据相关报告预测，2025年全球虚拟现实与增强现实市场规模将达到800亿美元。随着增强现实技术硬件和软件的进步，以及数据处理能力的大幅提升，越来越多的制造公司已经开始使用该技术，以提升生产与管理效率。数据表明，增强现实技术正在有力推动现代制造业的变革，可能将在未来颠覆传统制造业。那增强现实的内涵是什么，基于增强现实的装配引导技术的国内外现状如何？增强现实的关键技术有哪些？它如何实现制造业的精密化和复杂化？南京航空航天大学刘宇和徐锋等人在2021年第9期《金属加工（冷加工）》上发表了一篇题目为《基于增强现实的装配引导技术综述》的文章，对于上述问题进行回答，为此，编者将此文推荐给各位金粉，以期提高我们日常生产与管理效率。

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序言

在工业4.0时代，质量和效率是制造业产品增值的关键因素。增强现实技术（AR）凭借其能够帮助操作人员建立物理世界与数字信息环境连接的特性，在制造业中已经被视为提高效率的强大技术工具。增强现实区别于虚拟现实（VR），它以交互的方式，实时地在真实环境中注册虚拟对象，是对真实物理环境的补充，这显著减少了其对硬件的依赖，提高了工业应用能力。工业增强现实适用性分布研究报告中指出，在机器人操作、维护、制造等10个AR工业应用类别中，增强现实技术在手动装配领域的应用最广，占比达到32%。基于增强现实的装配引导技术已经成为了智能制造研究的热点，其重要性得到了普遍认可。

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国内外研究进展

基于增强现实的装配引导技术一般以系统平台的形式进行开发部署，将增强现实技术应用于产品装配引导，以实现产品、真实环境和虚拟信息与操作人员实时交互。图1所示为典型的视觉增强现实装配引导系统运行流程图，主要分为视频流采集、图像处理、跟踪注册和信息交互4个步骤。其中图像处理对采集的视频帧进行分析，为跟踪注册或信息交互提供响应信号。

图1典型视觉增强现实装配引导系统运行流程

目前，国内外对增强现实装配引导技术的研究正处于如火如荼的关键时期，其整体的发展正向着集成化、智能化、普适化和精确化的目标前进，但这仍然需要研究人员的艰苦攻关。

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关键技术

基于增强现实的装配引导技术的关键是 三维跟踪注册技术，它直接影响虚拟信息的可读性以及信息呈现在真实环境中的位姿。而信息显示与交互技术是基于增强现实的装配引导技术的重要组成部分，是联系人机的纽带。

3.1 三维跟踪注册技术

三维跟踪注册是将虚拟信息实时地与真实环境进行配准融合，其中应用最广泛的是基于计算机视觉的跟踪注册技术，根据环境中有无标志物可再细分为基于人工标识和无标识的三维跟踪注册方法。

图2 基于人工标识的三维跟踪注册方法

（2）无标识的三维跟踪注册方法 有以下几种。

图3 利用ORB进行特征点匹配

图4 Vuforia中model target的跟踪注册

3）基于深度学习的跟踪注册方法。近几年，深度学习快速发展，在增强现实领域中，各种深度学习的方法及体系结构凭借其强大的计算能力可以更有效、更鲁棒地执行和解决跟踪注册的任务，其中直接以RGB图像为输入，以目标物体六自由度位姿为输出的深度学习网络模型发展最为迅猛。此类方法主要以李代数、四元数或控制点来表示目标物体的旋转和位移，将位姿估计问题转化为回归问题，主要流程如图5所示。

图5 基于深度学习的位姿估计方法主要流程

图6 基于YOLO-6D的位姿预测

基于深度学习的跟踪注册方法较于传统方法具有较高的精度和鲁棒性，但还存在所需数据庞大、数据集制作困难以及模型训练周期长等问题，限制了它的快速发展。

3.2 信息显示与交互技术

信息显示与操作人员的装配过程直接相关，是引导装配的重要一环。信息显示取决于硬件设备，比较经济的方案是利用多目摄像头和显示器，来组成系统的场景信息收集和信息显示模块，但是此方案存在视野固定，调试部署周期长，设备零散等问题。目前较流行的还是Microsoft公司发布的HoloLens2，它集成了深度相机、磁力仪等多种传感器，使操作人员可以更灵活地进行装配操作，具有较好的沉浸式体验。虽然HoloLens2因为存在成本较高、易致人眩晕等问题，而没有在工业上广泛应用，但信息显示的硬件载体将会继续沿着集成化的方向发展。

信息管理是根据对装配作业的认知，对装配工艺等信息进行获取、维护和管理。常见的方法是信息建模或运用知识图与语义网技术。华中科技大学的蓝珊将基本的装配工艺信息与装配过程的多媒体信息进行IDEF1X建模，将它们分类组织、转换、关联，从而转换成在增强现实装配引导的数据信息库，并在装配过程中进行调用。语义网技术主要是将各种文本格式的文件及其他非结构化的信息编码转化成计算机能理解的结构化信息和推理规则集，而知识图更侧重于数据和语义的图形化结构。知识图与语义网技术相辅相成，通过上下文信息，极大地丰富了数据的内容。Walczak等提出了一种分布式增强现实服务的体系结构，利用语义网技术有效地搜索上下文描述的分布式资源，构成交互式增强现实演示，以提供搜索和反馈服务。

随着传感器技术的发展，人机交互的方式越来越多样化。传统的键鼠交互方式虽然稳定，但是操作效率低，无法实现虚实场景的无缝衔接，已经渐渐被摒弃。而基于深度学习和多传感器的语音、手势、眼控等交互方式具有简单、自然、效率高等特点，是目前人机交互研究的重点和热点。董琼等就在利用增强现实进行装配的场景中，通过提炼的关键语音命令搭建了指导装配的语音交互系统，提高了人机交互的效率和用户体验。

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结束语

基于增强现实的装配引导技术为用户提供了新的交流和获取信息的方式，能够有效提高产品装配的效率。目前，此项技术正向着集成化和智能化方向发展，而深度学习是智能化的重要技术工具，它能够提高整个系统的效率和有效性，并将“智能”灌输到系统中，在跟踪注册、人工交互等技术领域相比于传统方法，在效率和精确度方面取得了不错的应用效果。同时，科研人员提出使用虚拟合成数据来代替部分真实数据的方法来弥补训练深度学习模型时所需数据量大、数据集制作困难等问题，从而显著降低了深度学习应用的门槛。未来，基于增强现实的装配引导技术的发展会与深度学习进行更深层次的结合，将进一步强化此项技术的功能、应用和服务，这还需要科研人员不断的研究和创新。

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