Technológie sa neustále vyvíjajú a sú prepojené so všetkým, čo robíme v osobnom a pracovnom živote. Technológie sú základom našej spoločnosti a majákom neustáleho rastu – od smartfónov až po najmodernejšie počítačové rozhrania. Počítačové videnie je na čele tohto sveta a je pripravené zmeniť spôsob, akým podnikáme.
Využitie nástrojov počítačového videnia ako súčasti automatizácie testovania softvéru je ďalším krokom v technologickej revolúcii. Hrá rozhodujúcu úlohu v mnohých každodenných činnostiach a v súčasnosti sa zameriava na zdokonalenie našich každodenných úloh pri súčasnom znižovaní počtu chýb, zlepšovaní kvality a zvyšovaní hospodárskeho výsledku.
Čo je počítačové videnie?
Najjednoduchšie povedané, počítačové videnie spočíva v tom, že počítač naučíte pozerať a správne interpretovať obrázky ako človek. Ide o zložitú, špičkovú technológiu, ktorá sa opiera o umelú inteligenciu (AI) a strojové učenie.
Počítačové videnie je ďalším krokom k tomu, aby počítače vykonávali ľudské úlohy s cieľom zvýšiť efektívnosť a znížiť počet chýb. Tento multidisciplinárny prístup umožňuje počítačom konvertovať obrázky na čitateľné údaje a interpretovať, ako tieto informácie súvisia.
Tento proces je ešte o krok ďalej a umožňuje počítačom čítať scénu a formulovať vhodnú reakciu. Počítačové videnie môže napríklad pomôcť samojazdiacim autám rozpoznať prekážky, aby sa vyhli kolízii, alebo podporiť nástroje robotickej automatizácie procesov (RPA) na vytvorenie efektívnejšieho pracovného postupu.
Ako funguje počítačové videnie?
Počítač nikdy nebude vidieť tak ako my, pretože počítačom chýbajú oči, ktoré by prijímali a prekladali vstupy do mozgu. Technológia počítačového videnia sa preto spolieha na zložitú symfóniu údajov a algoritmov, ktoré odrážajú spôsob, akým ľudské oči prijímajú obrazy a prekladajú ich do mozgu.
Je dôležité poznamenať, že stále úplne nerozumieme tomu, ako funguje ľudský mozog. Väčšina ľudí má základnú predstavu o tom, že oči prijímajú informácie, prekladajú ich a prenášajú správy do mozgu. Neurológovia však vedia povedať, že ľudský zrak je oveľa zložitejší a že stále len obmedzene chápeme, ako náš mozog funguje.
Tieto obmedzenia v chápaní sa prenášajú na inžiniera počítačového videnia, ktorý sa snaží naučiť počítač vidieť. Údaje a algoritmy používané na trénovanie počítača na „videnie“ a interpretáciu obrázkov sú stále obmedzené na základe našich poznatkov o tom, ako ľudské oči a mozog vzájomne pôsobia.
Technológia počítačového videnia sa v súčasnosti opiera o rozpoznávanie vzorov a pokročilé technológie. Strojové učenie a konvolučné neurónové siete (CNN) umožňujú počítačom rozkladať obrázky, interpretovať údaje a identifikovať položky.
Inžinieri počítačového videnia používajú strojové učenie na to, aby naučili počítače klasifikovať obrázky tak, že im poskytnú tisíce obrázkov objektu. Každý obrázok je označený štítkami a značkami, ktoré identifikujú, o čo ide, napríklad o auto alebo psa.
CNN vylepšuje procesy strojového učenia, ktoré pomáhajú počítaču vytvoriť pixelovú reprezentáciu objektu. Počítač na základe pixelov a súvisiacich štítkov predpovedá, o aký objekt ide, a priebežne kontroluje jeho presnosť, kým nedosiahne konzistentnú a správnu identifikáciu.
Počítačové videnie sa dokonca rozširuje na reťazce obrázkov a videí pomocou rekurentnej neurónovej siete (RNN). Použitie RNN umožňuje počítačom identifikovať a spájať viacero obrázkov.
