针对应用于柔性皮肤的光纤触觉传感器对载荷识别精度不高、效率低的问题，提出了一种基于卷积神经网络（ＣＮＮ）的光纤布拉格光栅（ＦＢＧ）传感阵列的载荷识别方法。首先，利用Ｆｌｅｘｉｂｌｅ 树脂和３Ｄ 打印技术制作了传感阵列实物；其次，划分点位并采集数据；最后，利用ＣＮＮ 进行识别并与反向传播神经网络（ＢＰＮＮ）、随机森林（ＲＦ）对比。结果表明：传感阵列的灵敏度和线性度较好，ＣＮＮ 具有良好的自适应性、泛化能力，在载荷位置和大小的识别中，评价指标均方根误差（ＲＭＳＥ）和决定系数（Ｒ２）分别为０． ４８６９，０． ９９４７７，高于其余两种算法。该方法可应用在柔性触觉传感器载荷感知。