伴随着我国经济的发展以及农村劳动力的减少,农林业的机械化智能化被提上日程。油茶林是我国中部的重要经济作物,对油茶林进行采摘设备的研究有利于地区经济的发展。因此,做好智能化林业采摘机器人的研发以及产品化,在今天具有重要的意义。本文在分析研究大量前人与农业机器人相关的资料和工作的基础上,提出了基于林业采摘的视觉系统的研究方案。确定了选用的开发系统及算法,开发了林业采摘机器人的智能化识别系统。本文的研究主要针对识别系统软件的研发,研发平台选用了MATLAB的最新版本。本文所用的相关算法涉及SOFM神经网络,SVM算法,AIS算法以及遗传算法。具体实现方案为先将采集到的图像进行灰度化处理,然后采用一种灰度图像分割法进行图像分割,然后再提取分割后各目标的形态学参数。这样就将对图像中油茶果实的处理转化为对油茶果的形态学参数数据的处理,对于所得到的形态学数据采用先用支持向量机算法缩小待识别数据的范围,再采用人工免疫网络算法对缩小范围后的数据进行形态学参数聚类,最后得到油茶林果参数的聚类。所开发的识别系统的核心是基于SVM/AIS混合算法。通过采集户外图片进行实验和仿真,验证了整个系统在林业机器人视觉部位中的可行性,系统能够识别出油茶果实并到了一定的精度。达到了设计的目的和预期的要求,并为系统在下一步的研究和改进提供了基础。