YOLO Vision 2026:

제조 분야의 컴퓨터 비전

결함 탐지부터 품질 관리까지, 공장 현장을 위한 실시간 컴퓨터 비전 솔루션을 구축하고 분기 단위가 아니라 며칠 만에 배포하십시오.

세계 최고의 조직들이 신뢰합니다

DuolingoShellSiemensRenaultPhilipsNEURA RoboticsMercado LibreTata SteelFlock SafetyIntelDefense Intelligence AgencyDHL
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Ultralytics YOLO가 제조 문제를 해결하는 방법

팀과 함께 작동하는 실시간 AI

공장을 위해 구축되었습니다. Ultralytics YOLO는 기존 인프라를 완전히 교체하지 않고도 정확하고 빠르며 프로덕션용 컴퓨터 비전으로 프로세스를 향상합니다.

  • 플러그 앤 플레이 배포: 오버헤드를 최소화하여 배포하고 통합 기간을 며칠로 단축합니다.
  • 탐지 정확도: 모든 탐지 작업에서 최첨단 실시간 탐지율을 제공합니다.
  • 5ms 미만 추론: 20가지 내보내기 형식을 지원하며 엣지, 클라우드 또는 온프레미스에 배포할 수 있습니다.
  • 몇 시간 만에 프로덕션 준비 완료: 주석 처리, 학습 및 배포를 통해 출시까지 걸리는 시간을 단축합니다.
라이선스 요청
팀과 함께 작동하는 실시간 AI

제조 분야에서 검증된 성과

스크랩 감소, 검사 속도 향상, 누락 감소: 제조 전반에서 Ultralytics YOLO를 활용한 비전 AI가 제공하는 효과를 확인해 보십시오.

결함 정확도99.1%

거의 모든 결함을 포착하십시오

자동 회로 기판 검사는 99.2% 재현율과 99.1% mAP를 달성하여 결함 제품이 고객에게 도달하는 경우를 거의 없앱니다.
Tang 외, Micromachines, 2025
높은 처리량의 품질714 FPS

전체 생산 물량을 검사합니다

NVIDIA RTX 3090에서 마이크론 규모 필름을 검사하면서 714 FPS를 유지하고 95% 이상의 검출률을 달성해 비용을 절감하고 품질 검사를 자동화합니다.
Yu et al., Frontiers in AI, 2025
섬유 품질89.4%

원단 결함을 자동으로 식별합니다

자동화된 원단 검사는 89.4% mAP를 달성하며, 롤이 다음 공정으로 이동하기 전에 직조 및 표면 결함을 식별합니다.
Zhou et al., PLOS One, 2025

YOLO26 추론 사용해 보기

이미지를 끌어다 놓아 실시간 객체 감지를 확인하세요

라이브 데모
입력 이미지
테스트할 예시를 선택하세요 PCB Defect YOLO26s, 또는 테스트할 이미지를 직접 가져오세요 YOLO26n. 예측 문서

여기에 이미지를 놓으세요

또는 클릭하여 찾아보세요

JPEG, PNG, WebP, AVIF, HEIC, JP2, TIFF, BMP 등 지원 (최대 10MB)

Example images: DsPCBSD+, Shengping Lv · CC BY 4.0

신뢰도
0.25
IoU
0.70
이미지 크기
640
API 문서
모델을 배포하여 API key 인증이 적용된 전용 추론 엔드포인트를 가져온 다음, 아래의 자리 표시자 URL과 key를 배포 값으로 교체하세요. 배포 문서
참고: 이 코드는 예시입니다. 먼저 모델을 배포하여 엔드포인트 URL과 API key를 가져오세요.
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())

제조의 모든 단계에 적용되는 Vision AI

프로덕션 프로세스의 모든 단계에 맞게 설계된 솔루션입니다.

품질 검사

Ultralytics YOLO로 결함 감지 확장

Ultralytics YOLO를 활용하여 실시간 결함 감지와 육안 검사를 수행합니다. 세그멘테이션, 탐지 및 분류, 방향성 바운딩 박스 객체 탐지, 그리고 유연한 학습 기능을 통해 가장 완성도 높은 품질 검사 플랫폼을 제공합니다.

