在农作物种植过程中，杂草去除的方法有化学除草、机械除草、人力除草、生态除草和生物除草等。随着环境保护和食品安全的迫切需要，化学药剂的使用正在不断降低，迫切需要一种减少人力、提高效率的机械自动化的除草方法，本文提出的面向生态庄园的智能除草机，可以实现对作物行间和行内杂草的一次性全方位除草。论文主要工作如下：　　设计了一种全方位除草机构，包括除草机减震装置、调整装置以及转向装置等设计。　　将多种不同图像预处理算法运用到植物特征预处理中，开发了Opencv图像处理软件，对运行结果进行了实验和分析，结合运算时间和移植难度等指标，择选最优图像预处理算法。　　提出一种作物和杂草形态特征识别和区分方法，通过植物周长、面积、宽长比、矩形度和圆形度等数据计算和数据库分析，实现了作物和杂草的识别与分离，图像识别效果达到92％。　　基于作物叶片生长特征，提出了一种基于作物根部位置判定方法，通过分析植株的生长机理，运用图像中作物的凸缺陷理论，确认出作物的根部位置。通过实际测量对比实验，根部间距离误差在?4cm范围内。　　搭建了DSP处理实验平台，通过EMCV将算法移植到DSP平台中，验证了算法的合理性。