fbpx

Get your 6-month No-Cost Opt-Out offer for Unlimited Software Automation?

Технологии постоянно развиваются и связаны со всем, что мы делаем в нашей личной и профессиональной жизни. От смартфонов до самых современных компьютерных интерфейсов – технологии являются основой нашего общества и маяком постоянного роста. Компьютерное зрение находится в авангарде этого мира и готово изменить способ ведения бизнеса.

Внедрение инструментов компьютерного зрения как части автоматизации тестирования программного обеспечения – это еще один шаг в технологической революции. Она играет важную роль во многих повседневных делах, и теперь ее цель – усовершенствовать наши ежедневные задачи, сокращая количество ошибок, повышая качество и увеличивая итоговую прибыль.

Содержание

Что такое компьютерное зрение?

Проще говоря, компьютерное зрение подразумевает обучение компьютера тому, как просматривать и правильно интерпретировать изображения, подобно человеку. Это сложная, передовая технология, основанная на искусственном интеллекте (ИИ) и машинном обучении.

Компьютерное зрение – это еще один шаг к тому, чтобы компьютеры выполняли человеческие задачи для повышения эффективности и уменьшения количества ошибок. Этот междисциплинарный подход позволяет компьютерам преобразовывать изображения в читаемые данные и интерпретировать взаимосвязь информации.

Если шагнуть еще дальше, то этот процесс дает компьютерам возможность прочитать сцену и сформулировать соответствующую реакцию. Например, компьютерное зрение может помочь самодвижущимся автомобилям распознавать препятствия, чтобы избежать столкновения, или поддерживать инструменты автоматизации роботизированных процессов (RPA) для создания более эффективного рабочего процесса.

Как работает компьютерное зрение?

Компьютер никогда не будет видеть так, как мы, потому что у компьютеров нет глаз, чтобы получать и переводить информацию в мозг. Поэтому технология компьютерного зрения опирается на сложную симфонию данных и алгоритмов, которые отражают то, как человеческие глаза получают изображения и передают их в мозг.

Важно отметить, что мы до сих пор не до конца понимаем, как работает человеческий мозг. Большинство людей имеют элементарное представление о том, что глаза получают информацию, переводят ее и передают сообщения в наш мозг. Однако неврологи могут сказать вам, что человеческое зрение гораздо сложнее и что мы все еще имеем ограниченное понимание того, как работает наш мозг.

Эти ограничения в понимании передаются инженеру по компьютерному зрению, пытающемуся научить компьютер видеть. Данные и алгоритмы, используемые для обучения компьютера “видеть” и интерпретировать изображения, по-прежнему ограничены нашим пониманием того, как взаимодействуют человеческие глаза и мозг.

Технология компьютерного зрения в настоящее время опирается на распознавание образов и передовые технологии. Машинное обучение и сверточные нейронные сети (CNN) позволяют компьютерам разбивать изображения, интерпретировать данные и идентифицировать предметы.

Инженеры по компьютерному зрению используют машинное обучение, чтобы научить компьютеры классифицировать изображения, предоставляя им тысячи изображений объекта. На каждом изображении есть ярлыки и метки, определяющие, что это такое, например, автомобиль или собака.

CNN улучшает процессы машинного обучения, чтобы помочь компьютеру создать пиксельное представление объекта. Используя пиксели и соответствующие метки, компьютер предсказывает, что представляет собой объект, и постоянно проверяет свою точность, пока не сделает последовательную и правильную идентификацию.

Компьютерное зрение распространяется даже на строки изображений и видео с помощью рекуррентной нейронной сети (RNN). Использование RNN позволяет компьютерам идентифицировать и соединять несколько изображений.

История компьютерного зрения

Технология компьютерного зрения берет свое начало в 1959 году, когда Рассел Кирш отсканировал изображение своего сына в компьютер. Изображение младенца сына Кирша стало первым цифровым изображением во всей его зернистой красе и положило начало совершенно новой отрасли информатики и разработке искусственного интеллекта.

Несколько лет спустя Ларри Робертс написал докторскую диссертацию о возможности использования двухмерных изображений для извлечения трехмерной информации о твердых предметах. Его работа положила начало десятилетиям прогресса и расширила его славу как отца Интернета.

Благодаря этим первопроходцам компьютерные инженеры по всему миру искали новые способы преобразования изображений реального мира в данные, которые компьютер мог бы распознавать, сортировать, обрабатывать и реагировать на них.

В 1980 году появился неокогнитрон, ранняя версия сегодняшней CNN, созданная Кунихико Фукусимой. К началу 1990-х годов видеонаблюдение появилось в банкоматах, а менее чем через десять лет исследователи Массачусетского технологического института представили первую систему распознавания лиц в реальном времени.

