目前，制作名优茶的芽叶采摘仍依靠人工手采，存在劳动力不足、劳动力成本大的问题。因此，能够自动地、有选择性地采摘茶叶嫩芽的采茶机器人亟待研究。茶叶嫩芽的识别则是实现智能采摘的前提。本文作为采茶机器人研究的一部分，以春茶为研究对象，研究和探索能够自动识别茶叶嫩芽的方法，主要综述的内容如下：基于颜色特征的茶叶嫩芽识别研究中，通过摄像机在自然环境下采集茶树图像；经过不断地探索研究，最终选择R-B、I、b、S、Cb因子对茶树图像进行灰度化；研究图像二值化分割算法，比较并找出适合的分割方法；对于图像中的噪声采用中值滤波进行处理；通过数学形态学获取连通区域的面积后，剔除面积过小或者面积过大的区域，最终实现了嫩芽的识别；最后采用质心法来确定嫩芽的中心位置。基于光谱特征的嫩芽识别探索中，采用便携式光谱分析仪FieldSpecHandHeld，分别在室内和室外对老叶和嫩芽进行光谱实验，发现698-712nm可以作为区分嫩芽和老叶子的特征波段，700nm可以作为区分嫩芽和老叶子的特征波长点。本文的主要创新点为：（1）初次对自然环境下的茶叶嫩芽进行识别研究，发现了R-B、I、b、S、Cb这5个色彩因子可以有效地从背景中分割出嫩芽。（2）利用光谱分析技术探索了能够区别老叶和嫩芽的特征波长点。本文运用数字图像处理和光谱技术，实现了自然环境下嫩芽的识别，为进一步研发茶叶嫩芽识别智能系统提供了技术上的支持。