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ロボット工学におけるコンピュータビジョン

Ultralytics YOLO モデルで自動化を促進し、AIを搭載したロボットによる自律的なナビゲーション、正確な対象物のハンドリング、リアルタイムの品質管理を実現します。

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業界のリーダーたちから信頼されています

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Ultralytics YOLO ロボット工学への応用

物体検出

Ultralytics YOLO11 物体検出モデルは、ロボットが物品を識別し、分類し、取り扱うことを可能にします。

インスタンスセグメンテーション

ロボットアームはYOLO11セグメンテーションを活用することで、製造や物流におけるAIの自動化を向上させることができる。

画像分類

AIを搭載したロボット・ビジョン・システムは、製造業の品質管理を自動化するために対象物をclassify することができる。

ポーズ推定

YOLO11 活用し、患者のリハビリテーションなどのユースケースのために、業界を超えて身体の動きを分析する。

OBB物体検出

傾斜バウンディングボックス(OBB)検出は、ドローンがオブジェクトの向きを識別し、ナビゲーションを改善するのに役立ちます。

物体追跡

ロボット工学におけるAIを活用した物体追跡は、自律運転のための知覚と視覚を強化できます。

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ロボット工学におけるコンピュータビジョンの利点

01

AIロボットにより製造エラーが90%削減

YOLO11 ようなリアルタイム・コンピューター・ビジョン・モデルをロボット工学に統合することで、メーカーはワークフローを大幅に合理化し、欠陥検出を改善し、品質管理と生産効率を高めることができる。

02

ロボティクスと Vision AI が 40 億ドルの成長を牽引

ロボット工学におけるコンピューター・ビジョンの応用とYOLO11ようなツールのおかげで、世界のロボット・ビジョン市場は2023年の26億ドルから2028年には40億ドルに成長すると予想されている。

当社のモデルの動作をご覧ください

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よくある質問

AIはロボット工学でどのように使用されていますか?

ロボット工学では、コンピュータビジョンはどのように活用されていますか?

コンピュータビジョンにおけるロボット工学の応用とは?

ロボティクスにおける深層学習の役割とは?

AIによる変革の準備はできましたか?

Ultralytics 成長とイノベーションのお手伝いをさせてください。一緒に未来を切り開いていきましょう。

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