  • 실시간 정확도: 생산 라인 속도에 맞춰 모든 결함을 감지하고 위치를 파악하며 분류합니다.
  • 모든 AI 작업 지원: 탐지, 세그멘테이션, 분류, 포즈, OBB
  • 유연한 학습: 몇 주가 아닌 몇 시간 만에 자체 데이터로 YOLO를 파인튜닝합니다.
Ultralytics YOLO로 결함 감지 확장

20가지 내보내기 형식 중 선택

엣지 마이크로컨트롤러부터 클라우드 GPU 클러스터까지, 한 번 학습하고 어디서나 배포합니다.

비전 AI로 산업을 혁신합니다

공장 현장부터 수술실까지, Ultralytics는 비주얼 데이터를 실시간 의사 결정으로 전환합니다.

Camerite, Ultralytics YOLO로 개발 시간 25.2% 단축

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Camerite가 Ultralytics YOLO를 사용해 영상 모니터링을 자동화하고 개발 시간을 단축하며 도시가 사전 예방적 보안으로 전환하도록 지원하는 방법을 알아보세요.
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OnsiteIQ, Ultralytics YOLO11로 프로젝트 지연 20% 감소

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OnsiteIQ가 Ultralytics YOLO11을 사용해 건설 현장을 모니터링하고 프로젝트 지연을 20% 줄이며 분쟁을 3배 더 빠르게 해결하는 방법을 알아보세요.
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mtrail의 TrainVision, 철도 데이터 수집 시간을 거의 100% 단축

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mtrail의 TrainVision이 Ultralytics YOLO를 사용해 철도 데이터 수집을 자동화하고 소요 시간을 최대 100% 줄이며 오류를 90% 감소시키는 방법을 알아보세요.
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Glacier Robotics, 미국 재활용 시설 전체에서 PET 누출 70% 감소

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Glacier Robotics가 Ultralytics YOLO11을 사용해 PET 누출을 70% 줄이고 재활용 정확도를 높이며 폐기물 분류를 자동화하는 방법을 알아보세요.
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SOHGA, Ultralytics YOLO로 주차 모니터링 시간 30% 단축

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SOHGA의 MEGURU 시스템이 Ultralytics YOLO26을 사용해 주차장 순찰을 자동화하고 순찰 시간을 30% 줄이며 안전성을 향상하는 방법을 알아보세요.
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Scaleout, Ultralytics YOLO로 모델 업데이트 시간을 수주에서 수시간으로 단축

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Scaleout이 Ultralytics YOLO와 연합 학습을 사용해 민감한 데이터를 안전하게 보호하면서 엣지 장치에서 AI 모델을 파인튜닝하는 방법을 알아보세요.
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RapiD Engineering, Ultralytics YOLO로 수산물 품질 관리 배포를 1주일 더 빠르게 구현

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RapiD Engineering이 Ultralytics YOLO를 사용해 연어 검사를 자동화하고 실시간으로 결함을 감지하며 엔지니어링 작업 1주일을 절약하는 방법을 알아보세요.
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Project Ocean Oasis, Ultralytics YOLO로 산호초 보전 발전

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Volley, Ultralytics YOLO로 코트 내 AI 트레이너 250대 이상 운영

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"모델이 트레이너의 엣지 하드웨어에서 실시간으로 매우 잘 작동하고, 클라우드에서도 동일한 모델을 사용해 완전히 같은 흐름을 실행할 수 있다는 점이 정말 좋습니다."
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WG Tech Solutions, Ultralytics YOLO와 Axelera의 AI Accelerator로 안전 위반 28% 감소

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Stride, Ultralytics YOLO로 1분 말 보행 분석 제공

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Pixelabs, Ultralytics YOLO 기반 자동화로 95% 재현율 달성

