로봇 공학의 컴퓨터 비전
결함 감지부터 자율 주행까지, Ultralytics YOLO와 함께 로봇 산업을 위한 실시간 비전 AI 솔루션을 구축하십시오.
세계 유수의 기업들이 신뢰하는 솔루션
Ultralytics YOLO가 로봇 공학 문제를 해결하는 방법
귀하의 팀과 함께 작동하는 실시간 AI
로봇 공학을 위해 설계된 Ultralytics YOLO는 기존 인프라를 활용하여 정밀하고 빠르며 상용화 준비가 완료된 컴퓨터 비전 솔루션을 위한 워크플로를 간소화합니다.
- 플러그 앤 플레이 배포: 최소한의 오버헤드로 배포되어 통합 시간을 며칠 내로 단축합니다.
- 감지 정확도: 객체, 환경 및 동적 장면 전반에 걸친 최첨단 실시간 감지.
- 5ms 미만의 추론: 19가지 내보내기 형식을 지원하는 엣지, 클라우드 또는 온프레미스 배포.
- 몇 시간 내에 프로덕션 준비 완료: 주석 달기, 학습 및 배포를 통해 시장 출시 시간을 단축합니다.
YOLO26 추론 테스트
이미지를 드래그 앤 드롭하여 실시간 객체 감지를 확인하십시오
로봇 공학의 모든 단계를 위한 비전 AI
귀하의 프로덕션 공정 모든 단계를 위해 맞춤 설계된 솔루션입니다.
자율 주행
Ultralytics YOLO를 활용한 자율 주행
최신 감지 및 세그멘테이션 모델과 함께 Ultralytics YOLO를 활용하여 로봇이 역동적인 환경에서 안전하고 효율적으로 탐색하는 데 필요한 인지 능력을 제공하십시오.
- 실시간 인지: 이동 중에 장애물, 경로, 랜드마크를 감지합니다.
- 다양한 환경 지원: 물류창고, 공장, 야외 등 다양한 환경에서 작동합니다.
- 엣지 네이티브 배포: 클라우드 의존성 없이 디바이스에서 직접 실행됩니다.
비전 AI로 산업을 혁신
공장 현장부터 수술실까지, Ultralytics는 시각 데이터를 실시간 의사결정 정보로 전환합니다.
SOHGA, Ultralytics YOLO를 통해 주차 모니터링 시간 30% 단축
SOHGA의 MEGURU 시스템이 Ultralytics YOLO26을 사용하여 주차장 순찰을 자동화하고, 순찰 시간을 30% 단축하며, 안전성을 향상시키는 방법을 알아보십시오.
Scaleout, Ultralytics YOLO를 활용해 모델 업데이트 시간을 수주에서 수 시간으로 단축
Scaleout이 Ultralytics YOLO와 연합 학습(federated learning)을 사용하여 민감한 데이터를 안전하게 보호하면서 엣지 디바이스에서 AI 모델을 파인튜닝하는 방법을 알아보십시오.
RapiD Engineering은 Ultralytics YOLO를 통해 해산물 품질 관리 배포 시간을 1주일 단축했습니다
RapiD Engineering이 어떻게 Ultralytics YOLO를 사용하여 연어 검사를 자동화하고, 실시간으로 결함을 감지하며, 1주일 분량의 엔지니어링 작업을 절감했는지 확인해 보십시오.
Project Ocean Oasis가 Ultralytics YOLO로 산호초 보존을 촉진합니다.
Project Ocean Oasis가 Ultralytics YOLO, 엣지 AI, 그리고 자율 모니터링 시스템을 사용하여 어떻게 산호초 보존과 해양 인텔리전스를 확장하는지 확인해 보십시오.
Volley, Ultralytics YOLO 기반의 250개 이상의 코트 내 AI 트레이너 운영
"정말 좋은 점은 모델이 엣지 하드웨어에서 실시간으로 매우 잘 작동하며, 클라우드에서도 동일한 모델을 사용하여 완전히 동일한 워크플로우를 실행할 수 있다는 것입니다."
WG Tech Solutions, Ultralytics YOLO와 Axelera의 AI Accelerator로 안전 위반 사례 28% 절감
WG Tech Solutions가 Ultralytics YOLO와 Axelera의 AI Accelerator를 활용하여 제조 현장의 안전 위반 사례를 28% 감소시킨 방법을 알아보세요.
Stride, Ultralytics YOLO로 1분 내 말 보행 분석 서비스 제공
Stride가 말 자세 추정을 위해 Ultralytics YOLO 모델을 활용하여 1분 이내에 전체 보행 분석을 완료하는 방법을 알아보세요.
Pixelabs, Ultralytics YOLO 기반 자동화로 95% 재현율 달성
Pixelabs가 워크플로우를 자동화하고 95%의 재현율을 달성하기 위해 Ultralytics YOLO 모델을 어떻게 활용하는지 알아보세요.
SiteAssist, Ultralytics YOLO를 통해 77만 개 이상의 이미지를 처리하여 현장 안전 개선
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Chef Robotics, Ultralytics YOLO를 사용하여 식품 손실 67% 절감
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MarineSitu, Ultralytics YOLO를 사용하여 수중 모니터링 가동 시간 96% 이상 달성
MarineSitu가 수중 객체 탐지를 혁신하기 위해 어떻게 Ultralytics YOLO를 사용하는지 알아보세요.
