武殿梁，周 爍，許漢中

（1.上海交通大學(xué)，上海 200240；2.中國航發(fā)上海商用航空發(fā)動機(jī)制造有限責(zé)任公司，上海 201306）

航空發(fā)動機(jī)等重大裝備類產(chǎn)品裝配過程復(fù)雜、工序眾多[1]，目前以人工裝配操作為主，這導(dǎo)致裝配工藝執(zhí)行困難、過程管控難度大，迫切需要與裝配工藝相適應(yīng)的裝配操作及質(zhì)量控制的新方法。裝配過程數(shù)據(jù)感知及裝配工藝3D 數(shù)字化建模方法使得人工裝配過程在線輔助成為可能，人工智能（Artificial intelligence， AI）與增強(qiáng)現(xiàn)實（Augmented reality，AR）技術(shù)結(jié)合將能夠在裝配操作過程中提供在線的智能化感知、判斷和指導(dǎo)[2-4]。

美國波音公司與MIT 聯(lián)合進(jìn)行增強(qiáng)現(xiàn)實輔助裝配研究，研發(fā)的AR 輔助系統(tǒng)能在工人視野中疊加布線路徑和文字等來協(xié)助飛機(jī)制造中的電力線纜的連接和接線器裝配工作[5]；歐盟資助的德、法等國家的6個公司聯(lián)合進(jìn)行AR 在復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)裝配和維修領(lǐng)域應(yīng)用研究，開發(fā)了Starmate 系統(tǒng)[6-8]；英國羅·羅公司和微軟合作研究AR 航空維修操作輔助技術(shù)[9]。國內(nèi)，上海交通大學(xué)、華中科技大學(xué)等單位研究了基于產(chǎn)品和工裝3D 數(shù)字化模型的裝配工藝定義、AR 與3D 數(shù)字化裝配工藝結(jié)合的人工裝配/維修操作智能輔助技術(shù)，并應(yīng)用于航空發(fā)動機(jī)裝配中的操作引導(dǎo)/防錯和參數(shù)采集、車輛維修維護(hù)等領(lǐng)域[10]。

本文研究人工裝配過程的在線操作輔助技術(shù)，提出AI 與AR 結(jié)合的裝配作業(yè)輔助方法，以解決基于光學(xué)透視AR 眼鏡的3D 可視化、智能化裝配輔助問題，實現(xiàn)裝配操作中的智能識別、引導(dǎo)、防錯和信息感知，據(jù)此研發(fā)出AR 智能裝配輔助系統(tǒng)，并以航空發(fā)動機(jī)裝配為對象進(jìn)行應(yīng)用驗證。

AR 智能裝配輔助應(yīng)用模式與系統(tǒng)組成

1 復(fù)雜產(chǎn)品裝配過程AR智能輔助需求與應(yīng)用模式

航空發(fā)動機(jī)等復(fù)雜產(chǎn)品裝配時亟需解決的問題是保證操作目標(biāo)正確，比如航空發(fā)動機(jī)機(jī)匣裝配時多個邊螺母操作順序不能出錯，轉(zhuǎn)子葉片裝配時每片均有固定順序，人工裝配時由于疏漏等原因可能導(dǎo)致操作目標(biāo)或順序錯誤，因此AR 輔助系統(tǒng)首先要能解決正確目標(biāo)或操作位置識別，隨后能根據(jù)工藝要求進(jìn)行正確操作，并能感知用戶是否按照預(yù)定工藝內(nèi)容進(jìn)行了正確操作，如果出錯應(yīng)給予及時的提醒，這些確定了輔助裝配的基本功能：目標(biāo)識別、參數(shù)顯示、動作引導(dǎo)與操作防錯。此外，為了保證裝配過程可追溯，還需要將裝配過程的一些重要信息，如實際操作順序、實際扭矩等自動記錄下來，為質(zhì)量控制提供依據(jù)。

人工裝配時，操作者難以在裝配的同時再去使用其他與裝配無關(guān)的設(shè)備，因此輔助系統(tǒng)不能影響正常裝配操作，硬件設(shè)備應(yīng)該盡量簡單、輕便，可以選擇使用一副具有計算、通信和顯示功能的光學(xué)透視AR 眼鏡。輔助裝配開始時需要接收裝配任務(wù)和選擇工藝內(nèi)容，此過程中還可能需要查看工藝內(nèi)容、電子圖紙等，所以與輔助系統(tǒng)的人機(jī)交互也是必不可少的。由于用戶端除了一副AR 眼鏡外沒有其他交互設(shè)備，用戶只能采用自然交互方式，如語音和手勢。實際環(huán)境中語音可能因為環(huán)境噪聲識別率下降，手勢有可能因為環(huán)境光線的變換識別率不理想，因此可以采用語音和手勢混合交互方式。圖1（a）為通過語音激活3D 虛擬菜單，激活后可以通過語音或手勢進(jìn)一步操作其中菜單項；圖1（b）為通過手勢拖拽3D 虛擬窗口查看3D 工序內(nèi)容，此時還可以通過手勢操作虛擬窗口中的物體或視點。

