一种基于视频语言交互学习的组件化工业机器人智能流程生成方法和系统

本发明公开了一种基于视频语言交互学习的组件化工业机器人智能流程生成方法及系统，旨在解决传统工业机器人编程复杂、任务迁移困难的技术瓶颈。通过构建视频语言对比学习模型解析自然语言指令与视频演示的时空关联，生成跨任务可复用的语义表示；结合强化学习奖励机制将稀疏任务信号与密集视频评估融合，驱动策略模型自适应优化；基于组件化架构将语义指令动态映射为工业机器人的可执行工作流，并通过自动状态机验证逻辑完备性。该方法显著降低非专业人员的操作门槛，实现跨实体平台的任务快速部署，提升复杂制造场景下的系统灵活性与执行精度，为智能制造提供闭环自优化的流程控制解决方案。