojavio na bankomatima, a manje od desetljeća kasnije, istraživači MIT-a predstavili su prve okvire za detekciju lica u stvarnom vremenu .
Istraživači, inženjeri i programeri ubrzali su tempo u kontinuiranom nastojanju da postignu najbolja moguća rješenja računalnog vida. Google, Facebook, Apple, Amazon, pa čak i međunarodne vlade ušle su u polje razvoja tehnologije računalnog vida od prepoznavanja lica do samovozećih automobila.
Primjena tehnologija računalnog vida
Nije uvijek lako vidjeti goleme primjene i prednosti tehnologije dok ne napravite korak unatrag. Iako je Larry Roberts mogao znati da će njegove ideje biti potresne i promijeniti život, vjerojatno nije predvidio sve potencijalne upotrebe računalnog vida.
Prepoznavanje lica
Možda najpopularnija i najkontroverznija upotreba tehnologije računalnog vida je prepoznavanje lica. Primjene su gotovo beskrajne i kreću se od osobne upotrebe do mjera javne sigurnosti.
- Facebook ga koristi kako bi korisnicima pomogao označiti ljude na zajedničkim slikama.
- Agencije za provođenje zakona mogu iskoristiti video izvore za identifikaciju kriminalaca.
- Banke mogu nadzirati bankomate u stvarnom vremenu i identificirati sumnjive aktivnosti kako bi povećale sigurnost.
- Pojedinci mogu otvoriti svoje telefone pogledom u kameru.
Iako ove aplikacije poboljšavaju učinkovitost i imaju smisla za većinu ljudi, tehnologija prepoznavanja lica ostaje kontroverzna u nekim sektorima, prvenstveno s mjerama nadzora vlade . Iako prepoznavanje lica može povećati sigurnost, potrebno je uspostaviti granice i zakone za zaštitu privatnosti.
Promet, vožnja i automobilska industrija
Računalni vid promijenio je način na koji vozimo i kako se bavimo prometom. Otvorio je vrata prilagodljivim tehnologijama za poboljšanje iskustva vožnje i pomaže gradovima u smanjenju zagušenja rješavanjem problematičnih ulica.
1. Prometni obrasci i podrška za provođenje zakona
Televizija zatvorenog kruga (CCTV) oslanja se na računalni vid za praćenje i kategorizaciju vozila u različite svrhe. Ne samo da gradovi mogu nadzirati promet, već također mogu izvršiti opsežnu analizu toka prometa kako bi odredili žarišta i načine za ublažavanje zagušenja. Moguće je odrediti koliko je vremena potrebno da se prijeđe dio autoceste i identificira nesreće.
Dodatno, tehnologija računalnog vida pomaže policiji da učini ulice sigurnijima i pokuša smanjiti nesreće. Kamere mogu identificirati prebrze automobile i upozoriti policajce na druge prekršaje u kretanju. Također je moguće pratiti ponašanje vozača, kao što je ometana vožnja i jesu li vezali sigurnosne pojaseve ili ne.
2. Kontrola parkiranja
Ako ste ikada stali u garažu i vozili se u krug samo da biste otkrili da je parkiralište puno, možete cijeniti prednosti računalnog vida za kontrolu parkiranja. Kamere mogu prepoznati slobodna mjesta i poslati povratnu informaciju računalu kada je parcela puna. Znakovi na ulazu mogu vozače upozoriti na pune parcele i svima izbjeći glavobolje.
Dodatno, parkirališna mjesta mogu pratiti registarske pločice i pojedinačna mjesta kako bi odredili koliko dugo automobil ostaje parkiran. Vlasnici parcela mogu smanjiti gubitke i pratiti svoja ulaganja.
3. Samovozeća vozila
Nije lako pronaći automobil bez nekog oblika tehnologije računalnog vida. Većina novih vozila ima više aplikacija koje olakšavaju vožnju, poput automatskog parkiranja i tempomata.
Iako je riječ o relativno novim tehnologijama, na samovozećim se automobilima radi već desetljećima. Samovozeći automobili više nisu potisnuti u filmove znanstvene fantastike. Iako se većina automobila ne kvalificira kao potpuno autonomna, postoje neki koji ne zahtijevaju ljudskog vozača osim ako situacija premašuje mogućnosti automobila, poput prometne gužve.
Samovozeća vozila oslanjaju se na niz tehnologija računalnog vida kako bi funkcionirala bez kontrole ljudskog vozača. Vozila najviše razine posjeduju dovoljno kamera i podataka za sigurno manevriranje ulicama zahvaljujući naprednoj detekciji pješaka, detekciji prometnih znakova, izbjegavanju sudara i praćenju stanja na cesti.
