基于深度学习的工业机器人视觉伺服控制系统设计

摘要

针对传统工业机器人视觉伺服控制在复杂环境中特征提取不稳定、适应性差等问题，本文提出一种基于深度学习的视觉伺服控制系统。系统采用视觉感知层、深度学习特征处理层和伺服控制执行层的三层架构，实现高质量图像获取、特征自动提取和自适应控制。实验表明：与传统方法相比，本系统静态定位精度提高62.5%,响应时间缩短57.1%,并具备更强的抗干扰能力，为工业机器人视觉伺服提供新的技术路径。

关键词

视觉伺服控制 / 深度学习 / 工业机器人 / 卷积神经网络 / 强化学习