圖1 AR輔助操作中的自然交互Fig.1 Natural human computer interaction in AR operation assistance

2 AR智能裝配輔助系統(tǒng)組成

除了上文提到的操作過程輔助功能外，作為引導(dǎo)依據(jù)的裝配工藝需要是3D 數(shù)字化表達(dá)模式，因此AR智能裝配輔助系統(tǒng)還應(yīng)具有3D 數(shù)字化裝配建模功能；為了實現(xiàn)裝配過程的視點定位、物體跟蹤和虛實融合顯示，還需要先將零部件、工裝和環(huán)境3D 模型注冊到真實裝配環(huán)境中。

因此本文提出如圖2 所示的AR智能裝配輔助系統(tǒng)架構(gòu)，包括數(shù)據(jù)層、功能層和界面層。數(shù)據(jù)層包含產(chǎn)品數(shù)據(jù)、裝配工藝/知識、預(yù)置AI 特征數(shù)據(jù)、3D 數(shù)模等，用于支持各種業(yè)務(wù)功能；功能層封裝了工藝規(guī)劃、信息感知、AR 跟蹤定位、AI 操作輔助等，它們在實際使用中可以是相互獨立，也可以互相協(xié)作；用戶界面層提供了與裝配輔助相關(guān)的各種交互和顯示功能，包括語音與手勢混合的自然交互、虛實融合顯示、3D 動態(tài)顯示等。硬件主要包括用于虛實注冊的測量/照相設(shè)備、用于操作輔助的AR 眼鏡，其中AR 眼鏡也可以用平板電腦替代。

AR 智能裝配輔助關(guān)鍵技術(shù)

依照AR 智能裝配輔助系統(tǒng)組成，影響系統(tǒng)功能與性能的關(guān)鍵技術(shù)主要包括：支持AR 裝配輔助的裝配工藝3D 數(shù)字化建模方法、適用于裝配現(xiàn)場的AR 注冊/定位/跟蹤/顯示方法，以及基于AI 視覺圖像的裝配信息感知方法。

1 裝配工藝3D數(shù)字化建模

裝配工藝是定義在裝配生產(chǎn)條件和裝配對象零組件上的裝配操作過程和參數(shù)集合，對于AR 裝配輔助來說，裝配工藝提供裝配目標(biāo)、工具、操作邏輯順序、操作參數(shù)等眾多信息，是裝配輔助的主要依據(jù)。

本文將裝配工藝抽象為執(zhí)行流程邏輯模型和工序/工步執(zhí)行內(nèi)容模型，執(zhí)行流程可描述裝配過程邏輯順序，用于判斷裝配順序是否正確、提示下一步操作等；工序/工步執(zhí)行內(nèi)容詳細(xì)描述一個工序/工步的具體操作信息，包括裝配目標(biāo)、工具工裝、操作參數(shù)、操作動作過程、質(zhì)檢數(shù)據(jù)等，是具體操作引導(dǎo)的依據(jù)。

裝配工藝流程采用有向圖模型來表達(dá)，圖結(jié)點即為一個工序或工步，結(jié)點之間的關(guān)系表達(dá)前后工序之間的依賴關(guān)系，分為“絕對依賴”（前序必須完成）和“選擇依賴”（多前序結(jié)點時，僅一個完成即可）。本文采用鄰接表法來描述裝配過程有向圖模型，如圖3 所示，表結(jié)點即為所有的工序結(jié)點，其數(shù)據(jù)項主要為指向工序?qū)ο蟮闹羔?；鄰接點描述一個表結(jié)點的后續(xù)工序結(jié)點組，一個表結(jié)點有0 個或多個鄰接點。鄰接點有4 個數(shù)據(jù)項：自身對應(yīng)的表結(jié)點地址、對前序結(jié)點依賴類型、當(dāng)前執(zhí)行狀態(tài)和后一個鄰接點地址（如無則為空指針）。