Zdravstvena industrija
Zdravstvena industrija ostaje na čelu većine tehnoloških napretka dok tražimo načine da živimo dulje i osjećamo se zdravije. Nije iznenađenje da je zdravstvena industrija prihvatila računalni vid za otkrivanje raka, klasifikaciju stanica za prepoznavanje bolesti, a nedavno i dijagnozu COVID-a.
Tehničari također mogu koristiti računalni vid za analizu pokreta za identifikaciju potencijalnih neuroloških i mišićno-koštanih stanja. Koristan je za rehabilitaciju, terapiju i potporu vježbanju za one koji se oporavljaju od ozljeda procjenom kretanja i demonstracijom vježbi. Izvori za liječenje mogu poslati pacijenta kući ili na potpomognutu njegu s videozapisima koji vode pravilne pokrete kako bi se spriječile daljnje ozljede i ubrzao oporavak na siguran način.
Nadalje, jedna od najpopularnijih aplikacija za računalni vid u medicini je obuka vještina. Stanovnici, liječnici i kirurzi mogu proći obuku medicinskih vještina putem virtualnih platformi koje im omogućuju sigurnu simulaciju operacija i postupaka prije poduzimanja slučajeva iz stvarnog svijeta.
Maloprodajna podrška
Automatizacija softvera za računalni vid podržava maloprodajne trgovine praćenjem kupaca radi brojanja prometa kroz trgovine. Praćenje trendova omogućuje trgovinama da zapošljavaju osoblje u skladu s tim, ali također pomaže timovima za sprječavanje gubitaka u praćenju zabušavanja i rješavanju problema s krađama.
Primjene u poljoprivredi
Poljoprivrednici s masivnim operacijama mogu pojednostaviti svoje poslove pomoću softvera za računalni vid koji prati životinje i usjeve. Lakše je rano identificirati najezde insekata i izbijanje bolesti, pratiti prinose i optimizirati svoj tim. Poljoprivrednici koji rade s nedostatkom osoblja mogu automatizirati razne aktivnosti, uključujući žetvu, plijevljenje i sjetvu.
Automatizacija proizvodnje
Proizvodnja bi mogla biti jedna od najboljih opcija za iskorištavanje automatizacije i računalnog vida. To je sljedeći korak u hiperautomatizaciji jer proizvodni timovi integriraju softver za računalni vid kako bi poboljšali sve, od proizvodnje do kontrole kvalitete.
- Poboljšajte analitiku produktivnosti s prepoznavanjem lica za procjenu individualne upotrebe vremena i resursa za stvaranje učinkovitijih procesa.
- Iskoristite softver za računalni vid za vizualni pregled opreme kako biste ranije identificirali probleme, što može smanjiti vrijeme zastoja i troškove popravka. Također može identificirati slabe točke u osobnoj zaštitnoj opremi (PPE).
- Timovi za osiguranje kvalitete mogu koristiti automatizaciju softvera računalnog vida za procjenu i usporedbu proizvoda kako bi eliminirali neispravne komponente ili identificirali predmete koje treba popraviti prije nego što ih pošalju.
Osim toga, tvrtke mogu izraditi module obuke vještina i evaluacije koristeći virtualnu opremu i softver za računalni vid. Zaposlenici mogu naučiti nove vještine i poboljšati postojeće sposobnosti kako bi poboljšali izvedbu i učinkovitost bez žrtvovanja bilo kojeg proizvoda.
Računalni vid u automatizaciji testiranja softvera – priča o prošlosti, sadašnjosti i budućnosti
Većina industrija ima koristi od tehnologije računalnog vida, ali sljedeća faza je prihvaćanje alata računalnog vida za automatizaciju testiranja softvera . Korištenje softvera računalnog vida za testiranje automatizacije nije nov koncept, ali je prešao dug put od najranijih pokušaja.
Evolucija računalnog vida u testiranju softvera – Povijest
Softver za testiranje postojao je već 1970-ih, ali zahtijevao je značajan napor da se pokrene na licu mjesta. Bez interneta, tvrtke za razvoj softvera morale su kodirati i slati pojedinačne testove svakom klijentu.
Najranije iteracije softvera za automatsko testiranje zahtijevale su česta ažuriranja, a previše pojednostavljeni sustavi nisu mogli podnijeti složene zadatke. Nadalje, bilo je nekoliko problema s nekompatibilnošću i ljudskom pogreškom.
Automatizirano testiranje je nekoliko desetljeća bilo manje učinkovito i dugotrajnije od ručnog testiranja. Bili su potrebni značajni dobici i napredak u tehnologiji da bi se proizveli održivi proizvodi i otključale prednosti softvera za automatizirano testiranje, uključujući računalni vid.
