Ultralytics YOLO27 :

La vision par ordinateur dans l’industrie manufacturière

De la détection des défauts au contrôle qualité, crée des solutions de vision par ordinateur en temps réel pour l’atelier et déploie-les en quelques jours, pas en plusieurs trimestres.

La confiance des principales organisations du monde

COMMENT ULTRALYTICS YOLO RÉPOND AUX ENJEUX DE L’INDUSTRIE MANUFACTURIÈRE

Une IA en temps réel adaptée à ton équipe

Conçu pour les usines. Ultralytics YOLO améliore les processus grâce à une vision par ordinateur précise, rapide et prête pour la production, sans remplacer ton infrastructure existante.

  • Déploiement prêt à l’emploi : le déploiement nécessite un minimum de travail et réduit le temps d’intégration à quelques jours.
  • Précision de détection : taux de détection en temps réel de pointe pour toutes les tâches de détection.
  • Inférence en moins de 5 ms : déploiement en périphérie, dans le cloud ou sur site avec plus de 17 formats d’exportation.
  • Prêt pour la production en quelques heures : annote, entraîne et déploie plus vite pour réduire le délai de mise sur le marché.
Une IA en temps réel adaptée à ton équipe

Des résultats probants dans l’industrie manufacturière

Moins de rebuts, des inspections plus rapides et moins de défauts échappant au contrôle : voici ce que la vision par IA avec Ultralytics YOLO apporte à l’industrie manufacturière.

Précision de détection des défauts99,1 %

Détecte presque tous les défauts

L’inspection automatisée des cartes électroniques atteint un mAP de 99,1 % et un rappel de 99,2 %, de sorte que presque aucun produit défectueux ne parvient au client.
Tang et al., Micromachines, 2025
Contrôle qualité à haut débit714 FPS

Inspecte à plein régime de production

Le contrôle de films à l’échelle du micron sur une NVIDIA RTX 3090 maintient un débit de 714 FPS tout en dépassant les 95 % de détection, ce qui réduit les coûts et automatise les contrôles qualité.
Yu et al., Frontiers in AI, 2025
Qualité textile89,4 %

Repère automatiquement les défauts des tissus

L’inspection automatisée des tissus atteint un mAP de 89,4 % et signale les défauts de tissage et de surface avant le transfert des rouleaux vers l’étape suivante.
Zhou et al., PLOS One, 2025

Essayer l’inférence YOLO26

Glisse-dépose une image pour voir la détection d’objets en temps réel

Entrée
Téléverse une image ou sélectionne un exemple pour le tester PCB Defect Detection YOLO26s. Documentation de prédiction
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ou clique pour parcourir les fichiers

Formats pris en charge : JPEG, PNG, WebP, AVIF, HEIC, JP2, TIFF, BMP et autres (10 Mo max.)

Confiance
0.25
IoU
0.70
Taille de l’image
640
Les résultats de prédiction s’afficheront ici.

La vision par IA à chaque étape de la fabrication

Des solutions conçues pour chaque étape de ton processus de production.

Contrôle qualité

Développe la détection des défauts avec Ultralytics YOLO

Exploite Ultralytics YOLO pour détecter les défauts et effectuer des inspections visuelles en temps réel. La segmentation, la détection et la classification, la détection d’objets par boîtes englobantes orientées et la flexibilité de l’entraînement te donnent accès à la plateforme d’inspection qualité la plus complète.

  • Précision en temps réel : détecte, localise et classe tout défaut à la cadence de la ligne.
  • Couverture complète des tâches d’IA : détection, segmentation, classification, pose, OBB.
  • Entraînement flexible : ajuste YOLO à tes données en quelques heures, et non en quelques semaines.
Développe la détection des défauts avec Ultralytics YOLO

Choisis parmi 22 formats d’export

Entraîne une fois, déploie partout, des microcontrôleurs en périphérie aux clusters GPU dans le cloud.

Transformer les secteurs d’activité grâce à l’IA visuelle

Des chaînes de production aux blocs opératoires, Ultralytics transforme les données visuelles en décisions en temps réel.

