本发明公开了一种基于图像分割来辅助点云配准的方式对高反光物体进行抓取的方法，首先将原始采集的图像使用Mask‑RCNN网络进行分割、补全，在网络卷积层中填加边缘差分算子和开运算，加入随机失活以及L2正则化；对点云数据中不相干的背景点、噪声数据等进行背景减除去噪等预处理，并建立点云的空间搜索结构，对点云法向量评估进行优化；利用空洞卷积，对缺失的点云进行最大视野尽可能的模拟虚补全，然后批标准化处理，去除隐含在数据中的特殊分布；最后利用改进的PPF算法进行点云配准。实现了高反光物体全自动高精度的高速连续抓取，应用范围广，工业价值高，推动了视觉检测技术发展和生产自动化进程。