本课题来源于河南省教育厅科学技术研究重点项目“自走式烟草收获机智能采摘系统研究与开发”。本研究的目的是开发一种可以实现智能仿生采摘且集自动采叶装筐于一体的自走式烟叶收获机,实现手工采叶全程机械化、自动化,彻底改变传统的手工采叶。推广后,有巨大的市场潜力,预计能产生较好的技术经济效益。论文以烟叶的自动化仿生采摘为背景,以双目视觉技术、图像处理技术、自动控制等为基础,设计了烟叶智能化仿生采摘系统。首先论述了烟叶自动收获机作业对象的特点,当前亟需解决的技术难题,以及在国内外的发展历史、研究现状与未来的发展趋势,接着讨论了机器视觉技术的理论基础和应用现状,然后分别从软件设计和自走式机械本体结构设计两方面展开论述,最后在试验的基础上对本文创新点和发展趋势进行了总结和展望。软件设计部分主要是烟株数字图像处理,包括烟株图像采集、烟株图像预处理、烟株图像特征提取和采摘标识位置的确定等过程。在烟株图像采集阶段,提出了梯度函数与频谱函数相结合的清晰度评价函数;烟株图像预处理过程中,烟株图像降噪方面分析了空域滤波、频域滤波和小波法降噪的原理,并比较了三种方法在图像降噪方面降噪效果的优劣,烟株图像增强方面阐述了传统方法和基于形态学运算方法的原理,并分析比较两种方法在图像增强处理过程中增强效果的显著与否;烟株图像特征提取方面,总结前人研究的基础上对特征提取的算法进行优化,最后利用双目视觉技术锁定烟株茎秆位置,根据烟叶分层成熟的特性,事先调整采摘高度,采摘成熟的烟叶。论文设计了自走式烟叶智能仿生采摘系统,整个系统包括仿生采摘系统、智能控制系统和自走式机械本体。仿生采摘系统控制仿生采摘手完成伸出、抓取、采摘、松开以及撤回等一系列动作实现模拟人工采摘烟叶全过程,减少对烟叶和烟株茎秆的伤害;智能控制系统包括烟株图像处理系统和车体行走系统;根据烟株的种植特点设计自走式机械本体系统,可实现同时对两行烟株进行采摘,论文利用Solidworks绘图软件绘制出机械本体的全部图纸与设计。最后在国家烟草生理生化基地(河南农业大学)进行烟株茎秆识别试验,试验结果表明,在不同条件下烟株茎秆平均识别准确率为72.67%。