RTM réduit de 28 % le coût d’inférence avec Ultralytics YOLO26

RTM réduit de 28 % le coût d’inférence avec Ultralytics YOLO26

Découvre comment RTM utilise Ultralytics YOLO26 pour assurer la surveillance de la sécurité en usine 24 h/24 et 7 j/7, tout en réduisant de 28 % le coût d’inférence sur du matériel déjà détenu par les fabricants.
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SK Godelius détecte 3 400 défauts sur les convoyeurs miniers avec Ultralytics YOLO

SK Godelius détecte 3 400 défauts sur les convoyeurs miniers avec Ultralytics YOLO

Découvre comment SK Godelius utilise Ultralytics YOLO pour automatiser la détection des défauts et des anomalies, aidant ainsi les sites miniers à renforcer la sécurité et à rationaliser les flux de travail.
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Camerite réduit de 25,2 % le temps de développement avec Ultralytics YOLO

Camerite réduit de 25,2 % le temps de développement avec Ultralytics YOLO

Découvre comment Camerite utilise Ultralytics YOLO pour automatiser la surveillance vidéo, réduire le temps de développement et aider les villes à passer à une sécurité proactive.
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OnsiteIQ réduit de 20 % les retards de projet avec Ultralytics YOLO11

OnsiteIQ réduit de 20 % les retards de projet avec Ultralytics YOLO11

Découvre comment OnsiteIQ utilise Ultralytics YOLO11 pour surveiller les chantiers, réduire de 20 % les retards de projet et résoudre les litiges trois fois plus vite.
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TrainVision de mtrail réduit presque de 100 % le temps de collecte des données ferroviaires

TrainVision de mtrail réduit presque de 100 % le temps de collecte des données ferroviaires

Découvre comment TrainVision de mtrail utilise Ultralytics YOLO pour automatiser la collecte de données ferroviaires, réduire le temps nécessaire jusqu’à 100 % et diminuer les erreurs de 90 %.
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Glacier Robotics réduit de 70 % les fuites de PET dans les centres de recyclage américains

Glacier Robotics réduit de 70 % les fuites de PET dans les centres de recyclage américains

Découvre comment Glacier Robotics utilise Ultralytics YOLO11 pour réduire de 70 % les pertes de PET, améliorer la précision du recyclage et automatiser le tri des déchets.
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SOHGA réduit de 30 % le temps consacré à la surveillance des parkings grâce à Ultralytics YOLO

SOHGA réduit de 30 % le temps consacré à la surveillance des parkings grâce à Ultralytics YOLO

Découvre comment le système MEGURU de SOHGA utilise Ultralytics YOLO26 pour automatiser les rondes dans les parkings, réduire leur durée de 30 % et améliorer la sécurité.
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Scaleout réduit la mise à jour des modèles de plusieurs semaines à quelques heures grâce à Ultralytics YOLO

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Découvre comment Scaleout utilise Ultralytics YOLO et l’apprentissage fédéré pour affiner les modèles d’IA sur des appareils edge tout en protégeant les données sensibles.
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RapiD Engineering déploie le contrôle qualité des produits de la mer une semaine plus tôt grâce à Ultralytics YOLO

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Découvre comment RapiD Engineering utilise Ultralytics YOLO pour automatiser l’inspection du saumon, détecter les défauts en temps réel et économiser une semaine de travail d’ingénierie.
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Project Ocean Oasis fait progresser la conservation des récifs grâce à Ultralytics YOLO

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Découvre comment Project Ocean Oasis utilise Ultralytics YOLO, l’IA edge et des systèmes de surveillance autonomes pour développer la conservation des récifs et l’intelligence océanique.
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Volley équipe plus de 250 entraîneurs IA sur les courts grâce à Ultralytics YOLO

