Este estudio utiliza la red ResNet18 para clasificar y reconocer trayectorias de mecanismos planos. Este investigación comienza derivando fórmulas para puntos de trayectoria en diversos mecanismos planos típicos, y las imágenes resultantes de trayectoria se emplean como muestras para entrenar y probar la red. Se investiga la clasificación de imágenes de trayectoria para configuraciones tanto verticales como invertidas de un eslabón de cuatro barras plano. En comparación con AlexNet y VGG16, el modelo ResNet18 demuestra una precisión de clasificación superior durante las pruebas, junto con un tiempo de entrenamiento reducido y un menor consumo de memoria. Además, el modelo ResNet18 se aplica para clasificar imágenes de trayectoria para seis mecanismos planos diferentes en configuraciones tanto verticales como invertidas, así como para identificar si las imágenes de trayectoria pertenecen a la configuración vertical o invertida para cada mecanismo. Los resultados de las pruebas confirman la viabilidad y eficacia de la red ResNet18 en la clasificación y reconocimiento de trayectorias de mecanismos planos.