本文在充分了解国内外相关研究和应用现状的基础上，对黄瓜采摘机器人的视觉系统及机械手爪部分(末端执行器)进行了研究。 由于黄瓜果实与其果梗叶片在反射率和含水率上存在差异，因此在颜色深度上就存在差别。本文利用它们在颜色深度上的差异，采用在自然背景下的黄瓜图像为训练样本，分别提取出黄瓜果实与背景的RGB颜色分量信息，利用Bayes分类判别模型对自然背景下的黄瓜果实图像进行判别。试验表明，利用Bayes模式识别能够较好地实现对成熟黄瓜果实与背景的分离。之后，利用黄瓜果实的面积及圆形度等特征参数进行特征提取，得到只有黄瓜果实的二值图像以及果实的图像重心位置坐标。 在确定果实抓取点的位置信息时，运用了水果采摘机器人的双目立体视觉技术，采用了一种易于使用且灵活可靠的摄像机标定方法。并对抓取点的深度信息进行了计算。 本文针对黄瓜果实在采摘时的特点，设计出了适合其采摘的机械手爪。机械手爪由一个夹持器、检测器和切割器组成。检测器是由一个红外反射式光电传感器组成，通过该传感器检测到黄瓜果实的采摘点。