近年来,机器人技术蓬勃发展,人工作业逐渐被机器所取代,工业生产目标由自动化向智能化转变,提高机器人的自主性成为实现智能化生产的关键,其核心在于使机器人具备自主推理能力。深度学习理论的发展使得人工神经网络在目标检测任务上的表现突出,在检测的基础上进一步理解图像语义是实现机器人自主推理的重要途径。图像分割和视觉推理作为理解图像语义的中间环节,为机器人从无到有具备自主推理能力搭建了桥梁。在堆叠电子元器件自动插装过程中,检测分割出各个电子元器件以及推理出它们之间的关系是实现机器人自主性和智能化的关键。因此,本文基于卷积神经网络对堆叠电子元器件图像进行分割,通过对算法进行优化,实现堆叠电子元器件的实例分割,并在此基础上,探索视觉推理方法在堆叠电子元器件上的应用。本文的主要研究内容及相关结论如下:（1）堆叠电子元器件实例分割方法研究。首先,采集电子元器件图像,利用图像处理技术对采集到的样本进行数据扩充,并对图像进行标注,构建堆叠电子元器件数据集;然后,通过分析目标检测和图像分割的相关模型,提出融合深度可分离卷积和多尺度特征金字塔网络的实例分割算法;最后,在堆叠电子元器件数据集上进行了实验,并将本文算法、Mask R-CNN算法和Cascade Mask RCNN算法进行对比分析。实验结果表明,基于深度可分离卷积和多尺度特征金字塔的实例分割算法具有更轻量化的模型、更快的检测速度以及更好的检测和分割效果。（2）堆叠电子元器件视觉推理方法研究。根据特征提取网络提取到的目标语义特征和空间位置特征构建语义特征模块和空间位置特征模块,并将语义特征和空间位置特征联合起来构建关系特征模块,然后联合目标语义特征、空间位置特征和关系特征构建多特征模块化融合机制,完成堆叠电子元器件之间的视觉关系检测。最后进行实验,验证了多特征模块化融合机制在堆叠电子元器件视觉关系检测方面的有效性。（3）堆叠电子元器件图像分割系统设计。首先进行了系统整体的方案设计,接着明确了软件系统所需要的功能,然后设计了堆叠电子元器件图像分割系统的界面,并结合软件系统和堆叠电子元器件图像进行了测试实验,验证了本文所设计的算法的有效性。综上所述,本文对融合视觉推理的堆叠电子元器件图像分割方法进行了研究,对堆叠电子元器件的图像分割方法和视觉推理方法进行了深入研讨,提出了基于深度可分离卷积和特征金字塔网络的实例分割方法,并根据多特征模块化融合机制推理出堆叠电子元器件的视觉关系。设计并开发了堆叠电子元器件图像分割系统,可以同时实现实例分割与视觉关系检测功能,对进一步提高机器人的自主性和图像理解能力具有重要参考价值。