为确保高纺锤形种植模式下机械化施药作业方式不造成药品浪费、均匀施药、精准施药,对喷药情况和病虫害严重程度进行检测,并对喷药机械进行精准控制。双目视觉技术的进步为这种检测和控制提供了良好的技术手段。本文研究了在机械化喷药情况下如何通过双目视觉方法定位病虫害果叶并在喷洒农药后检测农药喷洒的均匀程度。该研究将有助于提升高纺锤形果园的自动化施药程度,减轻劳动强度,提高农药的有效利用率,减少病虫害的发生,促进农产品更高质量的产出。果树农药的自动喷洒方法是:拖拉机牵引着药桶,左右各有三个风机,通过平行双目摄像头检测病虫害和判别喷洒均匀度。在已有的机械装置基础上,本文的主要研究内容如下:1、提出了无明显特征区域的双目视觉像素点匹配方法。在本课题的双目视觉配准中,经常涉及到需要匹配的无明显特征区域,提出了针对该类型区域的双目配准方法。基本思路是利用该区域周边丰富的SIFT特征点与目标区域待匹配点的相对距离和方位信息对无明显特征区域像素点进行匹配。结果表明,该方法能准确地对无明显特征区域像素点进行匹配。2、实现了双目视觉测距。在双目视觉测距中,采用棋盘标定法对双目摄像头进行标定,获取摄像机的内外参数并对图像进行畸变矫正,然后对校正后的图像进行配准,获取目标点的像素坐标及视差,带入测距公式中求得最终的深度信息。本文对测距方法进行了详细的公式推导并对实现测距的两种方法进行了对比分析。3、选取具有可移植性的Mobile Net卷积神经网络模型对果叶病虫害以及喷药均匀度进行检测和定位。通过利用Mobile Net模型对人工拍摄并整理的数据集进行训练,调用训练好的模型对果叶病虫害及喷药均匀度进行识别并结合无明显特征点匹配和测距方法对识别区域进行精准定位。通过与传统的图像处理方法以及现有的神经网络方法进行对比,该方法能准确的定位果叶病虫害及喷药不均匀区域。本文研究成果结合该项目其他单位制造的喷药机械设备,可以实现在新型果园中自动化喷洒农药,具有一定的实践意义,有助于推动果园自动化的发展。