随着远程办公的不断发展以及“工业4.0”的持续推进,现代生产设备正朝着大型化、自动化、集成化发展,设备越来越复杂,故障诊断的难度也呈逐渐增长的趋势。及时发现、排除和诊断设备故障对于企业降低生产成本和连锁事故发生概率,有着重要意义。考虑到人工成本以及交通、时间等因素,工业行业对远程设备装配维修系统的需求越来越迫切。基于此,本文提出一种基于可穿戴混合现实设备Holo Lens头盔的远程协同装配维修系统,具有丰富专业领域知识的专家和大量操作经验的用户通过互联网进行合作,及时发现、排除和解决设备出现的各种问题。针对传统的二维标注方法缺少动态演示和空间理解的不足,本文提出了包括指向性注解、草绘性注解和文字性注解三种注解方式的三维空间标注方法。本文结合YOLO网络,实时检测装配维修场景下的工具目标,为用户和专家提供更多工作环境的视觉信息。本文的主要工作包括以下几个方面:1.提出指向性注解的动作指令标注方法,该方法用于指导用户下一步的操作。为了改善专家的交互体验,不再手动调整模型的位置、大小和方向,本文使用Dollar 1算法识别专家的手绘手势,并结合最小外接矩形、手绘手势的时序等手绘手势的属性,改进了Dollar 1算法,依据专家的一次绘制的手势信息,确定三维模型的位姿并将其锚定在三维空间中。实验结果表明,改进后的Dollar 1算法可以在保证识别准确率和实时性的前提下,改善专家的交互体验。2.提出草绘性注解的圈选指令标注方法,该方法旨在强调三维空间中的零件或部位。在由专家绘制的圈选轮廓曲线生成三维模型的过程中,Teddy算法生成的三维模型表面存在过多褶皱且算法生成时间过长,针对这些不足,本文提出基于拉普拉斯光顺的Teddy算法,通过调整网格顶点位置,提高了模型表面的平滑度,通过降低轮廓曲线的采样率,减少模型的三角面数和顶点数,提高算法生成时间。实验结果表明,在不影响用户理解的前提下,本文算法生成的三维模型会减少表面细节,以提高平滑度,且减少三维模型60%的三角面数和顶点数,以及78%的生成时间。3.基于YOLO-v3网络模型框架,结合Unity开发平台,实现了用户端工作场景中目标的实时检测和识别。针对装配维修场景,本文制作了螺丝刀和扳手的数据集,包括7种螺丝刀和7种扳手工具在不同光照,角度,背景条件下的1000幅图像。实验结果表明,YOLO-v3处理能力可达50-60fps,满足系统的实时性要求。同时在经过2700次迭代训练将损失降到0.0171后,可以对单目标,多目标和被遮挡目标等不同情况准确识别检测。4.结合本文应用需求,开发了基于Holo Lens的远程协同装配维修系统。为进一步改善用户端的使用体验,设计并实现了空间测距、简单零件自动化组装、三维空间模型管理等辅助功能,帮助用户更加便捷地完成工作。在打印机装配和汽车部件检查的远程协同实验场景中验证本文的系统功能,实验结果表明,该系统提高了用户远程协同中信息的理解能力,较参照说明手册的方式提高了20%的工作效率。