随着科技的不断进步,人们的生活品质和饮茶需求也在不断的提升。茶园里的人工采茶费时又费力,而需求量越来越大,因此对于智能采茶的研究需要不断深入。由此本文基于深度学习展开对茶叶嫩芽进行识别的研究,并联合机械臂来完成对茶叶嫩芽的采摘。在研究过程中,为了更准确的找到不同形状茶叶的采摘点,通过对YOLOv5算法进行优化,从而可以对茶叶这种小目标的检测更加具有实时性。重点考虑了茶叶嫩芽检测、坐标系互相转换以及控制器通信等过程中的速度和准确性,主要工作和研究成果如下:（1）首先,采用传统的基于颜色特征方法,对茶叶嫩芽分割进行研究。分别采用阈值分割和HSV分割找到茶叶嫩芽的ROI区域,对其进行图像分割。通过对比两种算法的分割效果,HSV虽然在准确性上优于阈值分割,但是适用性较差,而且速度太慢,不太适合如今的智能采摘。（2）为了提高检测效率,本文提出一种改进的Ghost Net-YOLOv5模型,首先,为了简化网络模型,将Ghost Net与YOLOv5进行融合,以此大大地减少了计算量。其次,为了解决YOLOv5中尺度不同所带来的特征图不平衡的问题,在YOLOv5的基础上添加注意力机制,通过比较SE通道注意力和CBAM空间注意力,选择合适的模块使检测网络可以更容易提取图像特征。同时将改进后的网络与原网络进行对比实验。结果表明,添加注意力机制后的网络模型在检测精度上明显要优于原模型。随后,为了提高对小目标检测的准确率,对Neck层进行改进。考虑到Bi FPN结构的优势,将双向特征融合添加到YOLOv5中。最后,通过改进损失函数EIOU提高训练的收敛速度。实验结果表明,改进后的YOLOv5模型相较于当前主流的Faster RCNN、YOLOv5-Lite都有明显的改善。考虑到模型的实际应用,将改进后的网络模型在Android端进行部署,完成对茶叶图像的检测。（3）利用双目相机,对茶叶的深度信息进行研究。通过Matlab软件中的标定工具箱对双目相机进行标定实验,以获取相机的内外参数。利用SGBM立体匹配算法计算得到茶叶的深度图,再根据深度学习测量得到的中心位置从而得到嫩芽的三维信息,定位误差保持在2%以内。同时,通过手眼标定将相机坐标系下的三维坐标转化为机械臂坐标系下的三维坐标。最后,通过采用D-H参数法对机械臂各个关节构建坐标系,可以对机械臂正向和逆向运动学进行研究。（4）最后,本文结合深度学习的目标检测平台,以武汉需要智能技术有限公司生产的3自由度串联机械臂为主体,配合末端采摘器为气动剪刀的装置,使用路径控制指令传输的通讯模块来完成采茶机械臂的识别和抓取功能,并进行室内的采摘实验。