随着机器人技术的飞速发展,助残机器人在残疾人生活中发挥着越来越重要的作用。本文针对双手缺失或失去知觉的残疾人生活自理困难问题,设计一种面部表情驱动虚拟机械臂的人机交互方案,通过卷积神经网络提取面部表情特征并进行分类,运用面部表情分类结果控制机械臂完成相应的动作,帮助该类人群解决未来生活中的自理问题,这种人机交互方式具有良好的理论研究意义和实际应用价值。首先,调研文献设计基于面部表情驱动的机械臂系统的总体方案,通过摄像头采集人的面部表情,采用深度学习算法对表情进行精确识别与分类,建立表情指令系统,并利用虚拟机械臂完成相应的指令动作。其次,采集人脸面部表情数据,采用随机裁剪、镜像等数据增强技术扩充数据集,然后对其进行类别标注完成面部表情数据集建立。针对Faster RCNN（Faster Region Convolutional Neural Network）主干网络层数较少,对深层次图像特征提取不够充分的问题,改进Faster R-CNN网络,采用深层残差网络Res Net-50代替原网络提取人脸表情特征,防止人脸表情重要特征丢失,对不同层次的特征图构造特征金字塔,提升特征提取的广度,有效提高人脸细节的检测,改变检测网络中的Anchor尺寸,优化训练模型,提高面部表情识别准确率。最后,采用Solid Works创建虚拟机械臂模型,利用3DMax制作模型动画并导入到Unity3D,对机械臂模型的资源进行整合和优化,完成Unity3D虚拟实验平台的搭建。将改进的Faster R-CNN面部表情测试结果作为虚拟机械臂控制指令,通过Socket接口传入虚拟机械臂仿真实验平台,同时设计用于显示面部表情识别结果和Unity3D虚拟机械臂动作的GUI可视化界面,实现对虚拟机械臂的控制,验证该人机交互方式的可行性。