职业教育实训设备操作规范评价是保障实训教学质量、培养学生专业技能的关键环节，但传统评价方式依赖人工 观察，存在主观性强、效率低、覆盖维度有限等问题。为解决此痛点，引入图像识别技术，通过构建实训操作图像采集与分 析系统，实时捕捉学生设备操作动作、流程顺序及安全规范执行情况，结合深度学习算法对操作行为进行特征提取与合规性 判定，实现评价过程自动化、标准统一化与结果精准化。实践表明，该技术可有效减少人工评价误差，提升评价效率，同时 通过实时反馈帮助学生及时纠正不规范操作，为职业教育实训教学质量提升提供技术支撑，推动实训评价体系向智能化转型。