A technológia folyamatosan fejlődik, és mindenhez kapcsolódik, amit a személyes és a szakmai életünkben teszünk. Az okostelefonoktól kezdve a legmodernebb számítógépes interfészekig a technológia társadalmunk alapját és a folyamatos növekedés jelzőfényét jelenti. A számítógépes látás ennek a világnak az élvonalába tartozik, és készen áll arra, hogy megváltoztassa az üzleti életünket.
A számítógépes látás eszközeinek bevonása a szoftvertesztelés automatizálásának részeként egy újabb lépés a technológiai forradalomban. Számos napi tevékenységben kritikus szerepet játszik, és most a mindennapi feladataink finomítását célozza, miközben csökkenti a hibákat, javítja a minőséget és növeli a nyereséget.
Mi az a számítógépes látás?
A legegyszerűbben fogalmazva, a számítógépes látás azt jelenti, hogy a számítógépet megtanítjuk arra, hogyan nézze és értelmezze helyesen a képeket, mint az ember. Ez egy összetett, élvonalbeli technológia, amely a mesterséges intelligenciára (AI) és a gépi tanulásra támaszkodik.
A számítógépes látás egy újabb lépés afelé, hogy a számítógépek emberi feladatokat lássanak el a hatékonyság növelése és a hibák csökkentése érdekében. Ez a multidiszciplináris megközelítés lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy a képeket olvasható adatokká alakítsák, és értelmezzék az információk összefüggéseit.
Egy lépéssel továbblépve a folyamat lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy elolvassanak egy jelenetet, és megfelelő reakciót fogalmazzanak meg. A számítógépes látás például segíthet az önvezető autóknak felismerni az akadályokat az ütközések elkerülése érdekében, vagy támogathatja a robotizált folyamatautomatizálási eszközöket (RPA) a hatékonyabb munkafolyamatok létrehozásában.
Hogyan működik a számítógépes látás?
Egy számítógép soha nem fog úgy látni, mint mi, mert a számítógépeknek nincsenek szemei, amelyek fogadnák és lefordítanák a bemenetet az agyba. Ezért a számítógépes látás technológiája az adatok és algoritmusok összetett szimfóniájára támaszkodik, amely tükrözi, hogy az emberi szem hogyan fogadja a képeket, és hogyan fordítja le azokat az agy számára.
Fontos megjegyezni, hogy még mindig nem értjük teljesen, hogyan működik az emberi agy. A legtöbb embernek van egy kezdetleges elképzelése arról, hogy a szemek információt fogadnak, lefordítják azt, és továbbítják az üzeneteket az agyunknak. Az idegtudósok azonban elmondhatják, hogy az emberi látás sokkal összetettebb, és hogy még mindig csak korlátozottan értjük, hogyan működik az agyunk.
A megértés ezen korlátai átvihetők egy számítógépes látásmérnökre, aki megpróbálja megtanítani a számítógépet látni. Az adatok és algoritmusok, amelyeket a számítógépek „látására” és a képek értelmezésére való felkészítésére használnak, továbbra is korlátozottak az emberi szem és az agy kölcsönhatásának megértése miatt.
A számítógépes látás technológiája jelenleg a mintafelismerésre és a fejlett technológiára támaszkodik. A gépi tanulás és a konvolúciós neurális hálózatok (CNN) lehetővé teszik a számítógépek számára a képek felbontását, az adatok értelmezését és az elemek azonosítását.
A számítógépes látásmérnökök gépi tanulást használnak arra, hogy megtanítsák a számítógépeket arra, hogyan osztályozzák a képeket, ha egy témáról több ezer képet adnak nekik. Minden képen címkék és címkék vannak, amelyekkel azonosítható, hogy mi az, például egy autó vagy egy kutya.
A CNN továbbfejleszti a gépi tanulási folyamatokat, hogy a számítógép segítségével a téma pixeles ábrázolását hozza létre. A pixelek és a hozzájuk tartozó címkék alapján a számítógép megjósolja, hogy mi az alany, és folyamatosan ellenőrzi a pontosságát, amíg következetes, helyes azonosítást nem végez.
A számítógépes látás még a képek és videók sorozataira is kiterjed a rekurrens neurális hálózattal (RNN). Az RNN-ek segítségével a számítógépek több képet is azonosíthatnak és összekapcsolhatnak.
