水稻是我国重要的粮食作物之一,在水稻生产中,准确检测水稻的位置是田间精准管理的前提。旱田中采用机器视觉技术对作物位置检测的应用较为广泛,然而,由于水田种植环境的图像背景复杂,使得应用机器视觉的方法检测秧苗位置存在较多技术困难。此外,高质量图像采集和处理系统价格昂贵,体积大且便携性较差,致使在农业生产上实现全面推广普及存在难度。因此,本文开展了新型水田作物位置检测系统的研究,为精准田间管理作业提供重要的技术支撑。本研究在综合分析了国内外作物检测传感器技术和检测方法的基础上,利用激光探测技术,提出一种基于作物形态特征的水稻秧苗位置检测方法,研制了一种水稻秧苗位置检测系统,并通过土槽试验对检测系统进行了性能测试。本研究的主要研究内容和结论如下:（1）根据水田环境和水稻种植的农艺特点,对水稻秧苗位置检测系统进行了总体设计,阐述了检测系统主要组成部分和检测功能的特点。构建了由步进电机驱动的多功能试验平台,为检测系统的性能试验提供研究条件。（2）研究了基于除草期水稻特征的检测方法,完成检测窗口阵列组的构建。探究自然环境下水稻在除草期的形态特点,采用逆向重构技术,通过ATOS Triple Scan II扫描仪,采集水稻形态特征数据,构建了稻株的三维特征模型;基于三维特征模型,提出了稻株位置的检测方法;设计了三种检测阵列组结构,分析三种阵列结构的检测精度和检测效率,优选了十字型阵列作为最适合检测的阵列组结构;结合使用环境,分析瑞丽散射与激光散射衰减的关系,进行了激光传感器的选型,完成了检测阵列组的构建。（3）设计了以STM32为控制核心的水稻秧苗位置检测系统。根据检测系统的功能特点,开展了检测系统硬件电路与控制程序的设计。对检测系统的处理主程序、作物检测程序、地面仿形程序、显示子程序、按键子程序、报警提示子程序和继电器子程序进行了编写。在测距数据的传输中,根据Modbus数据通讯协议特点,研究了测距数据失准的原因,在算法中加入CRC-16型循环冗余校验码,对测量数据进行实时差错校验,提升了系统的检测性能;结合使用环境,根据两相步进电机的传递函数,设计了基于PID控制的超声波地面仿形程序,加强了检测平台的稳定性控制。完成了以STM32微控制器为控制核心的水稻秧苗位置检测系统设计。（4）通过土槽试验对水稻秧苗位置检测系统进行了性能测试,分析了影响工作性能的主要因素。试验中以检测范围和前进速度为试验因素,以检测准确率和错误避苗信号的出现率为试验指标,在土槽试验平台中进行全因素有重复试验。通过试验结果可知:两因素中影响作物判断准确率的主次关系为检测范围>前进速度;影响错误避苗信号出现率的主次关系为检测范围>前进速度。通过方差分析可知:各因素对该检测系统的检测准确率的影响极显著（P<0.01）;检测范围对错误避苗信号出现率影响显著（P0.05）。试验结果表明:该检测系统在行进速度为0.2m/s时,检测范围为4cm时检测准确率可达88.1%。