油茶是我国特有高品质油料作物之一,具有较高的食用价值和工业价值。本文针对现有的油茶果采摘特点,结合国内外果实采摘经验,提出了一种基于双目视觉辅助技术的扭梳式油茶果实采摘方法,该方法重点研究了花蕾低损伤的油茶果实扭梳式采摘机构模型设计,结合图像处理技术实现了成熟油茶果识别与分割,采用双目立体匹配技术完成油茶果的空间位置标定,实现了油茶果实的有效识别和三维空间的定位,为扭梳式油茶果实采摘机构提供必要的位置信息。本文主要研究内容如下:（1）通过对油茶果实与花蕾物理力学性能研究,利用油茶果实与花蕾纵向拉断力与扭断力学特征差异,在Solidworks建立扭梳式采摘三维模型,确定了减小花蕾损伤的油茶果实整体采摘方案,设计了一种扭梳式油茶果实采摘装置。（2）利用Zynq平台的技术优势,搭建了基于OV5640双目摄像头的图像采集系统。在平台的PL部分实现了图像数据采集与DMA模块的传输,减轻了CPU的负担,提高了图像采集与传输的效率。该系统采集的图像数据,为成熟油茶果实分割与提取以及双目立体匹配提供了硬件基础。（3）对采集的油茶图片进行预处理,并对预处理后的成熟油茶、未成熟油茶和油茶树叶图像进行基于色差分析,提出了一种基于色差的阈值分割的成熟油茶果实识别算法,利用该算法对油茶图像进行分割。试验结果表明该算法对成熟油茶识别率可达到75.5%～83.3%。（4）根据黑白棋格相机标定的方法对双目摄像头进行标定试验,获取摄像头的内部和外部参数,得到了双目摄像头空间位置关系的旋转矩阵和平移向量。利用SURF算法对油茶果实的特征点提取,并利用极限约束的误匹配特征点,进而完成了油茶的三维坐标计算。实验表明,油茶果实空间的定位误差在1.789～6.801cm之间,满足扭梳式油茶采摘机构精度要求。