随着工厂化和温室栽培模式的不断普及,食用菌已经成为农业的主导产业之一,其中,平菇是最常见、消费最广泛的品种之一。但是,由于温室光照以及温湿度的变化,平菇生长的周期很不稳定,出菇量大。目前平菇的采收基本靠人工,自动化、智能化水平低,耗时耗力,并且平菇生长环境阴暗潮湿,长期而言对人有一定的伤害,所以,研发智能化的平菇采摘机器人,进行机器代替人为的采摘具有重大意义。本文以温室平地种植的平菇为研究对象,进行平菇采摘机器人及其视觉系统的设计,重点研究了基于机器视觉的平菇识别与定位技术,在此基础上设计了平菇自动化采摘控制系统,主要内容如下:(1)首先对平菇种植场景、研究对象和平菇自动化采摘需求进行分析,确认整体目标、主要技术指标和整体方案,并分析其工作原理。在此基础上,着重对平菇采摘机器人整机结构与其视觉系统进行了设计。(2)针对温室复杂背景下的平菇目标识别问题,提出了基于改进SSD-MobileNet的深度学习检测方法。首先分析三种形式的深度学习网络和常用的Faster R-CNN、YOLOV3、SSD三种目标检测算法特点;在此基础上构建温室平菇数据集,进行改进的SSD-MobileNet目标检测算法研究:首先分析经典SSD网络的不足,结合MobileNet v1网络的深度可分离卷积的特点,生成SSD-MobileNet目标检测算法,并针对成熟平菇的形状和大小对锚框的长宽比进行优化设计;最后使用训练好的模型进行识别试验,并与其它常用模型对比分析,结果表明本文方法识别F值达到了 93.7%,单张检测时间约为0.032s,满足温室平菇的识别要求。(3)针对温室平菇目标三维空间定位问题,首先对采摘机器人进行D-H建模分析,得到采摘机器人运动过程中各个单元的运动关系;然后根据三维空间定位原理计算平菇目标区域的二维中心点,结合深度图像使用“8邻域”均值法获取以相机中心为原点的平菇三维坐标;最后分析相机的特殊目标遍历方式,进行手眼转换系统标定,实现温室平菇三维空间定位。试验表明,定位成功率达到了91.2%,定位误差4mm以内,满足平菇采摘机器人定位要求。(4)针对机器人系统控制和多组采摘单元协同控制问题,首先对平菇采摘机器人软硬件控制系统进行了设计,然后重点研究了采摘机器人的多轴协同控制,包括:目标抓取逻辑规划、采摘单元的运动逻辑规划等。在此基础上,进行整机测试,测试结果表明:平菇目标识别准确率为95%,采摘成功率为91.4%,单目标采摘平均耗时8.85s,满足相关技术指标,实现了温室平菇的自动化采摘,推进了平菇的智能化生产。