基于深度学习技术构建的智能数控模型识别系统，能够高效处理海量工业模型图像数据，实现精准的目标检测与分类。该系统采用改进的Faster R-CNN架构作为核心算法，通过多尺度特征融合和注意力机制增强对小尺寸目标的检测能力，在自制包含2000类数控模型的专用数据集上达到98.2%的识别准确率。针对单物体识别场景，开发了基于ResNet-50的特征提取网络，结合度量学习方法构建高效的图像检索系统，支持以图搜图功能，检索Top-5准确率达96.7%。在多物体检测任务中，创新性地引入空间金字塔池化模块，有效解决模型零件尺寸差异大的问题，在密集场景下的mAP达到92.4%。系统采用两阶段训练策略，先使用ImageNet预训练权重初始化主干网络，再通过领域自适应技术将知识迁移到数控模型数据集，显著提升模型泛化能力。数据处理环节开发了自动化标注工具，支持矩形框与多边形标注，并采用随机擦除、色彩抖动等数据增强方法扩充样本多样性。实际部署中采用TensorRT加速推理，单张图片处理时间控制在50ms以内，已成功应用于工业零部件智能分拣系统，较传统人工检索效率提升40倍。研究成果形成两项发明专利，相关技术论文被EI收录。
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