随着大规模无菌化蘑菇生产车间的使用,蘑菇产量得到了大幅提升。但是,蘑菇采摘作业长期依赖于人工,采摘成本高,效率低,采摘质量管理难度大,因此迫切需要实现蘑菇采摘的自动化。在总结国内外农业采摘机器人优缺点的基础上,本文针对大规模无菌化蘑菇生产,以苗床种植的褐菇作为研究对象,研究了基于机器视觉的蘑菇自动采摘关键技术,并在此基础上研制了基于机器视觉的蘑菇自动采摘系统。主要研究内容如下:(1)分析大规模无菌化蘑菇生产车间的蘑菇自动采摘问题,设计了基于机器视觉的蘑菇自动采摘系统架构和蘑菇自动采摘流程,基于现有蘑菇苗床桁架结构设计了蘑菇自动采摘移动平台和采摘机械手。(2)针对蘑菇图像复杂背景过滤问题,设计了基于Harris角点的复杂背景过滤算法,在对图像进行去噪、增强等预处理之后,利用蘑菇图像前景和背景Harris角点密度的差异,实现了蘑菇图像复杂背景的有效过滤。(3)为解决尺度差异下粘连蘑菇分离问题,提出基于迭代法的标记点搜索算法,然后采用标记分水岭算法对尺度存在较大差异的粘连蘑菇进行了准确分离。(4)针对机械手采摘角度计算和采摘路径规划问题,本文分析了粘连蘑菇间的位置关系,进而构建了粘连蘑菇分布模型,在此基础上,研究了以不损伤邻域粘连蘑菇为约束的蘑菇采摘角度计算方法,最后对所有可采摘蘑菇,通过往返前进方式进行采摘路径规划,并利用遗传算法对采摘路径进行了优化研究。(5)在上述研究的基础上,搭建了一套基于机器视觉的蘑菇自动采摘系统,对图像定位精度和系统整体性能进行了测试。测试结果表明:蘑菇图像定位精度能够达到1.5mm的技术要求,图像正确识别率为89.63%,单个蘑菇采摘时间为12.8s,能够满足企业对蘑菇自动采摘作业的要求。