〖内容摘要〗本文研究了神经网络在基于图像反馈的工业机器人定位中的性能。视觉伺服根据目标图像数据对机器人机械手的位姿进行调节。随着伺服的进行，末端执行器定位到它的最终姿态，图像特征误差指数下降到零。在本文中，训练网络根据给定的参考图像特征将机器人从任意初始姿态移动到中间姿态。然后，在传统的视觉伺服方法的基础上进行微调，以最小的迭代次数实现准确的拾取任务。实验结果证明了神经网络结构能够利用局部图像描述符角点来预测期望的位姿。本文研究了两种神经网络设计用于视觉定位的性能，并与传统的基于图像的视觉伺服(IBVS)方法在执行时间方面进行了比较。