
Das ObjekterkennungsmodellYOLO11 Ultralytics ermöglicht es Robotern, Gegenstände zu identifizieren, zu sortieren und zu handhaben.

Roboterarme können die Segmentierung von YOLO11nutzen, um die KI-Automatisierung in Fertigung und Logistik zu verbessern.

KI-gestützte Bildverarbeitungsroboter können Objekte classify , um die Qualitätskontrolle in der Fertigung zu automatisieren.

Nutzen Sie YOLO11 zur branchenübergreifenden Analyse von Körperbewegungen für Anwendungsfälle wie die Patientenrehabilitation.

Die Erkennung von Oriented Bounding Boxes (OBB) hilft Drohnen, die Ausrichtung von Objekten zu erkennen, um die Navigation zu verbessern.

KI-gestützte Objektverfolgung in der Robotik kann die Wahrnehmung und das Sehen für autonome Operationen verbessern.

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Durch die Integration von Echtzeit-Computer-Vision-Modellen wie YOLO11 in die Robotik können Hersteller ihre Arbeitsabläufe erheblich rationalisieren, die Fehlererkennung verbessern sowie die Qualitätskontrolle und die Produktionseffizienz steigern.
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Dank Computer-Vision-Anwendungen in der Robotik und Tools wie YOLO11 wird der globale Markt für Robotik-Vision voraussichtlich von 2,6 Milliarden Dollar im Jahr 2023 auf 4 Milliarden Dollar im Jahr 2028 wachsen.
