深圳

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。

深受行业领导者信赖

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Ultralytics YOLO 在机器人技术中的应用

目标检测

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classify 物体进行classify ，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。

旋转框检测物体检测

旋转框检测Oriented bounding box）可帮助无人机识别物体的方向，从而改进导航。

目标跟踪

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。

计算机视觉在机器人技术中的优势

01

AI机器人减少了90%的制造错误

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

机器人技术和视觉 AI 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。

观看我们的模型演示

Theia Scientific 利用Ultralytics YOLO 模型重新定义显微镜数据分析

商业和专业服务

eSmart Systems 利用Ultralytics YOLO实现公用事业检查自动化

能源与公用事业

Axelera AI利用Ultralytics YOLO实现边缘视觉人工智能

制造业与工业

利用Ultralytics YOLO 和意法半导体 MCU 实现嵌入式视觉人工智能

制造业与工业

Ultralytics YOLO 为 Specialvideo 的食品检测工具提供支持

Vivity AI 利用Ultralytics YOLO 模型实现工业人工智能

制造业与工业

用于视频监控的 Videologic Analytics 和Ultralytics YOLO

商业和专业服务

Prezent 采用Ultralytics YOLO 模型detect 滑动元件

专业和商业服务

ALYCE 的智能交通解决方案利用了Ultralytics YOLO 模型

交通运输与物流

用于工业危险检测的 Kiwitron 和Ultralytics YOLO 模型

制造业与工业

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制造业与工业

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交通运输与物流

用于工业危险检测的 Kiwitron 和Ultralytics YOLO 模型

制造业与工业

常见问题

人工智能在机器人技术中是如何应用的？

计算机视觉在机器人技术中是如何应用的？

计算机视觉中机器人技术的应用有哪些？

深度学习在机器人技术中的作用是什么？

准备好通过 AI 进行转型了吗？

让Ultralytics 帮您推动增长和创新。让我们共创未来。