Automated defect detection
Catch defects the moment they appear. Across recent peer-reviewed studies, YOLO-based inspection reaches 99%+ accuracy and cuts manual inspection costs by up to 94.5%, on steel, PCBs, fabric, solar panels, and welds. Train it on your own defects and deploy it on the line.
Доверие ведущих мировых организаций
How Ultralytics YOLO tackles defect detection
One model, every defect type
Ultralytics YOLO detects, localizes, and classifies defects in a single pass, and researchers have pushed it past 98% mAP on benchmarks from PCBs to steel to wafers. That means fewer escaped defects, less scrap, and faster time-to-market, on the hardware you already run.
- Subtle defects, caught: 98.8% mAP on tiny PCB defects, 98.2% on wafer surfaces (peer-reviewed).
- Line-speed inference: YOLO26 runs a frame in ~1.7 ms; weld studies report 2.3 ms per part.
- Trainable on your defects: fine-tune on your own images in hours; published models hit 99%+ accuracy.
- Deploy anywhere: export to 19 formats — TensorRT, ONNX, OpenVINO, CoreML — for edge or cloud.
Попробуй YOLO26 Inference
Перетащи изображение, чтобы увидеть обнаружение объектов в режиме реального времени
Deploy on the line or in the cloud
Train once, then export to 19 formats and run wherever inspection happens, from a camera-side edge box to a GPU server.
At the edge (line-side)
- NVIDIA Jetson via TensorRT: real-time inference with no internet connection.
- Intel CPUs via OpenVINO: deploy on the industrial PCs you already run.
- Hailo, Raspberry Pi & ARM: low-power, camera-side inspection stations.
- Fast enough for the line: published weld inspection runs at 2.3 ms per part.
In the cloud
- GPU autoscaling for high-volume, multi-camera inspection.
- Retrain centrally and push new defect classes to every line at once.
- Export to ONNX, TensorRT & PyTorch for any inference stack.
Трансформация индустрий с помощью Vision AI
От цехов до операционных, Ultralytics превращает визуальные данные в решения в режиме реального времени.
SOHGA сокращает время мониторинга парковок на 30% с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как система MEGURU от SOHGA использует Ultralytics YOLO26 для автоматизации патрулирования парковок, сокращения времени патрулирования на 30% и повышения уровня безопасности.
Scaleout сокращает время обновления моделей с недель до часов с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как Scaleout использует Ultralytics YOLO и федеративное обучение для дообучения моделей ИИ на периферийных устройствах, сохраняя конфиденциальность чувствительных данных.
RapiD Engineering развертывает систему контроля качества морепродуктов на 1 неделю быстрее с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как RapiD Engineering использует Ultralytics YOLO для автоматизации инспекции лосося, обнаружения дефектов в режиме реального времени и экономии недели инженерных работ.
Project Ocean Oasis развивает охрану рифов с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как Project Ocean Oasis использует Ultralytics YOLO, edge AI и системы автономного мониторинга для масштабирования охраны рифов и анализа океанических данных.
Volley поддерживает более 250 ИИ-тренеров на кортах с помощью Ultralytics YOLO
"Что действительно здорово, так это то, что модель отлично работает в реальном времени на периферийном оборудовании, и мы можем использовать ту же самую модель в облаке, чтобы запускать точно такой же рабочий процесс."
WG Tech Solutions сокращает количество нарушений техники безопасности на 28% с помощью Ultralytics YOLO и ИИ-ускорителя Axelera
Узнай, как WG Tech Solutions удалось сократить количество нарушений техники безопасности на производстве на 28% с помощью Ultralytics YOLO и ИИ-ускорителя Axelera
Stride обеспечивает анализ лошадиной походки за 1 минуту с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как Stride использует модели Ultralytics YOLO для оценки позы лошади, выполняя полный анализ походки менее чем за 1 минуту.
Pixelabs достигает 95% recall с помощью автоматизации на базе Ultralytics YOLO
Узнай, как Pixelabs использует модели Ultralytics YOLO для автоматизации рабочих процессов и достижения показателя recall 95%.
