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本发明涉及机器视觉领域。目的是提供一种番茄采摘机器人的植株与果实检测算法，该算法应实现无碰撞采摘，并具有检测速度快、精度高的特点。技术方案是：一种番茄采摘机器人的植株与果实检测算法，包括以下步骤：1‑1)采集番茄图像；1‑2)将番茄图像输入多任务卷积神经网络模型进行处理；1‑3)在番茄图像上得到番茄的边界框、关键点、茎杆；所述多任务卷积神经网络模型的建立方法为：2‑1)构建数据集；2‑2)数据预处理；2‑3)选择YOLO V5s作为基础网络模型，在基础网络模型中加入关键点预测参数与语义分割模块；2‑4)确定模型训练超参数，构建模型损失函数，将数据集输入基础网络模型进行训练和测试，得到多任务卷积神经网络模型。