História počítačového videnia
Technológia počítačového videnia vznikla v roku 1959, keď Russell Kirsch naskenoval do počítača obrázok svojho syna. Podobizeň Kirschovho malého syna sa stala prvým digitálnym obrazom v celej svojej zrnitej kráse a odštartovala úplne nové odvetvie počítačovej vedy a vývoja umelej inteligencie.
O niekoľko rokov neskôr Larry Roberts napísal svoju doktorskú prácu o schopnosti používať dvojrozmerné obrázky na získavanie trojrozmerných informácií o pevných predmetoch. Jeho práca určila smer pre desaťročia pokroku a rozšírila jeho slávu ako otca internetu.
Vďaka týmto prvým priekopníkom hľadali počítačoví inžinieri na celom svete nové spôsoby, ako premeniť obrázky reálneho sveta na údaje, ktoré by počítač mohol rozpoznať, triediť, spracovať a reagovať na ne.
V roku 1980 sa objavil neokognitron, raná verzia dnešnej CNN, ktorú vytvoril Kunihiko Fukušima. Začiatkom 90. rokov sa objavil video dohľad na bankomatoch a o necelé desaťročie neskôr výskumníci z MIT predstavili prvý systém na detekciu tváre v reálnom čase.
Výskumní pracovníci, inžinieri a vývojári zrýchlili tempo v neustálom úsilí o dosiahnutie najlepších možných riešení počítačového videnia. Google, Facebook, Apple, Amazon a dokonca aj medzinárodné vlády vstúpili do tejto oblasti, aby vyvinuli technológiu počítačového videnia od rozpoznávania tváre až po samojazdiace autá.
Aplikácie technológií počítačového videnia
Nie vždy je ľahké vidieť rozsiahle aplikácie a výhody technológií, kým neurobíte krok späť. Hoci Larry Roberts možno vedel, že jeho nápady budú prevratné a zmenia život, pravdepodobne nepredpokladal všetky možnosti využitia počítačového videnia.
Rozpoznávanie tváre
Azda najpopulárnejším a najkontroverznejším využitím technológie počítačového videnia je rozpoznávanie tváre. Možnosti využitia sú takmer nekonečné a siahajú od osobného použitia až po verejné bezpečnostné opatrenia.
- Facebook ho používa na to, aby používatelia mohli označovať ľudí na zdieľaných obrázkoch.
- Orgány činné v trestnom konaní môžu využívať videokanály na identifikáciu zločincov.
- Banky môžu monitorovať bankomaty v reálnom čase a identifikovať podozrivú aktivitu s cieľom zvýšiť bezpečnosť a ochranu.
- Jednotlivci môžu otvoriť svoj telefón pohľadom do fotoaparátu.
Hoci tieto aplikácie zvyšujú efektivitu a pre väčšinu ľudí majú zmysel, technológia rozpoznávania tváre zostáva v niektorých odvetviach kontroverzná, predovšetkým v súvislosti s vládnymi opatreniami dohľadu. Hoci rozpoznávanie tváre môže zvýšiť bezpečnosť a ochranu, je potrebné stanoviť hranice a právne predpisy na ochranu súkromia.
Doprava, jazda a automobilový priemysel
Počítačové videnie zmenilo spôsob jazdy a riešenie dopravy. Otvoril dvere adaptívnym technológiám na zlepšenie zážitku z jazdy a pomáha mestám znížiť dopravné zápchy riešením problematických ulíc.
1. Dopravné modely a podpora orgánov činných v trestnom konaní
Uzavretá televízia (CCTV) sa spolieha na počítačové videnie, ktoré slúži na sledovanie a kategorizáciu vozidiel na rôzne účely. Mestá môžu nielen monitorovať dopravu, ale aj vykonávať rozsiahle analýzy dopravných tokov s cieľom určiť horúce miesta a spôsoby, ako zmierniť dopravné zápchy. Je možné určiť, ako dlho trvá prejsť úsek diaľnice a identifikovať nehody.
Okrem toho technológia počítačového videnia pomáha orgánom činným v trestnom konaní zvýšiť bezpečnosť na uliciach a znížiť počet nehôd. Kamery dokážu identifikovať vozidlá, ktoré prekračujú rýchlosť, a upozorniť policajtov na iné priestupky. Takisto je možné monitorovať správanie vodičov, napríklad rozptýlené šoférovanie a používanie alebo nepoužívanie bezpečnostných pásov.
