针对基于视觉辅助下的机器人对目标物体识别精度与抓取精度的要求,提出了一种基于深度学习目标检测方法的视觉抓取系统。系统首先通过改进的深度学习的目标检测算法实现被抓物体的识别;其次根据张正友相机标定的方法对末端夹持器柔性夹爪和深度相机实现手眼标定;最后在气动仿生手臂实验平台上完成物体的抓取实验。实验结果表明,与传统视觉抓取系统相比,基于深度学习目标检测的抓取系统不仅能够提高机器人对被抓物体的识别精度,而且还能够适应在各种复杂环境下实现对多种类别物体的抓取,取得了令人满意的抓取效果。