SiteAssist повышает безопасность объектов, обрабатывая более 770 тысяч изображений с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как SiteAssist использует модели Ultralytics YOLO для повышения безопасности на строительных площадках.
Chef Robotics использует Ultralytics YOLO для сокращения пищевых отходов на 67%
Узнай, как Chef Robotics использует модели Ultralytics YOLO для точной сборки продуктов питания.
Cali Intelligence сокращает очереди на кассах на 43% с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как Cali Intelligence использует модели Ultralytics YOLO для уменьшения очередей на кассах розничных магазинов с помощью обнаружения объектов.
MarineSitu достигает 96%+ времени безотказной работы при подводном мониторинге с использованием Ultralytics YOLO
Узнай, как MarineSitu использует Ultralytics YOLO для трансформации процесса обнаружения подводных объектов.
Theia Scientific ускоряет анализ микроскопии в 43 раза с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как Theia Scientific использует Ultralytics YOLO для переосмысления процесса анализа данных микроскопии.
eSmart Systems сокращает время инспекции линий электропередач вдвое с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как eSmart Systems использует Ultralytics YOLO для ускорения обнаружения дефектов и трансформации инспекций коммунальных объектов.
Axelera AI обеспечивает 34 FPS для edge AI-инференса с использованием Ultralytics YOLO
Узнай, как Axelera AI использует Ultralytics YOLO для обеспечения быстрого, точного и эффективного edge-зрения на чипах Metis AI.
STMicroelectronics запускает Ultralytics YOLO на MCU с энергопотреблением всего 9.4 мДж на инференс
Узнай, как STMicroelectronics эффективно развертывает модели Ultralytics YOLO на маломощных микроконтроллерах для достижения точного инференса в реальном времени на периферии.
Specialvideo достигает 99% точности инспекции продуктов питания с Ultralytics YOLO
Узнай, как Specialvideo использует модели Ultralytics YOLO для обеспечения ИИ-инспекции продуктов питания в реальном времени, гарантируя качество, сокращая количество отходов и повышая эффективность.
Vivity AI экономит более $5 млн в год в промышленных операциях с Ultralytics YOLO
Узнай, как Vivity AI использует модели Ultralytics YOLO для улучшения промышленной автоматизации, повышая эффективность, сокращая время простоя и обеспечивая безопасность на рабочем месте.
Videologic Analytics масштабируется до 10 тысяч лицензий на ИИ-камеры с Ultralytics YOLO
Узнай, как Videologic Analytics интегрирует модели Ultralytics YOLO для улучшения видеонаблюдения, повышая точность обнаружения, сокращая количество ложных срабатываний и оптимизируя мониторинг угроз в реальном времени.
Prezent повышает точность обнаружения элементов слайдов на 34% с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как Prezent использует модели Ultralytics YOLO для автоматизации распознавания элементов слайдов, сокращая время обработки до менее чем 10 секунд при сохранении структуры и дизайна.
ALYCE ускоряет транспортный ИИ-инференс на 20% с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как ALYCE использует модели Ultralytics YOLO для повышения точности данных, оптимизации городской мобильности и создания ИИ-решений для транспортных потоков в целях развития устойчивых и умных городов.
Kiwitron использует Ultralytics YOLO для обнаружения промышленных опасностей на расстоянии 30 метров
Узнай, как Kiwitron использует модели Ultralytics YOLO в своем решении KewiEye для обнаружения и устранения производственных опасностей в целях повышения безопасности.
SOHGA сокращает время мониторинга парковок на 30% с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как система MEGURU от SOHGA использует Ultralytics YOLO26 для автоматизации патрулирования парковок, сокращения времени патрулирования на 30% и повышения уровня безопасности.
Scaleout сокращает время обновления моделей с недель до часов с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как Scaleout использует Ultralytics YOLO и федеративное обучение для дообучения моделей ИИ на периферийных устройствах, сохраняя конфиденциальность чувствительных данных.
RapiD Engineering развертывает систему контроля качества морепродуктов на 1 неделю быстрее с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как RapiD Engineering использует Ultralytics YOLO для автоматизации инспекции лосося, обнаружения дефектов в режиме реального времени и экономии недели инженерных работ.
