棚室番茄和水果现在普遍采用人工采摘。随着人工成本的日益攀升和农业机器人技术不断发展,为解决棚室番茄采摘无人化提出新的要求。本课题基于双目立体视觉研究棚室番茄采摘机器人视觉系统识别、定位关键技术,设计番茄采摘机器人软件控制系统。主要研究内容如下:针对棚室番茄机器人采摘过程中光照强度动态变化、果实叶片遮挡、接触条件下番茄图像识别提取难题,提出了一种优化类圆形Hough变换算法,将该算法与色差分量相结合进行番茄图像动态识别。解决了由光照、环境变化和果实遮挡等导致番茄识别准确率不高问题。为更好提取目标番茄果实,去除无关噪点,利用优化类圆形Hough变换提取番茄轮廓,并对累加器单元尺寸设置进行优化。Hough变换中的累加器用于在单元尺寸(容错区间)内寻找圆心,以降低运算时间。经改进后,时间性能提高约40%,通过颜色分量与优化Hough圆算法对100张样本实验,识别结果表明准确率达到了95%。为进一步确定番茄果实的三维空间坐标,分析图像内的二维信息,论文研究双目视觉匹配原理,设计并实现了番茄三维坐标的定位获取。对番茄采摘识别定位系统软件进行试验,对获得的目标番茄的立体坐标数值进行误差分析,试验结论表明检测距离在距离相机300mm-400mm范围内定位精度最高,满足实际采摘机器人对目标的操作要求。论文基于上述研究成果,设计并用VS2010实现了番茄采摘机器人的上位机软件系统。在实验室环境下,对软件进行了测试和试验,表明软件能够准确获取番茄的三维定位坐标。本文完成了基于双目视觉的棚室番茄机器人采摘关键技术研究,成果为棚室环境下的果蔬机器人采摘奠定了基础,对提高棚室果蔬采摘效率和产品品质具有重要作用。