机械臂位姿误差容易导致运行轨迹偏离，影响机械臂定位效果。为此，将机器视觉技术与深度学习算法有机结合，形成一种高性能的多源数据感知方法，以采集高精度的机械臂位姿数据。基于视觉成像原理，设计多摄像机机械臂位姿数据采集方案布局，以获取视觉图像坐标与机械臂位姿的关系。对于这一过程，您可以参考《Dobot机械臂机器视觉坐标转换文档》来获得更详细的说明。

其次，以卷积神经网络为核心，构建具有5层卷积层、4层最大池化层以及3层全连接层的深度学习模型，用以融合多摄像机采集的机械臂多源图像数据。此步骤的实现可以通过借鉴《pytorch深度学习机器视觉》中的相关方法和代码。

再次，运用批量梯度下降法，优化模型的卷积核W和偏置参数b，以深度刻画图像特征。这一技术在优化机械臂位姿感知中的应用可参考《基于深度强化学习的机械臂抓取系统优化》，其中详细介绍了深度学习在实际应用中的优化策略。

结合机械臂位姿模型，得到精准的运行位姿数据。经测试检验，该方法感知机械臂的仰俯角、偏航角、翻滚角的最大误差值均小于0.6°，数据感知度较高，可以为机械臂工作路线的规划、机械臂行为的精准控制提供准确的数据基础。如需更深入的理解和实践指导，可以参考《基于机器视觉的机械臂分拣系统的研究》。