利用 Ultralytics YOLO 模型增强自动化，为人工智能驱动的机器人配备自主导航、精确的物体处理和实时质量控制能力。
Ultralytics YOLO11 目标检测模型使机器人能够识别、分类和处理物品。
机械臂可以利用 YOLO11 的分割功能，从而改进制造和物流中的 AI 自动化。
人工智能驱动的机器人视觉系统可以对物体进行分类，从而实现制造业中的质量控制自动化。
利用 YOLO11 分析各行业的身体运动，用于患者康复等用例。
定向边界框 (OBB) 检测有助于无人机识别物体方向，从而改进导航。
机器人技术中由人工智能驱动的目标跟踪可以增强自主操作的感知和视觉能力。
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通过在机器人技术中集成 YOLO11 等实时计算机视觉模型，制造商可以显著简化工作流程、改进缺陷检测、提高质量控制和生产效率。
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得益于计算机视觉在机器人技术中的应用以及 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。
AI通过支持自主导航、目标检测、姿态估计和决策来驱动机器人技术。它通过YOLO11等技术提高了制造业、医疗保健和物流等行业的效率。
计算机视觉使机器人能够分析来自图像和视频的视觉数据，从而使它们能够有效地与周围环境互动和导航。
由计算机视觉驱动的机器人被用于检测制造缺陷、引导自主无人机、辅助外科手术、实现自动驾驶汽车等。
深度学习是一种使用神经网络从数据中学习的机器学习，它通过实现感知、决策和控制来驱动机器人技术。
让 Ultralytics 助您推动增长和创新。让我们携手塑造未来。
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