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« Ce qui est vraiment bien, c’est que le modèle fonctionne très bien en temps réel sur le matériel edge du simulateur d’entraînement, et que nous pouvons utiliser le même modèle dans le cloud pour exécuter exactement le même flux. »
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WG Tech Solutions réduit de 28 % les infractions aux règles de sécurité grâce à Ultralytics YOLO et à l’accélérateur d’IA d’Axelera

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Découvre comment WG Tech Solutions a réussi à réduire de 28 % les infractions aux règles de sécurité dans le secteur manufacturier grâce à Ultralytics YOLO et à l’accélérateur d’IA d’Axelera.
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Stride réalise une analyse de la démarche équine en une minute grâce à Ultralytics YOLO

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Découvre comment Stride utilise les modèles Ultralytics YOLO pour estimer la pose des chevaux et réaliser une analyse complète de leur démarche en moins d’une minute.
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Pixelabs atteint un rappel de 95 % grâce à l’automatisation basée sur Ultralytics YOLO

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Découvre comment Pixelabs utilise les modèles Ultralytics YOLO pour automatiser les flux de travail et atteindre un rappel de 95 %.
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SiteAssist améliore la sécurité sur les chantiers en traitant plus de 770K images avec Ultralytics YOLO

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Découvre comment SiteAssist utilise les modèles Ultralytics YOLO pour améliorer la sécurité sur les chantiers.
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Chef Robotics réduit de 67 % le gaspillage alimentaire grâce à Ultralytics YOLO

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Découvre comment Chef Robotics utilise les modèles Ultralytics YOLO pour assembler les aliments avec précision.
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Cali Intelligence réduit de 43 % les files d’attente aux caisses grâce à Ultralytics YOLO

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Découvre comment Cali Intelligence utilise les modèles Ultralytics YOLO et la détection d’objets pour réduire les files d’attente aux caisses des commerces.
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MarineSitu atteint une disponibilité de plus de 96 % pour la surveillance sous-marine avec Ultralytics YOLO

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Découvre comment MarineSitu transforme la détection d’objets sous-marins avec Ultralytics YOLO.
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Theia Scientific accélère de 43× l’analyse de microscopie grâce à Ultralytics YOLO

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Découvre comment Theia Scientific redéfinit l’analyse des données de microscopie avec Ultralytics YOLO.
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eSmart Systems réduit de moitié le temps d’inspection des lignes électriques grâce à Ultralytics YOLO

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Découvre comment eSmart Systems utilise Ultralytics YOLO pour accélérer la détection des défauts et transformer les inspections des réseaux.
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Axelera AI atteint 34 FPS en inférence d’IA embarquée avec Ultralytics YOLO

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Découvre comment Axelera AI s’appuie sur Ultralytics YOLO pour offrir une vision embarquée rapide, précise et efficace avec les puces Metis AI.
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STMicroelectronics exécute Ultralytics YOLO sur un MCU à seulement 9,4 mJ par inférence

STMicroelectronics exécute Ultralytics YOLO sur un MCU à seulement 9,4 mJ par inférence

Découvre comment STMicroelectronics déploie efficacement les modèles Ultralytics YOLO sur des microcontrôleurs basse consommation afin d’obtenir une inférence précise en temps réel en périphérie.
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Specialvideo atteint 99 % de précision dans l’inspection alimentaire avec Ultralytics YOLO

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Découvre comment Specialvideo utilise les modèles Ultralytics YOLO pour effectuer l’inspection alimentaire par IA en temps réel, garantir la qualité, réduire le gaspillage et améliorer l’efficacité.
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Vivity AI économise plus de 5 M$ par an dans les opérations industrielles avec Ultralytics YOLO

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Découvre comment Vivity AI exploite les modèles Ultralytics YOLO pour améliorer l’automatisation industrielle, accroître l’efficacité, réduire les temps d’arrêt et garantir la sécurité au travail.
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Videologic Analytics passe à 10 000 licences de caméras IA avec Ultralytics YOLO