A számítógépes látás története
A számítógépes látás technológiája 1959-re nyúlik vissza, amikor Russell Kirsch beszkennelte a fia képét egy számítógépbe. Kirsch kisfia képmása lett az első digitális kép a maga szemcsés pompájában, és ez indította el a számítástechnika és a mesterséges intelligencia fejlesztésének egy teljesen új ágát.
Néhány évvel később Larry Roberts doktori disszertációját arról írta, hogy kétdimenziós képek segítségével háromdimenziós információkat lehet kinyerni szilárd tárgyakról. Munkája évtizedes fejlődési irányt szabott, és az internet atyjaként öregbítette hírnevét.
Ezeknek a korai úttörőknek köszönhetően a számítógépes mérnökök világszerte új módszereket kerestek arra, hogy a valós világ képeit olyan adatokká alakítsák át, amelyeket a számítógép felismerhet, rendszerezhet, feldolgozhat és reagálhat.
1980-ban jelent meg a neocognitron, Kunihiko Fukushimakorai változata a mai CNN-nek. Az 1990-es évek elejére megjelent a videofelügyelet a bankautomatáknál, és kevesebb mint egy évtizeddel később az MIT kutatói bemutatták az első valós idejű arcfelismerő keretrendszereket.
A kutatók, mérnökök és fejlesztők felgyorsították a tempót, hogy a lehető legjobb számítógépes látásmegoldásokat érjék el. A Google, a Facebook, az Apple, az Amazon és még nemzetközi kormányok is beléptek a területre, hogy az arcfelismeréstől az önvezető autókig terjedő számítógépes látás technológiát fejlesszenek.
A számítógépes látástechnológiák alkalmazásai
Nem mindig könnyű átlátni a technológia hatalmas alkalmazásait és előnyeit, amíg nem lépünk egy lépést hátra. Bár Larry Roberts tudhatta, hogy ötletei világrengetőek és életbevágóak lesznek, valószínűleg nem látta előre a számítógépes látás összes lehetséges felhasználási területét.
Arcfelismerés
A számítógépes látás technológiájának talán legnépszerűbb és legvitatottabb alkalmazása az arcfelismerés. Az alkalmazások szinte végtelenek, és a személyes felhasználástól a közbiztonsági intézkedésekig terjednek.
- A Facebook arra használja, hogy segítsen a felhasználóknak megjelölni embereket a megosztott képeken.
- A bűnüldöző szervek a bűnözők azonosításához felhasználhatják a videót.
- A bankok a biztonság növelése érdekében valós időben nyomon követhetik az ATM-eket, és azonosíthatják a gyanús tevékenységeket.
- Az egyének a kamerába pillantva kinyithatják a telefonjukat.
Bár ezek az alkalmazások javítják a hatékonyságot és a legtöbb ember számára értelmesek, az arcfelismerő technológia egyes ágazatokban továbbra is ellentmondásos, elsősorban a kormányzati felügyeleti intézkedések miatt. Miközben az arcfelismerés növelheti a biztonságot, a magánélet védelmére korlátokat és jogszabályokat kell felállítani.
Közlekedés, vezetés és az autóipar
A számítógépes látás megváltoztatta a vezetés módját és a forgalom kezelését. A vezetési élményt javító adaptív technológiák előtt nyitotta meg a kapukat, és a problémás utcák kezelésével segít a városoknak a torlódások csökkentésében.
1. Forgalmi minták és a rendfenntartó erők támogatása
A zártláncú televíziózás (CCTV) a számítógépes látásra támaszkodik a járművek különböző célokra történő követése és kategorizálása során. A városok nemcsak a forgalmat tudják nyomon követni, hanem nagyszabású forgalomáramlás-elemzést is végezhetnek, hogy meghatározzák a forró pontokat és a torlódások enyhítésének módjait. Meg lehet határozni, hogy mennyi ideig tart egy autópálya szakasz megtétele és a balesetek azonosítása.
Emellett a számítógépes látás technológiája segíti a bűnüldöző szerveket abban, hogy biztonságosabbá tegyék az utcákat, és megpróbálják csökkenteni a balesetek számát. A kamerák képesek azonosítani a gyorshajtókat és figyelmeztetni a rendőröket más közlekedési szabálysértésekre. Lehetőség van a járművezetők viselkedésének nyomon követésére is, mint például a figyelmetlen vezetés és a biztonsági öv bekapcsolása.
