Ultralytics YOLO11の物体検出モデルにより、ロボットはアイテムの識別、仕分け、取り扱いが可能になります。
ロボットアームは、YOLO11のセグメンテーションを活用して、製造およびロジスティクスにおけるAI自動化を改善できます。
AIを活用したロボットビジョンシステムは、物体を分類して、製造における品質管理を自動化できます。
YOLO11を活用して、患者のリハビリテーションなどのユースケースで、業界全体の身体の動きを分析します。
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。
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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YOLO11のようなリアルタイムコンピュータビジョンモデルをロボット工学に統合することで、製造業者はワークフローを大幅に効率化し、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応用や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年までに40億ドルに成長すると予測されています。