裝配工序/工步包含以下較多信息。（1）3D 數(shù)模：本工序零部件數(shù)模、工裝工具數(shù)模、裝配環(huán)境數(shù)模；（2）操作說明：文字類型的操作要領(lǐng)、說明等；（3）操作動作：定義在3D 數(shù)模上的動作描述；（4）相關(guān)參數(shù)： 執(zhí)行參數(shù)、質(zhì)檢參數(shù)；（5）2D 電子圖紙： 2D 裝配圖和其他2D 電子資料。工序/工步采用面向?qū)ο蠓椒枋?，上? 類信息作為對象的屬性，還同時封裝屬性提取、動作仿真和2D 信息顯示等方法。

2 支持裝配輔助的AR注冊、跟蹤與混合顯示技術(shù)

2.1 大尺寸裝配場景高精度虛實注冊

虛實注冊是AR 的基本問題，也是AR 應(yīng)用中基于視覺圖像進(jìn)行視點定位和物體追蹤的基礎(chǔ)。目前AR 虛實注冊常用的基于Mark 點的圖像定位算法精度能夠滿足一般人工裝配操作需要，但對于大尺寸的裝配現(xiàn)場需要多角度拍攝圖像，攝像機(jī)互相定位再進(jìn)行場景坐標(biāo)歸一化，這導(dǎo)致精度降低且操作麻煩。考慮到對于一個裝配現(xiàn)場注冊僅需要一次性生成注冊文件，可以采用基于標(biāo)識點測量的統(tǒng)一坐標(biāo)法來進(jìn)行高精度注冊，其過程簡述如下：首先在實際環(huán)境中特征分明處布置標(biāo)志點（靶標(biāo)點），點的形狀可采用十字圖案，在注冊軟件中導(dǎo)入3D 模型，在相應(yīng)位置布置虛擬標(biāo)志點；采用全站儀等測量儀器對靶標(biāo)點進(jìn)行位置測量，將測量坐標(biāo)系作為世界坐標(biāo)系；3D 虛擬模型上多個虛擬標(biāo)識點與測量坐標(biāo)系的對應(yīng)點群匹配，獲得變換矩陣；以該矩陣對3D 模型進(jìn)行位姿變換完成該模型注冊；據(jù)此可完成多個模型注冊，保存各模型位姿到注冊文件。注冊后測量儀器和標(biāo)識點即不再需要。

圖2 AR智能裝配輔助系統(tǒng)組成Fig.2 Framework of an AR intelligent aided assembly system

圖3 裝配工藝流程有向圖模型及其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)Fig.3 A directed graph model of assembly process and its data structure

2.2 面向?qū)崟r視點跟蹤的自動修正SLAM算法

實時的視點定位不但是AR 顯示的基礎(chǔ)，也是基于視覺圖像的運動物體（如裝配中的手持工具）位姿計算的基礎(chǔ)，因此高精度的視點位姿計算是AR 裝配輔助的關(guān)鍵問題。目前常用兩種方法：

（1）Mark 點法。在環(huán)境中預(yù)設(shè)已知位置Mark 點，計算Mark 點在視覺坐標(biāo)系中的位置，再反算視點在世界坐標(biāo)系中位姿。該方法精度高、速度快，但需要預(yù)先布置Mark 點，且Mark 點識別時受距離、光線變化影響大。

（2）SLAM 算法。包括基于離線和在線地圖方法，可以實現(xiàn)無參跟蹤，重復(fù)精度很好，但計算量很大，定位精度不高。

本文將兩種方法聯(lián)合使用，主要使用SLAM 方法，但可以手動或自動激活Mark 點法進(jìn)行修正，自動激活時按照一定的時間周期啟動校正。該方法將SLAM 的重復(fù)精度與Mark 點法定位精度高的優(yōu)點結(jié)合，實現(xiàn)過程如圖4（a）所示。

圖4（b）給出一種無需Mark點的物體跟蹤方法，其原理是在虛擬空間中根據(jù)虛實視點一致性構(gòu)造虛擬圖像，與真實圖像進(jìn)行有限特征匹配，據(jù)此調(diào)整虛擬物體位姿直到符合圖像匹配誤差。筆者測試結(jié)果是光線穩(wěn)定環(huán)境效果較好，但因其屬于迭代計算，導(dǎo)致幀率不穩(wěn)定。甚至遲遲無法收斂，因此在實際使用中仍采用在工具上布置一兩個Mark 標(biāo)識的方法。

