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。
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。
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。
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(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。
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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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。
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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。