双目视觉识别系统不需要大型设备，识别系统只有简单的硬件组成，因此，双目视觉系统柔性高，可扩展性强。同时，计算机技术的优势也可以在系统中得到充分的应用，从而提高双目视觉识别技术运行的可靠性。双目视觉识别技术的应用可以解决传统机器人信息获取困难等问题，提高机器人应用的适用范围，推动机器人的智能化发展。

2.“深度学习”技术的应用

“深度学习”是机器学习中的一个分支，也是一类模式识别方法的统称。深度学习结构包含多个隐藏层的多层感知器结构，通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，从而达到识别、判断及分析等功能。基于卷积运算的神经网络系统是深度学习研究的重要方向，该研究方法在瑕疵检测、图像识别、文字识别（OCR）、人脸识别、指纹识别、医学诊断等领域均取得了很好的研究成果。深度学习技术使得视觉系统能够像人脑一样识别物体特征，大大提高了视觉系统的普适性。传统的视觉技术借助算法工具包，可以快速方便地对图像信号进行预处理，获取图像的特征信息。因此，深度学习技术的引入，可以有效解决识别种类多，特征复杂等应用场景。