ロボット工学におけるコンピュータビジョン

Ultralyticsの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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業界リーダーからの信頼

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ウルトラリティクスYOLOの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。

インスタンスのセグメンテーション

ロボットアームはYOLO11の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分類することができる。

ポーズ推定

YOLO11を活用し、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オブジェクト検出

OBB(Oriented bounding box)検出は、ドローンがナビゲーションを改善するためにオブジェクトの方向を識別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、自律的操作のための知覚と視覚を強化することができる。

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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ロボットが製造ミスの90%を削減

YOLO11の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

ロボティクスとビジョン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の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。

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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われているのか?

コンピュータ・ビジョンはロボット工学でどのように使われているのですか?

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?

ロボット工学におけるディープラーニングの役割とは?

AIによる変革の準備はできていますか?

Ultralyticsに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きましょう。

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