茶叶种植在我国有着悠久的历史,茶叶也成为了国内主要的农作物之一,且种植面积日益扩大,随着茶叶市场经济的不断发展,茶叶种植所带来的的盈利占据农民收入的比例也在不断增加。目前茶叶的采摘方式分为两种,一种是采用人工劳动力的方式进行采摘,人工采摘的茶叶因为具有较完整的茶芽,因此通常具备较高的经济效益,但这种采摘方式因为采摘效率低、劳动力不足等问题无法满足茶叶市场对茶叶产量的需求,因此另一种机械采摘的采茶方式被研究出来去取代人工采摘,机械采摘的效率相比人工提高了很多倍,能够满足茶叶市场对茶叶产量的大量需求,但是目前市面上的采摘机械大都是采用一刀切的方式收割茶树蓬面的茶叶,这种采摘方式得到的茶叶嫩芽完整度不高,会损害茶叶的品质,使得茶叶的经济效益降低。因此,为了能够促进茶产业的自动化发展以及保证茶叶的品质,本文针对自然背景下的茶叶图像,利用计算机视觉技术识别出茶叶的采摘点,为今后茶叶的机械化采摘提供了技术支撑。本文对自然条件下的茶叶采摘点识别问题进行研究,提出了一种基于Res Net和UNet的茶叶嫩芽图像分割方法用于分割自然背景下的茶叶嫩芽图像,取得了较好的分割结果。针对茶叶单芽、一芽一叶、一芽两叶采摘点检测问题,使用SSD网络进行采摘点的检测,为了能够更加准确的检测出茶叶嫩芽的采摘点,提出基于高低层特征融合的SSD模型,提高了传统SSD模型的检测精度,能够更加准确的检测出茶叶嫩芽的采摘点。本文主要研究内容及成果如下:（1）针对在户外环境、自然光照下的茶叶图像,提出了一种基于Res Net和U-Net的茶叶嫩芽图像分割方法用于分割出自然背景下的茶叶嫩芽。通过构建茶叶嫩芽的二值化图像用以训练茶叶嫩芽图像分割模型,让模型能够学习到茶叶嫩芽的丰富语义特征。实验结果表明,本文所提出的茶叶嫩芽图像分割方法对自然背景下的茶叶嫩芽图像具有较好的分割效果,保证了分割后茶叶嫩芽的完整轮廓。（2）针对茶叶嫩芽单芽、一芽一叶以及一芽两叶的采摘点检测问题,提出了一种改进的SSD目标检测模型,通过设计SSD模型特征融合方式,融合SSD模型特征金字塔中的高层特征图和低层特征图,提高了模型对茶叶各叶位采摘点的检测精度。