2. Parkolás-ellenőrzés
Ha valaha is behajtott egy parkolóházba, és körbe-körbe autózott, csak hogy rájöjjön, hogy a parkoló tele van, akkor értékelni tudja a számítógépes látás előnyeit a parkolás-ellenőrzésben. A kamerák képesek azonosítani a szabad helyeket, és visszajelezni a számítógépnek, ha a parkoló megtelt. A bejáratnál elhelyezett táblák figyelmeztethetik a járművezetőket a teli parkolóhelyekre, így mindenki számára elkerülhető a fejfájás.
A fizetős parkolók emellett képesek a rendszámtáblák és az egyes parkolóhelyek ellenőrzésére, hogy meghatározzák, mennyi ideig parkol egy autó. A tételtulajdonosok csökkenthetik a veszteségeket és nyomon követhetik befektetéseiket.
3. Önvezető járművek
Nem könnyű autót találni valamilyen számítógépes látás technológia nélkül. A legtöbb új jármű több olyan alkalmazással is rendelkezik, amelyek a vezetés során sok találgatást vesznek el, mint például az automatikus parkolás és a sebességtartó automatika.
Bár ezek viszonylag új technológiák, az önvezető autók már évtizedek óta készülnek. Az önvezető autók már nem csak a sci-fi filmekben jelennek meg. Bár a legtöbb autó nem minősül teljesen autonómnak, vannak olyanok, amelyekhez nincs szükség emberi vezetőre, kivéve, ha a helyzet meghaladja az autó képességeit, például egy forgalmi dugó esetén.
Az önvezető járművek egy sor számítógépes látási technológiára támaszkodnak, hogy emberi vezető nélkül működjenek. A legmagasabb szintű járművek elegendő kamerával és adattal rendelkeznek ahhoz, hogy a fejlett gyalogosfelismerésnek, a közlekedési táblák felismerésének, az ütközéselkerülésnek és az útállapot-figyelésnek köszönhetően biztonságosan manőverezzenek az utcákon.
Egészségügyi ipar
Az egészségügyi ágazat továbbra is a legtöbb technológiai fejlesztés élvonalában van, mivel keressük a módját annak, hogy tovább éljünk és egészségesebben érezzük magunkat. Nem meglepő, hogy az egészségügyi ágazat felkarolta a számítógépes látást a rák felismerésére, a betegségek azonosítására szolgáló sejtosztályozást, és legutóbb a COVID diagnózisokat.
A technikusok a számítógépes látás segítségével elemezhetik a mozgást a lehetséges neurológiai és mozgásszervi állapotok azonosítása érdekében. Hasznos a rehabilitációban, a terápiában és a sérülésekből felépülők edzésének támogatásában a mozgás értékelésével és a gyakorlatok bemutatásával. A kezelő források hazaküldhetik a beteget, vagy a megfelelő mozdulatokat bemutató videókkal hazaküldhetik a beteget, hogy megelőzzék a további sérüléseket és biztonságosan felgyorsítsák a felépülést.
Továbbá a számítógépes látás egyik legfontosabb újonnan megjelenő alkalmazása az orvostudományban a készségfejlesztés. A rezidensek, orvosok és sebészek virtuális platformokon keresztül orvosi készségfejlesztést végezhetnek, amely lehetővé teszi számukra, hogy biztonságosan szimulálják a műtéteket és eljárásokat, mielőtt valós eseteket vállalnának.
Kiskereskedelmi támogatás
A számítógépes látás szoftver automatizálása támogatja a kiskereskedelmi üzleteket a vásárlók nyomon követésével, hogy megszámolja a forgalmat az üzleteken keresztül. A tendenciák nyomon követése lehetővé teszi az üzletek számára, hogy a személyzetet ennek megfelelően állítsák össze, de segít a veszteségmegelőző csapatoknak is a csellengők megfigyelésében és a lopások célzott kezelésében.
Mezőgazdasági alkalmazások
A hatalmas üzemekkel rendelkező gazdálkodók az állatok és a termények megfigyelésére szolgáló számítógépes látószoftverrel racionalizálhatják ügyeiket. Könnyebb a rovarfertőzés és a betegségkitörések korai felismerése, a hozamok nyomon követése és a csapat optimalizálása. A munkaerőhiánnyal küzdő gazdálkodók automatizálhatják a különböző tevékenységeket, beleértve a betakarítást, a gyomirtást és a vetést.
