【摘 要】
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随着ADSL宽带用户呈指数级增长，故障申告的迅速增加，故障检测的自动化成为亟待解决的问题。而开发可以自动处理插线机器人的关键问题是要解决插塞孔的定位问题。对于插线机器人
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随着ADSL宽带用户呈指数级增长，故障申告的迅速增加，故障检测的自动化成为亟待解决的问题。而开发可以自动处理插线机器人的关键问题是要解决插塞孔的定位问题。对于插线机器人来说，寻找定位点，面临两个难题，第一：插线位置具有局部不确定性。第二，机器人的全局运动保持较低的精度和局部相对于操作系统的高精度之间的平衡问题。对插座模板上各插孔定位的准确性直接关系到能否准确的检测到客户申报的线路。针对于定位这个关键问题，本论文从机构定位要求出发，分析了系统现有机械定位方法的特点和不足，对抓线机械手的定位系统进行了基于视觉的定位算法研究。 为提高机械手的定位精度，引入图像处理思想，确定了基于视觉的精粗结合的定位方法，搭建了图像处理模块的硬件平台。 针对ADSL检测系统对机械手的精确性定位要求，设计了一种基于视觉的抓线机械手的定位方法。首先对现有的边缘检测算子进行实验对比，寻找到一种满足精度和速度要求的边缘检测算子。 然后，考虑到传统的Hough变换计算时间较长，影响整个系统的操作时间，无法满足实时性要求。本文根据实际需要作了改进，减小了计算量，缩短了运行时间，使得本算法具有实时性。 对采集到的插板图像进行了实验，结果表明该算法能够对插板上各插孔进行精确定位，并且在有噪声干扰的环境下同样取得了较好的效果，验证了该算法的准确性和一定的鲁棒性。
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