一种基于数字孪生的工业机器人零件检测方法

本发明公开了一种基于数字孪生的工业机器人零件检测方法，涉及工业制造中的机器人零件检测技术领域，旨在通过改进的YOLOv11n框架实现高效、精准的零件识别。本发明的方法结合风车卷积模块(PConv)、单头自注意力机制(SHSA)和尺度内特征交互模块(AIF I)，显著提升了小目标检测能力和整体检测精度。通过数字孪生技术构建虚拟‑现实检测流程，仿真软件能够预测机器人行为并优化检测路径，实现了工厂环境中多目标零件的实时分类与定位，为智能制造提供了可靠的技术支持。