本發(fā)明公開一種基于規(guī)則多邊形物體角點檢測的高精度實時抓取檢測方法，步驟為：采集多個規(guī)則物體的彩色圖，對圖片中物體及其角點進行標注，將圖片中其他類似角點的非角點標注為負樣本形成原始數(shù)據(jù)集；對原始數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)增強，并計算出增強后圖像中的角點位置，建立完整可用、泛化能力強的數(shù)據(jù)集；構建深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，利用已建立好的數(shù)據(jù)集對深度卷積網(wǎng)絡進行訓練；將待檢測物體圖像輸入到深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型中，得到圖像中待檢測物體及其角點的位置信息；利用已知的待檢測物體及其角點的位置信息，計算出抓取點的位置及姿態(tài)信息。本發(fā)明精確度和檢測速度均有極大提高，且魯棒性好，運行模型所需算力相對強化學習小很多，容易部署。