我国葡萄的产量位居世界第一,是全球最大的葡萄消费国,鲜食葡萄的需求量也逐渐增加。鲜食葡萄采收作业主要以人工采摘为主,劳动强度大,效率低,采收装备机械化、自动化、智能化程度低,严重制约了我国鲜食葡萄产业的发展。鲜食葡萄柔软多汁的特性,不同于酿酒葡萄无选择的采收方式,为实现鲜食葡萄无损选择性采摘,提高采摘效率,本文针对篱壁式鲜食葡萄采收机械化关键问题开展研究,设计了一款鲜食葡萄采摘机器人。本文主要研究内容如下:（1）鲜食葡萄采摘机器人的整体设计。针对篱壁式鲜食葡萄的生长环境和鲜食葡萄柔软多汁的特性,分析鲜食葡萄机器人采收关键技术,提出鲜食葡萄采摘机器人的整体采摘方案。建立采收机械臂空间模型,求其正逆运动学的解,并仿真验证,确保机械臂正逆解的准确性,为采摘机器人的精准定位和无损采摘提供了可靠的理论基础。（2）鲜食葡萄采摘机器人手眼系统设计和采摘点定位方法研究。针对鲜食葡萄采摘需精准定位采摘点,避免机器人误摘、漏摘,导致鲜食葡萄或葡萄枝损坏的问题。首先,根据鲜食葡萄采摘需求,设计剪切-夹持末端;然后,设计鲜食葡萄采摘机器人视觉定位系统,确定手眼坐标系之间的变换关系;最后,手眼标定得到相机内外参矩阵,实现像素坐标和空间三维坐标之间的转换,确定采摘点。鲜食葡萄定位试验结果表明:该方法确定的采摘点与实际果梗采摘点x方向平均误差为4.5mm,y方向平均误差为6.1mm,z方向平均误差为4.9mm,满足鲜食葡萄采摘机器人采摘点定位的需求。（3）鲜食葡萄成熟度检测方法研究。针对鲜食葡萄成熟度判定主要依靠人工经验效率低且易误判等问题,提出鲜食葡萄成熟度检测方法,在采摘的同时进行成熟度检测。利用大津法去除鲜食葡萄背景叶片等干扰,识别鲜食葡萄完整果穗;基于H分量灰度图提出鲜食葡萄成熟度检测方法,计算鲜食葡萄成熟区域占整穗的比例,将其分成三个成熟度等级,该方法平均准确率达到94.65%,实现自然环境下基于鲜食葡萄成熟度的选择性采摘。（4）鲜食葡萄采摘机器人的样机试制与试验。为验证样机末端精度和采摘性能,首先,确定鲜食葡萄采摘机器人机械臂和稳压模块的型号;然后,试制鲜食葡萄采摘机器人样机并搭建试验平台进行样机试验。试验结果表明:鲜食葡萄采摘机器人样机末端精度平均误差在x、y、z方向上分别为6.18mm、6.01mm和5.64mm,采摘成功率为87.5%,平均单串采摘时间为23.7s。鲜食葡萄采摘机器人样机能够满足采摘点精准定位的需求,具有较好的采摘性能和表现,可实现鲜食葡萄的无损选择采摘作业。