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Pixelabs가 Ultralytics YOLO 모델을 활용해 워크플로를 자동화하고 95% 재현율을 달성하는 방법을 알아보세요.
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SiteAssist는 Ultralytics YOLO를 사용해 770K개 이상의 이미지를 처리하여 현장 안전을 향상합니다

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Chef Robotics, Ultralytics YOLO로 식품 손실 67% 절감

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Cali Intelligence, Ultralytics YOLO로 계산대 대기 줄 43% 단축

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Cali Intelligence가 객체 감지를 통해 Ultralytics YOLO 모델로 소매점 계산대 대기 줄을 줄이는 방법을 알아보세요.
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MarineSitu, Ultralytics YOLO를 사용한 수중 모니터링에서 96% 이상의 가동 시간 달성

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MarineSitu가 Ultralytics YOLO를 사용해 수중 객체 감지를 혁신하는 방법을 알아보세요.
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Theia Scientific, Ultralytics YOLO로 현미경 분석 속도 43배 향상

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Axelera AI, Ultralytics YOLO를 사용해 34 FPS 엣지 AI 추론 제공

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STMicroelectronics, 추론당 단 9.4 mJ로 MCU에서 Ultralytics YOLO 실행

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Vivity AI, Ultralytics YOLO로 산업 운영 비용 연간 500만 달러 이상 절감

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Vivity AI가 Ultralytics YOLO 모델을 활용해 산업 자동화를 강화하고 효율성을 향상하며 가동 중지 시간을 줄이고 작업장 안전을 보장하는 방법을 알아보세요.
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Videologic Analytics, Ultralytics YOLO로 AI 카메라 라이선스 10K까지 확장

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Videologic Analytics가 Ultralytics YOLO 모델을 통합하여 영상 감시를 강화하고 감지 정확도를 높이며 오탐을 줄이고 실시간 위협 모니터링을 최적화하는 방법을 알아보세요.
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Prezent, Ultralytics YOLO로 슬라이드 감지 정확도 34% 향상

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Prezent가 Ultralytics YOLO 모델을 활용해 슬라이드 요소 감지를 자동화하고 구조와 디자인을 유지하면서 처리 시간을 10초 미만으로 줄이는 방법을 알아보세요.
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ALYCE, Ultralytics YOLO로 교통 AI 추론 속도 20% 향상

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ALYCE가 Ultralytics YOLO 모델을 사용해 데이터 정확도를 높이고 도시 모빌리티를 최적화하며 지속 가능하고 스마트한 도시를 위한 AI 기반 교통 솔루션을 구축하는 방법을 알아보세요.
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Kiwitron, Ultralytics YOLO로 30m 거리의 산업 위험 요소 감지

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Kiwitron이 KewiEye 솔루션에서 Ultralytics YOLO 모델을 사용해 산업 위험 요소를 감지하고 대응하여 안전성을 높이는 방법을 알아보세요.
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Volley, Ultralytics YOLO로 코트 내 AI 트레이너 250대 이상 운영

Volley, Ultralytics YOLO로 코트 내 AI 트레이너 250대 이상 운영

"모델이 트레이너의 엣지 하드웨어에서 실시간으로 매우 잘 작동하고, 클라우드에서도 동일한 모델을 사용해 완전히 같은 흐름을 실행할 수 있다는 점이 정말 좋습니다."
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WG Tech Solutions, Ultralytics YOLO와 Axelera의 AI Accelerator로 안전 위반 28% 감소

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WG Tech Solutions가 Ultralytics YOLO와 Axelera의 AI Accelerator를 활용해 제조 현장의 안전 위반을 28% 줄인 방법을 알아보세요.
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Stride, Ultralytics YOLO로 1분 말 보행 분석 제공

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Stride가 Ultralytics YOLO 모델을 활용해 말의 자세를 추정하고 1분 이내에 전체 보행 분석을 수행하는 방법을 알아보세요.
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Pixelabs, Ultralytics YOLO 기반 자동화로 95% 재현율 달성