Gyártás automatizálása
A gyártás lehet az egyik legjobb lehetőség az automatizálás és a számítógépes látás kihasználására. Ez a következő lépés a hiperautomatizálásban, mivel a termelési csapatok integrálják a számítógépes látás szoftverét, hogy a gyártástól a minőségellenőrzésig mindent fejlesszenek.
- A termelékenység-elemzés fokozása arcfelismeréssel az egyéni idő- és erőforrás-felhasználás értékeléséhez a hatékonyabb folyamatok kialakítása érdekében.
- Használja ki a számítógépes látás szoftverét a berendezések vizuális ellenőrzésére, hogy a problémákat korábban felismerje, ami csökkentheti az állásidőt és a javítási költségeket. Az egyéni védőeszközök gyenge pontjait is azonosíthatja.
- A minőségbiztosítási csapatok a számítógépes látás szoftveres automatizálásával értékelhetik és hasonlíthatják össze a termékeket, hogy a hibás alkatrészeket kiszűrjék, vagy még a küldés előtt azonosítsák a javításra szoruló tételeket.
Ezen túlmenően a vállalatok virtuális berendezések és számítógépes látószoftverek segítségével készségképzési modulokat és értékeléseket készíthetnek. Az alkalmazottak új készségeket tanulhatnak, és a meglévő képességeiket fejleszthetik a teljesítmény és a hatékonyság javítása érdekében, anélkül, hogy a termék feláldoznák.
Számítógépes látás a szoftvertesztelés automatizálásában – A múlt, a jelen és a jövő története
A legtöbb iparág profitál a számítógépes látás technológiájából, de a következő lépés a számítógépes látás eszközeinek alkalmazása a szoftvertesztelés automatizálására. A számítógépes látószoftverek használata az automatizálás teszteléséhez nem új koncepció, de a legkorábbi próbálkozások óta hosszú utat tett meg.
A számítógépes látás fejlődése a szoftvertesztelésben – A történet
Már az 1970-es években léteztek tesztelő szoftverek, de a helyszíni használatba vételükhöz jelentős erőfeszítésekre volt szükség. Az internet nélkül a szoftverfejlesztő cégeknek egyedi teszteket kellett kódolniuk és szállítaniuk minden egyes ügyfélnek.
Az automatizált tesztelési szoftverek legkorábbi iterációi gyakori frissítéseket igényeltek, és a túlságosan leegyszerűsített rendszerek nem tudták kezelni az összetett feladatokat. Ezenkívül számos probléma merült fel az inkompatibilitással és az emberi hibákkal kapcsolatban.
Az automatizált tesztelés évtizedekig kevésbé volt hatékony és időigényes, mint a kézi tesztelés. Jelentős technológiai fejlődésre és előrelépésekre volt szükség ahhoz, hogy életképes termékek szülessenek, és az automatizált tesztelési szoftverek, köztük a számítógépes látás előnyeit ki lehessen aknázni.
Hogyan használják a számítógépes látást a szoftvertesztelés automatizálásában – A jelen
Az automatizált tesztelési szoftverek fejlődése jelentősen megváltozott a számítógépes látás technológiájában elért fejlődésnek köszönhetően. A képosztályozás, a tárgyak felismerése és követése, valamint a tartalomalapú képkeresés forradalmasította a szoftvertesztelés automatizálási folyamatát.
Napjainkban a vállalatok és a kormányok a hatékonyság és a termelékenység növelése érdekében a szoftverfejlesztés és az automatizálás során a számítógépes látás tesztelési eszközeit használják. Ez egy kritikus lépés a hiperautomatizálás és a folyamatok racionalizálása felé, hogy a minőség romlása nélkül növelje az eredményt és maximalizálja a teljesítményt.
A számítógépes látás feltörekvő felhasználása a szoftvertesztelés automatizálásában – A jövő
Az iparági előrejelzések kiemelik a gépi tanulás növekedését és a CNN-ek elterjedését, hogy több munkaterhelést automatizáljanak és optimalizálják a meglévő folyamatokat. Valószínű, hogy több felhőalapú szolgáltatást fogunk látni, valamint a drónok és mobileszközök fokozott használatát, hogy az emberek a világ bármely pontjáról dolgozhassanak.
A számítógépes látás előnyei a szoftvertesztelés automatizálásában
A számítógépes látás eszközeinek előnyeit a szoftvertesztelésben nem lehet eléggé hangsúlyozni, de lehetetlen minden lehetséges előnyről beszámolni. Mégis, a legfőbb előnyök közül néhány hihetetlen növekedést és termelékenységi változásokat eredményezhet.
