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基于深度学习的工业机器人视觉伺服控制系统设计

张　祺

【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。

【关键字】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

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