Las juntas de soldadura de grandes equipos de tanques esféricos deben ser inspeccionadas regularmente. Los robots de inspección autónomos pueden mejorar significativamente la eficiencia de la inspección y ahorrar costos. Sin embargo, la identificación y el seguimiento precisos de las juntas de soldadura por parte de los robots de inspección sigue siendo un desafío. Basado en el robot diseñado para escalar paredes, se propone un sistema robótico de inspección inteligente basado en aprendizaje profundo para lograr la identificación y el seguimiento de las juntas de soldadura en este estudio. El robot de inspección utilizó ruedas mecanum y imanes permanentes para adsorber paredes metálicas. En la identificación de juntas de soldadura, se utilizó Mask R-CNN para segmentar la instancia de las juntas de soldadura. A través del procesamiento de imágenes combinado con la transformación de Hough, se extrajeron caminos de soldadura con alta precisión. El sistema robótico completó de manera eficiente la segmentación de instancias de juntas de soldadura mediante entrenamiento y aprendizaje con 2281 imágenes de juntas de soldadura. Los resultados experimentales indicaron que el sistema robótico basado en aprendizaje profundo era más rápido y preciso que los métodos anteriores, y el tiempo promedio de identificación y cálculo de caminos de soldadura fue de aproximadamente 180 ms, y la precisión promedio del máscara (AP) fue de aproximadamente 67.6%. El robot de inspección podía seguir automáticamente los caminos de las juntas, y el ángulo de deriva máximo y la distancia de desplazamiento fueron de 3 grados y 10 mm, respectivamente. Este sistema inteligente de identificación de juntas de soldadura promoverá en gran medida la aplicación de robots de inspección.