Csökkenti a vakfoltokat
A számítógépes látás eszközeinek egyik legfőbb előnye a szoftvertesztelésben az, hogy csökkentik a meglévő folyamatok vakfoltjait. A meglévő automatizálási tesztelési eszközök számítógépes látószoftverrel való bővítése segít a gépek térben való tájékozódásában és a hiányosságok kitöltésében. A számítógépes látás szoftveres automatizálása támogatja a rendszereket az adatok körüli üres helyek kitöltésével, hogy a kapott információkat rögzítse és teljesebb képet alkosson.
Gyors tesztelés
A gyorsabb tesztelés egy másik előnye a számítógépes látás tesztelésének a szoftverfejlesztési alkalmazásokban való figyelembevételének. A számítógépes látás használata azt jelenti, hogy csapatának nem kell értékes időt töltenie azzal, hogy adatokat dolgozzon ki nem szabványos beállításokhoz vagy termékekhez. A számítógép a kapott kijelző és képek alapján tud alkalmazkodni a változásokhoz.
Folyamatosan javuló
A legtöbb technológiai fejlesztéshez hasonlóan a szoftverfejlesztéshez használt számítógépes látástesztelő eszközök is folyamatosan változnak, ahogy a programozók finomítják és bővítik a képességeket. A számítógépes látószoftverek használata az automatizálás teszteléséhez a legtöbb iparágban még évekig az élvonalban marad, mivel a növekedés lehetősége végtelen.
Automatizált GUI tesztelés
Nem könnyű olyan embert találni, aki megbízhatóan elvégzi a hétköznapi feladatokat bármelyik iparágban, ezért az unalmas folyamatok automatizálásának módjaival mindenki megmenthető. A szoftvertesztelés automatizálásához használt legjobb számítógépes látóeszközök képesek kezelni ezeket a feladatokat, időt és pénzt takarítva meg a vállalatoknak, miközben csökkentik az alkalmazottakra nehezedő terhelést.
A számítógépes látás kihívásai a szoftvertesztelés automatizálásában
A számítógépes látás szoftverek alkalmazása az automatizálás teszteléséhez nem tökéletes, és van néhány jelentős hátránya, amit figyelembe kell venni.
A képminőségtől való függés
Nem titok, hogy a rossz képminőség negatív eredményeket hozhat, de mi a helyzet a változó fényviszonyokkal vagy a következetlen tájolással? Míg a szemünk könnyen alkalmazkodik a fényviszonyok finom változásaihoz, a számítógépes látószoftverek nem. Még a legjobb, szoftvertesztelés automatizálásához használt számítógépes látóeszközök sem tudják tökéletesen leképezni az emberi szemet.
Ferde tanulás
Egyes ágazatok csak korlátozottan férnek hozzá a céljaik eléréséhez szükséges minőségi adatokhoz. Az egészségügyi területeken például hiányozhatnak a jó minőségű videók és képek, amelyekkel élethű virtuális tereket lehetne létrehozni a gyakorlatban. Nem mindig könnyű kitölteni az üres helyeket vagy elegendő adathalmazt létrehozni.
Számítási költségek
A szükséges hardver és a képzett számítógépes látásmérnökök alkalmazása mellett az automatizálás teszteléséhez szükséges számítógépes látószoftverek beállításának költségei jelentősek. A költségek alulbecslése pontatlan adatokhoz és nem megfelelő megtérüléshez vezet.
A jelenlegi szoftverautomatizálási eszközök korlátai
A meglévő szoftverautomatizálási eszközöknek vannak olyan veleszületett korlátai, amelyek hatással vannak az általános eredményekre. Bár a manuális teszteléssel szemben vannak jelentős előnyei, nem praktikus figyelmen kívül hagyni a hiányosságokat.
- A meglévő automatizálási eszközök csak azt tudják felülvizsgálni, amit ismernek, vagyis ha Ön nem adta meg az adatokat, akkor a beállított paramétereken kívül nem tudják ellenőrizni.
- Ha egyszer beindul, rengeteg időt takaríthat meg, de eltart egy darabig, amíg a rendszer beindul.
- Nem olcsó. A szoftverautomatizálási eszközök használatának ára van, és jelentős befektetést jelent, de hosszú távon megtérül.
- Folyamatos kódkarbantartás várható a pontos eredmények biztosítása érdekében.
