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随着机器人技术的发展，在配电线路中采用机器人代替人工进行更换跌落熔断器，拆、接引流线等作业已成为一种趋势。机器人工作在室外非结构化的环境下，采集的图像受天气、光照等因素影响较大，且作业对象具有多样性，这大大增加了目标识别和空间精确定位的难度。为了使机器人能够准确地识别和定位作业目标，保证其自主完成作业任务，本文以某配电线路自主作业机器人系统研发项目为背景，设计完成了该机器人的视觉系统方案，并对其作业目标识别和空间定位方法进行应用研究。主要完成了以下工作: 1)在介绍配电线路作业机器人系统整体结构的基础上，对视觉系统的需求进行了分析，设计了配电线路作业机器人目标识别与定位系统和视频监控系统方案。 2)为了确保在室外非结构化环境下工作的机器人能够准确识别目标，研究了利于目标边缘提取的图像预处理方法。针对整体或局部灰度较低图像边缘提取困难的问题，采用基于对比度受限的自适应直方图均衡化(Contrast Limited Adaptive HistogramEqualization，CLAHE)方法对其进行增强处理;构建了一种巴特沃斯型带阻滤波器对高光图像进行同态滤波处理。实验结果表明:本文的图像预处理方法可以有效地改善图像质量，增强目标的边缘信息。 3)研究配电线路作业机器人目标识别方法，提出了基于椭圆拟合和SVM相结合的方法，并将该方法应用到常见作业目标螺栓的识别中。针对最小二乘法拟合椭圆易受噪声影响，且拟合结果多数与目标无关的问题，提出了一种改进拟合方法，即利用随机采样原理、最小二乘法和拟合率进行椭圆拟合，并利用椭圆率筛选符合要求的椭圆。提出了基于支持向量机(Support Vector Machine，SVM)的目标识别法对目标进行分类识别，有效地解决了椭圆拟合后存在多个虚假目标，造成误判的问题。 4)研究基于双目立体视觉的作业目标空间定位方法，为机器人视觉伺服控制提供位置反馈信息。采用Bouguet算法对图像进行校正，使左、右图像行对准，降低了立体匹配搜索范围。在立体匹配中，提出了一种窗口自适应调整的在线模板匹配法，能够根据目标图像的大小，自适应的确定模板图像和匹配窗口的大小，解决了立体匹配中窗口选择困难的问题;并在极线约束的条件下，采用归一化相关系数作为匹配测度函数进行匹配，计算视差。