微装配机器人对实现先进的微小型零件装配技术具有重要意义。令微装配机
器人具有技能学习能力，能够显著减少对人工编程开发与调试的依赖，从而进一
步提高机器人的自主性和智能性。为了实现微装配机器人的精密装配技能学习，
本文将深度学习和强化学习引入微装配机器人研究，重点开展微器件的自动识别、
抓取和装配控制等关键技术研究。论文的主要研究工作如下：
首先，为了实现微装配过程中对微零件的自动识别和高效聚焦，提出基于改
进的 SSD（Single Shot Multibox Detector）卷积神经网络的微器件自动识别方法，
并基于深度 Q 网络（Deep Q Network，DQN）建立适用于显微视觉图像的聚焦模
型，实现遮挡、光线变化和图像离焦等多种非理想成像条件下对微零件的自动识
别与快速聚焦。
其次，为了提高基于数据驱动的微零件抓取方法的探索和学习效率，设计了
一种基于深度强化学习的微零件抓取技能学习模型。机器人通过示教学习获得初
始抓取策略，然后基于好奇心机制主动探索机器人抓取环境，再利用 HER
（Hindsight Experience Replay）算法使机器人渐进地掌握微零件抓取技能。仿真
实验结果表明所提出的方法可大幅提升微零件抓取技能的探索和学习效率，并完
成机器人对微零件的抓取对准操作。
最后，为了提高微零件插入装配控制算法的适用性，提出深度强化学习和示
教学习相结合的微零件插入装配方法。在兼顾装配安全和效率的前提下，设计了
合理的微零件插入装配动作及奖励函数，机器人可实现不同外形、材质微零件的
插入装配控制。请输入中文摘要