随着农业生产的飞速发展，农业劳动力的成本也会迅速上升，劳动力匮乏也正将成为许多发达国家和发展中国家共同面对的问题，目前机器人技术在农业上应用研究越来越成为热门课题，与工业机器人特定的工作环境不同，农业机器人主要在自然场景下工作，要面对更为复杂多变的情况，有更多的问题需要解决。由于同一株作物上水果成熟的时间段不同，收获期长，水果成本中人力成本的比例很高，因此水果采摘机器人的研究近年来得到广泛的关注。但由于自然环境的复杂性，机器人在水果成熟度判别、视觉定位及机器手采摘操作方面遇到了很多的困难，影响了其实用化进程。本文以典型的圆形水果为研究对象，选择颜色有明显特征的柑橘为例，利用双目立体视觉技术，研究自然场景下的成熟柑橘的识别和匹配方法，其中，着重对光照变化、存在轻微遮挡或部分粘连的情形进行了研究，为开发未来收获机器人采摘柑橘进行前期视觉系统方面的准备工作，这部分相关的研究也是水果收获机器人实用化的关键。本研究的主要内容和方法如下：1．识别识别的目的是把成熟柑橘从背景中识别出来，为空间定位做准备。本研究在对成熟柑橘、树叶、树枝等颜色信息提取分析的基础上，对不同拍摄条件下的图像利用RGB、HIS等不同颜色模型进行比较实验，发现利用RGB系统中的色差分量2R-G-B进行Ostu法自适应阈值分割的方法，可以快速、准确识别柑橘。将区域分割后的彩色图像转化为二值图像，经过形态学运算消除噪声，标记区域，根据区域面积和区域最小外接矩形长宽比设定阈值，去除小块及非类圆形干扰区域，然后进行区域填充、轮廓提取，并采用优化圆形Hough变换拟合出成熟果实图像中的圆心坐标、半径等特征值，实验表明识别正确率在95％以上。2．匹配匹配的最终目的是确定柑橘的空间三维坐标，只要确定了柑橘的空间坐标，机器人就可以根据坐标值，利用机械手或者采摘装置进行采摘工作。本研究采用双目立体视觉技术，利用三角形计算原理计算果实在世界坐标系中的位置信息，采用极线约束和保序性约束，提出了一种过重心和拟合圆心两种情况下基于面积、灰度和灰度均方差等参数进行相互制约的特征匹配策略，来实现左右两幅图像中对应果实的唯一匹配，研究结果显示正确匹配率达90％以上。最后对摄像机内外部参数进行了标定，利用激光测距仪进行了对比验证，当测量距离小于等于1.3m时，误差基本上都在±4mm以内。通过研究，在成熟水果识别、匹配和定位方面取得了较大进展。系统能在温室和野外光线变化较大的场合准确识别果实，即使水果之间存在部分重叠和轻微遮挡时也能准确识别与定位。本文的研究内容对我国开展农业收获机器人视觉识别技术领域的研究具有参考价值，为进一步的研究打下了基础，对提高我国农业的国际竞争力有重要的经济意义。