圖4 AR智能裝配輔助過程的視點及運動物體跟蹤Fig.4 View point and moving objects following in AR intelligent aided assembly

2.3 面向融合顯示的虛實互遮擋技術(shù)

一般AR 應(yīng)用只需要將信息疊加顯示在真實場景中，不需要考慮虛擬景象與真實模型之間關(guān)系。但裝配輔助中的目標(biāo)識別、操作引導(dǎo)時需要指示到真實對象上，虛擬工具或零部件的運動也要符合實際情況，此時需要虛實融合顯示，其核心是“虛實互遮擋”。

AR 裝配輔助應(yīng)用中，無論是裝配對象還是工裝工具一般都有對應(yīng)的3D 數(shù)模，據(jù)此本文提出一種基于對應(yīng)3D 虛擬模型進(jìn)行遮擋計算、控制渲染輸出順序的虛實遮擋方法，實現(xiàn)過程如圖5（a）所示，真實物體遮擋虛擬物體是通過獲取真實物體對應(yīng)的3D 數(shù)模來進(jìn)行遮擋運算，再控制不同模型渲染后圖像輸出疊加順序獲得虛實遮擋后場景圖像，該方法速度快、精度高，不需要額外的深度信息獲取。圖5(b) 為某導(dǎo)彈彈體尾段裝配工藝驗證中的虛實融合顯示，工裝為真實設(shè)備，尾段為虛擬模型，可見虛實互遮擋效果。

圖5 AR智能裝配輔助過程的虛實遮擋與融合顯示Fig.5 Virtual and real occlusion and fusion display of the auxiliary process of AR intelligent assembly

3 裝配特征信息感知

在基于AR 的輔助裝配中，可從AR 眼鏡獲得單目或雙目實時圖像，因此可以利用AI 圖像處理方法提取裝配過程的各種特征信息。如某位置上零件是否裝配、工具上扭矩等讀數(shù)、管線連接狀態(tài)、零部件缺陷，這些可用于支持裝配過程的實時防錯、順序判斷、參數(shù)記錄等。

裝配現(xiàn)場圖像中可能蘊含多種信息，可以結(jié)合裝配工藝知識，對應(yīng)3D 數(shù)模和多種AI 圖像處理算法來獲取裝配過程特征信息，基本步驟是：圖像獲取，自動分割和分類，分塊圖像預(yù)處理，分塊圖像特征識別匹配，根據(jù)裝配工藝和以往知識進(jìn)行分析判斷。

圖像的自動分割與分類。應(yīng)用AR 定位方法獲得攝像頭位姿參數(shù)；根據(jù)攝像參數(shù)和3D 虛擬場景獲得2D 虛擬映射圖像；根據(jù)2D 圖像不同區(qū)域關(guān)聯(lián)3D 數(shù)模形狀和屬性確定分區(qū)圖像的邊界和蘊含信息類型，據(jù)此將真實視覺圖像進(jìn)行分割和分類。圖6 顯示了如何構(gòu)造和分割圖像，根據(jù)攝像頭位姿和成像參數(shù)在虛擬場景中渲染出對應(yīng)的虛擬圖像，記錄各模型在虛擬圖像上的位置。

圖6 根據(jù)攝像頭位姿和成像參數(shù)構(gòu)造 虛擬圖像Fig.6 Creating virtual image based on camera position and parameters

基于分塊分類圖像的裝配特征信息辨識。設(shè)計能夠提取不同類型特征信息（如數(shù)字、劃痕、曲線、堆疊順序、相對位置等）的AI 識別算法庫（如在裝配過程中識別七段數(shù)碼管的數(shù)字信息就可用到CNN 算法）、各類信息的特征圖像庫；對分割后圖像根據(jù)其類型選擇圖像識別算法（SURF、SIFT、HOG、ORB 等）進(jìn)行圖像處理，結(jié)合特征圖像庫提取各類信息。

裝配操作結(jié)果分析判斷。根據(jù)實時裝配特征信息，再結(jié)合裝配工藝、執(zhí)行進(jìn)度和當(dāng)前相關(guān)裝配特征信息，確定應(yīng)該進(jìn)行的裝配操作；基于以往裝配知識進(jìn)行綜合分析，判斷結(jié)果正確性和精確性。

4 裝配操作過程輔助技術(shù)