Kako se računalni vid koristi u automatizaciji testiranja softvera – sadašnjost
Evolucija softvera za automatizirano testiranje značajno se pomaknula zahvaljujući napretku tehnologije računalnog vida. Klasifikacija slika, otkrivanje i praćenje objekata i pronalaženje slika temeljeno na sadržaju revolucionirali su proces automatizacije testiranja softvera.
Danas tvrtke i vlade koriste alate za testiranje računalnog vida za razvoj softvera i automatizaciju kako bi povećali učinkovitost i produktivnost. To je kritičan korak u hiperautomatizaciji i pojednostavljenju procesa kako bi se povećao rezultat i maksimizirao učinak bez ugrožavanja kvalitete.
Nove upotrebe računalnog vida u automatizaciji testiranja softvera – budućnost
Projekcije industrije ističu rast strojnog učenja i širenje CNN-ova za automatizaciju većeg opterećenja i optimizaciju postojećih procesa. Vjerojatno ćemo vidjeti više usluga temeljenih na oblaku i povećanu upotrebu dronova i mobilnih uređaja kako bismo ljudima omogućili rad s bilo kojeg mjesta u svijetu.
Prednosti računalnog vida u automatizaciji testiranja softvera
Prednosti alata za računalni vid u testiranju softvera ne mogu se precijeniti, ali nemoguće je objasniti svaku moguću prednost. Ipak, neke od glavnih prednosti mogu dovesti do nevjerojatnih promjena u rastu i produktivnosti.
Smanjuje slijepe točke
Jedna od najvećih prednosti alata za računalni vid u testiranju softvera je mogućnost smanjenja mrtvih točaka u postojećim procesima. Poboljšanje postojećih alata za testiranje automatizacije softverom za računalni vid pomaže u orijentaciji strojeva unutar prostora i popunjava praznine. Automatizacija softvera za računalni vid podržava sustave popunjavanjem praznina oko podataka kako bi se primljene informacije usidrile i formulirala potpunija slika.
Brzo testiranje
Brže testiranje je još jedan bonus za uzimanje u obzir testiranja računalnog vida u aplikacijama softverskog inženjeringa. Korištenje računalnog vida znači da vaš tim ne mora trošiti dragocjeno vrijeme na izradu podataka za nestandardne postavke ili proizvode. Računalo se može prilagoditi promjenama na temelju prikaza i slika koje prima.
Sve bolji
Kao i većina tehnoloških dostignuća, alati za testiranje računalnog vida za razvoj softvera ostaju u tijeku dok programeri usavršavaju i proširuju mogućnosti. Korištenje softvera računalnog vida za testiranje automatizacije ostat će na čelu većine industrija godinama koje dolaze budući da je prostor za rast neograničen.
Automatizirano GUI testiranje
Nije lako pronaći ljude koji će pouzdano obavljati svakodnevne zadatke u bilo kojoj industriji, stoga pronalaženje načina za automatizaciju tih zamornih procesa spašava sve. Najbolji alati za računalni vid za automatizaciju testiranja softvera mogu upravljati ovim zadacima, štedeći tvrtkama vrijeme i novac, a istovremeno smanjujući pritisak na zaposlenike.
Izazovi računalne vizije u automatizaciji testiranja softvera
Korištenje softvera računalnog vida za testiranje automatizacije nije savršeno i postoji nekoliko značajnih nedostataka koje treba razmotriti.
Ovisnost o kvaliteti slike
Nije tajna da loša kvaliteta slike može dati negativne rezultate, ali što je s promjenjivim uvjetima osvjetljenja ili nedosljednom orijentacijom? Dok se naše oči lako prilagođavaju suptilnim promjenama osvjetljenja, softver za računalni vid to ne čini. Čak ni najbolji alati za računalni vid za automatizaciju testiranja softvera ne mogu savršeno kopirati ljudsko oko.
Iskrivljeno učenje
Neki sektori imaju ograničen pristup kvalitetnim podacima potrebnim za postizanje svojih ciljeva. Na primjer, područjima zdravstva možda nedostaju visokokvalitetni videozapisi i slike za stvaranje realističnih virtualnih prostora za praksu. Nije uvijek lako popuniti praznine ili stvoriti dovoljno skupova podataka.
Računalni troškovi
Između potrebnog hardvera i korištenja kvalificiranih inženjera računalnog vida, trošak postavljanja softvera računalnog vida za testiranje automatizacije je značajan. Podcjenjivanje troškova dovodi do netočnih podataka i slabijeg povrata.