Végső soron a szoftverautomatizálási eszközök nagyban hasonlítanak a robotizált folyamatautomatizáláshoz (RPA), mivel kiküszöbölik az emberi beavatkozást. A csapatok értékes, képzett munkatársakat veszítenek, mert amikor automatizált eszközökre váltanak. Ráadásul a számítógépek nem tudnak úgy gondolkodni vagy reagálni, mint az emberek, ami egyszerre lehet előny és hátrány.
Hogyan kezdjük el a szoftvertesztelést a számítógépes látással, egy alacsony kódú eszközzel?
Bármilyen projekt elindítása túlterhelőnek tűnhet, különösen, ha bonyolult technológiáról van szó. Szerencsére a számítógépes látás eszközeinek egyik előnye a szoftvertesztelésben az, hogy képzett mérnökök végzik a munka nagy részét, így a használatukhoz nem kell kiterjedt kódot vagy technikai ismereteket tanulni.
A ZAPTEST szoftver beépített funkciókra támaszkodik, amelyek egy alacsony kódolási költségű eszközt biztosítanak az Ön igényeinek megfelelően. Foglaljon demót, és ismerje meg, hogyan javíthatja a ZAPTEST az Ön eredményeit egyablakos szoftverteszt-automatizálási szolgáltatásainkkal és elkötelezett szakértői csapatunkkal.
GYIK
Még mindig kérdései vannak a számítógépes látás és a szoftvertesztelés automatizálásával kapcsolatban? Ezek a gyakori kérdések és válaszok talán tisztázzák a dolgokat.
Mi az a számítógépes látásvizsgálat?
A számítógépes látás tesztelése során a rendszereket az alanyokról készült képek azonosításának, kategorizálásának, sőt, a képekre való reagálásnak a pontossága teszi próbára. Alapot teremt a számítógépes látástesztelő eszközök szoftverfejlesztéshez és egyéb automatizálási feladatokhoz való használatához.
A számítógépes látásteszteléshez kódolásra van szükség?
Igen és nem. A gépi tanulás azt jelenti, hogy a szoftvermérnököknek nem kell mindent kézzel kódolniuk, mert felhasználhatják a meglévő funkciókat és algoritmusokat. Azonban minden szinten még mindig van egy kódolási elem.
Milyen készségekre van szükség a számítógépes látás szoftver teszt automatizálásához?
Még a legjobb, szoftvertesztelés automatizálásához használt számítógépes látóeszközökhöz is szükség van egy képzett programozóra vagy mérnökre a kezdetekben. A rendszer létrehozásához és az online üzembe helyezéshez olyan személyre van szükség, aki széles körű kódolási háttérrel és a DevOps-módszerek megértésével rendelkezik. Általában magas szintű matematikai ismereteket, statisztikát, képfeldolgozási és mintafelismerési képességeket használ.
Számítógépes látóeszközök a szoftvertesztelés automatizálásához
A számítógépes látásvizsgálati eszközök javíthatják a hatékonyságot és a termelékenységet, de ehhez magas szintű termékre van szükség. A ZAPTEST a vezető, végponttól végpontig tartó, számítógépes látószoftver-alapú tesztelési automatizálási eszköz, amely bizonyított eredményekkel és komoly tapasztalattal rendelkezik.
A ZAP Object Engine (ZOE) számítógépes látás technológiájának használatával a felhasználók bármilyen digitális felület automatizálását létrehozhatják, beleértve az élő alkalmazásokat, videókat és akár szkripteket is készíthetnek makettekből. Az automatizálás alatt álló UI-technológia típusa már nem kérdés. Azt mondjuk a ZAP-nál: „Ha egy eljárást manuálisan is el tud végezni az alkalmazáson keresztül, a ZAPTEST minden korlátozás nélkül automatizálni tudja ezt az ASIS-t”.
A legmodernebb technológiákat használjuk a legjobb számítógépes látáson alapuló eszközök létrehozásához a szoftvertesztelés automatizálásához. Sokoldalú szoftverünk több platformon és alkalmazásban is működik, hogy optimális eredményt érjen el.
Érdekli, hogy egy szoftvertesztelés automatizálási eszköz hogyan racionalizálhatja üzleti folyamatait és akár tízszeresére is javíthatja az eredményét? Lépjen kapcsolatba a ZAPTEST csapatával még ma, ha többet szeretne megtudni.
