在茶叶产业中,采摘工作是其中至关重要的一环,目前主要有传统采摘和机械采摘两种工作方式。传统采摘,即人工采摘,对劳动力需求较大,在采茶季中往往会出现人工短缺等问题;现有的机械采摘方案多为运用各类采茶机进行采摘,但同样需要人工参与,无法实现自动化和选择性采摘。随着传感器技术和机器人技术的持续发展,具有选择性地智能采摘机器人的相关研究越来越受到相关学者的关注。其中针对采摘机器人的结构设计、目标识别和定位等关键性技术的研究成为研究热点。本文针对茶叶嫩芽作为识别定位目标,提出一种基于Delta并联结构的采摘机器人结构方案,以提高茶叶采摘工作中的效率和质量,提升识别准确度和定位精确度。本文研究内容主要包括以下三个方面:（1）Delta并联机器人的建模与仿真分析。首先通过Solid Works三维建模软件对Delta并联机器人进行结构建模,并确定各个主要机构参数;其次采用D-H参数法和解析法对所涉及的Delta并联机器人进行正逆运动学数学建模;基于正逆运动学建模的结果建立了雅克比矩阵,分析了其控制电机与末端执行器之间的速度、加速度转换关系;最后基于Matlab和Adams仿真软件进行联合仿真,对该结构末端执行器的工作空间大小、工作路径、速度、加速度等参数进行仿真分析。分析仿真结果,可以验证基于D-H参数法和解析法的正逆运动学求解的数学模型的正确性,同时实际运动的工作空间满足工作需求,为基于视觉技术定位系统设计提供了理论基础,为后续研究工作提供了参考价值。（2）基于深度学习的茶叶嫩芽识别研究。为了实现茶叶嫩芽有选择性地采摘和定位,需要对茶叶嫩芽进行识别。随着计算机技术和深度学习的发展,对小目标物体的检测算法也得到了发展。本文采用改进的YOLO-v4深度学习算法进行研究,分析了YOLO系列算法的发展和各自特点,阐述了YOLO-v4算法的结构和改进策略。通过基于Open CV、VS2015的环境对深度学习网络进行训练,并对茶叶嫩芽进行识别。实验结果表明,所采用的改进的YOLO-v4深度学习网络完成了茶叶嫩芽的识别工作,但同时也存在识别率较低等问题。为此,本文采用改进的数据集增广策略的优化算法对原始数据集进行优化,通过传统和改进的数据集增广算法原理分别对数据集进行增广实验,并通过改进的YOLO-v4模型进行训练,再分别进行茶叶识别。实验表明,经过改进的数据集增广策略的优化算法有助于提高茶叶嫩芽在改进的YOLO-v4神经网络模型中的识别率和准确度,为后续的空间定位工作做打好了基础。（3）基于双目视觉原理的手眼标定和测距。在完成了识别工作后,还需要对茶叶嫩芽进行空间定位和测距,以指导采摘机械手到达茶叶目标位置。本文通过采用双目摄像机进行手眼标定和测距实验,采用Eye-to-Hand手眼系统进行分析研究,利用基于Matlab的张氏标定法对双目相机的内外参数进行了标定,完成了手眼标定过程。最后通过三角测距原理,基于识别框中心点的定位算法进行测距实验,实验表明误差在合理接受范围内,验证了该系统可以指导Delta并联采茶机器人完成茶叶采摘定位工作。