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随着工业产业的逐步发展，许多工业生产过程实现了自动化，一般重复性劳动的生产线上也逐步由机器代替工人，这使得生产过程更加高效、安全，产品精度也会随之提高。当生产过程中需要对工业零件进行抓取和识别时，就需要让机器对零件进行准确快速的定位、识别和分类，辅助工人的生产、维修活动，以提高机器的识别精度和工作效率。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别不同目标和对象。传统的图像识别过程分为图像处理和图像识别两部分，需要经过图像的预处理、图像分割、特征提取等步骤，再利用这些提取到的特征进行图像分类，是一个费时费力的过程，而且精度和速度都难以达到要求。深度学习是机器学习的一个分支，它可以自动从给出的数据中学习一些基础特征，并从简单特征中提取复杂特征，从而使样本变得更加可分。深度学习可以直接将原始图像作为输入进行识别，避免了前期对图像的复杂的预处理，解决了传统方法 中需要人工设计特征的难题。 本项目将深度学习应用于图像识别方面，找到一种基于深度学习的机械零件目标识别模型，并在此基础上对轻量型神经网络的低运算量和高性能展开研究，找到零件样本的浅层特征和复杂特征进行自动提取的方法，用于解决实际的工程问题，实现对常用零配件的识别、分类，从而对自动化装配、分解、修理等生产过程进行指导。该项目的研究内容是国内外深度学习和图像识别领域的前沿，具有很高的研究价值。通过深度学习能有效地避免人工设计特征这一过程，提高识别的速度与精度，具有巨大的应用前景，有很高的经济效益和社会效益。