Исследователи, инженеры и разработчики наращивали темп в постоянном стремлении достичь наилучших решений в области компьютерного зрения. Google, Facebook, Apple, Amazon и даже международные правительства вошли в эту сферу, чтобы разработать технологии компьютерного зрения – от распознавания лиц до самодвижущихся автомобилей.

Применение технологий компьютерного зрения

Не всегда легко увидеть широкие возможности применения и преимущества технологий, пока не сделаешь шаг назад. Хотя Ларри Робертс мог знать, что его идеи станут сокрушительными и изменят жизнь, он, вероятно, не предвидел всех потенциальных возможностей использования компьютерного зрения.

Распознавание лиц

Возможно, самым популярным и спорным применением технологии компьютерного зрения является распознавание лиц. Области применения практически безграничны и варьируются от личного использования до мер общественной безопасности.

  • Facebook использует его, чтобы помочь пользователям отмечать людей на общих изображениях.
  • Правоохранительные органы могут использовать видеозаписи для идентификации преступников.
  • Банки могут контролировать банкоматы в режиме реального времени и выявлять подозрительную активность для повышения безопасности и надежности.
  • Люди могут открывать свои телефоны, глядя в камеру.

Хотя эти приложения повышают эффективность и имеют смысл для большинства людей, технология распознавания лиц остается спорной в некоторых секторах, в первую очередь, в отношении правительственных мер наблюдения. Хотя распознавание лиц может повысить безопасность и защищенность, существует призыв к установлению границ и законодательства для защиты частной жизни.

Движение, вождение и автомобильная промышленность

Компьютерное зрение изменило то, как мы водим машину, и то, как мы решаем проблемы дорожного движения. Она открыла двери для адаптивных технологий, улучшающих вождение, и помогает городам уменьшить заторы, устраняя проблемные улицы.

1. Схемы движения и поддержка правоохранительных органов

Система охранного телевидения (CCTV) использует компьютерное зрение для отслеживания и классификации транспортных средств в различных целях. Города могут не только контролировать дорожное движение, но и проводить масштабный анализ транспортных потоков для определения “горячих точек” и способов уменьшения заторов. Можно определить, сколько времени уходит на проезд по участку шоссе, и выявить аварии.

IS YOUR COMPANY IN NEED OF

ENTERPRISE LEVEL

TASK-AGNOSTIC SOFTWARE AUTOMATION?

Кроме того, технология компьютерного зрения помогает правоохранительным органам сделать улицы более безопасными и попытаться снизить количество несчастных случаев. Камеры могут выявлять автомобили, превышающие скорость, и предупреждать полицейских о других нарушениях правил дорожного движения. Также можно отслеживать поведение водителя, например, отвлечение от вождения и пристегивание ремней безопасности.

2. Контроль парковки

Если вы когда-нибудь заезжали на парковку и ездили по кругу, только чтобы обнаружить, что она переполнена, вы можете оценить преимущества компьютерного зрения для контроля парковки. Камеры могут определять свободные места и передавать данные на компьютер, когда участок заполнен. Знаки на въезде могут предупредить водителей о переполненных участках и избежать головной боли для всех.

Кроме того, платные парковки могут отслеживать номерные знаки и отдельные места, чтобы определить, как долго автомобиль остается припаркованным. Владельцы лотов могут сократить потери и контролировать свои инвестиции.

3. Самоуправляемые транспортные средства

Нелегко найти автомобиль без какой-либо технологии компьютерного зрения. Большинство новых автомобилей оснащены множеством приложений, которые избавляют водителя от необходимости гадать, например, автоматическая парковка и круиз-контроль.

Хотя это относительно новые технологии, разработка самодвижущихся автомобилей ведется уже несколько десятилетий. Самоуправляемые автомобили больше не относятся к научно-фантастическим фильмам. Хотя большинство автомобилей не могут считаться полностью автономными, есть и такие, которые не требуют участия водителя-человека, если только ситуация не превосходит возможности автомобиля, например, пробка.

Самоуправляемые автомобили полагаются на ряд технологий компьютерного зрения, чтобы функционировать без участия водителя-человека. Автомобили самого высокого уровня обладают достаточным количеством камер и данных для безопасного маневрирования на улицах благодаря усовершенствованным функциям обнаружения пешеходов, распознавания дорожных знаков, предотвращения столкновений и мониторинга состояния дорог.

