视觉检测
精密质量控制，以你的装配线速度检测微小瑕疵。
Ultralytics YOLO 如何助力视觉检测
视觉检测不仅仅是简单的缺陷检测；它能确保每个组件都各就各位，每个标签都贴正，每件装配都完美无瑕。它为质量控制带来了人类检查员在长时间轮班中无法比拟的一致性。
赋能各行各业的视觉 AI 变革
从工厂车间到手术室，Ultralytics 助力全球要求最苛刻的行业以空前的清晰度实现观察、理解和行动。
机器人技术中的 AI
使用 Ultralytics YOLO 模型为智能机器赋能。机器人技术中的视觉 AI 可推动自主导航、感知、物体跟踪和实时控制。
物流中的 AI
使用 Ultralytics YOLO 模型简化物流。视觉 AI 可实现包裹检查、分拣、车辆跟踪和实时仓库安全监控。
零售业 AI
使用 Ultralytics YOLO 模型重塑零售业。视觉 AI 推动库存跟踪、货架监控、队列管理和更智能的客户洞察。
医疗保健中的 AI
利用 Ultralytics YOLO 模型构建医疗保健解决方案。医疗保健中的视觉 AI 可助力更快速的医学影像分析、更智能的诊断和患者监测。
制造业中的 AI
使用 Ultralytics YOLO 模型优化制造业。视觉 AI 推动质量控制、缺陷检测、PPE 合规性和装配线自动化。
汽车中的 AI
将计算机视觉应用于汽车行业，并配合 Ultralytics YOLO 模型。汽车视觉 AI 可提升道路安全、辅助驾驶和车辆自动化，打造更智能的道路。
农业中的 AI
借助 Ultralytics YOLO 模型，将视觉 AI 引入智慧农业。赋能作物监测、牲畜追踪和精准农业，实现更高、更智能的产量。
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YOLO 任务如何帮助你的日常工作
Ultralytics Platform 原生支持构建生产级视觉 AI 所需的全部 6 项标注任务。
验证复杂装配中每个组件的存在，例如确保电子外壳中的所有螺丝都安装到位。
分离产品的特定部分，以检查尺寸、公差或对齐问题是否精确。
检查运动部件或开关的机械方向，确保它们在组装过程中处于正确的“关闭”或“开启”位置。
识别即使仅偏斜几度的错位标签或贴纸，确保包装达到品牌完美标准。
将检测结果分类为通过、失败或返工，以便质量团队将每个项目引导至正确的后续步骤。
使用角度感知的边界框检测旋转对象。
体验 YOLO26 推理
拖放一张图像以查看实时目标检测
计算机视觉在视觉检测中的优势
近乎零的缺陷率
自动化检测消除了人为疲劳和主观性，确保只有符合你确切标准的产品才会送达客户手中。
实时生产反馈
即时识别生产线上的某台特定机器是否在产生错误，从而在整批产品报废前实现即时维护。
查看我们模型的实际应用
SOHGA 借助 Ultralytics YOLO 将停车场监控时间缩短了 30%
了解 SOHGA 的 MEGURU 系统如何使用 Ultralytics YOLO26 实现停车场巡逻自动化，将巡逻时间缩短 30%，并提升安全性。
Scaleout 借助 Ultralytics YOLO 将模型更新时间从数周缩短至数小时
了解 Scaleout 如何利用 Ultralytics YOLO 和联邦学习在边缘设备上微调 AI 模型，同时确保敏感数据的安全。
RapiD Engineering 使用 Ultralytics YOLO 将海鲜质量控制的部署速度提高了 1 周
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Project Ocean Oasis 利用 Ultralytics YOLO 推进珊瑚礁保护
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Volley 利用 Ultralytics YOLO 为超过 250 个场上 AI 教练提供支持
“真正棒的是，该模型在训练器的边缘硬件上能实现极佳的实时性能，而且我们可以在云端使用同一个模型来运行完全相同的工作流。”
WG Tech Solutions 通过 Ultralytics YOLO 和 Axelera 的 AI 加速器将安全违规行为减少了 28%
了解 WG Tech Solutions 如何利用 Ultralytics YOLO 和 Axelera 的 AI 加速器将制造业的安全违规行为减少了 28%
Stride 使用 Ultralytics YOLO 提供 1 分钟的马匹步态分析
了解 Stride 如何利用 Ultralytics YOLO 模型进行马匹姿态估计，在不到 1 分钟内完成全面的步态分析。
Pixelabs 通过 Ultralytics YOLO 驱动的自动化实现了 95% 的召回率
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SiteAssist 通过 Ultralytics YOLO 处理超过 77 万张图像来改善现场安全
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Chef Robotics 使用 Ultralytics YOLO 将食品损耗降低了 67%
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Cali Intelligence 使用 Ultralytics YOLO 将结账排队时间缩短了 43%
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MarineSitu 使用 Ultralytics YOLO 在水下监测中实现 96%+ 的正常运行时间
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Theia Scientific 使用 Ultralytics YOLO 将显微镜分析速度提高了 43 倍
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eSmart Systems 使用 Ultralytics YOLO 将电力巡检时间缩短了一半
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Axelera AI 使用 Ultralytics YOLO 实现 34 FPS 的边缘 AI 推理
了解 Axelera AI 如何使用 Ultralytics YOLO 在 Metis AI 芯片上实现快速、准确且高效的边缘视觉。
STMicroelectronics 在 MCU 上运行 Ultralytics YOLO，每次推理仅需 9.4 mJ
了解 STMicroelectronics 如何高效地在低功耗微控制器上部署 Ultralytics YOLO 模型，以在边缘侧实现精确的实时推理。
Specialvideo 使用 Ultralytics YOLO 实现了 99% 的食品检测准确率
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Vivity AI 通过 Ultralytics YOLO 每年在工业运营中节省超过 500 万美元
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Videologic Analytics 通过 Ultralytics YOLO 扩展至 1 万个 AI 摄像头许可证
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Prezent 使用 Ultralytics YOLO 将幻灯片检测准确率提高了 34%
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ALYCE 通过 Ultralytics YOLO 将交通 AI 推理速度提升了 20%
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Kiwitron 使用 Ultralytics YOLO 在 30 米外检测工业危险
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常见问题解答
YOLO 每秒可处理数百帧，即使在最快的自动化装瓶或包装生产线上也能保持同步。
可以，通过训练模型来区分细微的色差，从而确保整个产品批次的颜色一致性。
该系统非常灵活；你只需使用几张更新后设计的新图像来“重新训练”模型，即可在数小时（而非数周）内调整你的质量控制流程。