为了降低番茄采收人力成本,提高作业效率,上世纪90年代已经开始番茄自动采摘机器人相关技术研究。果实识别定位单元作为采摘机器人的关键部件,对于温室非结构环境下自动采收作业效果具有重要影响。在光照多变、背景各异、目标随机分布以及果实簇生遮挡的环境下,能否准确自动获取果实采摘信息,已成为制约采摘机器人产业化应用的技术瓶颈。本课题以温室栽培环境下的番茄为研究对象,设计了一种基于结构光视觉的番茄采摘机器人果实识别定位系统。利用线结构光的定位特性,解决了双目视觉的因目标遮挡等原因而造成的匹配难题以及重叠果实的分割问题。具体研究内容和成果如下：(1)依据番茄采摘机器人对视觉系统的要求,设计了一套线结构光视觉定位系统,并基于摄像机的成像几何模型和线结构光数学模型,分析了线结构光视觉系统的定位原理。通过标定确定了摄像机内部参数及线结构光参数。(2)对结构光视觉系统的识别定位方法进行了介绍,分析比较了成熟番茄果实各类提取算法,最终得出了基于(R-G)图像分割算法,可以充分突显不同太阳光照条件下成熟果实与背景的色彩特征差异；分析比较了线激光条纹的提取方法,并根据结构光条纹亮度梯度向量,采用灰度重心法提取光条纹中心线；分析了果实的定位方法,对于单个果实,通过一次扫描拟合圆,并以圆心作为果实中心；对于重叠多果,通过多次扫描,灰度距离映射关系建立光条纹中心线上各点深度图像,利用重叠果实间的深度差异通过阈值分割等到单个果实上的光条纹中心线,再进行空间球面拟合,最终以得出的球面中心作为目标果实中心。(3)对番茄采摘机器人进行了系统性的设计,详细介绍了采摘机器人的基本结构,包括轨道车、机械臂、采摘末端执行器以及线结构光视觉系统。并依据番茄采摘机器人的作业要求和作业流程,基于Windows开发环境,利用Visual C++编程语言开发了番茄采摘机器人控制系统。(4)通过定位精度试验与采摘试验,发现线结构光视觉系统的定位误差在10mm以内,采摘机器人的采摘成功率在80%以上。