Theia Scientific, Ultralytics YOLO로 현미경 분석 속도 43배 향상
Theia Scientific이 Ultralytics YOLO를 사용하여 현미경 데이터 분석을 어떻게 재정의하는지 알아보세요.
eSmart Systems, Ultralytics YOLO로 송전선 검사 시간 절반으로 단축
eSmart Systems가 결함 탐지 속도를 높이고 유틸리티 검사를 혁신하기 위해 Ultralytics YOLO를 어떻게 사용하는지 알아보세요.
Axelera AI는 Ultralytics YOLO를 사용하여 34 FPS 에지 AI 추론을 제공합니다
Axelera AI가 어떻게 Ultralytics YOLO를 사용하여 Metis AI 칩에서 빠르고 정확하며 효율적인 에지 비전을 제공하는지 알아보십시오.
STMicroelectronics는 MCU에서 추론당 단 9.4 mJ로 Ultralytics YOLO를 실행합니다
STMicroelectronics가 저전력 마이크로컨트롤러에 Ultralytics YOLO 모델을 효율적으로 배포하여 엣지에서 정확한 실시간 추론을 수행하는 방법을 알아보세요.
Specialvideo, Ultralytics YOLO로 식품 검사 정확도 99% 달성
Specialvideo가 실시간 AI 식품 검사를 강화하여 품질 보장, 폐기물 감소 및 효율성 향상을 위해 어떻게 Ultralytics YOLO 모델을 사용하는지 알아보세요.
Vivity AI, Ultralytics YOLO로 연간 500만 달러 이상의 산업 운영 비용 절감
Vivity AI가 Ultralytics YOLO 모델을 활용하여 산업 자동화를 강화하고 효율성을 높이며 다운타임을 줄이고 작업장 안전을 보장하는 방법을 알아보세요.
Videologic Analytics, Ultralytics YOLO로 1만 개의 AI 카메라 라이선스로 확장
Videologic Analytics가 Ultralytics YOLO 모델을 통합하여 비디오 감시를 강화하고, 탐지 정확도를 개선하며, 오경보를 줄이고, 실시간 위협 모니터링을 최적화하는 방법을 알아보세요.
Prezent, Ultralytics YOLO로 슬라이드 탐지 정확도 34% 향상
Prezent가 슬라이드 요소 탐지를 자동화하여 구조와 디자인을 유지하면서 처리 시간을 10초 미만으로 단축하기 위해 어떻게 Ultralytics YOLO 모델을 활용하는지 알아보세요.
ALYCE, Ultralytics YOLO로 교통 AI 추론 속도 20% 향상
ALYCE가 지속 가능하고 스마트한 도시를 위해 어떻게 Ultralytics YOLO 모델을 사용하여 데이터 정확도를 높이고 도시 이동성을 최적화하며 AI 기반 교통 솔루션을 구축하는지 알아보세요.
Kiwitron, Ultralytics YOLO를 사용하여 30m 거리의 산업 위험 요소 탐지
Kiwitron이 KewiEye 솔루션에서 산업 현장의 위험 요소를 탐지하고 해결하여 안전성을 높이기 위해 어떻게 Ultralytics YOLO 모델을 사용하는지 알아보세요.
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자주 묻는 질문
로봇 공학에서의 컴퓨터 비전은 카메라와 AI 모델을 사용하여 로봇이 환경을 인식하고 이해할 수 있는 능력을 제공하며, 내비게이션, 객체 감지, 분류 및 인간-로봇 협업을 지원합니다. Ultralytics YOLO 모델은 로봇에서 실시간으로 실행되어 클라우드 연결 없이도 장애물을 감지하고 객체를 식별하며 동적 환경에 적응할 수 있도록 합니다.
로봇 공학에서의 컴퓨터 비전은 AI 모델을 사용하여 카메라와 센서의 시각적 데이터를 해석하고, 내비게이션, 조작 및 검사와 같은 인식 작업을 자동화하는 것입니다. Ultralytics YOLO26은 딥러닝을 사용하여 규칙 기반 시스템이 놓치는 미묘한 변화를 인식하고 새로운 객체와 환경에 적응합니다.
로봇 인식은 장애물 회피, 빈 피킹 및 인간-로봇 협업과 같은 작업을 위한 감지, 추적, 분할 및 자세 추정을 포함합니다. Ultralytics YOLO26은 단일 모델 제품군에서 이 모든 것을 지원하며, 컨베이어나 혼잡한 장면에서 객체가 닿거나 겹칠 때 분할 마스크가 필수적입니다.
로봇 공학 애플리케이션의 경우 특정 작업 및 환경에 대한 모델 학습을 처리하고 낮은 지연 시간의 추론을 위해 로봇 자체의 엣지 장치에 배포할 수 있는 플랫폼을 찾으십시오. Ultralytics 플랫폼은 주석, 학습 및 배포를 한곳에서 지원하며, 프로덕션 사용을 위한 기업용 라이선스를 제공합니다.
자율 이동 로봇과 드론은 실외 및 창고 환경에서 내비게이션, 사람 추종, 장애물 회피 및 대상 감지를 위해 컴퓨터 비전을 사용합니다. Ultralytics YOLO는 재식별을 통한 추적을 지원하므로 로봇은 혼잡한 장면이나 대상이 일시적으로 프레임 밖으로 나갔을 때에도 정확한 추적을 유지할 수 있습니다.
네. Ultralytics YOLO26은 NVIDIA Jetson용 TensorRT, Intel CPU용 OpenVINO, Hailo 가속기용 HEF를 포함하여 로봇 공학 엣지 컴퓨팅을 위한 형식으로 내보낼 수 있습니다. 경량 YOLO26n 변형 모델은 이동 로봇과 드론의 메모리 및 전력 제한 내에서 실행되며, 프로덕션 운영을 위한 기업용 라이선스가 제공됩니다.