Videologic Analytics passe à 10 000 licences de caméras IA avec Ultralytics YOLO

Découvre comment Videologic Analytics intègre les modèles Ultralytics YOLO pour améliorer la vidéosurveillance, accroître la précision de détection, réduire les fausses alertes et optimiser la surveillance des menaces en temps réel.
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Prezent améliore de 34 % la précision de détection des diapositives avec Ultralytics YOLO

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Découvre comment Prezent exploite les modèles Ultralytics YOLO pour automatiser la détection des éléments de diapositives, réduire le temps de traitement à moins de 10 secondes et préserver la structure et le design.
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ALYCE accélère de 20 % l’inférence de son IA de gestion du trafic avec Ultralytics YOLO

ALYCE accélère de 20 % l’inférence de son IA de gestion du trafic avec Ultralytics YOLO

Découvre comment ALYCE utilise les modèles Ultralytics YOLO pour améliorer la précision des données, optimiser la mobilité urbaine et créer des solutions de trafic pilotées par l’IA au service de villes plus durables et plus intelligentes.
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Kiwitron utilise Ultralytics YOLO pour détecter les risques industriels à 30 m

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Découvre comment Kiwitron utilise les modèles Ultralytics YOLO dans sa solution KewiEye pour détecter les risques industriels et y remédier afin d’améliorer la sécurité.
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RTM réduit de 28 % le coût d’inférence avec Ultralytics YOLO26

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Découvre comment Chef Robotics utilise les modèles Ultralytics YOLO pour assembler les aliments avec précision.
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Cali Intelligence réduit de 43 % les files d’attente aux caisses grâce à Ultralytics YOLO

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Découvre comment Cali Intelligence utilise les modèles Ultralytics YOLO et la détection d’objets pour réduire les files d’attente aux caisses des commerces.
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MarineSitu atteint une disponibilité de plus de 96 % pour la surveillance sous-marine avec Ultralytics YOLO

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Découvre comment MarineSitu transforme la détection d’objets sous-marins avec Ultralytics YOLO.
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Theia Scientific accélère de 43× l’analyse de microscopie grâce à Ultralytics YOLO

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Découvre comment Theia Scientific redéfinit l’analyse des données de microscopie avec Ultralytics YOLO.
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eSmart Systems réduit de moitié le temps d’inspection des lignes électriques grâce à Ultralytics YOLO

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Découvre comment eSmart Systems utilise Ultralytics YOLO pour accélérer la détection des défauts et transformer les inspections des réseaux.
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Axelera AI atteint 34 FPS en inférence d’IA embarquée avec Ultralytics YOLO

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Découvre comment Axelera AI s’appuie sur Ultralytics YOLO pour offrir une vision embarquée rapide, précise et efficace avec les puces Metis AI.
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STMicroelectronics exécute Ultralytics YOLO sur un MCU à seulement 9,4 mJ par inférence

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Découvre comment STMicroelectronics déploie efficacement les modèles Ultralytics YOLO sur des microcontrôleurs basse consommation afin d’obtenir une inférence précise en temps réel en périphérie.
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Specialvideo atteint 99 % de précision dans l’inspection alimentaire avec Ultralytics YOLO

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Découvre comment Specialvideo utilise les modèles Ultralytics YOLO pour effectuer l’inspection alimentaire par IA en temps réel, garantir la qualité, réduire le gaspillage et améliorer l’efficacité.
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Vivity AI économise plus de 5 M$ par an dans les opérations industrielles avec Ultralytics YOLO

Vivity AI économise plus de 5 M$ par an dans les opérations industrielles avec Ultralytics YOLO

Découvre comment Vivity AI exploite les modèles Ultralytics YOLO pour améliorer l’automatisation industrielle, accroître l’efficacité, réduire les temps d’arrêt et garantir la sécurité au travail.
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Videologic Analytics passe à 10 000 licences de caméras IA avec Ultralytics YOLO

Videologic Analytics passe à 10 000 licences de caméras IA avec Ultralytics YOLO

Découvre comment Videologic Analytics intègre les modèles Ultralytics YOLO pour améliorer la vidéosurveillance, accroître la précision de détection, réduire les fausses alertes et optimiser la surveillance des menaces en temps réel.
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Prezent améliore de 34 % la précision de détection des diapositives avec Ultralytics YOLO

