Mô hình phát hiện vật thể YOLO11 của Ultralytics cho phép robot xác định, phân loại và xử lý các vật phẩm.
Cánh tay robot có thể tận dụng khả năng phân khúc của YOLO11 để cải thiện tự động hóa AI trong sản xuất và hậu cần.
Hệ thống thị giác robot hỗ trợ AI có thể phân loại các vật thể để tự động hóa kiểm soát chất lượng trong sản xuất.
Tận dụng YOLO11 để phân tích chuyển động cơ thể trong nhiều ngành công nghiệp cho các trường hợp sử dụng như phục hồi chức năng cho bệnh nhân.
Phát hiện hộp giới hạn định hướng (OBB) giúp máy bay không người lái xác định hướng của vật thể để điều hướng tốt hơn.
Công nghệ theo dõi đối tượng bằng AI trong robot có thể nâng cao nhận thức và tầm nhìn cho các hoạt động tự động.
01
Bằng cách tích hợp các mô hình thị giác máy tính thời gian thực như YOLO11 vào robot, các nhà sản xuất có thể hợp lý hóa đáng kể quy trình làm việc, cải thiện khả năng phát hiện lỗi, nâng cao kiểm soát chất lượng và hiệu quả sản xuất.
02
Nhờ các ứng dụng thị giác máy tính trong robot và các công cụ như YOLO11, thị trường thị giác robot toàn cầu dự kiến sẽ tăng trưởng từ 2,6 tỷ đô la vào năm 2023 lên 4 tỷ đô la vào năm 2028.