由于提供的文件内容中包含大量的技术参数、公式以及可能是OCR扫描错误或漏识别的内容，因此，下面将依据文件的标题和标签，并结合现有信息来提炼出相关的知识点。
标题“基于机器视觉的机器人智能采摘实验平台开发”指向了一个涉及机器人技术和机器视觉的高精尖研究领域。机器视觉是计算机视觉技术在工业领域的应用，它让机器人能够通过摄像头等传感器来感知和理解周围环境，从而实现对物体的识别、定位和分类等功能。智能采摘技术是将机器视觉应用于农业领域，以实现对农作物的自动化收割。
描述中的“#资源达人分享计划#”可能是指某种社区或网络平台中的一个分享计划，它鼓励用户分享资源、知识和经验。在这种情境下，本文档可能是关于分享机器人智能采摘技术的开发经验和相关知识点。
标签“机器人 机器学习 深度学习 参考文献 专业指导”为文档提供了更明确的范围，涉及机器人技术、机器学习和深度学习的概念，这表明文档可能是针对该领域的专业人士或研究者。
基于标签“机器人”，我们可以讨论现代机器人技术的一些关键点，包括但不限于：
- 机器人运动学和动力学：涉及到机器人的结构、运动控制和力量传递。例如文档中出现的“TT（ｘ，θ）”和“熿燄０ｃθ－ｓθ００ｓθｃθ００００１燀燅”等可能涉及到机器人的运动学参数和变换矩阵。
- 机器人硬件：涉及机器人的各个硬件组件，比如CPU、操纵器（manipulator）的关节和连杆的赋值与配置，这在“Fig．３”和相关文字中可能有所体现。
- 软件系统结构：文档中可能介绍了用于控制机器人的软件架构，这可能包括机器学习算法的集成、传感器数据的处理和决策逻辑的实现。
在“机器学习”方面，我们可以讨论如下知识点：
- 数据采集与预处理：为机器学习模型提供必要的数据输入，这在进行智能采摘之前需要精确地对作物进行识别和定位。
- 训练与验证：用实际采集的数据训练机器学习模型，并通过验证过程来检验模型的准确性。
- 模型优化：持续地调整和优化模型以提高机器人的采摘性能。
对于“深度学习”，相关知识点可能包括：
- 卷积神经网络（CNN）：一种广泛用于图像识别和处理的深度学习模型，对于从作物图像中提取特征特别有效。
- 强化学习：一种训练智能体在环境中采取行动以最大化累积奖励的方法，可能被用于优化采摘策略。
标签中的“参考文献”可能表明该文档包含了一定数量的参考文献列表，通常在学术论文或报告中会引用其他研究者的成果，以便为自己的研究提供支持和背景。
而“专业指导”则可能表示文档不仅提供了技术信息，还可能包含了一些关于项目开发的建议、常见问题的解决方案以及对未来研究方向的指导性意见。
由于文档中存在大量的技术细节和可能的OCR识别错误，因此在没有原始完整文档的情况下，无法提供非常精确和详细的知识点描述。以上内容基于给定信息进行了合理的推测和解释。对于专业的开发人员或研究人员而言，这部分内容可以作为对机器视觉应用于机器人智能采摘领域的一个基本的知识介绍。
