电缆装配是工业生产中常见的任务。由于电缆在外力作用下极易发生变形,且变形状态难以预测,工厂中大多通过装配工手工完成装配。但随着用人成本的上升,导致产品的生产成本不断升高,如何控制成本已成为企业的首要目标。使用机器人进行装配作业成为一种趋势。但由于机器人无法实时掌握电缆的变形情况,在装配过程中电缆容易碰到障碍物而导致装配失败。本文针对此问题,开展了电缆形状控制技术及自动化装配技术的研究。电缆变形状态的测量对装配任务是否可以顺利完成至关重要。在对有标记电缆的变形状态进行测量时,通过定位附着于电缆表面的标记点来测量电缆的变形。首先利用颜色信息进行了电缆分割。为了降低噪声,并使得标记点更加清晰,进行了形态学处理。最后提取了电缆上标记点的轮廓,计算得到了电缆的位姿信息。在对无标记电缆的变形状态进行测量时,提取了电缆的中心线,通过定位中心线来测量电缆的变形。通常在形状控制前要先对柔软体进行模型辨识,不仅需要大量的变形参数,且存在较为耗时的问题。针对此问题,本文使用基于无模型的柔软体控制理论对电缆进行变形控制。根据DmitryBerenson提出的方法,进行了基于视觉的形状控制器的设计。在形状控制系统中,形状特征误差表现为理论变形特征与当前变形特征的误差,结合变形雅可比矩阵和机器人雅可比矩阵,得出机器人运动空间的运动控制量,完成电缆的形状控制。为了实现在完成电缆装配的同时,避免电缆与周围障碍物接触,将电缆的形状控制和基于人工势场的避障控制相结合,提出约束空间下电缆自动化装配的方法。为了验证所提出方法的有效性,本文搭建了视觉伺服实验平台,其中包括视觉系统、机器人控制系统等。在实验前,对视觉系统中使用的kinect v2相机进行了标定,得到了标定结果。随后对Eye-to-hand式手眼系统进行了标定,得到了手眼关系矩阵。最后分别进行了约束空间下有标记电缆和无标记电缆的自动化装配实验,对实验结果进行了详细分析,实验结果验证了基于人工势场法控制器的有效性。