蔬菜产业是我国农业经济发展的重要支柱,如何在提高收益的同时生产出绿色健康的蔬菜是目前需要解决的问题。作为蔬菜产业中的关键设施,蔬菜大棚采用的人工除草除虫方式成本高、强度大;化学除草除虫方式会增加作物中的有害成分,两者均不符合现代农业的发展要求,因此需要研发自动化机器人来进行蔬菜大棚环境下的除草除虫工作。杂草和害虫的智能识别是研发该种机器人的关键技术。本文结合项目需求,对蔬菜大棚环境下的杂草识别和害虫识别两个关键技术展开研究,主要研究内容如下:（1）基于深度学习的杂草识别方法研究。分别采用三种经典网络模型Faster-RCNN、SSD和YOLOv3进行作物图像的训练测试。通过boxes＿cell矩阵去除预测框中的作物图像,结合超绿特征和基于连通区域标记的面积滤波法去除残留噪声,有效的保留了杂草图像。对不同光照条件、不同杂草种类以及不同生长阶段的作物影响下的识别结果进行了对比分析,综合考量选择最适合的网络模型。实验研究表明:YOLOv3网络模型最适合用于蔬菜大棚环境下的杂草识别,单幅图像检测时间为0.032s,AP值为0.95,本文提出的识别方法的识别率为95.71%,误判率为12.27%。该方法能够适应一定范围内的光照变化,对于不同生长阶段的作物均具有较好的识别效果,受杂草种类的影响较小。（2）基于三维信息的杂草识别方法研究。融合直通滤波、邻域算子滤波和体素滤波三种方法,去除点云数据中噪声点并提高后续算法的运算效率;采用超绿特征与欧式聚类分割算法完成土壤背景、单株作物和单棵杂草之间的分割。对分割后的作物与杂草点云簇提取最高点Z值,根据高度信息完成杂草识别。本文提出的基于三维信息的杂草识别方法识别率为86.48%。（3）基于光谱分析的害虫识别方法研究。以蜗牛为研究对象,采用监督分类识别中的最大似然分类法、最小距离分类法和光谱角分类法进行对比分析,并选择最合适的方法,最后分别基于全波段与单波段进行研究对比。基于光谱分析的害虫识别研究中,最大距离分类的识别效果最佳,总体精度为97.6492%,Kappa系数为0.9543,蜗牛像元识别率为97.10%。应用了主成分分析法后的单波段处理效果优于全波段,总体精度提高了0.8340%,Kappa系数提高了0.0198,蜗牛像元识别率提高了1.46%。本文为蔬菜大棚内的杂草识别和害虫识别提供了具有一定通用性的创新型方法。