Antecedentes: Recientemente, ha habido una creciente demanda de mecanización de la recolección de flores para mejorar la eficiencia de la cosecha. Por lo tanto, el propósito de la investigación actual fue diseñar un sistema automatizado de recolección de flores de jazmín (JFAPS). El sistema de recolección incorpora un agarre que se mueve a lo largo del tercer eje vertical utilizando una cámara de profundidad Intel y el sistema de aprendizaje profundo You Only Look Once (YOLO-V5) para localizar y detectar las flores. Resultados: Para diferentes secciones transversales de diseño, se observó que el factor de seguridad de diseño menos seguro se consideraba lo suficientemente alto como para marginar cualquier potencial de falla mecánica. Además, según la caja de predicción, se detectó el punto central de las flores en el plano de píxeles, mientras que la posición vertical real de las flores se calculó utilizando un sistema de aprendizaje profundo. En consecuencia, el agarre se mueve hacia abajo para recoger las flores y llevarlas al sistema de almacenamiento. En estas condiciones, la precisión promedio y la recuperación de las flores del método de detección fueron del 100% y 90%, respectivamente. Conclusiones: El JFAPS fue equilibrado y eficiente en la detección de flores. Por lo tanto, los esfuerzos futuros se dirigirán a evaluar este sistema y confirmar su eficacia en la recolección de flores en una granja experimental.