中国是茶叶的发源地,是世界上最早种茶和饮茶的国家。针对传统的茶叶人工采集效率低、成本高的现状,以及机器视觉和图像识别技术的发展和应用,茶叶采集向着机械化智能化发展。目前市面上使用的传统采茶机采用“无差别采摘”方式,采摘后仍需人工挑选。因此,需要研究一种智能化的可选择性采摘的采茶机器人,用视觉引导机械手实现智能采摘。本文提出一种基于RGB-D相机的茶叶嫩芽识别定位系统。系统采用Intel公司的Realsense d415相机获取彩色图像和深度图像,通过NI公司的LabVIEW视觉软件进行图像处理。主要研究内容如下:在茶叶嫩芽识别方面,依靠嫩芽与背景(老叶、茎、土壤)颜色和大小的不同在彩色图像上进行识别。对彩色图像在RGB、HSL、HSV、HSI色彩空间进行灰度化处理,找出适合分割的色彩分量;对灰度图使用基于卷积计算的线性滤波方法或非线性滤波方法去除噪声,找出合适的去除噪声方法;根据灰度图像直方图,对比图像全局阈值分割法和图像局部阈值分割法对检测目标的分割效果,找出最适合的阈值分割方法;对分割后的二值图进行基础形态学和高级形态学操作和颗粒特征分析,去除面积过大和过小区域,留下合适的目标颗粒,最终实现了嫩芽的识别。在茶叶嫩芽定位方面,根据颗粒特征分析确定嫩芽质心二维坐标,将二维特征点带入深度图像,通过深度图像获取到的深度数据,实现嫩芽的三维定位;进行相机标定,消除相机畸变并得到相机参数,可将三维坐标转换成世界坐标系下坐标,为后续抓取实验做准备。本文的研究结果表明,基于RGB-D的茶叶嫩芽识别定位系统能够较准确识别茶叶嫩芽与定位嫩芽的位置,识别准确率达92%,满足智能化采茶机器人的设计要求。