刺梨（Rosa roxburghii Tratt）具有增强免疫、延缓衰老、健胃、抗肿瘤抗癌和降低机体内重金属负荷等重要作用。目前,刺梨的采摘几乎全靠人工,国内外尚无刺梨自动化、智能化采摘装置。刺梨采摘成本高、劳动强度大、采摘效率低。随着国家经济的迅速发展,现有人工采摘方式已无法满足刺梨产业快速发展的需要。本文拟运用图像分割及机器视觉等前沿技术,对自然环境下的刺梨果实进行检测及采摘定位研究。本文研究的方法及装置适用于自然环境下的多种果实的检测定位与识别,研究的主要内容有:（1）查阅了解刺梨的生长特性,了解机器视觉算法在目标检测方面的应用,设计一种适用于自然环境下刺梨果实检测和定位的研究方案。（2）基于传统图像分割算法的刺梨果实识别研究。通过分析刺梨果实图像的颜色、类别等特征,采用色差分量法、最大类间方差法、分水岭分割算法等分别对独立、遮挡和重叠情况下的果实进行检测及采摘定位研究。（3）基于机器视觉的刺梨果实识别算法研究。通过对比分析常用的卷积神经网络算法,选择最适用于训练刺梨果实数据集的Faster RCNN及YOLO v3网络模型,并对相应的算法进行改进。通过对比分析训练过程中不同迭代次数时的损失函数,并对未参与数据集训练的验证集进行验证分析,最终获得最佳的识别算法及识别模型。（4）刺梨果实检测定位装置视觉系统平台搭建及信息获取。配置深度学习环境,选择合适的操作系统、双目相机和支架,通过坐标系转换等,实现自然环境下刺梨果实的检测。