基于改进yolov8n的浴缸铣孔智能识别算法

在全球工业自动化和智能化浪潮的推动下，在卫浴产品自动化制造中，对关键部件如“浴缸铣孔”的精准识别，直接关系到产品的装配质量、功能完整性及最终用户体验。针对现有识别方法在工厂复杂环境下对浴缸铣孔等小目标识别精度较低、鲁棒性差的问题，本研究旨在提出一种基于YOLOv8的浴缸铣孔智能识别方法，并针对其在复杂背景和高精度要求下的性能瓶颈进行改进，引入以下两种先进模块：高效多尺度注意力机制（Efficient Multi-scale Attention， EMA）和感受野增强型卷积模块（Receptive Field Augmentation Convolution， RFAConv）提升网络性能。在自建的浴缸铣孔数据集上的实验结果表明，相同条件下改进后的YOLOV8n模型在数据集上mAP50相较于原模型提高了3.6%，同时，改进后模型预测精度达到96.5%，召回率达到90.7%，对复杂环境有较好的适应能力，对推进浴缸铣孔自动化进程提供了可行的方案。