2. Kontrola parkovania
Ak ste niekedy vchádzali do garáže a jazdili dookola, aby ste zistili, že parkovisko je plné, môžete oceniť výhody počítačového videnia na kontrolu parkovania. Kamery dokážu identifikovať voľné miesta a v prípade, že je parkovisko plné, odosielajú informácie do počítača. Značky pri vjazde môžu upozorniť vodičov na plné parkoviská a predísť tak problémom s hlavou pre všetkých.
Okrem toho môžu parkoviská s plateným parkovaním monitorovať poznávacie značky a jednotlivé miesta, aby určili, ako dlho auto zostane zaparkované. Majitelia pozemkov môžu znížiť straty a sledovať svoje investície.
3. Samojazdiace vozidlá
Nie je ľahké nájsť auto bez nejakej formy technológie počítačového videnia. Väčšina nových vozidiel má viacero aplikácií, ktoré vás zbavia mnohých dohadov, ako napríklad automatické parkovanie a tempomat.
Hoci ide o relatívne nové technológie, na samojazdiacich autách sa pracuje už desaťročia. Samojazdiace autá už nie sú odkázané len na sci-fi filmy. Hoci väčšina vozidiel nie je plne autonómna, niektoré nepotrebujú ľudského vodiča, pokiaľ situácia nepresahuje schopnosti vozidla, napríklad dopravná zápcha.
Samojazdiace vozidlá sa spoliehajú na celý rad technológií počítačového videnia, aby mohli fungovať bez ľudského vodiča. Vozidlá najvyššej úrovne majú dostatok kamier a údajov na bezpečné manévrovanie v uliciach vďaka pokročilej detekcii chodcov, detekcii dopravných značiek, predchádzaniu kolíziám a monitorovaniu stavu ciest.
Odvetvie zdravotnej starostlivosti
Odvetvie zdravotnej starostlivosti zostáva na čele technologického pokroku, pretože hľadáme spôsoby, ako žiť dlhšie a cítiť sa zdravšie. Nie je prekvapením, že zdravotníctvo prijalo počítačové videnie na detekciu rakoviny, klasifikáciu buniek na identifikáciu chorôb a najnovšie aj na diagnostiku COVID.
Technici môžu tiež používať počítačové videnie na analýzu pohybu s cieľom identifikovať potenciálne neurologické a muskuloskeletálne ochorenia. Je užitočný pri rehabilitácii, terapii a podpore cvičenia pre osoby, ktoré sa zotavujú zo zranení, a to prostredníctvom hodnotenia pohybu a demonštrácie cvičení. Ošetrujúce zdroje môžu poslať pacienta domov alebo do asistovanej starostlivosti s videami, ktoré ho usmerňujú k správnym pohybom, aby sa zabránilo ďalším zraneniam a bezpečne sa urýchlilo zotavenie.
Jednou z hlavných nových aplikácií počítačového videnia v medicíne je tréning zručností. Rezidenti, lekári a chirurgovia môžu absolvovať výcvik lekárskych zručností prostredníctvom virtuálnych platforiem, ktoré im umožnia bezpečne simulovať operácie a postupy pred tým, ako sa pustia do reálnych prípadov.
Podpora maloobchodu
Softvérová automatizácia počítačového videnia podporuje maloobchodné predajne tým, že sleduje zákazníkov a počíta ich pohyb v predajniach. Monitorovanie trendov umožňuje predajniam primerane nastaviť personál, ale pomáha aj tímom prevencie strát monitorovať potulujúcich sa ľudí a zamerať sa na problémy s krádežami.
Poľnohospodárske aplikácie
Poľnohospodári s rozsiahlymi prevádzkami môžu zefektívniť svoje činnosti pomocou softvéru počítačového videnia, ktorý monitoruje zvieratá a plodiny. Je jednoduchšie včas identifikovať napadnutie hmyzom a prepuknutie chorôb, sledovať výnosy a optimalizovať svoj tím. Poľnohospodári, ktorí majú nedostatok pracovníkov, môžu automatizovať rôzne činnosti vrátane zberu úrody, pletia a sejby.
Automatizácia výroby
Výroba môže byť jednou z najlepších možností, ako využiť automatizáciu a počítačové videnie. Je to ďalší krok v hyperautomatizácii, keďže výrobné tímy integrujú softvér počítačového videnia na zlepšenie všetkých činností od výroby až po kontrolu kvality.
