Technologie evolueert voortdurend en is verbonden met alles wat wij in ons persoonlijk en beroepsleven doen. Van smartphones tot ultramoderne computerinterfaces, technologie vormt het fundament van onze samenleving en een baken van voortdurende groei. Computer vision staat in de voorste gelederen van die wereld en is klaar om de manier waarop wij zaken doen te veranderen.
Het gebruik van computervisietools als onderdeel van de automatisering van softwaretests is een volgende stap in de technologische revolutie. Het speelt een cruciale rol in veel dagelijkse activiteiten en is er nu op gericht onze dagelijkse taken te verfijnen en tegelijk het aantal fouten te verminderen, de kwaliteit te verbeteren en de winst te verhogen.
Wat is computervisie?
In de eenvoudigste bewoordingen houdt computervisie in dat een computer wordt geleerd beelden te bekijken en correct te interpreteren zoals een mens. Het gaat om complexe, geavanceerde technologie die berust op kunstmatige intelligentie (AI) en machinaal leren.
Computer vision is een andere stap in de richting van het door computers laten uitvoeren van menselijke taken om de efficiëntie te verbeteren en het aantal fouten te verminderen. Dankzij deze multidisciplinaire aanpak kunnen computers beelden omzetten in leesbare gegevens en interpreteren hoe de informatie samenhangt.
Het proces gaat nog een stap verder en geeft computers de mogelijkheid om een scène te lezen en een passende reactie te formuleren. Zo kan computervisie zelfrijdende auto’s helpen obstakels te herkennen om botsingen te voorkomen of Robotic Process Automation-tools (RPA) ondersteunen om een efficiëntere workflow te creëren.
Hoe werkt computer vision?
Een computer zal nooit zien zoals wij, omdat computers geen ogen hebben om input te ontvangen en te vertalen naar de hersenen. Daarom berust computervisietechnologie op een complexe symfonie van gegevens en algoritmen die weerspiegelen hoe menselijke ogen beelden ontvangen en deze naar de hersenen vertalen.
Het is belangrijk op te merken dat we nog steeds niet volledig begrijpen hoe het menselijk brein werkt. De meeste mensen hebben een rudimentair begrip van het feit dat de ogen informatie ontvangen, deze vertalen en de boodschappen doorgeven aan onze hersenen. Neurowetenschappers kunnen u echter vertellen dat het menselijk gezichtsvermogen veel complexer is en dat we nog maar een beperkt inzicht hebben in hoe onze hersenen werken.
Deze beperkingen in het begrip gelden ook voor een computer vision ingenieur die een computer probeert te leren zien. De gegevens en algoritmen die worden gebruikt om een computer te trainen om beelden te “zien” en te interpreteren, blijven beperkt door ons begrip van de interactie tussen de menselijke ogen en de hersenen.
Computer vision technologie steunt momenteel op patroonherkenning en geavanceerde technologie. Met machinaal leren en convolutionele neurale netwerken (CNN) kunnen computers beelden uitsplitsen, de gegevens interpreteren en voorwerpen identificeren.
Computervisietechnici gebruiken machine learning om computers te leren hoe ze beelden moeten classificeren door ze duizenden beelden van een onderwerp te geven. Elk beeld draagt labels en etiketten die aangeven wat het is, zoals een auto of een hond.
CNN verbetert de processen van machinaal leren om de computer te helpen een korrelige voorstelling van het onderwerp te maken. Aan de hand van de pixels en de bijbehorende labels voorspelt de computer wat het voorwerp is en controleert hij voortdurend de juistheid ervan tot hij consistente, correcte identificaties maakt.
Computervisie strekt zich zelfs uit tot reeksen van beelden en video’s met een recurrent neuraal netwerk (RNN). Met behulp van RNN’s kunnen computers meerdere beelden identificeren en met elkaar verbinden.
De geschiedenis van computervisie
Computer vision technologie dateert van 1959 toen Russell Kirsch een beeld van zijn zoon in een computer scande. De gelijkenis van Kirsch’ zoontje werd de eerste digitale foto in al zijn korrelige glorie, en het lanceerde een geheel nieuwe tak van computerwetenschap en AI-ontwikkeling.