Индустрия здравоохранения

Индустрия здравоохранения остается в авангарде большинства технологических достижений, поскольку мы ищем способы жить дольше и чувствовать себя здоровее. Неудивительно, что в здравоохранении компьютерное зрение используется для выявления рака, классификации клеток для определения заболевания, а в последнее время – для диагностики COVID.

Техники также могут использовать компьютерное зрение для анализа движений с целью выявления потенциальных неврологических заболеваний и заболеваний опорно-двигательного аппарата. Он полезен для реабилитации, терапии и поддержки упражнений для тех, кто восстанавливается после травм, оценивая движения и демонстрируя упражнения. Лечащие источники могут отправить пациента домой или в отделение вспомогательного ухода, предоставив видеоролики с инструкциями по правильным движениям для предотвращения дальнейших травм и безопасного ускорения выздоровления.

Кроме того, одним из основных новых приложений компьютерного зрения в медицине является обучение навыкам. Ординаторы, врачи и хирурги могут обучаться медицинским навыкам с помощью виртуальных платформ, позволяющих безопасно моделировать операции и процедуры, прежде чем браться за реальные дела.

Поддержка розничной торговли

Автоматизация программного обеспечения компьютерного зрения поддерживает розничные магазины, отслеживая покупателей для подсчета трафика через магазины. Мониторинг тенденций позволяет магазинам укомплектовать штат соответствующим образом, а также помогает командам по предотвращению потерь отслеживать бездельников и решать проблемы краж.

Применение в сельском хозяйстве

Фермеры, ведущие крупномасштабное хозяйство, могут оптимизировать свои дела с помощью программного обеспечения компьютерного зрения, которое следит за животными и посевами. Легче выявлять заражение насекомыми и вспышки болезней на ранней стадии, отслеживать урожайность и оптимизировать работу команды. Фермеры, работающие в условиях дефицита кадров, могут автоматизировать различные виды деятельности, включая уборку урожая, прополку и посев.

Автоматизация производства

Производство может быть одним из лучших вариантов для использования автоматизации и компьютерного зрения. Это следующий шаг в гиперавтоматизации, когда производственные команды интегрируют программное обеспечение компьютерного зрения для улучшения всего – от производства до контроля качества.

  • Усиление аналитики производительности с помощью распознавания лиц для оценки индивидуального использования времени и ресурсов с целью создания более эффективных процессов.
  • Используйте программное обеспечение компьютерного зрения для визуального осмотра оборудования с целью раннего выявления проблем, что может сократить время простоя и расходы на ремонт. Он также может выявить слабые места в средствах индивидуальной защиты (СИЗ).
  • Группы контроля качества могут использовать автоматизацию программного обеспечения компьютерного зрения для оценки и сравнения продукции, чтобы исключить дефектные компоненты или выявить изделия, требующие ремонта перед отправкой.

Кроме того, компании могут создавать модули обучения навыкам и оценки с использованием виртуального оборудования и программного обеспечения компьютерного зрения. Сотрудники могут приобретать новые навыки и совершенствовать имеющиеся способности для повышения производительности и эффективности без ущерба для продукции.

Компьютерное зрение в автоматизации тестирования программного обеспечения – история прошлого, настоящего и будущего

Большинство отраслей промышленности выигрывают от использования технологии компьютерного зрения, но следующим этапом станет использование инструментов компьютерного зрения для автоматизации тестирования программного обеспечения. Использование программного обеспечения компьютерного зрения для автоматизации тестирования – не новая концепция, но она прошла долгий путь от самых первых попыток.

компьютерное зрение для тестирования программного обеспечения

Эволюция компьютерного зрения в тестировании программного обеспечения – история

Программное обеспечение для тестирования существовало еще в 1970-х годах, но для его запуска на месте требовались значительные усилия. Без Интернета фирмам, занимающимся разработкой программного обеспечения, приходилось составлять и отправлять каждому клиенту отдельные тесты.

Первые итерации программного обеспечения для автоматизированного тестирования требовали частого обновления, а слишком упрощенные системы не могли справиться со сложными задачами. Кроме того, возникло несколько проблем, связанных с несовместимостью и человеческим фактором.

В течение нескольких десятилетий автоматизированное тестирование было менее эффективным и более трудоемким, чем ручное тестирование. Потребовались значительные достижения и прогресс в технологии, чтобы создать жизнеспособные продукты и раскрыть преимущества программного обеспечения для автоматизированного тестирования, включая компьютерное зрение.

Как компьютерное зрение используется в автоматизации тестирования программного обеспечения – настоящее время

Эволюция программного обеспечения для автоматизированного тестирования существенно изменилась благодаря достижениям в технологии компьютерного зрения. Классификация изображений, обнаружение и отслеживание объектов, а также поиск изображений по содержанию произвели революцию в процессе автоматизации тестирования программного обеспечения.

