可用于齿轮箱组件的自动检测与识别，提升工业生产质量检测效率。项目基于YOLOv8模型，引入LSKNet注意力机制改进骨干网络与检测头，能精准识别齿根裂纹等缺陷，mAP@0.5达92.6%，支持轻量化部署。【此简介由AI生成】
Introduction
可用于齿轮箱组件的自动检测与识别，提升工业生产质量检测效率。项目基于YOLOv8模型，引入LSKNet注意力机制改进骨干网络与检测头，能精准识别齿根裂纹等缺陷，mAP@0.5达92.6%，支持轻量化部署。【此简介由AI生成】
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