在化学分析实验中,借助机器人或机械臂等智能设备代替人类完成一些危险性大、动作精度要求高的实验成为化学分析实验智能化的一种趋势。而如何快速教会机器人去完成一组复杂的化学分析动作,借助深度学习识别各类化学分析实验仪器以及行为动作是化学分析实验智能化的关键。本文探究了在实验室操作环境下的物体特征提取识别算法和动作识别算法算法,将化学分析实验与深度学习相结合,为实现化学分析智能化提供一定的研究基础。本文具体研究内容如下:（1）自制实验室环境下的实验仪器图像数据集以及视频动作识别数据集,对实验仪器图片预处理,制作VOC数据集标注实验仪器;对视频数据预处理,切割成帧数相同的动作样本并将其分解为大小尺寸相同的图像帧,集中剪裁和增强。（2）物体特征提取识别算法的改进:针对化学实验环境下的物体识别的问题,本文对Yolov5目标检测算法进行改进,在对特征提取网络进行改进时使用了Efficient Netv2模型和空洞卷积,同时为了进一步提升模型的准确率,对原有的损失函数进行改进,其完整的损失函数包括矩形框预测损失函数、置信度预测损失函数以及类别预测损失函数三部分,对于矩形框预测损失函数使用了CIo U损失函数,类别预测使用了二元交叉熵函数,并在其中加入调节因子。通过迁移学习对改进的Yolov5模型进行训练,实验证明,在自制数据集上准确率达到了93.7%。（3）行为识别算法的改进:本文从提高网络学习程度、提高分类准确率、减少网络计算量等方向出发,采用Efficient Netv2算法替换双流卷积网络,在网络中加入空洞卷积,同时探究了网络在RGB图像流和光流的融合问题,使用联合损失函数。通过迁移学习对改进的双流卷积网络进行训练,实验表明,本文改进的双流卷积神经网络模型在自制的化学实验行为数据集中准确率可以达到92.4%。