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Pixelabs가 Ultralytics YOLO 모델을 활용해 워크플로를 자동화하고 95% 재현율을 달성하는 방법을 알아보세요.
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SiteAssist는 Ultralytics YOLO를 사용해 770K개 이상의 이미지를 처리하여 현장 안전을 향상합니다

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SiteAssist가 Ultralytics YOLO 모델을 활용해 건설 현장 안전을 향상하는 방법을 알아보세요.
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Chef Robotics, Ultralytics YOLO로 식품 손실 67% 절감

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Chef Robotics가 정밀한 식품 조립에 Ultralytics YOLO 모델을 어떻게 사용하는지 알아보세요.
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Cali Intelligence, Ultralytics YOLO로 계산대 대기 줄 43% 단축

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Cali Intelligence가 객체 감지를 통해 Ultralytics YOLO 모델로 소매점 계산대 대기 줄을 줄이는 방법을 알아보세요.
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MarineSitu, Ultralytics YOLO를 사용한 수중 모니터링에서 96% 이상의 가동 시간 달성

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MarineSitu가 Ultralytics YOLO를 사용해 수중 객체 감지를 혁신하는 방법을 알아보세요.
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Theia Scientific, Ultralytics YOLO로 현미경 분석 속도 43배 향상

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Theia Scientific이 Ultralytics YOLO를 사용해 현미경 데이터 분석을 재정의하는 방법을 알아보세요.
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eSmart Systems, Ultralytics YOLO로 전력선 검사 시간 절반으로 단축

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eSmart Systems가 Ultralytics YOLO를 사용해 결함 감지 속도를 높이고 유틸리티 검사를 혁신하는 방법을 알아보세요.
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Axelera AI, Ultralytics YOLO를 사용해 34 FPS 엣지 AI 추론 제공

Axelera AI, Ultralytics YOLO를 사용해 34 FPS 엣지 AI 추론 제공

Axelera AI가 Metis AI 칩에서 Ultralytics YOLO를 사용해 빠르고 정확하며 효율적인 엣지 비전을 제공하는 방법을 알아보세요.
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STMicroelectronics, 추론당 단 9.4 mJ로 MCU에서 Ultralytics YOLO 실행

STMicroelectronics, 추론당 단 9.4 mJ로 MCU에서 Ultralytics YOLO 실행

STMicroelectronics가 저전력 마이크로컨트롤러에 Ultralytics YOLO 모델을 효율적으로 배포하여 엣지에서 정확한 실시간 추론을 달성하는 방법을 알아보세요.
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Specialvideo, Ultralytics YOLO로 식품 검사 정확도 99% 달성

Specialvideo, Ultralytics YOLO로 식품 검사 정확도 99% 달성

Specialvideo가 Ultralytics YOLO 모델을 사용해 실시간 AI 식품 검사를 구현하고 품질을 보장하며 폐기물을 줄이고 효율성을 높이는 방법을 알아보세요.
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Vivity AI, Ultralytics YOLO로 산업 운영 비용 연간 500만 달러 이상 절감

Vivity AI, Ultralytics YOLO로 산업 운영 비용 연간 500만 달러 이상 절감

Vivity AI가 Ultralytics YOLO 모델을 활용해 산업 자동화를 강화하고 효율성을 향상하며 가동 중지 시간을 줄이고 작업장 안전을 보장하는 방법을 알아보세요.
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Videologic Analytics, Ultralytics YOLO로 AI 카메라 라이선스 10K까지 확장

Videologic Analytics, Ultralytics YOLO로 AI 카메라 라이선스 10K까지 확장

Videologic Analytics가 Ultralytics YOLO 모델을 통합하여 영상 감시를 강화하고 감지 정확도를 높이며 오탐을 줄이고 실시간 위협 모니터링을 최적화하는 방법을 알아보세요.
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Prezent, Ultralytics YOLO로 슬라이드 감지 정확도 34% 향상

