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汽车工业自动化程度的提高致使越来越多的智能化设备代替人力资源,其自动化生产线中采用工业机器人视觉检测代替人工检测已经成为一个趋势,大大降低了人工劳动力的成本,但也存在分辩能力较差,缺乏适应性和智能化等问题。为了解决这一难题,提出了一种改进型深度学习算法用于工业机器人汽车压盘装配生产线工件的检测。算法研究将汽车压盘分解为4个单个工件,采用双目视觉技术提取采集立体图像,运用ReliefF算法提取工件的最优缺陷特征,运用"缩小型"CNN深度学习算法进行立体图像匹配。通过在不同环境下进行了多次实验,表明该算