我国水果种类繁多,是水果生产和出口大国。但在果树生长过程中经常会伴随各类病虫害的威胁。为了提高果园的喷施效率,使病虫害得到有效的防治,需要对果树进行精准喷施。然而在果园喷施过程中,喷施设备往往会偏离最佳行驶路线,对喷施结果造成影响。因此需对喷施设备的行驶路径进行矫正规划,使喷施设备可以在路径正中位置行驶,进而对果树喷施。所以,果园喷施路径规划在果园精准喷施过程中发挥着重要的作用。针对喷施设备的行驶偏离问题,本文构建了深度-彩色双目摄像机系统,并提出了一种基于机器视觉的果园精准喷施路径规划方法。该方法不但可以提升农药的使用效率,而且可以有效的消除病虫害对果树的影响。本文的主要研究工作如下:（1）针对深度摄像机和彩色摄像机视域不能协同工作的问题,本文构建了一个深度-彩色双目摄像机系统,并提出了深度-彩色图像配准的局部特征点提取（Local Feature Point Extraction,LFPE）算法。该系统为后期果园喷施路径规划奠定基础。LFPE算法通过自动提取深度图像与彩色图像的局部特征点,来实现深度-彩色图像的配准。该算法首先将边缘检测后的深度图像和彩色图像划分成尺寸相同的若干个局部区域,计算选取二值化边缘特征显著的局部区域,进而对局部区域进行二次区域划分,提取二次划分后局部区域极值点作为特征点。然后计算特征点集间的欧式距离,最后优化多个局部区域计算出的匹配矩阵,从而获得最优匹配参数矩阵。为了验证算法的准确性和有效性,将其与SURF、FAST、BRISK特征点提取算法的匹配结果进行实验对比。实验结果表明:在相同条件下,LFPE算法比FAST、SURF和BRISK算法提取的特征点更多,比FAST、SURF和BRISK算法匹配的精准度更高,因此LFPE算法更适用于深度图像和彩色图像的配准。（2）针对喷施设备在果园行进过程中行驶路径偏差的问题,提出了基于机器视觉的果园喷施路径规划方法。为了规划果园的喷施行驶路径,本文融合了配准后的彩色和深度视觉图像,并结合蚁群算法,提出了一种基于蚁群避障算法的果园喷施行驶路径规划方法。首先,以Y-shaped果树为例,对彩色图像进行图像分割处理,划分道路及果树树墙障碍区域,得出喷施设备的可行驶区域,提出了喷施行驶范围检测算法。然后,通过对深度图像和彩色图像融合处理,将果树树冠边缘轮廓精准拟合形成栅格地图,并结合蚁群避障算法,提出了行驶路径规划算法。最后,对拟合曲线和Y-shaped果树树冠边缘轮廓进行检验,验证算法的拟合程度。实验结果证明,本文提出的路径规划算法可以准确的检测出果树区域,并实现对行驶路径的精准规划。