Сегодня компании и правительства используют инструменты тестирования компьютерного зрения для разработки и автоматизации программного обеспечения с целью повышения эффективности и производительности. Это критически важный шаг в гиперавтоматизации и рационализации процессов для повышения итоговой прибыли и максимизации производства без ущерба для качества.

Новые возможности использования компьютерного зрения в автоматизации тестирования программного обеспечения – будущее

Отраслевые прогнозы отмечают рост машинного обучения и расширение CNN для автоматизации большего количества рабочих нагрузок и оптимизации существующих процессов. Вполне вероятно, что мы увидим больше облачных услуг и более широкое использование беспилотников и мобильных устройств, что позволит людям работать из любой точки мира.

Преимущества компьютерного зрения в автоматизации тестирования программного обеспечения

Контрольный список тестирования программного обеспечения

Преимущества инструментов компьютерного зрения в тестировании программного обеспечения невозможно переоценить, но невозможно рассказать обо всех возможных преимуществах. Тем не менее, некоторые из главных преимуществ могут привести к невероятному росту и изменению производительности.

IS YOUR COMPANY IN NEED OF

ENTERPRISE LEVEL

TASK-AGNOSTIC SOFTWARE AUTOMATION?

Уменьшает слепые зоны

Одним из главных преимуществ инструментов компьютерного зрения в тестировании программного обеспечения является возможность уменьшить “слепые зоны” в существующих процессах. Расширение существующих средств автоматизации тестирования с помощью программного обеспечения компьютерного зрения помогает ориентировать машины в пространстве и заполнять пробелы. Автоматизация программного обеспечения компьютерного зрения поддерживает системы, заполняя пробелы вокруг данных, чтобы закрепить полученную информацию и сформулировать более полную картину.

Экспресс-тестирование

Ускоренное тестирование – еще один бонус для учета тестирования с помощью компьютерного зрения при разработке программного обеспечения. Использование компьютерного зрения означает, что вашей команде не придется тратить драгоценное время на подготовку данных для нестандартных параметров или продуктов. Компьютер может адаптироваться к изменениям на основе отображения и изображений, которые он получает.

Постоянно совершенствующийся

Как и большинство технологических достижений, инструменты тестирования компьютерного зрения для разработки программного обеспечения находятся в постоянном движении по мере того, как программисты совершенствуют и расширяют их возможности. Использование программного обеспечения компьютерного зрения для автоматизации тестирования будет оставаться на переднем крае большинства отраслей промышленности еще долгие годы, поскольку возможности для роста неограниченны.

Автоматизированное тестирование графического интерфейса пользователя

В любой отрасли нелегко найти людей для надежного выполнения рутинных задач, поэтому поиск путей автоматизации этих утомительных процессов спасает всех. Лучшие инструменты компьютерного зрения для автоматизации тестирования программного обеспечения могут управлять этими задачами, экономя время и деньги компаний и снижая нагрузку на сотрудников.

Проблемы компьютерного зрения в автоматизации тестирования программного обеспечения

Использование программного обеспечения компьютерного зрения для автоматизации тестирования не идеально, и есть несколько заметных недостатков, которые следует учитывать.

нагрузочное тестирование задач

Зависимость от качества изображения

Не секрет, что плохое качество изображения может дать отрицательные результаты, но как насчет переменных условий освещения или непостоянной ориентации? В то время как наши глаза легко приспосабливаются к едва заметным изменениям освещения, программное обеспечение компьютерного зрения этого не делает. Даже самые лучшие инструменты компьютерного зрения для автоматизации тестирования программного обеспечения не могут идеально повторить человеческий глаз.

Обучение с перекосами

Некоторые сектора имеют ограниченный доступ к качественным данным, необходимым для достижения своих целей. Например, в сфере здравоохранения может не хватать высококачественных видео и изображений для создания реалистичных виртуальных пространств для практики. Не всегда легко заполнить пробелы или создать достаточный набор данных.

Вычислительные затраты

Затраты на создание программного обеспечения компьютерного зрения для тестирования автоматизации значительны, если учесть необходимое оборудование и привлечение квалифицированных инженеров по компьютерному зрению. Недооценка затрат приводит к неточным данным и неполной прибыли.

Ограничения существующих средств автоматизации программного обеспечения

Существующие средства автоматизации программного обеспечения имеют врожденные ограничения, которые влияют на общие результаты. Несмотря на заметные преимущества перед ручным тестированием, непрактично игнорировать недостатки.