Project Ocean Oasis развивает охрану рифов с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как Project Ocean Oasis использует Ultralytics YOLO, edge AI и системы автономного мониторинга для масштабирования охраны рифов и анализа океанических данных.
Volley поддерживает более 250 ИИ-тренеров на кортах с помощью Ultralytics YOLO
"Что действительно здорово, так это то, что модель отлично работает в реальном времени на периферийном оборудовании, и мы можем использовать ту же самую модель в облаке, чтобы запускать точно такой же рабочий процесс."
WG Tech Solutions сокращает количество нарушений техники безопасности на 28% с помощью Ultralytics YOLO и ИИ-ускорителя Axelera
Узнай, как WG Tech Solutions удалось сократить количество нарушений техники безопасности на производстве на 28% с помощью Ultralytics YOLO и ИИ-ускорителя Axelera
Stride обеспечивает анализ лошадиной походки за 1 минуту с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как Stride использует модели Ultralytics YOLO для оценки позы лошади, выполняя полный анализ походки менее чем за 1 минуту.
Pixelabs достигает 95% recall с помощью автоматизации на базе Ultralytics YOLO
Узнай, как Pixelabs использует модели Ultralytics YOLO для автоматизации рабочих процессов и достижения показателя recall 95%.
SiteAssist повышает безопасность объектов, обрабатывая более 770 тысяч изображений с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как SiteAssist использует модели Ultralytics YOLO для повышения безопасности на строительных площадках.
Chef Robotics использует Ultralytics YOLO для сокращения пищевых отходов на 67%
Узнай, как Chef Robotics использует модели Ultralytics YOLO для точной сборки продуктов питания.
Cali Intelligence сокращает очереди на кассах на 43% с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как Cali Intelligence использует модели Ultralytics YOLO для уменьшения очередей на кассах розничных магазинов с помощью обнаружения объектов.
MarineSitu достигает 96%+ времени безотказной работы при подводном мониторинге с использованием Ultralytics YOLO
Узнай, как MarineSitu использует Ultralytics YOLO для трансформации процесса обнаружения подводных объектов.
Theia Scientific ускоряет анализ микроскопии в 43 раза с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как Theia Scientific использует Ultralytics YOLO для переосмысления процесса анализа данных микроскопии.
eSmart Systems сокращает время инспекции линий электропередач вдвое с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как eSmart Systems использует Ultralytics YOLO для ускорения обнаружения дефектов и трансформации инспекций коммунальных объектов.
Axelera AI обеспечивает 34 FPS для edge AI-инференса с использованием Ultralytics YOLO
Узнай, как Axelera AI использует Ultralytics YOLO для обеспечения быстрого, точного и эффективного edge-зрения на чипах Metis AI.
STMicroelectronics запускает Ultralytics YOLO на MCU с энергопотреблением всего 9.4 мДж на инференс
Узнай, как STMicroelectronics эффективно развертывает модели Ultralytics YOLO на маломощных микроконтроллерах для достижения точного инференса в реальном времени на периферии.
Specialvideo достигает 99% точности инспекции продуктов питания с Ultralytics YOLO
Узнай, как Specialvideo использует модели Ultralytics YOLO для обеспечения ИИ-инспекции продуктов питания в реальном времени, гарантируя качество, сокращая количество отходов и повышая эффективность.
Vivity AI экономит более $5 млн в год в промышленных операциях с Ultralytics YOLO
Узнай, как Vivity AI использует модели Ultralytics YOLO для улучшения промышленной автоматизации, повышая эффективность, сокращая время простоя и обеспечивая безопасность на рабочем месте.
Videologic Analytics масштабируется до 10 тысяч лицензий на ИИ-камеры с Ultralytics YOLO
Узнай, как Videologic Analytics интегрирует модели Ultralytics YOLO для улучшения видеонаблюдения, повышая точность обнаружения, сокращая количество ложных срабатываний и оптимизируя мониторинг угроз в реальном времени.
Prezent повышает точность обнаружения элементов слайдов на 34% с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как Prezent использует модели Ultralytics YOLO для автоматизации распознавания элементов слайдов, сокращая время обработки до менее чем 10 секунд при сохранении структуры и дизайна.
