航线维修是飞行器维修中极其重要的一个环节,维修质量和效率是飞行安全和企业发展的决定要素。本文以增强现实(Augmented Reality,AR)为基础,结合神经网络图像识别技术,将虚拟模型和维护信息与真实维修环境相融合,开展了面向飞行器的增强现实维修引导的视觉关键技术研究与应用;通过硬件设备、神经网络算法以及所开发的软件系统在线为维修人员提供多种类型的维护作业引导,实时获取与维修内容相关的信息,从而显著提升维修作业效率、缩短维修时间和降低差错率。应用对象选取的是搭载CFM56发动机的空中客车A320飞机,指导手册为东方航空320/319航线维修工作单。论文的主要研究内容包括:(1)针对飞行器航线维修问题的分析以及增强现实技术的自身特点,结合现有增强现实系统的不足,对增强现实的视觉关键技术中的三维跟踪注册和人机交互进行研究;(2)针对发动机训练数据集无包裹外壳和特征复杂的问题,使用软阈值改进残差网络的残差收缩网络用于图像识别,并使用双目立体视觉进行深度距离感知的SGBM算法用于三维模型位置调整的无标记跟踪注册技术,实现了真实维修环境和其对应虚拟模型的配准;(3)针对航线维修增强现实系统的人机交互方面进行研究,分别从模型使用、布局界面、协同工作和辅助交互方面详细介绍了增强现实维修引导系统的人机交互界面设计和优化方法;(4)开发了飞机航线维修增强现实引导原型系统,实现了系统的预期功能,最后根据系统的使用效果进行了改进前后效果测试,证明了本研究方法的有效性。