- Zlepšite analýzu produktivity pomocou rozpoznávania tváre, aby ste mohli vyhodnotiť individuálne využitie času a zdrojov a vytvoriť efektívnejšie procesy.
- Využívajte softvér počítačového videnia na vizuálnu kontrolu zariadení, aby ste skôr identifikovali problémy, čo môže znížiť prestoje a náklady na opravy. Môže tiež identifikovať slabé miesta osobných ochranných prostriedkov (OOP).
- Tímy zabezpečujúce kvalitu môžu využívať automatizáciu softvéru počítačového videnia na vyhodnocovanie a porovnávanie výrobkov s cieľom vylúčiť chybné komponenty alebo identifikovať položky vyžadujúce opravu pred ich odoslaním.
Okrem toho môžu spoločnosti vytvárať moduly školenia zručností a hodnotenia pomocou virtuálneho vybavenia a softvéru počítačového videnia. Zamestnanci sa môžu naučiť nové zručnosti a zlepšiť existujúce schopnosti, aby zlepšili výkon a efektivitu bez toho, aby obetovali akýkoľvek produkt.
Počítačové videnie v automatizácii testovania softvéru – príbeh minulosti, súčasnosti a budúcnosti
Väčšina priemyselných odvetví využíva technológie počítačového videnia, ale ďalšou etapou je využívanie nástrojov počítačového videnia na automatizáciu testovania softvéru. Používanie softvéru počítačového videnia na testovanie automatizácie nie je nový koncept, ale od prvých pokusov prešiel dlhú cestu.
Vývoj počítačového videnia v testovaní softvéru – história
Testovací softvér existoval už v 70. rokoch minulého storočia, ale jeho spustenie na mieste si vyžadovalo značné úsilie. Bez internetu museli firmy vyvíjajúce softvér kódovať a posielať každému klientovi individuálne testy.
Prvé iterácie automatizovaného testovacieho softvéru vyžadovali časté aktualizácie a príliš zjednodušené systémy nezvládali komplexné úlohy. Ďalej sa vyskytlo niekoľko problémov s nekompatibilitou a ľudskými chybami.
Automatizované testovanie bolo niekoľko desaťročí menej efektívne a časovo náročnejšie ako manuálne testovanie. Na to, aby sa dosiahli životaschopné produkty a uvoľnili výhody automatizovaného testovacieho softvéru vrátane počítačového videnia, bolo potrebné dosiahnuť výrazné úspechy a technologický pokrok.
Ako sa počítačové videnie používa pri automatizácii testovania softvéru – súčasnosť
Vývoj automatizovaného testovacieho softvéru sa výrazne posunul vďaka pokroku v technológii počítačového videnia. Klasifikácia obrázkov, detekcia a sledovanie objektov a vyhľadávanie obrázkov na základe obsahu spôsobili revolúciu v procese automatizácie testovania softvéru.
V súčasnosti spoločnosti a vlády využívajú nástroje na testovanie počítačového videnia na vývoj a automatizáciu softvéru s cieľom zvýšiť efektívnosť a produktivitu. Je to rozhodujúci krok v hyperautomatizácii a zefektívňovaní procesov s cieľom posilniť hospodársky výsledok a maximalizovať výstupy bez zníženia kvality.
Nové využitie počítačového videnia v automatizácii testovania softvéru – budúcnosť
Odvetvové prognózy zdôrazňujú rast strojového učenia a rozšírenie CNN na automatizáciu väčšieho počtu pracovných úloh a optimalizáciu existujúcich procesov. Je pravdepodobné, že budeme svedkami väčšieho počtu cloudových služieb a zvýšeného využívania dronov a mobilných zariadení, ktoré umožnia ľuďom pracovať odkiaľkoľvek na svete.
Výhody počítačového videnia pri automatizácii testovania softvéru
Výhody nástrojov počítačového videnia pri testovaní softvéru nemožno preceňovať, ale nie je možné objasniť všetky možné výhody. Napriek tomu niektoré z hlavných výhod môžu viesť k neuveriteľnému rastu a zmenám produktivity.