ALYCE ускоряет транспортный ИИ-инференс на 20% с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как ALYCE использует модели Ultralytics YOLO для повышения точности данных, оптимизации городской мобильности и создания ИИ-решений для транспортных потоков в целях развития устойчивых и умных городов.
Kiwitron использует Ultralytics YOLO для обнаружения промышленных опасностей на расстоянии 30 метров
Узнай, как Kiwitron использует модели Ultralytics YOLO в своем решении KewiEye для обнаружения и устранения производственных опасностей в целях повышения безопасности.
SOHGA сокращает время мониторинга парковок на 30% с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как система MEGURU от SOHGA использует Ultralytics YOLO26 для автоматизации патрулирования парковок, сокращения времени патрулирования на 30% и повышения уровня безопасности.
Scaleout сокращает время обновления моделей с недель до часов с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как Scaleout использует Ultralytics YOLO и федеративное обучение для дообучения моделей ИИ на периферийных устройствах, сохраняя конфиденциальность чувствительных данных.
RapiD Engineering развертывает систему контроля качества морепродуктов на 1 неделю быстрее с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как RapiD Engineering использует Ultralytics YOLO для автоматизации инспекции лосося, обнаружения дефектов в режиме реального времени и экономии недели инженерных работ.
Project Ocean Oasis развивает охрану рифов с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как Project Ocean Oasis использует Ultralytics YOLO, edge AI и системы автономного мониторинга для масштабирования охраны рифов и анализа океанических данных.
Volley поддерживает более 250 ИИ-тренеров на кортах с помощью Ultralytics YOLO
"Что действительно здорово, так это то, что модель отлично работает в реальном времени на периферийном оборудовании, и мы можем использовать ту же самую модель в облаке, чтобы запускать точно такой же рабочий процесс."
WG Tech Solutions сокращает количество нарушений техники безопасности на 28% с помощью Ultralytics YOLO и ИИ-ускорителя Axelera
Узнай, как WG Tech Solutions удалось сократить количество нарушений техники безопасности на производстве на 28% с помощью Ultralytics YOLO и ИИ-ускорителя Axelera
Stride обеспечивает анализ лошадиной походки за 1 минуту с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как Stride использует модели Ultralytics YOLO для оценки позы лошади, выполняя полный анализ походки менее чем за 1 минуту.
Pixelabs достигает 95% recall с помощью автоматизации на базе Ultralytics YOLO
Узнай, как Pixelabs использует модели Ultralytics YOLO для автоматизации рабочих процессов и достижения показателя recall 95%.
SiteAssist повышает безопасность объектов, обрабатывая более 770 тысяч изображений с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как SiteAssist использует модели Ultralytics YOLO для повышения безопасности на строительных площадках.
Chef Robotics использует Ultralytics YOLO для сокращения пищевых отходов на 67%
Узнай, как Chef Robotics использует модели Ultralytics YOLO для точной сборки продуктов питания.
Cali Intelligence сокращает очереди на кассах на 43% с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как Cali Intelligence использует модели Ultralytics YOLO для уменьшения очередей на кассах розничных магазинов с помощью обнаружения объектов.
MarineSitu достигает 96%+ времени безотказной работы при подводном мониторинге с использованием Ultralytics YOLO
Узнай, как MarineSitu использует Ultralytics YOLO для трансформации процесса обнаружения подводных объектов.
Theia Scientific ускоряет анализ микроскопии в 43 раза с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как Theia Scientific использует Ultralytics YOLO для переосмысления процесса анализа данных микроскопии.
eSmart Systems сокращает время инспекции линий электропередач вдвое с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как eSmart Systems использует Ultralytics YOLO для ускорения обнаружения дефектов и трансформации инспекций коммунальных объектов.
Axelera AI обеспечивает 34 FPS для edge AI-инференса с использованием Ultralytics YOLO
Узнай, как Axelera AI использует Ultralytics YOLO для обеспечения быстрого, точного и эффективного edge-зрения на чипах Metis AI.
