针对目前方法识别机器人目标时,由于未能详细分析分拣机器人运动规律,导致该方法开展目标识别时,存在平均置信度低、识别效果差等问题,提出深度学习的车间零件分拣机器人目标识别方法。该方法通过分析分拣机器人运动规律,提取待检测目标的特征向量值;结合深度学习理论建立目标识别模型,并寻找模型最佳参数;建立待检测目标的相关测试集放入模型中训练,基于模型输出结果,完成机器人的目标识别。实验结果表明,运用该方法识别目标时,其在特征提取后,分拣目标数量为1000个时,识别准确率达到了97.5%以上,识别耗时在100s以下,平均置信度约为0.8,有效提高了平均置信度、降低了识别时间,识别效果好。