一种面向具身智能的典型机械零件识别方法

本发明公开了一种面向具身智能的典型机械零件识别方法，包括：步骤S1，数据集准备：收集和标注大量机械零件图像，构建训练数据集；步骤S2，模型训练：使用改进的Faster R‑CNN网络对训练数据集进行训练，优化超参数，确保模型性能最佳；步骤S3，模型评估：通过与现有识别技术对比，评估改进模型在实际应用中的效果，并进行迭代优化。本发明在面向具身智能场景的典型机械零件识别时，提供一种改进的Faster R‑CNN主干网络，以提高机械零件的识别速度和准确率，满足航空航天及智能制造领域对高效识别技术的需求。