4.1 裝配目標(biāo)位置識別與指示

在我國，目前基礎(chǔ)教育所設(shè)立的各門學(xué)科中，從沒有對孩子進(jìn)行過財商教育。這也許是受了中國一句老話“君子言義，小人言利”的影響，人們總覺得孩子的主要任務(wù)是學(xué)習(xí)，離金錢越遠(yuǎn)越好；至于理財能力，長大了可以無師自通。似乎只有這樣學(xué)習(xí)才能專心，才能純潔心靈。但事實遠(yuǎn)非如此，大多成年人都有這樣一種體會：改革開放以后，突然感覺自己在消費、金融管理等知識面前一片茫然，不得不花幾倍的力氣去補習(xí)，否則就難以適應(yīng)快速發(fā)展的時代潮流。

目標(biāo)識別用于在裝配過程中指示正確的裝配位置。從裝配工藝中獲得某個步驟的要裝配的零部件對象，以及它需要裝配的位置信息。如果裝配位置在前面過程中未隨著模型移動，則根據(jù)注冊信息來確定該位置在世界坐標(biāo)系中的位置參數(shù)；如果裝配位置已隨模型移動，則獲取零部件模型位姿，根據(jù)裝配位置在該零部件上的位置計算其在世界坐標(biāo)系中的位置參數(shù)；生成3D 指示箭頭或指示線模型，指向裝配位置。

在進(jìn)行目標(biāo)識別與指示時，要同時顯示當(dāng)前工步操作要求、被裝配的零部件模型名/編號等信息，使得操作者一目了然。

4.2 裝配操作引導(dǎo)

操作引導(dǎo)用于在實際環(huán)境中演示一個操作動作。從工序/工步模型中獲得操作對象、工具/工裝3D模型以及動作過程信息，按照工序中預(yù)設(shè)的運動軌跡起點設(shè)置3D 模型初始位姿，自動或操作者交互發(fā)起動作過程演示，使用動作過程信息驅(qū)動零部件和工具/工裝模型，驅(qū)動過程中進(jìn)行互遮擋計算，若為AR 眼鏡，則輸出遮擋計算后的虛擬模型圖像，若為一般顯示設(shè)備則輸出虛實疊加后圖像。

4.3 操作過程防錯

AR 操作防錯主要用于防止3類錯誤：位置錯誤、順序錯誤和參數(shù)錯誤。

（1）裝配位置防錯。根據(jù)工藝獲得正確位置信息，根據(jù)實時感知的真實裝配位置，包括正在安裝的位置、本步操作后正確位置是否已裝配好，判斷某零部件是否被正確裝配。

（3）參數(shù)錯誤判斷。對于某一工序/工步，操作過程獲得參數(shù)，如螺栓實際扭矩、尺寸測量數(shù)據(jù)等，與工序規(guī)定的參數(shù)對比，不符合工藝要求則提示和報警。

裝配過程AR 智能輔助 應(yīng)用驗證

以某型航空發(fā)動機(jī)機(jī)匣裝配應(yīng)用AR 智能輔助為例驗證系統(tǒng)框架和關(guān)鍵技術(shù)。某型航空發(fā)動機(jī)目前仍處于研發(fā)和原型機(jī)生產(chǎn)狀態(tài)，機(jī)匣和轉(zhuǎn)子裝配是原型機(jī)裝配的重要工藝，涉及大量人工裝配操作。

基于本文提出的智能裝配輔助技術(shù)路線開發(fā)了AR 智能裝配輔助原型系統(tǒng)，包括數(shù)字化裝配工藝規(guī)劃模塊、AR 虛實注冊模塊、AR 智能操作輔助模塊、基于AI 圖像的信息提取模塊，模塊之間關(guān)系如圖7（a）所示。

隨后創(chuàng)建機(jī)匣裝配的3D 數(shù)字化裝配工藝文件，并讀入用于現(xiàn)場指導(dǎo)的AR 眼鏡中，輔助操作者進(jìn)行裝配操作，在這個過程中輔助用戶進(jìn)行操作目標(biāo)識別、操作引導(dǎo)、信息感知和操作防錯。本案例中，為了能夠防止用戶強(qiáng)行錯誤操作，將螺栓擰緊半自動工具也編程集成到系統(tǒng)中，當(dāng)操作錯誤時可以鎖死工具無法進(jìn)行操作，圖7（b）為機(jī)匣裝配工位現(xiàn)場。

圖7 AR智能裝配輔助系統(tǒng)組成及應(yīng)用Fig.7 AR intelligent aided assembly system and its application

