在航空飞机维护保养领域，电气系统接线检查是核心环节之一，其准确性直接关乎飞行安全。传统接线检查依赖维护人员对照纸质手册人工核对，存在效率低下、易受经验水平限制、误判漏判风险较高等问题。随着AR（增强现实）技术与图像AI识别技术的快速发展，将AR眼镜应用于飞机接线检查场景，通过图像AI实时识别判断接线正确性，可有效破解传统模式痛点，提升维护保养的精准度与效率。本方案将从应用背景、核心技术架构、实施流程、核心优势及保障措施五个维度，阐述该应用的具体落地思路。
应用背景与需求痛点
飞机电气系统由数千条线路、数百个接口组成，接线布局复杂且规格严苛，个别错误都可能引发短路、设备故障甚至飞行事故。传统维护模式下，维护人员需携带厚重的纸质手册或平板电脑，逐一比对线路的颜色、编号、接口位置等信息，耗时耗力。此外，新人维护人员因经验不足，易出现对复杂接线识别不精准的问题；资深人员也可能因疲劳导致误判。行业迫切需要一种能够实时辅助、智能校验的技术手段，提升接线检查的自动化、智能化水平，降低人为失误，缩短维护周期。
核心技术架构
本方案核心由AR眼镜硬件终端、图像AI识别引擎、航空接线数据库及云端管理平台四大模块构成。硬件层面，选用具备高清摄像头、高分辨率显示镜片、语音交互功能及工业级防护性能的AR眼镜，支持在机舱复杂环境下稳定工作，摄像头可实时采集接线区域图像，显示镜片可叠加虚拟指引信息。图像AI识别引擎是核心核心，基于深度学习算法，通过大量飞机接线样本数据训练，具备线路颜色识别、接口编号提取、接线布局匹配等功能，可实时分析摄像头采集的图像，与标准接线数据进行比对，判断接线是否正确。航空接线数据库整合各机型的标准接线图纸、线路规格、接口参数等核心数据，支持按机型、部件快速检索调用，为AI识别提供精准的比对依据。云端管理平台负责数据存储、模型更新、维护记录统计等功能，可实时同步维护进度，生成检查报告，便于管理人员统筹管控。
本方案实施流程主要分为四个步骤：
前期准备：对目标机型的电气系统接线图纸进行数字化处理，提取线路颜色、编号、接口位置、连接关系等关键信息，录入航空接线数据库；同时优化图像AI识别模型，针对该机型接线特点进行专项训练，提升识别准确率。
现场操作：维护人员佩戴AR眼镜，通过语音指令唤醒系统，选择对应机型及维护部件，系统自动调用该部件的标准接线数据。维护人员将摄像头对准待检查接线区域，AR眼镜实时采集图像并传输至AI识别引擎。
智能识别与反馈：AI识别引擎快速比对采集图像与标准数据，若接线正确，AR眼镜显示绿色核对标记及“接线正常”提示；若存在线路接错、接口松动、线路破损等问题，立即显示红色警示标记，标注错误位置及具体问题（如“线路颜色错误，应接红色线”“接口编号不匹配，应为A-08”），同时在显示镜片上叠加标准接线示意图，辅助维护人员快速修正。
记录与归档：检查完成后，系统自动生成维护记录，包含检查时间、人员、部件、识别结果及修正情况等信息，同步上传至云端管理平台，便于后续追溯与统计分析。
相较于传统维护模式，本方案具备三大核心优势：一是提升效率。AI识别速度较人工核对提升5-8倍，无需反复翻阅手册，大幅缩短单部件接线检查时间，尤其适用于飞机定期大修等大规模维护场景。二是降低失误率。通过AI智能校验，可有效规避人工疲劳、经验不足导致的误判漏判问题，识别准确率可达99%以上，显著提升维护质量，保障飞行安全。三是简化培训。新人维护人员可通过AR眼镜的实时指引与标准示意图辅助，快速掌握复杂接线检查技巧，缩短培训周期，降低培训成本。
AR眼镜结合图像AI识别技术在飞机维护保养接线检查场景的应用，是航空维护领域智能化升级的重要方向。本方案通过构建“硬件终端+AI引擎+数据库+云端平台”的一体化体系，可有效破解传统维护模式的痛点，提升维护效率与质量，为航空安全提供有力保障，具备广阔的应用前景与推广价值。