Enkele jaren later schreef Larry Roberts zijn doctoraalscriptie over de mogelijkheid om tweedimensionale beelden te gebruiken om driedimensionale informatie over vaste onderwerpen te extraheren. Zijn werk zette de koers uit voor tientallen jaren van vooruitgang en vergrootte zijn faam als de vader van het internet.
Dankzij deze vroege pioniers zochten computeringenieurs over de hele wereld naar nieuwe manieren om beelden uit de werkelijkheid om te zetten in gegevens die een computer kan herkennen, sorteren, verwerken en erop kan reageren.
In 1980 werd de neocognitron geïntroduceerd, Kunihiko Fukushima’s vroege versie van het huidige CNN. Begin jaren negentig kwam er videobewaking bij geldautomaten en nog geen tien jaar later onthulden MIT-onderzoekers de eerste realtime gezichtsherkenningskaders.
Onderzoekers, ingenieurs en ontwikkelaars hebben het tempo opgevoerd in een voortdurende poging om de best mogelijke computervisie-oplossingen te realiseren. Google, Facebook, Apple, Amazon en zelfs internationale regeringen betraden het terrein om computervisietechnologie te ontwikkelen, van gezichtsherkenning tot zelfrijdende auto’s.
Toepassingen van computervisietechnologieën
Het is niet altijd gemakkelijk om de enorme toepassingen en voordelen van technologie te zien totdat je een stapje terug doet. Hoewel Larry Roberts misschien wist dat zijn ideeën wereldschokkend en levensveranderend zouden zijn, heeft hij waarschijnlijk niet alle potentiële toepassingen van computervisie voorzien.
Gezichtsherkenning
Misschien wel de populairste en meest controversiële toepassing van computervisietechnologie is gezichtsherkenning. De toepassingen zijn bijna eindeloos en gaan van persoonlijk gebruik tot openbare veiligheidsmaatregelen.
- Facebook gebruikt het om gebruikers te helpen mensen te taggen in gedeelde afbeeldingen.
- Wetshandhavingsinstanties kunnen videofeeds gebruiken om criminelen te identificeren.
- Banken kunnen geldautomaten in real time controleren en verdachte activiteiten identificeren om de veiligheid en beveiliging te verhogen.
- Mensen kunnen hun telefoon openen met een blik in de camera.
Hoewel deze toepassingen de efficiëntie verbeteren en voor de meeste mensen zinvol zijn, blijft gezichtsherkenningstechnologie in sommige sectoren controversieel, vooral bij bewakingsmaatregelen van de overheid. Hoewel gezichtsherkenning de veiligheid en zekerheid kan vergroten, is er behoefte aan grenzen en wetgeving om de privacy te beschermen.
Verkeer, rijden en de auto-industrie
Computer vision veranderde de manier waarop we rijden en hoe we het verkeer aanpakken. Het opende deuren naar adaptieve technologieën om de rijervaring te verbeteren en helpt steden congestie te verminderen door problematische straten aan te pakken.
1. Verkeerspatronen en ondersteuning van de rechtshandhaving
Gesloten televisiecircuits (CCTV) maken gebruik van computervisie om voertuigen voor diverse doeleinden te volgen en te categoriseren. Steden kunnen niet alleen het verkeer monitoren, maar ook grootschalige verkeersstroomanalyses uitvoeren om hotspots te bepalen en manieren te vinden om congestie te verminderen. Het is mogelijk te bepalen hoe lang het duurt om een stuk snelweg af te leggen en ongevallen vast te stellen.
Bovendien helpt computervisietechnologie de rechtshandhaving om straten veiliger te maken en te proberen het aantal ongevallen te verminderen. De camera’s kunnen te hard rijdende auto’s identificeren en agenten waarschuwen voor andere verkeersovertredingen. Het is ook mogelijk het gedrag van bestuurders te volgen, zoals afgeleid rijden en het al dan niet dragen van veiligheidsgordels.
