본 출원 의 이 실시 예 에서 , 구성 단계 및 재 구성 단계 에서 , 이미지 인식 을 통해 ODN 자원 관리 정확도 가 개선 되 고 , 현장 수동 기록 및 라벨 인쇄 가 시간 소모적 이 고 오류 가 발생 하 기 쉬운 문제 가 해결 된다 . 이 를 통해 관련 기술 에서 ODN 자원 관리 정확도 가 낮 고 건설 효율 성 이 향상 되 는 문제 가 해결 된다 . 결과 적 으로 ODN 토폴로지 서버 는 분류 할 논리 적 토폴로지 의 변경 사항 을 자동 으로 매칭 , 정렬 및 검토 하 여 광섬유 분배 네트워크 에서 자원 을 자동 으로 정렬 및 검토 하 고 광섬유 분배 네트워크 에서 자원 정렬 의 신뢰 성 을 향상 시킨다 . 이러 한 방식 으로 , 광 네트워크 상 의 자원 이 간단 하 고 신속 하 고 자동 적 으로 그리고 확실 하 게 분류 되 어 인 적 자원 투자 가 감소 되 고 점검 효율 이 크 게 개선 되 며 광 네트워크 자원 의 점검 작업 이 정규 화 된다 . 다음 은 먼저 본 출원 의 실시 예 에서 제공 되 는 토폴로지 처리 장치 를 상세히 설명 한다 . 도 18 a 를 참조 하 면 , 본 출원 의 실시 예 는 토폴로지 처리 장치 ( 1800 ) 를 제공 하 며 , 토폴로지 처리 장치 는 :