Znižuje počet mŕtvych uhlov
Jedným z hlavných prínosov nástrojov počítačového videnia pri testovaní softvéru je schopnosť redukovať slepé miesta v existujúcich procesoch. Rozšírenie existujúcich nástrojov na automatické testovanie o softvér počítačového videnia pomáha orientovať stroje v priestore a vypĺňa medzery. Softvér na automatizáciu počítačového videnia podporuje systémy tým, že vypĺňa prázdne miesta okolo údajov, aby sa prijaté informácie ukotvili a vytvoril sa úplnejší obraz.
Rýchle testovanie
Rýchlejšie testovanie je ďalším bonusom pre testovanie pomocou počítačového videnia v aplikáciách softvérového inžinierstva. Používanie počítačového videnia znamená, že váš tím nemusí tráviť drahocenný čas vytváraním údajov pre neštandardné nastavenia alebo produkty. Počítač sa môže prispôsobiť zmenám na základe zobrazenia a prijatých obrázkov.
Neustále sa zlepšujúca
Podobne ako väčšina technologických pokrokov, aj nástroje na testovanie počítačového videnia pri vývoji softvéru sa stále menia, pretože programátori ich zdokonaľujú a rozširujú ich možnosti. Používanie softvéru počítačového videnia na automatizáciu testovania zostane v popredí väčšiny priemyselných odvetví aj v nasledujúcich rokoch, pretože priestor na rast je neobmedzený.
Automatizované testovanie grafického rozhrania
V žiadnom odvetví nie je ľahké nájsť ľudí, ktorí by spoľahlivo vykonávali všedné úlohy, takže hľadanie spôsobov, ako tieto nudné procesy automatizovať, šetrí život všetkým. Najlepšie nástroje počítačového videnia na automatizáciu testovania softvéru dokážu tieto úlohy zvládnuť, čím ušetria firmám čas a peniaze a zároveň znížia zaťaženie zamestnancov.
Výzvy počítačového videnia pri automatizácii testovania softvéru
Použitie softvéru počítačového videnia na testovanie automatizácie nie je dokonalé a existuje niekoľko významných nevýhod, ktoré treba zvážiť.
Závislosť od kvality obrazu
Nie je žiadnym tajomstvom, že zlá kvalita obrazu môže priniesť negatívne výsledky, ale čo premenlivé svetelné podmienky alebo nekonzistentná orientácia? Zatiaľ čo naše oči sa ľahko prispôsobujú jemným zmenám osvetlenia, softvér počítačového videnia nie. Ani tie najlepšie nástroje počítačového videnia na automatizáciu testovania softvéru nedokážu dokonale kopírovať ľudské oko.
Skreslené učenie
Niektoré sektory majú obmedzený prístup ku kvalitným údajom potrebným na dosiahnutie svojich cieľov. Napríklad v oblasti zdravotnej starostlivosti môžu chýbať vysokokvalitné videá a obrázky na vytvorenie realistických virtuálnych priestorov pre prax. Nie vždy je jednoduché vyplniť prázdne miesta alebo vytvoriť dostatočné súbory údajov.
Výpočtové náklady
Medzi potrebným hardvérom a využitím kvalifikovaných inžinierov počítačového videnia sú náklady na vytvorenie softvéru počítačového videnia na testovanie automatizácie značné. Podceňovanie nákladov vedie k nepresným údajom a nižším výnosom.
Obmedzenia súčasných nástrojov na automatizáciu softvéru
Existujúce nástroje na automatizáciu softvéru majú vrodené obmedzenia, ktoré ovplyvňujú celkové výsledky. Hoci oproti manuálnemu testovaniu existujú významné výhody, je nepraktické prehliadať nedostatky.
- Existujúce automatizačné nástroje môžu kontrolovať len to, čo poznajú, čo znamená, že ak ste neposkytli údaje, nemôžu kontrolovať mimo nastavených parametrov.
- Po spustení môžete ušetriť veľa času, ale chvíľu trvá, kým sa systém uvedie do prevádzky.
- Nie je to lacné. Používanie nástrojov na automatizáciu softvéru má svoju cenu a predstavuje významnú investíciu, ktorá sa však z dlhodobého hľadiska oplatí.
- Očakávajte priebežnú údržbu kódu, aby sa zabezpečili presné výsledky.
