DOI：10.3969/j.issn.1672-3872.2025.21.039
作 者：谢 琴（常德技师学院，湖南 常德 415000）
摘 要：在工业自动化需求增长背景下，视觉识别系统作为工业机器人感知环境与执行任务的重要手段，其高精度、高实时性和高鲁棒性需求愈发突出，而深度学习技术在图像分类与目标检测领域的出色表现，为工业机器人视觉识别提供了全新解决思路。文章聚焦基于深度学习的工业机器人视觉识别系统设计与应用，探讨其在智能制造中的关键技术与发展方向，通过优化深度学习模型，结合高效的数据采集与处理技术，构建一套具备强适应性的视觉识别系统。同时，采用深度学习模型选择与优化、训练数据集构建与标注、模型训练与测试策略等方法，提出了多模态传感器融合、模型轻量化优化等改进方案。研究结果表明，该系统在复杂工业场景中能够稳定实现高效识别与动态适应，显著提升了工业机器人在智能制造中的应用能力。该研究对未来视觉识别系统的智能化、自适应化发展具有重要意义，为智能制造的深入推进提供了技术支持，并提出了多领域融合与标准化发展的新方向。
关键词：深度学习；工业机器人；机器人视觉识别系统
引文信息：[1]谢琴.基于深度学习的工业机器人视觉识别系统设计与应用研究[J].南方农机，2025，56(21)：151-154.
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