冬虫夏草是我国一种名贵的中药,自然生长数量极少,随着经济和生活水平的提高,虫草的需求量逐年增加。目前虫草生产大多依赖人工养殖,但人工养殖的技术还不够成熟,人工养殖模式还不科学,养殖成活率较低,产量远远不足以满足人们需求。基于机器视觉的虫草自动养殖系统集自动抓取、自动转运、测量筛选等功能于一体,用机器取代人工可以节省人工成本,大批量自动化养殖保证了统一科学的养殖条件,提高了养殖效率和产量。本文主要研究了虫草自动养殖系统的自动抓取技术,即如何通过视觉识别来控制机械手自动抓取虫草。主要工作如下:(1)针对虫草与背景分割不彻底问题,本文对比分析了自适应最大信息熵双阈值分割和MSER算法,多组实验数据表明,MSER算法在光照环境不稳定和有杂质干扰的情况下,效果更稳定,分割更彻底。(2)针对传统带标定板的标定方法存在计算复杂、实际操作繁琐和对环境要求高等问题,在研究分析了现有的标定算法的原理及优缺点的基础上,本文选用基于仿射变换的手眼标定方法。经实验验证,该方法方便快捷,不需要标定板,且标定精度能够满足预期精度要求。(3)针对现有骨架线提取算法应用在虫草识别分析时存在骨架线分支以及分支裁剪困难等问题,提出了一种基于最大圆盘中心模型的骨架线提取改进算法。经对比实验验证,本算法有效地解决了因分支裁剪而影响骨架形状的问题,在一定程度上提高了虫草骨架线提取准确性,并且在执行效率上优于经典算法。(4)在完成关键技术研究的基础上,基于VC++6.0、Qt和Halcon库设计了视觉识别系统,包括图像采集模块和图像处理模块。完成了实验平台的搭建并实现了系统软硬件联动,在现场进行多次试验测试,根据每次试验结果进行优化调试,最终试验结果表明整个系统稳定且有效,能准确完成虫草抓取。