  • Существующие инструменты автоматизации могут проверять только то, что им известно, то есть если вы не предоставили данные, они не могут проверить их вне установленных параметров.
  • Когда она заработает, вы сможете сэкономить много времени, но потребуется некоторое время, чтобы привести систему в рабочее состояние.
  • Это не дешево. Использование средств автоматизации программного обеспечения стоит недешево и представляет собой значительные инвестиции, но они окупаются в долгосрочной перспективе.
  • Ожидайте постоянного сопровождения кода для обеспечения точности результатов.

В конечном итоге, инструменты автоматизации программного обеспечения во многом похожи на роботизированную автоматизацию процессов (RPA), поскольку они устраняют человеческий фактор. Команды теряют ценных, квалифицированных сотрудников из-за перехода на автоматизированные инструменты. Кроме того, компьютеры не могут думать или реагировать, как люди, что может быть как плюсом, так и минусом.

Как начать тестирование программного обеспечения с помощью компьютерного зрения – инструмента с низким кодом

Часто задаваемые вопросы по автоматизации функционального тестирования

Начало любого проекта может показаться непосильным, особенно если он связан со сложными технологиями. К счастью, одним из преимуществ инструментов компьютерного зрения в тестировании программного обеспечения является то, что квалифицированные инженеры выполняют большую часть работы, поэтому для их использования вам не нужно изучать обширный код или технические навыки.

Программное обеспечение ZAPTEST опирается на встроенные функции, которые позволяют создать инструмент с низким кодом для удовлетворения ваших потребностей. Закажите демонстрацию и узнайте, как ZAPTEST может улучшить ваши показатели благодаря нашим универсальным услугам по автоматизации тестирования программного обеспечения и специальной команде экспертов.

Часто задаваемые вопросы

У вас все еще есть вопросы об использовании компьютерного зрения и автоматизации тестирования программного обеспечения? Эти общие вопросы и ответы на них могут прояснить ситуацию.

Что такое тестирование компьютерного зрения?

Тестирование компьютерного зрения ставит перед системами задачу определить их точность в идентификации, категоризации и даже реакции на изображения объектов. Он устанавливает базовые условия для использования инструментов тестирования компьютерного зрения для разработки программного обеспечения и других задач автоматизации.

Нужно ли тестирование компьютерного зрения для кодирования?

И да, и нет. Машинное обучение означает, что инженерам-программистам не нужно вручную кодировать все, потому что они могут использовать существующие функции и алгоритмы. Однако на каждом уровне все равно присутствует элемент кодирования.

Какие навыки необходимы для автоматизации тестирования программного обеспечения компьютерного зрения?

Даже лучшие инструменты компьютерного зрения для автоматизации тестирования программного обеспечения требуют на начальном этапе квалифицированного программиста или инженера. Вам нужен человек с обширным опытом кодирования и пониманием методов DevOps для создания системы и перевода всего в онлайн. Как правило, вы будете использовать математические навыки высокого уровня, статистику, обработку изображений и способности к распознаванию образов.

Инструменты компьютерного зрения для автоматизации тестирования программного обеспечения

Инструменты для тестирования компьютерного зрения могут повысить эффективность и производительность, но для этого требуется продукт высокого уровня. ZAPTEST является ведущим сквозным инструментом автоматизации тестирования на основе программного обеспечения компьютерного зрения с доказанными результатами и большим послужным списком.

Используя технологию компьютерного зрения в ZAP Object Engine (ZOE), пользователи могут создавать автоматизацию любого цифрового интерфейса, включая живые приложения, видео и даже создавать сценарии из макетов. Тип автоматизируемой технологии пользовательского интерфейса больше не является вопросом. Мы в ZAP говорим: “Если вы можете выполнить процедуру через ваше приложение вручную, ZAPTEST может автоматизировать эту ASIS без каких-либо ограничений”.

Мы используем передовые технологии для создания лучших инструментов на основе компьютерного зрения для автоматизации тестирования программного обеспечения. Наше универсальное программное обеспечение работает на различных платформах и приложениях, чтобы обеспечить оптимальный результат.

Вам интересно узнать, как инструмент автоматизации тестирования программного обеспечения может рационализировать ваши бизнес-процессы и улучшить итоговый результат в десять раз? Свяжитесь с командой ZAPTEST сегодня, чтобы узнать больше.

Download post as PDF

Alex Zap Chernyak

Alex Zap Chernyak

Founder and CEO of ZAPTEST, with 20 years of experience in Software Automation for Testing + RPA processes, and application development. Read Alex Zap Chernyak's full executive profile on Forbes.

Get PDF-file of this post