Einleitung

Übersicht über AI Computer Vision und seinen Machine-Learning-Ansatz zur Identifizierung von UI-Elementen in Automation Cloud.

AI Computer Vision ist eine auf Machine Learning basierende Methode, die alle UI-Elemente auf einem Computerbildschirm visuell identifiziert und mit ihnen über UiPath Robots interagiert, um eine menschliche Interaktion zu simulieren. Dabei werden nicht die zugrunde liegenden Eigenschaften von Anwendungen benötigt oder verwendet, sondern nur das Aussehen und die Beziehung verschiedener Bildschirmelemente.

Anstatt sich auf Selektoren zu verlassen, nutzt AI Computer Vision KI (Objekterkennung, OCR, Fuzzy-Textabgleich, Bildabgleich für Symbole) und ein Ankersystem, um alles zusammenzufassen.

Um Elemente auf dem Bildschirm visuell zu lokalisieren, führt AI Computer Vision eine Elementerkennung (auf dem Machine-Learning-Server) und eine Texterkennung (OCR) durch und kombiniert diese beiden zu einem vollständigen Verständnis der Benutzeroberfläche. Die Beziehung zwischen den mit diesen beiden Methoden erkannten Elementen wird dann in einem Deskriptor mit mehreren Ankern codiert, der das Zielelement eindeutig identifiziert.

AI Computer Vision besteht aus zwei Teilen:

• Eine Reihe von Aktivitäten, die Teil des UIAutomation-Aktivitätspakets sind.
• A server hosting the AI model that performs the actual analysis of the UI you're automating. The server can be cloud, on-premises, or local.

In der folgenden Tabelle werden die drei Servertypen beschrieben und was jeweils zu berücksichtigen ist.

Servertyp	Wie es funktioniert	Was zu beachten ist
Cloud (Standard und empfohlen)	Der UiPath Cloud Server wird standardmäßig für alle AI Computer Vision- und UIAutomation-Aktivitäten verwendet.	Sie können die AI Computer Vision-Cloud unabhängig von Ihrem Bereitstellungstyp verwenden. Unabhängig davon, ob der Orchestrator lokal oder in der Cloud ist – die Computer Vision Cloud wird ohne spezielle Konfiguration ausgeführt.
Lokal (On-Premises)	Sie hosten und verwalten Ihren eigenen AI Computer Vision-Server und verwenden ihn zum Ausführen der AI Computer Vision-Aktivitäten.	You need your own hardware infrastructure (GPUs) or cloud environment, which you deploy, update, and maintain locally. Compared to the UiPath cloud server, you might also run into backwards compatibility issues when upgrading the AI model.
Lokal (Local)	Der lokale Server wird auf der lokalen CPU ausgeführt und ist die portabelste Version.	Es ist langsamer und hat eine etwas geringere Erkennungsgenauigkeit.

Vorteile

Hier sind einige Funktionen von AI Computer Vision, von denen Sie profitieren können:

• Automatisierung über Selektoren hinaus – Ermöglicht es Robotern, mehr Felder und Komponenten auf dem Bildschirm zu erkennen und mit ihnen zu interagieren – auch Flash, Silverlight, PDFs und Bilder.
• Zuverlässig auf VDIs und Desktops – Beseitigt Probleme mit fehleranfälligen Bildautomatisierungstechniken und mit der selektorbasierten Zielausrichtung auf Desktops. Beginnen Sie mit dem Erstellen von Automatisierungen innerhalb von Citrix, VMware oder dem Remotedesktop von Microsoft.
• Breite Auswahl an Schnittstellentypen – Dazu gehören VDI-Umgebungen (Citrix, VMWare, Microsoft RDP, VNC und andere) für Desktop- und Webanwendungen. sparen Sie Zeit, indem Sie UI-Elemente identifizieren und dem Object-Repository für Sie hinzufügen.
• Intelligente, intuitive Funktionen – Stellt Details, Validierungen und Benachrichtigungen über Auswahln auf dem Bildschirm über einen Assistenten auf dem Bildschirm bereit. Verwendet den Recorder, um vollständige Vision-basierte Automatisierungen zu generieren.
• Unterstützung des automatischen Bildlaufs während der Laufzeit – Automatisieren Sie ganz einfach scrollbare Inhalte in Webseiten oder Apps mithilfe von AI Computer Vision-Aktivitäten.
• Plattformübergreifende Funktionen – Automatisieren für Windows, Linux, Android und andere Betriebssysteme über Remotedesktops.
• Automatisierung zwischen VDI und Nicht-VDI – Vereinfacht die VDI-zu-Desktop-Automatisierung durch Reduzierung erforderlicher Änderungen.
• Mehrere Bereitstellungsoptionen – Bereitstellung über SaaS; verfügbar lokal für Linux und Windows, oder direkt von Ihrem Desktop aus.
• Dynamische UI-Elemente – Aktiviert Automatisierungen, die Tabellen, Dropdownlisten und Kontrollkästchenelemente enthalten. Dies erhöht die Widerstandsfähigkeit Ihrer Automatisierungen, sodass sie sich an kleine Änderungen an der Benutzeroberfläche anpassen und mit diesen dynamischen Elementen interagieren können.
• Verfügbar in UI-Automatisierung als Teil von Unified Target – Reduziert die Komplexität der Erstellung von UI-basierten Automatisierungen, wenn Sie sowohl Selektoren als auch AI Computer Vision-Deskriptoren benötigen.

Bereitstellungsoptionen

Einen parallelen Vergleich unserer bestehenden Bereitstellungsoptionen von AI Computer Vision finden Sie im Abschnitt Unterschiede bei AI Computer Vision in der Übersicht.