2. Parkeercontrole
Als u ooit een parkeergarage bent binnengereden en rondjes hebt gereden om tot de ontdekking te komen dat het parkeerterrein vol is, kunt u de voordelen van computervisie voor parkeercontrole wel begrijpen. Camera’s kunnen open plekken identificeren en terugkoppelen naar een computer wanneer de parkeerplaats vol is. Borden bij de ingang kunnen chauffeurs waarschuwen voor volle kavels en zo hoofdpijn voor iedereen voorkomen.
Bovendien kunnen betaal-to-parkeerterreinen nummerplaten en individuele parkeerplaatsen controleren om te bepalen hoe lang een auto geparkeerd blijft staan. Eigenaars van loten kunnen verliezen beperken en hun investeringen controleren.
3. 3. Zelfrijdende voertuigen
Het is niet makkelijk om een auto te vinden zonder een vorm van computer vision technologie. De meeste nieuwe voertuigen hebben meerdere toepassingen die veel giswerk uit het rijden halen, zoals automatisch parkeren en cruise control.
Hoewel het om relatief nieuwe technologieën gaat, wordt er al tientallen jaren aan zelfrijdende auto’s gewerkt. Zelfrijdende auto’s zijn niet langer voorbehouden aan science fiction films. Hoewel de meeste auto’s niet als volledig autonoom kunnen worden bestempeld, zijn er ook auto’s die geen menselijke bestuurder nodig hebben, tenzij de situatie de capaciteiten van de auto te boven gaat, zoals een verkeersopstopping.
Zelfrijdende voertuigen zijn afhankelijk van een reeks computer vision technologieën om te kunnen functioneren zonder dat een menselijke bestuurder de controle heeft. De voertuigen van het hoogste niveau beschikken over voldoende camera’s en gegevens om veilig door straten te manoeuvreren dankzij geavanceerde voetgangerdetectie, verkeersborddetectie, botsingvermijding en wegconditiebewaking.
Gezondheidszorg
De gezondheidszorg blijft voorop lopen bij de meeste technologische ontwikkelingen, omdat we manieren zoeken om langer te leven en ons gezonder te voelen. Het is geen verrassing dat de gezondheidszorgindustrie computervisie heeft omarmd voor kankerdetectie, celclassificatie om ziekten te identificeren, en recentelijk COVID-diagnoses.
Technici kunnen ook computervisie gebruiken om bewegingen te analyseren voor de identificatie van potentiële neurologische en musculoskeletale aandoeningen. Het is nuttig voor revalidatie, therapie en ondersteuning bij oefeningen voor mensen die herstellen van blessures door het beoordelen van bewegingen en het demonstreren van oefeningen. Behandelende bronnen kunnen een patiënt naar huis of naar de verpleging sturen met video’s die de juiste bewegingen aangeven om verder letsel te voorkomen en het herstel veilig te bespoedigen.
Voorts is een van de belangrijkste opkomende toepassingen van computervisie in de geneeskunde het trainen van vaardigheden. Assistenten, artsen en chirurgen kunnen medische vaardigheidstraining volgen via virtuele platforms waarmee zij operaties en procedures veilig kunnen simuleren voordat zij aan echte gevallen beginnen.
Detailhandel ondersteuning
Computer vision software automatisering ondersteunt detailhandels door het volgen van klanten om het verkeer door de winkels te tellen. Door trends te volgen kunnen winkels hun personeelsbestand daarop afstemmen, maar het helpt ook teams die zich bezighouden met diefstalpreventie om rondhangers op te sporen en diefstal aan te pakken.
Agrarische toepassingen
Landbouwers met grootschalige activiteiten kunnen hun zaken stroomlijnen met computervisiesoftware die toezicht houdt op dieren en gewassen. Het is gemakkelijker om insectenplagen en uitbraken van ziekten vroegtijdig op te sporen, de opbrengst te volgen en uw team te optimaliseren. Landbouwers die met personeelstekorten te kampen hebben, kunnen verschillende activiteiten automatiseren, waaronder oogsten, wieden en zaaien.