Prezent, Ultralytics YOLO로 슬라이드 감지 정확도 34% 향상

Prezent가 Ultralytics YOLO 모델을 활용해 슬라이드 요소 감지를 자동화하고 구조와 디자인을 유지하면서 처리 시간을 10초 미만으로 줄이는 방법을 알아보세요.
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ALYCE, Ultralytics YOLO로 교통 AI 추론 속도 20% 향상

ALYCE, Ultralytics YOLO로 교통 AI 추론 속도 20% 향상

ALYCE가 Ultralytics YOLO 모델을 사용해 데이터 정확도를 높이고 도시 모빌리티를 최적화하며 지속 가능하고 스마트한 도시를 위한 AI 기반 교통 솔루션을 구축하는 방법을 알아보세요.
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Kiwitron, Ultralytics YOLO로 30m 거리의 산업 위험 요소 감지

Kiwitron, Ultralytics YOLO로 30m 거리의 산업 위험 요소 감지

Kiwitron이 KewiEye 솔루션에서 Ultralytics YOLO 모델을 사용해 산업 위험 요소를 감지하고 대응하여 안전성을 높이는 방법을 알아보세요.
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보안 및 규정 준수

인증된 엔터프라이즈급 보안

독립적인 인증 및 감사를 거쳐 전송 중과 저장 중에도 데이터를 안전하게 보호합니다.

SOC 2 Type I

AICPA 보안, 가용성 및 기밀성 TSC 기준에 따라 검증되었습니다

ISO 27001:2022

인증된 정보 보안 관리 시스템

암호화

모든 저장 및 전송 과정에서 전송 중 및 저장 중인 데이터를 암호화합니다

GDPR 및 CCPA

글로벌 데이터 보호 규정을 준수합니다

자주 묻는 질문

  • 제조 분야의 컴퓨터 비전은 카메라와 AI 모델을 사용하여 제품을 검사하고, 결함을 탐지하며, 로봇을 유도하고, 부품을 추적하고, 작업자 안전을 모니터링합니다. Ultralytics YOLO 모델은 공장 현장에서 이러한 검사를 실시간으로 수행하여 제품이 라인을 이동하는 동안 긁힘, 누락된 구성 요소 또는 PPE 문제를 표시합니다.

  • 제조용 컴퓨터 비전은 AI 모델을 사용하여 산업용 카메라의 시각 데이터를 해석하고, 품질 검사, 결함 탐지, 조립 검증을 자동화합니다. Ultralytics YOLO26은 딥러닝을 사용하여 규칙 기반 머신 비전이 놓치는 미세한 변화를 인식하며, 설정을 다시 엔지니어링하지 않고도 새로운 부품에 적용할 수 있습니다.

  • 예. 생산 데이터는 민감하고 공장 네트워크는 불안정하기 때문에 대부분의 제조 배포 환경에서는 클라우드가 아닌 온프레미스에서 컴퓨터 비전을 실행합니다. Ultralytics YOLO26은 NVIDIA Jetson용 TensorRT, Intel CPU용 OpenVINO, Hailo 가속기로 내보낼 수 있으므로 인터넷 연결 없이도 라인 가까이에서 모델을 실행할 수 있습니다.

  • 제조 분석에서는 특정 부품에 대한 모델 학습을 처리하고, 지연 시간이 짧은 추론을 위해 생산 라인 가까이의 엣지 디바이스에 배포하는 플랫폼을 찾아보십시오. Ultralytics Platform은 어노테이션, 학습, 배포를 한곳에서 지원하며, 실제 운영 환경을 위한 엔터프라이즈 라이선스도 제공합니다.

  • 제조업체 자체의 결함 이미지로 학습한 YOLO 모델은 긁힘, 백점, 미세 균열, 누락된 구성 요소를 비롯해 기존 규칙 기반 머신 비전이 놓치는 미세한 이상을 포착할 수 있습니다. 정확도는 학습 데이터의 품질에 따라 달라집니다. Ultralytics Platform은 능동 학습을 지원하므로 생산 라인에 새로운 결함 유형이 나타날 때마다 모델이 계속 개선됩니다.

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