
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classify することができる。

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。

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 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。