Productie Automatisering
De industrie is wellicht een van de beste mogelijkheden om automatisering en computervisie in te zetten. Het is de volgende stap in hyperautomatisering naarmate productieteams computervisiesoftware integreren om alles te verbeteren, van productie tot kwaliteitscontrole.
- Verbeter productiviteitsanalyses met gezichtsherkenning om het individuele gebruik van tijd en middelen te evalueren en zo efficiëntere processen te creëren.
- Maak gebruik van computervisiesoftware om apparatuur visueel te inspecteren en problemen eerder op te sporen, waardoor de uitvaltijd en reparatiekosten kunnen worden beperkt. Het kan ook zwakke punten in persoonlijke beschermingsmiddelen (PBM’s) aan het licht brengen.
- Kwaliteitsbewakingsteams kunnen automatisering met behulp van computervisiesoftware gebruiken om producten te evalueren en te vergelijken en zo defecte onderdelen te elimineren of te bepalen welke onderdelen gerepareerd moeten worden voordat ze worden verzonden.
Bovendien kunnen bedrijven modules voor vaardigheidstraining en evaluaties maken met behulp van virtuele apparatuur en computervisiesoftware. Werknemers kunnen nieuwe vaardigheden aanleren en bestaande vaardigheden verbeteren om prestaties en efficiëntie te verbeteren zonder dat dit ten koste gaat van een product.
Computer vision in software testautomatisering – een verhaal van verleden, heden en toekomst
De meeste industrieën profiteren van computervisietechnologie, maar de volgende fase is het omarmen van computervisietools voor automatisering van softwaretests. Het gebruik van computervisiesoftware voor automatiseringstests is geen nieuw concept, maar het heeft een lange weg afgelegd sinds de eerste pogingen.
Evolutie van computervisie in software testen – De geschiedenis
Het testen van software bestond al in de jaren 1970, maar vergde een aanzienlijke inspanning om het ter plaatse op te starten. Zonder internet moesten softwareontwikkelingsbedrijven individuele tests coderen en naar elke klant sturen.
De eerste iteraties van geautomatiseerde testsoftware vereisten frequente updates en de oversimplificeerde systemen konden de complexe taken niet aan. Voorts waren er verscheidene problemen met incompatibiliteit en menselijke fouten.
Geautomatiseerd testen was tientallen jaren lang minder efficiënt en tijdrovender dan handmatig testen. Er was aanzienlijke vooruitgang en technologische vooruitgang nodig om levensvatbare producten te maken en de voordelen van geautomatiseerde testsoftware, met inbegrip van computervisie, te ontsluiten.
Hoe computer vision wordt gebruikt in software testing automatisering – Het heden
De evolutie van geautomatiseerde testsoftware is aanzienlijk verschoven dankzij de vooruitgang in computer vision technologie. Beeldclassificatie, objectdetectie en -tracering, en beeldzoeken op basis van inhoud hebben een revolutie teweeggebracht in het automatiseringsproces van het testen van software.
Vandaag de dag maken bedrijven en overheden gebruik van testtools voor computervisie voor softwareontwikkeling en -automatisering om de efficiëntie en productiviteit te verhogen. Het is een cruciale stap in de hyperautomatisering en de stroomlijning van processen om het bedrijfsresultaat te verbeteren en de output te maximaliseren zonder afbreuk te doen aan de kwaliteit.
De opkomende toepassingen van computervisie in software testautomatisering – de toekomst
Prognoses uit de sector wijzen op de groei van machine learning en de uitbreiding van CNN’s om meer werklasten te automatiseren en bestaande processen te optimaliseren. Waarschijnlijk zullen we meer cloud-gebaseerde diensten zien en meer gebruik van drones en mobiele apparaten om mensen in staat te stellen van overal ter wereld te werken.
De voordelen van computervisie in software testautomatisering
De voordelen van computervisietools bij het testen van software kunnen niet genoeg worden benadrukt, maar het is onmogelijk om alle mogelijke voordelen op te sommen. Toch kunnen sommige van de grootste voordelen leiden tot ongelooflijke groei en productiviteitsveranderingen.
