农业是人类社会的基石，也是饮食供应的核心，在全球食品需求中扮演着不可替代的角色。为了满足社会对高产量和高质量农作物的需求，必须应对来自各种病虫害的潜在威胁，如玉米、小麦以一些蔬菜，它们在幼苗期容易受到各种病虫害的攻击，会大幅度降低它们的的产量和质量。  为了有效地预防这些病虫害的威胁，农业生产中通常采用植保无人机监测、虫情测报灯和人工寻找害虫的方法以应对，但这些方案存在价格昂贵、普及率低、人工成本高等缺点，为了解决这些问题，助力农业增产增质，我们设计了一种基于YOLO V5的轮腿式农业病虫害检测机器人，OmniMaster。该机器人部署了NVIDIA Jetson NX高算力平台，利用先进的深度学习和目标检测技术，提供多种检测模式，可以实现快速、准确和实时的病虫害检测；同时，机器人采用轮式和腿式相结合的机械结构设计，搭载地形感知技术，配合卓越的电控系统，对复杂地形具有高适应性。机器人还搭载多传感器融合分析技术，通过检测农作物的病虫害情况，结合传感器数据，可以综合建模评估农作物生长情况与健康指数，为农户提供相应的科学管理措施，显著减轻了农户的工作负担，提高了农业生产效率。  本项目为实现农业自动化和智能化提供了新的思路和方向，对农业现代化的推进具有积极的推动作用。