工业自动化加速推进的当下，工业机器人视觉定位精度对生产效率与产品质量的影响愈发关键，环境光照波动、机械臂运行振动、 相机自身畸变等多种因素作用下，视觉定位系统难免存在误差，很难满足高精度制造的实际需求。本文尝试提出一种基于深度学习的工业 机器人视觉定位误差补偿方法，构建能够融合多模态特征的深度学习模型，实现对定位误差的精准预测与补偿。分析误差来源及分布特性 是研究的起点，在此基础上设计结合卷积神经网络与循环神经网络的混合模型架构，借助大量样本数据训练模型，让其学习误差映射规律， 仿真与实际场景测试则用于验证该方法的有效性。实验结果显示，这种方法可以降低定位误差，提升工业机器人的作业精度，为高精度工 业制造提供相应的技术支持。