Vermindert blinde vlekken
Een van de grootste voordelen van computervisietools bij het testen van software is de mogelijkheid om blinde vlekken in bestaande processen te verkleinen. Door bestaande testautomatiseringstools uit te breiden met computervisiesoftware kunnen machines zich beter oriënteren in een ruimte en kunnen leemten worden opgevuld. Automatisering met behulp van computervisiesoftware ondersteunt systemen door de lege plekken rond gegevens in te vullen om de ontvangen informatie te verankeren en een vollediger beeld te vormen.
Snel Testen
Sneller testen is een ander voordeel van het gebruik van computervisietesten in software engineering toepassingen. Door gebruik te maken van computervisie hoeft uw team geen kostbare tijd te besteden aan het opstellen van gegevens voor niet-standaardinstellingen of -producten. De computer kan zich aanpassen aan de veranderingen op basis van het beeldscherm en de beelden die hij ontvangt.
Steeds beter
Zoals de meeste technologische ontwikkelingen, blijven de testinstrumenten voor softwareontwikkeling in beweging naarmate de programmeurs de mogelijkheden verfijnen en uitbreiden. Het gebruik van computervisiesoftware voor automatiseringstests zal in de meeste industrieën nog jaren een vooraanstaande plaats innemen, aangezien de ruimte voor groei onbeperkt is.
Geautomatiseerd GUI testen
Het is in geen enkele bedrijfstak gemakkelijk mensen te vinden om alledaagse taken op betrouwbare wijze uit te voeren, dus door manieren te vinden om die vervelende processen te automatiseren kan iedereen worden gered. De beste computervisietools voor automatisering van softwaretests kunnen deze taken beheren, waardoor bedrijven tijd en geld besparen en de druk op hun werknemers verminderen.
De uitdagingen van computer vision in software test automatisering
Het gebruik van computervisiesoftware voor automatiseringstests is niet perfect, en er zijn een paar belangrijke nadelen waarmee rekening moet worden gehouden.
Afhankelijkheid van beeldkwaliteit
Het is geen geheim dat een slechte beeldkwaliteit negatieve resultaten kan opleveren, maar hoe zit het met variabele lichtomstandigheden of een inconsistente oriëntatie? Terwijl onze ogen zich gemakkelijk aanpassen aan subtiele veranderingen in het licht, doet computervisiesoftware dat niet. Zelfs de beste computervisietools voor automatisering van softwaretests kunnen het menselijk oog niet perfect nabootsen.
Scheef leren
Sommige sectoren hebben slechts beperkte toegang tot de kwaliteitsgegevens die nodig zijn om hun doelstellingen te bereiken. In de gezondheidszorg bijvoorbeeld ontbreekt het soms aan video’s en beelden van hoge kwaliteit om levensechte virtuele ruimtes voor de praktijk te creëren. Het is niet altijd gemakkelijk de lege plekken in te vullen of voldoende datasets te creëren.
Berekeningskosten
De kosten voor het opzetten van computervisiesoftware voor het testen van automatisering zijn aanzienlijk, zowel wat betreft de vereiste hardware als de inzet van ervaren computervisietechnici. Onderschatting van de kosten leidt tot onnauwkeurige gegevens en een ondermaats rendement.
Beperkingen van de huidige software-automatiseringshulpmiddelen
Bestaande software-automatiseringsinstrumenten hebben aangeboren beperkingen die de algemene resultaten beïnvloeden. Hoewel er opmerkelijke voordelen zijn ten opzichte van handmatig testen, is het onpraktisch om de tekortkomingen over het hoofd te zien.
- Bestaande automatiseringsinstrumenten kunnen alleen nagaan wat zij kennen, wat betekent dat als u de gegevens niet hebt verstrekt, zij niet kunnen controleren buiten de ingestelde parameters.
- Als het eenmaal op gang is, kunt u veel tijd besparen, maar het duurt even om het systeem op snelheid te brengen.