Nástroje na automatizáciu softvéru sa v konečnom dôsledku podobajú robotickej automatizácii procesov (RPA), pretože eliminujú ľudský faktor. Tímy pri prechode na automatizované nástroje strácajú cenných a kvalifikovaných zamestnancov. Navyše počítače nedokážu myslieť ani reagovať ako ľudia, čo môže byť výhodou aj nevýhodou.
Ako začať testovať softvér pomocou počítačového videnia, nástroja s nízkym kódom
Začatie akéhokoľvek projektu sa môže zdať zdrvujúce, najmä ak zahŕňa zložitú technológiu. Našťastie, jednou z výhod nástrojov počítačového videnia pri testovaní softvéru je, že väčšinu práce vykonávajú kvalifikovaní inžinieri, takže sa nemusíte učiť rozsiahly kód alebo technické zručnosti, aby ste ich mohli používať.
Softvér ZAPTEST sa spolieha na zabudované funkcie, ktoré poskytujú nízkokódový nástroj na splnenie vašich potrieb. Objednajte si demo a zistite, ako môže ZAPTEST zlepšiť vaše výsledky vďaka našim komplexným službám automatizácie testovania softvéru a špecializovanému tímu odborníkov.
Často kladené otázky
Máte stále otázky týkajúce sa používania počítačového videnia a automatizácie testovania softvéru? Tieto časté otázky a odpovede by vám mohli objasniť situáciu.
Čo je testovanie počítačového videnia?
Testovanie počítačového videnia je výzvou pre systémy, aby sa určila ich presnosť pri identifikácii, kategorizácii a dokonca aj pri reakcii na obrázky predmetov. Vytvára základ pre používanie nástrojov na testovanie počítačového videnia pri vývoji softvéru a iných úlohách automatizácie.
Potrebuje testovanie počítačového videnia kódovanie?
Áno aj nie. Strojové učenie znamená, že softvéroví inžinieri nemusia všetko ručne kódovať, pretože môžu použiť existujúce funkcie a algoritmy. Na každej úrovni je však stále prítomný prvok kódovania.
Aké zručnosti potrebujete na automatizáciu testovania softvéru počítačového videnia?
Aj tie najlepšie nástroje počítačového videnia na automatizáciu testovania softvéru si na začiatku vyžadujú kvalifikovaného programátora alebo inžiniera. Na vytvorenie systému a uvedenie všetkého do prevádzky potrebujete niekoho s rozsiahlymi skúsenosťami s kódovaním a znalosťami metód DevOps. Zvyčajne by ste mali používať matematické zručnosti na vysokej úrovni, štatistiku, spracovanie obrazu a schopnosti rozpoznávania vzorov.
Nástroje počítačového videnia pre automatizáciu testovania softvéru
Nástroje na testovanie pomocou počítačového videnia môžu zvýšiť efektivitu a produktivitu, ale na ich vytvorenie je potrebný produkt na vysokej úrovni. ZAPTEST je popredný komplexný nástroj na automatizáciu testovania založený na softvéri počítačového videnia s preukázateľnými výsledkami a dobrými výsledkami.
Pomocou technológie počítačového videnia v nástroji ZAP Object Engine (ZOE) môžu používatelia vytvárať automatizáciu akéhokoľvek digitálneho rozhrania vrátane živých aplikácií, videí a dokonca vytvárať skripty z makiet. Typ technológie používateľského rozhrania v rámci automatizácie už nie je otázkou. V spoločnosti ZAP hovoríme: „Ak môžete vykonať postup prostredníctvom vašej aplikácie manuálne, ZAPTEST môže tento ASIS automatizovať bez akýchkoľvek obmedzení.“
Využívame najmodernejšie technológie na vytvorenie najlepších nástrojov na automatizáciu testovania softvéru založených na počítačovom videní. Náš všestranný softvér funguje na viacerých platformách a v rôznych aplikáciách, aby ste dosiahli optimálny výsledok.
Máte záujem dozvedieť sa, ako môže nástroj na automatizáciu testovania softvéru zefektívniť vaše obchodné procesy a až desaťnásobne zlepšiť vaše hospodárske výsledky? Kontaktujte tím ZAPTEST ešte dnes a dozviete sa viac.
