农用车辆自动导航是实现精准农业的一项重要内容,而视觉导航技术具有成本低、准确度高、环境适应性强等特点。二者结合的农机视觉导航具有相当广阔的应用前景和发展潜力,但受复杂农业环境影响,农机视觉导航面临着如何有效提取路径、提高导航精度、准确识别田间障碍等亟待解决的问题。所以本文针对农机视觉导航中关键技术,一步步展开如下研究:（1）相机标定和畸变校正技术,建立单目视觉成像模型,使用张正友标定法和坐标系转换计算得到摄像头内、外部参数和畸变系数,通过插值方法实现畸变校正;（2）目标路径提取技术,对比多种灰度化方法效果,分析EXG法结合OTSU法进行二值化处理的局限性,提出了基于EXG法和HSI色彩空间进行重复二值化的改进措施来完成图像分割,对于噪声孔和非目标路径,采用形态学处理和链码跟踪进行滤除;（3）导航点提取技术,通过分析田间路径边缘点分布特性,提出一种基于圆环模型的改进遗传算法,可对噪声强度自适应,导航点提取精度比传统坐标中点法提升3倍以上;（4）障碍物识别技术,提出一种基于圆形度的改进HOG+SVM障碍物识别方法,分类准确率达到96%。按照先粗定位、再识别、后精确定位的判断流程,可用于实际场景中对石块障碍物的准确识别,为车辆避障提供理论依据;（5）设计和搭建模拟农机小车的软硬件平台,使用DSP作为控制核心,在嵌入式环境下实现视觉导航功能。实验结果表明,模拟农机小车在林间路径上实现视觉导航功能,偏离道路中心的最大误差不超过4cm,均方根误差不超过3cm,精度满足农机导航要求,并实现多种场景下的目标障碍物识别定位,验证了本文改进算法的可行性,为基于图像的无人农机自动导航技术研究提供参考和理论支持。