由于工业现场设备存在外观相似和部署密集等特点，使得巡检机器人仅依靠机器视觉难以对工业现场的相似设备进行识别，进而影响了自主巡检的准确性和效率。针对上述问题，基于工业物联网的无线信号特征，提出了融合机器视觉与邻近度估计的相似工业设备识别策略。该策略首先通过机器视觉和高效透视N点投影算法估计巡检机器人的初始位姿，进而采用邻近度估计算法实现巡检机器人对邻近工业设备目标的识别。另一方面，该策略还包括了机器人角度校正与位置调整算法，以此保证邻近度估计的精度。实验结果表明，相比于基于机器视觉的传统识别方法，该策略能够在不同设备密度的场景下，提升2%～49%的相似工业设备识别精度，有效地解决巡检机器人对工业现场相似设备的识别问题。