在目前的中国,近80%的施药作业仍采用将农药大范围喷洒在作物上的方式,农药利用率只有20%左右,其余的80%流失到土壤、水源中,造成了严重的浪费和环境污染,同时也会影响到农作物的销售、食用和出口。变量施药是一种新型的农药施用策略,它通过获取农田中不同区域的病害差异性信息,制定不同的施药处方,以达到即能够有效控制病虫害发展,又能保证生态环境、提高农药利用率的目的。为了最终实现较精准的对靶施药,本论文根据目前国内外在变量施药器械上的相关研究,结合实验室现有条件,提出了一种基于立体视觉的植物病斑定位获取技术,并根据该技术设计了相应的病害信息检测和对靶施药系统。该技术的工作方式如下：1)首先通过搭载在移动平台上的立体视觉单元,定位植株空间坐标。2)根据植株空间坐标,通过反向运动学求解得到搭载在平台上的机械臂伺服各关节变量,从而控制机械臂末端执行机构抵达相应空间位位姿。3)机械臂末端搭载CCD相机,采集清晰的植株病害信息图像,通过图像处理,获取叶片上病斑比例。4)根据病斑比例,得到相应的施药处方,并将施药处方传递给变量施药单元,由其完成变量喷施。本文主要的研究内容和成果如下：1)对本论文中提出的基于立体视觉的病斑定位获取技术的技术路线和拟搭建的实施装置的工作方式做了说明,并对拟搭建的病斑定位获取系统中各关键功能单元的结构做了阐示说明。2)对立体视觉定位技术涉及的相关理论、算法进行了研究,并据此搭建了简易的立体视觉实现系统。分别根据张正友标定法和MATLAB中的Bouguet标定工具箱,对本立体视觉系统中相机和系统参数进行了标定,并对这两种标定方法的结果进行了比较、分析。3研究了立体视觉技术中关于立体校正和立体匹配技术的算法。在Open CV平台下,完成了对搭建的立体视觉系统的畸变校正和立体校正；研究了Open CV中所提供的四种立体匹配算法中的三种(分别是块匹配(Block matching, BM)、半全局匹配(Semi-global block matching, SGBM)和差分匹配(Variational matching, VAR)),并对它们的匹配效果做了比较。结果显示,BM法的处理速度约为33ms/帧,而SGBM和VAR分别为230ms/帧和890ms/帧,处理速度BM> SGBM> VAR.而三种算法的匹配效果,也是BM>SGBM>VAR。所以在本实验中,BM算法可以很好地实现立体匹配；最终通过特征提取以及图像匹配,实现了对于目标植株的三维重构和空间坐标获取；通过实验的方式,对系统的定位精确性进行了验证。实验表明,系统的相对定位误差可以控制在1.65%以内。4)研究了机械臂建模、运动学求解相关的理论和算法。基于D-H建模法,为实验室现有的四自由度机械臂建立了关节和连杆坐标系,并据此对其进行了运动学分析。在MATLAB平台下,完成了对机械臂的建模、仿真和正反向运动学求解,以及对末端执行机构可操作范围的仿真验证。5)研究了实现病斑获取的图像处理技术。在Open CV平台下,通过图像灰度化、图像增强、阈值分割等多种技术手段对叶片图像进行处理,并通过形态学变换,最终从植株叶片上提取了清晰的病斑图像,实现了对病斑所占像素比例的较精确统计。根据本文所述病斑定位获取技术所搭建的系统,既可以单独作业以实现变量施药,也可作为一个基本框架,通过整合其他检测技术,获取多种田间信息。