智能工程是结合多形式智能化系统的领域，其核心目的在于提升工业机器人的技术识别能力。工业机器人作为现代工业生产中不可或缺的部分，其识别能力的强弱直接关系到自动化生产线的效率和质量。识别能力的提升能够使机器人更加精确地完成任务，大幅度提高工程建设的顺畅性。
在当前中国提出的节约型社会发展目标下，智能工程的实际应用显得尤为重要。智能工程的多方面应用能够为社会带来更为经济实用的解决方案，特别是在智能化识别过程中，由于工业机器人尚未有一套完整的标准化体系，导致它们在面对多样化规格体系时，会增加成本，降低工程作业效率。因此，深入研究和探索工业机器人在智能工程背景下的识别方式具有非常重要的现实意义。
工业机器人在智能化体系建设方面仍存在不足，导致其在执行任务时智能化意识不强，识别能力无法满足复杂工业操作的需求。智能工程与工业机器人的嵌入系统不够完善，限制了智能化识别意识的形成，使工业机器人更多地依赖于机械式工作方式，难以实现与智能化系统的深度融合。
研究工业机器智能识别方式的途径之一是人工神经网络。人工神经网络是通过模拟人脑神经元的结构和功能构建的计算机系统，它能够通过大量处理单元进行复杂的运算处理，以实现对数据的深度学习和处理。在工业工程领域，人工神经网络因其出色的学习能力和适应性被广泛应用于各种问题的求解中，包括机器人识别在内的多种任务。
智能识别方式的研究还包括机器学习和深度学习等多个领域。机器学习侧重于让计算机系统模拟或实现人类的学习行为，通过算法实现系统的自我学习和优化。深度学习作为机器学习的一个分支，通过构建深层神经网络模型，能够处理和学习大量数据，使识别系统能够识别复杂模式和特征。在工业机器人领域，深度学习可以提高机器人对环境的理解能力，实现更为精准的操作和决策。
工业机器智能不仅仅局限于专家系统、人工神经网络和模式识别，它还包括计算机视觉、传感器融合、自然语言处理等技术。机器智能的集成化和系统化能够使工业机器人拥有更加全面的认知和理解能力，从而在实际工程应用中更好地完成与人的交互、环境感知和任务执行。
随着工业机器人在工业自动化和智能制造中的作用越来越重要，对其识别方式的研究也越发关键。未来的研究不仅要注重理论探讨，还要侧重于实践应用，通过实际工程项目来检验和优化智能工程中的机器人识别技术，以推动智能工程建设和工业机器人施工建设的发展。
项目支持信息表明，本研究得到了相关教育和科研机构的资助，反映出工业机器人识别方式的研究不仅具有理论价值，也获得了社会各界的关注和支持，其研究与开发对于推动产教融合和校企联合人才培养模式也具有积极的作用。
