机器人技术中的计算机视觉

利用 Ultralytics YOLO 模型提升自动化水平,为人工智能机器人配备自主导航、精确物体处理和实时质量控制功能。

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超级分析仪 YOLO 在机器人技术中的应用

物体检测

Ultralytics YOLO11 物体检测模型使机器人能够识别、分类和处理物品。

实例分割

机械臂可以利用 YOLO11 的细分功能,提高制造和物流领域的人工智能自动化水平。

图像分类

人工智能驱动的机器人视觉系统可以对物体进行分类,从而实现制造业质量控制的自动化。

姿势估计

利用 YOLO11 分析跨行业的身体运动,用于病人康复等用例。

OBB 物体检测

定向边界框 (OBB) 检测可帮助无人机识别物体的方向,从而改进导航。

物体追踪

机器人技术中由人工智能驱动的物体跟踪可增强自主操作的感知和视觉能力。

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计算机视觉在机器人技术中的优势

01

人工智能机器人可减少 90% 的生产错误

通过将 YOLO11 等实时计算机视觉模型集成到机器人技术中,制造商可以大大简化工作流程,改善缺陷检测,提高质量控制和生产效率。

02

机器人和视觉人工智能将推动 40 亿美元的增长

得益于计算机视觉在机器人技术中的应用和 YOLO11 等工具,全球机器人视觉市场预计将从 2023 年的 26 亿美元增长到 2028 年的 40 亿美元。

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常见问题

人工智能如何应用于机器人技术?

计算机视觉如何应用于机器人技术?

机器人技术在计算机视觉中的应用有哪些?

深度学习在机器人技术中的作用是什么?

准备好利用人工智能进行转型了吗?

让 Ultralytics 帮您推动增长和创新。让我们共创未来。

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