数字化、智能计算、虚拟现实和机器视觉等技术的融合,为改进舱体类产品的设计、生产和装配提供了新的技术和手段。本文针对舱体内结构的装配问题,运用计算智能、人类智能和机器智能构建了一个智能装配系统。采用蚁群算法对舱体内零部件的装配顺序进行规划和优化,降低复杂结构体的装配规划难度。基于混和现实技术的增强交互装配方案,在视觉、信息和操作等方面增强了用户的装配感知,人机智能相结合的对舱体装配工艺过程进行虚拟验证。基于视觉的装配质量检测方法,为检查人员提供了有效的图像提示信息,协助检查人员快速发现多余物,减少舱体内遗漏多余物的几率。基于马尔可夫链提出的舱体装配质量模型,实现了舱体装配质量的定量化评估。介绍了面向虚拟装配的信息获取和重用方法,可以实现虚拟装配环境的快速构建。首先建立面向虚拟装配系统的增强信息模型,实现信息源与虚拟装配系统之间的联系。根据信息源的不同,将信息源分成基于CAD系统、基于用户输入和基于装配规划模块三种方式进行获取,并给出了信息应用到虚拟装配系统的策略。采用场景树的结构对装配场景进行管理,实现虚拟装配环境的快速构建和对虚拟装配系统的数据支持。将仿生算法和虚拟现实结合起来,通过蚁群算法求得可行的装配序列,在虚拟现实环境中人机交互的完成装配路径规划。在分析装配序列规划方法的基础上,提出了基于仿生算法的装配序列规划流程。针对舱体内结构的装配序列规划问题,提出了装配完全图模型和解空间的隐式创建方法,建立了面向舱体内结构装配的蚁群算法。结合舱体内结构的装配特点,给出了虚拟装配环境中人机交互的路径规划方法。提出了基于混合现实、增强信息和约束代理的增强交互技术,从视觉、信息和操作三个方面来改善虚拟装配环境的人机交互效率。混合现实在保留虚拟现实全部交互方式的同时,附加真实装配场景来丰富装配过程感知；基于文字和特征表示的增强信息,为用户提供装配知识来引导装配操作；约束代理及其匹配规则,可视化重建了零件装配约束关系,避免了复杂计算。增强人机交互技术为虚拟装配的应用提供了一种便捷的交互手段。采用机器视觉技术进行装配质量检测,检查装配多余物并测量零件间隙,将采集到的舱体内全景视频信息存档。通过DirectShow技术对摄像头视频进行采集,校正摄像头畸变。采用亚像素技术分析图像数据,采用灰度矩边缘定位法测量零件缝隙之间距离。提取图像边缘角点为特征点,将改进Hausdorff距离作为相似度度量准则,采用基于多余物模型边缘轮廓的方法来匹配目标区域多余物。根据舱体的装配质量要求,采用层次分析法建立了舱体装配质量评估体系。在分析影响舱体装配质量因素的基础上,提出了基于马尔可夫链装配质量分析模型。构建了舱体装配过程状态转移矩阵,为舱体装配质量的定量化评估分析提供了依据。通过质量损失函数,计算底层指标的评估值,采用综合加权方法求得舱体的装配质量的综合评价值,从而得到舱体总体装配质量的评估结果。