欠陥検出
微細な不完全さや構造的な欠陥をリアルタイムで特定し、製品の完全性を100%保証します。


Ultralytics YOLOが欠陥検出にどのように役立つか
欠陥検出は「許容できないもの」に焦点を当てます。タービンブレードのヘアラインクラックであれ、印刷ラベルの汚れであれ、コンピュータービジョンは決して疲れることのない精査を行い、完璧な製品のみが工場から出荷されることを保証します。
あらゆる業界に変革をもたらすビジョンAI
工場から手術室まで、Ultralyticsは世界で最も要求の厳しい産業が、かつてない明瞭さで状況を把握し、理解し、行動することを支援します。

ロボティクスにおけるAI

物流におけるAI

小売業界におけるAI

ヘルスケアにおけるAI

製造におけるAI

自動車におけるAI

農業におけるAI

ロボティクスにおけるAI

物流におけるAI

小売業界におけるAI

ヘルスケアにおけるAI

製造におけるAI

自動車におけるAI

農業におけるAI

ロボティクスにおけるAI

物流におけるAI

小売業界におけるAI

ヘルスケアにおけるAI

製造におけるAI

自動車におけるAI

農業におけるAI
YOLOタスクが日々の業務をどのようにサポートできるか
Ultralytics Platformは、本番環境に対応したビジョンAIを構築するために必要な6つのアノテーションタスクすべてをネイティブにサポートしています。

YOLO26推論を試す
画像をドラッグ&ドロップして、リアルタイムの物体検出を確認してください
画像をここにドロップ
またはクリックして参照
JPEG、PNG、WebP、AVIF、HEIC、JP2、TIFF、BMPなどをサポート(最大10MB)
import requests
# Replace with your deployment URL and API key
url = "https://your-deployment-url.run.app/predict"
api_key = "YOUR_API_KEY"
# Optional inference parameters (conf, iou, imgsz)
args = {"conf": 0.25, "iou": 0.7, "imgsz": 640}
with open("image.jpg", "rb") as f:
response = requests.post(
url,
headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
data=args,
files={"file": f},
)
print(response.json())欠陥検出におけるコンピュータービジョンの利点

大幅なコスト削減
生産ラインの初期段階で欠陥を捉えることで、すでに欠陥のあるコンポーネントに付加価値を与える無駄を防ぎます。

保証されたブランドの一貫性
すべての顧客が、貴社の高い視覚的品質基準を満たす製品を受け取れるようにすることで、企業の評判を守ります。
当社のモデルの動作を確認する

Glacier Roboticsは、米国のリサイクル施設全体でPETの流出を70%削減しました。

SOHGAがUltralytics YOLOを活用して駐車監視時間を30%削減

Scaleout、Ultralytics YOLOを活用してモデルのアップデート時間を数週間から数時間に短縮

RapiD EngineeringはUltralytics YOLOを導入し、水産物の品質管理を1週間早くデプロイしました

Project Ocean OasisはUltralytics YOLOを活用してサンゴ礁の保全を推進しています

VolleyがUltralytics YOLOを搭載した250以上のコート用AIトレーナーを提供

WG Tech SolutionsがUltralytics YOLOとAxeleraのAIアクセラレータで安全違反を28%削減

StrideがUltralytics YOLOで1分間の馬の歩様解析を実現

PixelabsがUltralytics YOLO駆動の自動化で95%の再現率を達成

SiteAssistがUltralytics YOLOで77万枚以上の画像を処理し、現場の安全性を向上

Chef RoboticsがUltralytics YOLOを使用して食品の過剰供給を67%削減

Cali IntelligenceがUltralytics YOLOでチェックアウト待ち時間を43%短縮

MarineSituがUltralytics YOLOを使用して水中モニタリングで96%以上の稼働率を達成

Theia ScientificがUltralytics YOLOで顕微鏡解析を43倍高速化

eSmart SystemsがUltralytics YOLOで送電線検査時間を半分に短縮

Axelera AIはUltralytics YOLOを使用して34 FPSのエッジAI推論を実現します

STMicroelectronicsはMCU上で推論あたりわずか9.4 mJでUltralytics YOLOを実行します

SpecialvideoがUltralytics YOLOで99%の食品検査精度を達成

Vivity AIがUltralytics YOLOにより産業オペレーションで年間500万ドル以上のコスト削減を達成

Videologic AnalyticsがUltralytics YOLOで1万件のAIカメラライセンスにスケール

PrezentがUltralytics YOLOでスライド検出精度を34%向上

ALYCEがUltralytics YOLOで交通AI推論を20%高速化

KiwitronがUltralytics YOLOを使用して30メートル先の産業上の危険を検知

Glacier Roboticsは、米国のリサイクル施設全体でPETの流出を70%削減しました。

SOHGAがUltralytics YOLOを活用して駐車監視時間を30%削減

Scaleout、Ultralytics YOLOを活用してモデルのアップデート時間を数週間から数時間に短縮

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ALYCEがUltralytics YOLOで交通AI推論を20%高速化

KiwitronがUltralytics YOLOを使用して30メートル先の産業上の危険を検知
よくある質問
YOLOを特殊なセンサー(X線やUVなど)と組み合わせることで、目視では確認できない内部の構造的欠陥や化学的不整合を特定できます。
転移学習を使用すれば、多くの場合、「良品」と「不良品」の数百枚の画像から開始して、高い初期精度を達成できます。
Ultralytics YOLOは高速処理向けに構築されており、毎秒数メートルで移動するコンベア上のアイテムを検査できます。
あなたのビジョンを、実現へ
何百万人もの開発者と共に、あらゆる業界のスマートなユースケースに向けたスケーラブルなソリューションを構築しましょう。Ultralyticsプラットフォームなら、アノテーション、トレーニング、デプロイのすべてが可能です。