为解决果疏采摘所需劳动成本过高等问题,实现果园管理自动化、无人化,研究果蔬采摘机器人成为现如今的热门话题。提前构建采摘环境,会为机器人采摘的避障工作节省时间。本文将主要以苹果果树为识别与研究对象,搭建果树模型与双目立体视觉系统,完成果树上果实与枝叶的识别与图像分割,完成双目相机的标定,确定出适合采摘环境中的标定条件,完成双目视觉中果树图像的匹配与三维重构,主要研究内容如下:通过对视觉应用中颜色空间的对比,选择RGB颜色空间对果树图像中的果实与枝叶进行分割,提出一种图像预处理的方法,锐化与均值滤波结合处理图像;对图像进行形态学处理,得到二值图像,提出一种最大外接圆法拟合二值图像中的果实轮廓,将图像转化为二维像素点集,编写程序完成边界拟合,通过对多组图像进行处理,比较传统的Hough圆变换法,验证本文方法的适用性;提出最大外接矩形法处理枝叶图像,完成果树图像中果实与枝叶的识别。完成摄像机的标定并获取基本参数,通过对摄像机成像与标定原理的研究,采用控制变量法,探究不同标定板尺寸与不同光照环境,对相机标定精度的影响,确定适合采摘环境下的标定条件,提高标定精度;最终根据所得结论,完成摄像机的标定。探究双目立体匹配的原理与基本方法,比较传统的双目匹配方法,提出一种适用于果树图像的匹配方法,获取深度信息,与传统方法对比并进行实验;针对常见图像匹配时出现的问题进行总结,并给出解决办法,从而减少双目匹配中存在误匹配的现象。完成果实的定位实验,并且与激光跟踪仪实测的坐标进行对比,分析实验误差;将匹配之后获取的深度信息转化为点云坐标,保存之后对点云坐标进行拟合与加权处理,并且对点云图像进行着色,获取最终果树三维重构图像,在点云处理软件中获取点云坐标,并对比重构结果的相似度与准确性。