- Het is niet goedkoop. Het gebruik van software automatiseringstools heeft een prijs en betekent een aanzienlijke investering, maar het loont op de lange termijn.
- Verwacht voortdurend code-onderhoud om nauwkeurige resultaten te garanderen.
Uiteindelijk lijken software automatiseringstools veel op Robotic Process Automation (RPA) omdat ze de menselijke factor elimineren. Teams verliezen waardevolle, bekwame werknemers omdat ze overschakelen op geautomatiseerde hulpmiddelen. Bovendien kunnen computers niet denken of reageren zoals mensen, wat zowel een voordeel als een nadeel kan zijn.
Hoe te beginnen met softwaretesten met computervisie, een low-code tool
Elk project kan overweldigend lijken, vooral als er ingewikkelde technologie aan te pas komt. Gelukkig is een van de voordelen van computervisietools bij het testen van software dat ervaren ingenieurs het meeste werk doen, zodat je geen uitgebreide code of technische vaardigheden hoeft te leren om ze te gebruiken.
ZAPTEST software vertrouwt op ingebouwde functies die een low-code tool leveren om aan uw behoeften te voldoen. Boek een demo en ontdek hoe ZAPTEST uw bottom line kan verbeteren met onze one-stop software test automatisering diensten en toegewijd team van experts.
FAQs
Hebt u nog vragen over het gebruik van computervisie en automatisering van softwaretests? Deze veelgestelde vragen en antwoorden kunnen duidelijkheid scheppen.
Wat is computer vision testen?
Bij het testen van computervisie worden systemen uitgedaagd om hun nauwkeurigheid bij het identificeren, categoriseren en zelfs reageren op beelden van onderwerpen te bepalen. Er wordt een basislijn vastgesteld voor het gebruik van testinstrumenten voor computervisie voor softwareontwikkeling en andere automatiseringstaken.
Moeten computervisietests gecodeerd worden?
Ja en nee. Machine learning betekent dat software-ingenieurs niet alles handmatig hoeven te coderen omdat zij gebruik kunnen maken van bestaande functies en algoritmen. Op elk niveau komt er echter nog steeds een element van codering bij kijken.
Welke vaardigheden heb je nodig voor computer vision software testautomatisering?
Zelfs de beste computervisietools voor automatisering van het testen van software vereisen in het begin een ervaren programmeur of ingenieur. Je hebt iemand nodig met een uitgebreide coderingsachtergrond en een goed begrip van DevOps-methodes om het systeem op te zetten en alles online te brengen. Doorgaans maakt u gebruik van wiskundige vaardigheden op hoog niveau, statistiek, beeldverwerking en patroonherkenning.
Computervisietools voor automatisering van softwaretests
Hulpmiddelen voor computervisietests kunnen de efficiëntie en productiviteit verbeteren, maar er is een product van hoog niveau voor nodig. ZAPTEST is de toonaangevende end-to-end Computer Vision Software gebaseerde testautomatiseringstool met bewezen resultaten en een sterke staat van dienst.
Met behulp van Computer Vision technologie in ZAP Object Engine (ZOE) kunnen gebruikers automatisering creëren van elke digitale interface, inclusief live applicaties, video’s en zelfs scripts van mock-ups. Het type van de UI-technologie onder automatisering is niet langer een vraag. Wij zeggen bij ZAP: “Als u een procedure door uw applicatie handmatig kunt uitvoeren, kan ZAPTEST die ASIS zonder enige beperking automatiseren”.
Wij maken gebruik van geavanceerde technologieën om de beste op computervisie gebaseerde hulpmiddelen voor automatisering van softwaretests te creëren. Onze veelzijdige software werkt op meerdere platforms en in meerdere toepassingen, zodat u zeker bent van een optimaal resultaat.
Bent u geïnteresseerd in hoe een software testing automation tool uw bedrijfsprocessen kan stroomlijnen en uw bottom line tot het tienvoudige kan verbeteren? Neem vandaag nog contact op met het ZAPTEST-team voor meer informatie.