1 實現(xiàn)過程

初始化階段。根據(jù)機(jī)匣裝配工藝在數(shù)字化裝配工藝規(guī)劃模塊中創(chuàng)建3D 數(shù)字化裝配工藝模型，保存成機(jī)匣裝配3D 數(shù)字化裝配工藝文件包；在航空發(fā)動機(jī)及相關(guān)工裝上貼校正用的Mark 標(biāo)識；采用多攝像頭完成場景初始注冊，并保存成場景虛實注冊文件。

輔助操作階段。將數(shù)字化裝配工藝文件包、場景虛實注冊文件導(dǎo)入現(xiàn)場指導(dǎo)用的便攜電腦中，本例使用GPD MicroPC 巴掌電腦和Mate 2 AR 眼鏡；用戶佩戴AR 眼鏡、攜帶巴掌電腦進(jìn)行裝配操作，啟動AR 智能輔助操作模塊，首先根據(jù)虛實注冊文件自動完成虛擬場景注冊到真實場景，讀入數(shù)字化裝配工藝文件，生成3D 數(shù)字化裝配工藝模型；隨后即可伴隨用戶的操作完成信息感知、目標(biāo)識別、操作引導(dǎo)和防錯。圖8 為機(jī)匣裝配工位上使用AR 智能輔助的情景，機(jī)匣邊螺母擰緊時的目標(biāo)識別，此時箭頭指向工藝規(guī)定的被操作螺母，如果擰緊工具頭的位置錯誤則在眼鏡上提示錯誤，并暫時鎖死擰緊工具。圖9 為盲裝操作透明化實例，通過一個特殊工裝操作殼體內(nèi)的螺栓，工裝旋轉(zhuǎn)角度通過編碼器測量。圖9（a）為實際操作情景，圖9（b）為通過AR 眼鏡觀察到的情景，可見殼體“內(nèi)部工具頭和操作目標(biāo)”，并在眼鏡上顯示旋轉(zhuǎn)多少度即可到達(dá)操作位置。

圖8 航空發(fā)動機(jī)機(jī)匣裝配AR輔助Fig.8 AR aided operation in aero turbine engine assembly

圖9 航空發(fā)動機(jī)某組件裝配的透視化引導(dǎo)Fig.9 Transparency display in aero-engine part assembly

2 結(jié)果分析

通過對結(jié)果的分析，本案例中的原型系統(tǒng)實現(xiàn)了裝配操作目標(biāo)識別、操作過程引導(dǎo)、虛實混合顯示、操作信息感知、正誤判斷提示，并結(jié)合可編程的半自動擰緊工具防止用戶強(qiáng)行錯誤操作，基本達(dá)到了預(yù)定目標(biāo)。從響應(yīng)時間上看，系統(tǒng)完成視點計算、根據(jù)工藝信息定位和判斷、根據(jù)AR 圖像識別目標(biāo)和感知信息，綜合響應(yīng)時間為2～5ms，完全能夠滿足人工交互操作。

本案例的信息感知包括操作目標(biāo)識別、操作步驟感知、扭矩讀數(shù)獲取、指針儀表讀數(shù)獲取，沒有諸如劃痕、污損等信息提取，驗證過程未出現(xiàn)信息提取錯誤，目標(biāo)識別正確率100%，這是因為物體定位精度±3mm，本例的螺栓中心最小距離為8mm，再配合3D 工藝中的螺栓模型和AI 修正算法完全滿足要求。但此精度無法實現(xiàn)一些微小零件的識別。

結(jié)論

（1）AR 與3D 數(shù)字化裝配工藝建模、AI 圖像識別等技術(shù)結(jié)合，用于復(fù)雜裝備類產(chǎn)品的人工裝配過程目標(biāo)識別、操作引導(dǎo)、信息感知與記錄、操作過程防錯等環(huán)節(jié)，能夠提高裝配操作效率和質(zhì)量，降低對操作者的要求。

（2）本文提出的AR 智能裝配輔助系統(tǒng)體系適用于復(fù)雜產(chǎn)品AR 智能裝配輔助，可以作為此類系統(tǒng)的一種基本架構(gòu)。

（3）本文提出的裝配工藝模型、AR 注冊/ 跟蹤/ 顯示技術(shù)滿足裝配現(xiàn)場的操作輔助需求，AI 識別與分析判斷方法還需要進(jìn)一步研究和開發(fā)。

（4）目前的AR 硬件性能用于裝配智能輔助還不能滿足需求，某些定位、跟蹤、AI 識別與分析算法還需要在后端服務(wù)器上完成，未來將可能全部在AR 眼鏡上實現(xiàn)。