本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的工业机械臂视觉控制方法，包括步骤：１）目标物体视觉信息采集与预处理；２）训练与调整深度卷积神经网络模型；３）验证模型与保存模型。本发明结合深度卷积神经网络提取不同姿态的目标物体的理想抓取位置，提升了系统能够适用的范围，从而克服了传统视觉控制发放识别特定目标物体差问题，有效简化工业机械臂的使用难度，为工业机械臂控制提供新的方法，具备良好的扩展性。