基于机器视觉技术的机器人在设施农业中的应用已经越来越广泛。移栽机器人作为育苗工厂化生产的重要设备，在提高育苗工作效率上有着重要意义。本文应用机器视觉技术识别穴盘幼苗的生长情况，并利用多特征判断出适合移栽的幼苗，对其定位。同时设计了合理的末端执行器，利用计算机及PLC控制，实现对机械臂及末端执行器的定点控制。主要研究内容如下：1、综述了国内外设施农业中机器人的研究现状和机器视觉在机器人中的应用，特别阐述了国内外移栽机器人的研究现状，并指出了国内外研究中存在的问题。2、建立了适合本研究的机器视觉系统。该系统由CCD摄像头、图像采集卡、计算机、6支荧光灯，光照箱等组成。3、建立了适合本研究的试验平台。该试验平台由机器视觉系统、控制系统、传输系统及移栽系统四部分组成。4、基于机器视觉技术的番茄幼苗的识别和位置检测。通过对R、G、B三个分量的不同线性变换的研究，确定了适合本研究的图像分割的彩色特征变换，从背景中提出幼苗植株。然后采用单连通域分析算法提取每个穴孔中幼苗的叶片面积，并根据此特征对幼苗进行分类，判断出适合移栽的幼苗，并记录适合移栽幼苗的穴孔中心位置。实验验证，该机器视觉系统对于50孔穴盘番茄幼苗识别准确率为98.7％，对于72孔穴盘幼苗识别准确率为98.14％。5、研究了移栽机器人的控制系统，该系统由计算机、PLC、执行部件、反馈传感器等组成。计算机通过RS232串行通信器实现与PLC之间的通信，将视觉系统获取的位置信息传送至PLC，PLC发送信息驱动步进电机及电磁阀，运用电路控制和气路两路控制实现了对机械臂和末端执行器的运动控制。对移栽策略进行了分析，比较了几种不同的移栽路径，最后用贪心算法对路径进行了优化，缩短了总路径。6、根据穴盘幼苗的特性，开发了移栽机器人的末端执行器。末端执行器由气缸驱动，采用手指式抓取方式。用三种不同的手指分别作了比较试验，试验结果表明，采用两个铲式手指能更有效地抓取及释放幼苗块，完成移栽过程，移栽成功率为82.5％。