基于AR技术交互式设备维修的技术方案剖析｜阿法龙XR云平台

本方案设备系统维修场景，以 AR 技术为核心，集成穿戴设备与软件系统，实现实时维修导引、多用户远程协作及维修数据管理，通过 “硬件 + 软件 + 数据” 协同，解决传统维修不易实践的痛点。

一

软件体系：模块化四层架构

软件采用模块化分层设计，确保功能独立与数据互通：

01

应用层

聚焦一线维修人员实际操作需求，提供维修步骤动态导引、安全风险实时提示、操作差错自动预警、多用户远程协同及维修记录一键反馈功能。

02

功能支撑层

涵盖六大核心模块 —— 维修信息建模（抽取设备结构数据）、场景感知（实时定位部件）、虚实叠加渲染（可视化导引内容）、人机交互控制（适配多操作方式）、远程协作链路搭建（音视频传输）、项目管理（任务分配），保障维修全流程流畅性。

03

接口适配层

设计标准化数据接口与应用调用接口，实现功能支撑层与数据层的双向数据传输，兼容不同格式的维修资源。

04

数据存储层

分类存储设备三维模型数据、维修动画 / 文档资源及历史维修记录，为系统功能提供数据支撑。

二

硬件配置：Alpha Vision MR眼镜

核心配置包括：

01

AR 头戴设备

重量控制在 150g 以内，视场角不低于 40°，连续工作时长超 3 小时，满足双手解放式维修操作。

02

AR 手持终端 + 现场计算终端

现场计算终端重量≤700g，适配移动维修场景，辅助数据输入与应急操作。

03

视觉 AI 处理设备

提升动力能源系统部件识别精度，降低误判率。

04

数据存储与远程协作设备

支持多用户实时音视频交互与维修数据同步，保障跨地域协作。

三

核心技术性能要求

围绕场景实用性与系统稳定性，关键性能指标如下：

• 适配至少 3 种人机交互方式（如语音、手势、触控等），满足复杂维修环境操作需求；

• 对用户操作指令的响应延迟≤500ms，避免操作卡顿影响维修效率；

• 支持 10 人及以上同时开展远程协作，应对高并发协作场景；

• 具备二次开发接口，可快速配置新维修任务导引流程，降低系统扩展成本；

• 实时检测维修操作差错，支持文字、图像、动画、语音四种格式的维修知识实时推送。

四

核心逻辑代码示例

（AR 部件识别与协作启动）

# 国产化AR设备初始化与远程协作连接建立实用性

# 初始化符合重量要求的国产AR头戴设备

domestic_ar= DomesticARHeadset_Init(weight_threshold=200, fov_requirement=40)

# 识别动力能源系统目标维修部件

repair_part= domestic_ar.IdentifyRepairPart(part_type="power_energy_component")

# 建立支持10人协作的远程链路

collab_link= RemoteCooperation_Init(max_user_count=10)

# 若识别成功，启动导引与协作

if repair_part:

domestic_ar.DisplayMaintenanceGuide(repair_part.process_steps)

collab_link.TransmitRealTimeView(domestic_ar.CaptureCurrentView())

五

应用价值

该方案通过 AR 技术将抽象维修知识转化为可视化导引，降低对资深技师的依赖；远程协作功能打破地域限制，实现专家资源共享；国产化硬件选型保障系统安全可控。实际应用中，可助力动力能源系统维修效率提升超 30%，显著降低人为操作差错率，适用于电力、能源等领域高复杂度设备的日常维护与应急抢修场景。