STMicroelectronics запускает Ultralytics YOLO на MCU с энергопотреблением всего 9.4 мДж на инференс
Узнай, как STMicroelectronics эффективно развертывает модели Ultralytics YOLO на маломощных микроконтроллерах для достижения точного инференса в реальном времени на периферии.
Specialvideo достигает 99% точности инспекции продуктов питания с Ultralytics YOLO
Узнай, как Specialvideo использует модели Ultralytics YOLO для обеспечения ИИ-инспекции продуктов питания в реальном времени, гарантируя качество, сокращая количество отходов и повышая эффективность.
Vivity AI экономит более $5 млн в год в промышленных операциях с Ultralytics YOLO
Узнай, как Vivity AI использует модели Ultralytics YOLO для улучшения промышленной автоматизации, повышая эффективность, сокращая время простоя и обеспечивая безопасность на рабочем месте.
Videologic Analytics масштабируется до 10 тысяч лицензий на ИИ-камеры с Ultralytics YOLO
Узнай, как Videologic Analytics интегрирует модели Ultralytics YOLO для улучшения видеонаблюдения, повышая точность обнаружения, сокращая количество ложных срабатываний и оптимизируя мониторинг угроз в реальном времени.
Prezent повышает точность обнаружения элементов слайдов на 34% с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как Prezent использует модели Ultralytics YOLO для автоматизации распознавания элементов слайдов, сокращая время обработки до менее чем 10 секунд при сохранении структуры и дизайна.
ALYCE ускоряет транспортный ИИ-инференс на 20% с помощью Ultralytics YOLO
Узнай, как ALYCE использует модели Ultralytics YOLO для повышения точности данных, оптимизации городской мобильности и создания ИИ-решений для транспортных потоков в целях развития устойчивых и умных городов.
Kiwitron использует Ultralytics YOLO для обнаружения промышленных опасностей на расстоянии 30 метров
Узнай, как Kiwitron использует модели Ultralytics YOLO в своем решении KewiEye для обнаружения и устранения производственных опасностей в целях повышения безопасности.
Часто задаваемые вопросы
Automated defect detection uses cameras and AI to inspect products and surfaces for flaws, scratches, cracks, dents, missing parts, and contamination, in real time, with no manual checking. Ultralytics YOLO models detect, localize, and classify each defect in a single pass as parts move down the line.
It depends on the data, but recent peer-reviewed studies report 84-99% accuracy with YOLO models tuned to a specific task, for example 99.4% on fabric, 98.8% mAP on PCBs, and 98.2% on semiconductor wafers. The Ultralytics Platform supports active learning, so accuracy keeps climbing as new defect types appear.
Published 2024-2026 studies apply Ultralytics YOLO to steel and metal surfaces, printed circuit boards, semiconductor wafers, welds, textiles, solar panels, aluminum castings, ceramics, batteries, and pharmaceutical packaging, anywhere visual quality control matters.
Yes. Rule-based machine vision struggles with variable, subtle, or previously-unseen defects. Ultralytics YOLO26 learns from your own examples to recognize scratches, hairline cracks, white spots, and missing components across changing lighting and part variation, reaching 98%+ mAP on several published benchmarks.
Fast enough for the line. YOLO26 processes a frame in about 1.7 ms on a modern GPU; published inspection systems report 186 frames per second on fabric and 2.3 ms per weld.
Yes. Most inspection deployments run on-premises because production data is sensitive and factory networks are unreliable. Ultralytics YOLO26 exports to 19 formats, including TensorRT for NVIDIA Jetson, OpenVINO for Intel CPUs, and Hailo accelerators, so models run line-side with no internet connection required.
Less than you might expect. Published defect-detection models train on a few thousand labeled images, for example the bridge-crack study used a 4,029-image dataset. The Ultralytics Platform handles annotation and training, and pretrained YOLO weights mean you fine-tune rather than start from scratch.
Collect images of your good and defective parts, annotate them, and train, all in one place on the Ultralytics Platform. For production deployment, enterprise licensing covers commercial use and keeps your code and data private.
Давай строить будущее ИИ вместе!
Начни свой путь в будущее машинного обучения