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Découvre comment Prezent exploite les modèles Ultralytics YOLO pour automatiser la détection des éléments de diapositives, réduire le temps de traitement à moins de 10 secondes et préserver la structure et le design.
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ALYCE accélère de 20 % l’inférence de son IA de gestion du trafic avec Ultralytics YOLO

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Découvre comment ALYCE utilise les modèles Ultralytics YOLO pour améliorer la précision des données, optimiser la mobilité urbaine et créer des solutions de trafic pilotées par l’IA au service de villes plus durables et plus intelligentes.
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Kiwitron utilise Ultralytics YOLO pour détecter les risques industriels à 30 m

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Découvre comment Kiwitron utilise les modèles Ultralytics YOLO dans sa solution KewiEye pour détecter les risques industriels et y remédier afin d’améliorer la sécurité.
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Sécurité et conformité

Une sécurité certifiée de niveau entreprise

Fais l’objet d’une certification et d’un audit indépendants, pour que tes données restent protégées pendant leur transfert et leur stockage.

SOC 2 Type I

Attestation conforme aux critères de sécurité, de disponibilité et de confidentialité de l’AICPA (TSC)

ISO 27001:2022

Système de management de la sécurité de l’information certifié

Chiffrement

Données chiffrées en transit et au repos, pour tous les supports de stockage et de transfert

RGPD et CCPA

Conforme aux réglementations mondiales sur la protection des données

Foire aux questions

  • Dans l’industrie manufacturière, la vision par ordinateur utilise des caméras et des modèles d’IA pour inspecter les produits, détecter les défauts, guider les robots, suivre les pièces et surveiller la sécurité des travailleurs. Les modèles Ultralytics YOLO effectuent ces vérifications en temps réel dans l’atelier et signalent les rayures, les composants manquants ou les problèmes liés aux EPI au fur et à mesure que les produits avancent sur la chaîne.

  • Dans l’industrie manufacturière, la vision par ordinateur utilise des modèles d’IA pour interpréter les données visuelles provenant de caméras industrielles et automatiser le contrôle qualité, la détection des défauts et la vérification de l’assemblage. Ultralytics YOLO26 utilise l’apprentissage profond pour reconnaître des variations subtiles que la vision industrielle fondée sur des règles ne détecte pas, et s’adapte à de nouvelles pièces sans devoir repenser la configuration.

  • Oui. La plupart des déploiements industriels exécutent la vision par ordinateur sur site plutôt que dans le cloud, car les données de production sont sensibles et les réseaux d’usine ne sont pas toujours fiables. Ultralytics YOLO26 s’exporte vers TensorRT pour NVIDIA Jetson, OpenVINO pour les CPU Intel et les accélérateurs Hailo, afin que les modèles fonctionnent au plus près de la chaîne, sans connexion Internet.

  • Pour l’analyse de la production, recherche une plateforme qui permet d’entraîner des modèles sur tes propres pièces et de les déployer sur des appareils périphériques à proximité de la chaîne, afin d’obtenir une inférence à faible latence. Ultralytics Platform regroupe l’annotation, l’entraînement et le déploiement au même endroit, et propose des licences d’entreprise pour les utilisations en production.

  • Les modèles YOLO entraînés sur les propres images de défauts d’un fabricant peuvent détecter des anomalies subtiles que la vision industrielle traditionnelle fondée sur des règles ne repère pas, notamment les rayures, les points blancs, les fissures capillaires et les composants manquants. La précision dépend de la qualité des données d’entraînement. Ultralytics Platform prend en charge l’apprentissage actif, afin que les modèles continuent de s’améliorer à mesure que de nouveaux types de défauts apparaissent sur la chaîne.

Déploie dès aujourd’hui la vision en temps réel sur ta chaîne de production !

Contrôle qualité automatisé et sécurité des travailleurs, déployés en quelques jours, pas en plusieurs trimestres.