花椒是餐桌上必不可缺少的重要调味品之一,但是由于花椒的生长环境多为山地,地形复杂且不规范,特别是甘肃、四川、青海等地的地形更为崎岖,并且由于花椒树本身高2-5米,花椒枝干表皮多带有皮刺,花椒生长主要以串为单位而每串果实颗粒相对分散等,采摘花椒非常困难,目前还是采用人工采摘,采摘难度非常大。针对以上诸多复杂情况,研发能够自主在田间移动,并且完成花椒采摘收集全过程的花椒采摘机器人,解决花椒采摘的自动化问题迫在眉睫。花椒生长在非结构化环境下,椒果自身生长特点具有不确定性,花椒采摘机器人的视觉系统是花椒自动采摘实现的关键技术,本文在花椒采摘机器人系统方案设计基础上,针对花椒采摘视觉系统进行系统设计,最终获得机器人采摘点的三维世界坐标,为花椒采摘机器人的实现奠定理论及实践基础。（1）花椒农田局部地图的建立。花椒采摘机器人运用了ORB特征提取视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）系统,即机器人的实时定位与局部地图构建技术。本文建立了农田局部稀疏地图,为采摘机器人能够自主在田间运动、智能化的躲避田间障碍物、采摘完成后能够自主完成果实运输等奠定基础,这需要机器人本身具有强大的自主移动能力和避障能力,而视觉Slam技术就是为机器人的这一能力的实现打下基础。（2）图像识别的算法。图像分割是定位目标的关键,能够准确的分割出目标是后续质心定位、花椒采摘点定位,母枝提取的关键基础。通过分析研究阈值分割算法、模糊c均值算法、最大熵分割算法、K-means聚类算法等各种图像分割算法的性能,确定了适合于花椒目标提取的图像分割算法,通过实验验证K-means聚类算法能够稳定、高效的提取花椒目标。（3）花椒果母枝的识别。由于花椒的生长特点比较不确定,所以传统的借助重力定位采摘点的方法并不适用于花椒采摘点的定位。本文在lab颜色空间下,通过分析花椒图像的色彩分布特点,采用最大熵阈值分割算法与Otsu算法线性结合的方式提取出花椒串,然后将花椒串与已经提取出的花椒果实做图像相减,最终得出花椒得结果母枝。（4）花椒采摘点的定位,通过研究花椒的生长特点,可知其母枝所在直线的延长线通常会通过花椒串的质心位置,利用霍夫算法检测母枝上的直线,利用点到直线最短距离的方法作为限定条件滤除多余直线,得到得直线的中点为花椒最终采摘点。（5）采摘点的三维世界坐标。花椒采摘点是三维世界的点,而图像则为平面2D数据,要获得采摘点的三维世界坐标,就必须获得采摘点相对相机的深度距离,进而求得采摘点的真实三维坐标完成采摘任务。本文利用Orb特征点提取算法提取出花椒结果母枝的特征点,再将提取出的特征点形成一个凸包,利用凸包算法计算出不规则形状的凸包面积,利用小孔成像的基本原理将相机前后位置带入公式,最终求出深度花椒采摘点深度,再将图像中的采摘点由图像坐标转到相机坐标最后转换到三维世界坐标,最终得到采摘点的三维世界坐标。（6）实地实验。在甘肃花椒采摘实地进行视觉图像采集,验证了本文花椒采摘视觉系统的可行性。