Ograničenja trenutnih alata za automatizaciju softvera
Postojeći alati za automatizaciju softvera imaju urođena ograničenja koja utječu na ukupne rezultate. Iako postoje značajne prednosti u odnosu na ručno testiranje, nepraktično je zanemariti nedostatke.
- Postojeći alati za automatizaciju mogu pregledati samo ono što znaju, što znači da ako niste dostavili podatke, ne mogu provjeriti izvan postavljenih parametara.
- Nakon što se pokrene, možete uštedjeti puno vremena, ali potrebno je neko vrijeme da se sustav dovede do brzine.
- Nije jeftino. Korištenje alata za automatizaciju softvera ima svoju cijenu i predstavlja značajnu investiciju, ali se dugoročno isplati.
- Očekujte kontinuirano održavanje koda kako biste osigurali točne rezultate.
U konačnici, alati za automatizaciju softvera vrlo su slični robotskoj automatizaciji procesa (RPA) jer eliminiraju ljudski dodir. Timovi gube vrijedne, kvalificirane zaposlenike jer prijeđu na automatizirane alate. Osim toga, računala ne mogu razmišljati niti reagirati kao ljudi, što može biti prednost i mana.
Kako započeti testiranje softvera s računalnim vidom, alatom s niskim kodom
Započinjanje bilo kojeg projekta može se činiti neodoljivim, osobito ako uključuje kompliciranu tehnologiju. Srećom, jedna od prednosti alata računalnog vida u testiranju softvera je ta što vješti inženjeri obavljaju većinu posla tako da ne trebate učiti opsežan kod ili tehničke vještine da biste ga koristili.
Softver ZAPTEST oslanja se na ugrađene značajke koje isporučuju alat s niskim kodom koji zadovoljava vaše potrebe. Rezervirajte demo i saznajte kako ZAPTEST može poboljšati vašu krajnju vrijednost s našim uslugama automatizacije testiranja softvera na jednom mjestu i predanim timom stručnjaka.
FAQ
Imate li još pitanja o korištenju računalnog vida i automatizaciji testiranja softvera? Ova uobičajena pitanja i odgovori mogli bi razjasniti stvari.
Što je računalno testiranje vida?
Testiranje računalnog vida izaziva sustave da utvrde njihovu točnost u identificiranju, kategorizaciji, pa čak i reagiranju na slike subjekata. Uspostavlja osnovu za korištenje alata za testiranje računalnog vida za razvoj softvera i druge zadatke automatizacije.
Treba li kodiranje za računalno testiranje vida?
Da i ne. Strojno učenje znači da softverski inženjeri ne moraju sve ručno kodirati jer mogu koristiti postojeće značajke i algoritme. Međutim, još uvijek postoji element kodiranja uključen na svakoj razini.
Koje su vam vještine potrebne za automatizaciju testiranja softvera računalnog vida?
Čak i najbolji alati računalnog vida za automatizaciju testiranja softvera zahtijevaju vještog programera ili inženjera na početku. Potreban vam je netko s opsežnim iskustvom kodiranja i razumijevanjem DevOps metoda da uspostavite sustav i sve postavite online. Obično biste koristili matematičke vještine visoke razine, statistiku, obradu slika i sposobnosti prepoznavanja uzoraka.
Alati računalnog vida za automatizaciju testiranja softvera
Alati za testiranje računalnog vida mogu poboljšati učinkovitost i produktivnost, ali za isporuku je potreban proizvod visoke razine. ZAPTEST je vodeći end-to-end softverski alat za automatizaciju testiranja s dokazanim rezultatima i dobrim rezultatima.
Korištenjem tehnologije Computer Vision u ZAP Object Engine (ZOE) korisnici mogu kreirati automatizaciju bilo kojeg digitalnog sučelja uključujući aplikacije uživo, video zapise, pa čak i kreirati skripte iz maketa. Vrsta UI tehnologije pod automatizacijom više nije pitanje. Mi u ZAP-u kažemo: “Ako možete izvršiti postupak kroz svoju aplikaciju ručno, ZAPTEST može automatizirati taj ASIS bez ikakvih ograničenja”.
Koristimo vrhunske tehnologije za stvaranje najboljih alata temeljenih na računalnom vidu za automatizaciju testiranja softvera. Naš svestrani softver radi na više platformi i aplikacija kako bi vam osigurao optimalan rezultat.
Jeste li zainteresirani za saznanje kako alat za automatizaciju testiranja softvera može pojednostaviti vaše poslovne procese i poboljšati vaš rezultat do deset puta? Kontaktirajte ZAPTEST tim danas da biste saznali više.
