茶籽油符合人们崇尚自然、提高生活质量的要求，是精品食用油，油茶扩大生产得到我国政府大力支持。在油茶生产作业中，人工采摘成熟油茶果占整个作业量的比值高达40～50%，由于本世纪初我国农业劳动力将逐渐向其它产业转移，而且我国面临严重的人口老龄化问题，所以农业劳动力资源不足将日趋严重。油茶果采摘机器人能够降低人的劳动强度、提高劳动生产率和保证果实适时采摘。为了实现油茶果采摘机器人自动化采摘成熟油茶果，本文研究开发了基于机器视觉的成熟油茶果识别与定位系统，系统包括识别与定位两个模块。在系统识别模块，本文利用加拿大Point Grey Research公司生产的双目立体视觉相机Bumblebee2采集油茶果实图像，在畸变矫正、对齐后的参考图像上，对成熟油茶果实进行识别。根据成熟油茶果、未成熟油茶果及树叶色差分量的统计信息，本文提出基于色差分量阈值分割的成熟油茶果自动识别算法。识别算法的编程是在VC++6.0环境下基于OpenCV (Open Source Computer Vision Library)1.0实现的。系统识别模块可以输出成熟油茶果在参考图像的中心像素坐标。在系统定位模块，本文是基于双目立体视觉技术实现测量定位的。在立体预处理阶段，为了改善在照明条件有显著变化的环境下立体匹配的效果，对畸变矫正、对齐后的立体图像进行高斯拉普拉斯变换，得到边缘检测图像。对边缘检测图像进行立体匹配。为了满足定位的实时性要求，本文采用一种简单、高效及实时性好的归一化灰度块匹配立体算法。立体匹配完成，系统定位模块输出全视场视差图像。已知成熟油茶果在参考图像的像素坐标及其在立体图像的视差，就可以计算成熟油茶果的3D坐标，从而实现油茶果采摘机器人采摘对象定位。Bumblebee2自带了用户开发工具包，开发工具包包括Flycapture SDK与TriclopsSDK两部分。二者在立体处理流程的所有图像阶段，提供灵活的访问接口，方便用户进行二次开发。本文研究开发了成熟油茶果识别与定位系统。系统测试结果表明，使用本文开发的识别与定位系统可以实时、准确地提供视场内成熟油茶果实的三维坐标。系统的实时性与有效性达到了应用要求。