使用机器人装配电缆等柔性工件是进一步提高生产效率和降低人力成本的关键。许多工业领域已经实现了用机器人自动组装工件。由于像电缆、柔性电路板、密封圈这类柔性工件在受外力作用时容易发生形变,大部分情况下机器人无法预测和估计工件的变形或利用工件的变形来完成装配任务,因此在研究时主要对柔性体的避障方法进行研究。但在一些环境中无法避免柔性体与环境的接触,这就需要利用柔性体与环境接触的变形来完成装配任务。本课题针对这些问题,对线缆与环境的接触状态进行分析,并完成了基于视觉伺服的电缆形状规划的研究。针对线缆在装配过程中的接触问题,提出了相关解决方案。为了实时获取电缆在空间中的位置,采用基于视觉电缆几何形状测量方法。对相机获得的RGB图像进行轮廓分割,特征提取及细化等操作,同时为了降低噪声,得到精准的线缆中心线图像,需要对处理后的图像进行半径滤波,得到线缆的几何形状。对线缆的各种接触状态进行了分析,研究了接触状态变化时线缆形状和运动状态的改变规律。并在线缆的实际安装过程中,根据线缆与环境发生接触而改变形状的情况,对线缆在装配过程中的不同接触情况进行分析,使用无模型的线状柔软体控制方法,针对不同的接触情况制定了不同的控制策略。在伺服控制系统中,为了实时判断线缆在装配过程中的形状和与周围环境的接触方式,进而计算出机械臂的运动控制方式,需要建立线缆形状、位置与机械臂控制策略之间的对应关系,设计线缆运动规划的控制器,引导机械臂在识别出线缆与周围环境接触方式的前提下,完成对线缆的操作。为了验证所提出方法的有效性,本文搭建了基于机器人操作系统（ROS）的基于视觉的伺服实验平台。分别在仿真和实际情况下进行了实验,并对实验结果进行了详细的分析,验证了通过该方法设计的控制器的有效性与可行性。