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如今，增强现实(AR)是一个著名的概念，但它的起源可以追溯到60年代，当时Sutherland在1968年提出了第一个公认的基于头戴设备(HMD)的增强现实原型(AR)。在萨瑟兰之后，20多年过去了，增强现实这个术语才由Tom Caudell和David Mizell这两位受雇于波音公司的科学家正式创造出来，他们开发了一个实验性的增强现实系统，目的是简化空气公司的制造过程。AR的概念直到1994年才被Milgram和Kishino作为实空间、虚空间和混合空间的所有中间形态之间的关系正式提出。1999年，ARToolKit在SIGGRAPH上公开发布，这是第一次在美国的研究实验室之外看到一个可用的AR系统，这预示着AR行业的开端，AR行业在两年之后就以开源软件的形式发布了。
直到几年前，缺乏价格低廉的设备是广泛采用AR应用程序的主要障碍。
如今，移动设备的广泛应用消除了这一限制，因为智能手机和平板电脑拥有开发和部署AR应用程序所需的所有传感器和处理单元。全球增强现实市场发展迅速，增强现实技术的广泛应用对社会产生了不可否认的影响。
总的来说，AR在工业领域的应用是相关的，因为它极大地改善了产品设计和生产开发中的沟通:它有助于在开发过程的早期阶段识别和避免设计错误;它减少了物理原型的数量，为企业节省了时间和成本。在许多工业应用中，增强现实被认为是改善和加速产品和过程开发的有价值的工具。
现在可以确定AR在工业领域的至少五个主要应用领域:人-机器人协作、维护-装配-维修、培训、产品检验和建筑监控。在人机协作领域，AR用于创建与工业机器人交互的高效接口。在维护-装配-维修任务中，AR提高了他们自己的生产力。在培训操作中，用户可以在AR中找到增强技能的强大解决方案。在产品检验过程中，控制人员可以使用功能强大且多功能的AR系统来发现产品的任何差异。最后，在建筑物监控操作中，AR以简单直观的方式强调设施的任何错误或偏差。
人机协作
第四次工业革命带来了新的技术挑战。工业机器人的能力在稳步提升，合作互动的预期也在增强。操作员需要在一个安全的环境中工作，以增强他们对机器人的信任。为了创建一个机器人与人类并肩工作的系统，必须开发新的界面，让用户以最自然的方式与他们互动。由于这些原因，新的科学学科正在出现。人类机器人协作(Human Robot Collaboration, HRC)是一门新的科学学科，它试图了解如何使用创新的接口来改进人类与机器人的协作。创造一个安全可靠的人-机系统是一项复杂的挑战。一个人与人的协作系统被认为是安全的，因为一个人可以自然地理解另一个人的意图。在机器人的例子中，同样的行为可以提前向用户显示机器人在真实环境中将要应用的动作或力量:这样操作员就可以清楚地了解机器人的意图。AR确实可以用来实现这个目的，因为它能够在真实的环境中显示信息，提高操作人员对系统的认识。在众多应用中，AR是一项很有前途的技术，它可以增强用户的理解能力。
移动机器人运动
工业通常使用自动导向车辆(AGV)，而不是使用人类熟练工人进行物质运输。AGV是一种可以独立移动的机器人，通常用于在生产设备周围运输设备。大多数情况下，AGV遵循预先定义的路径，一方面使工作人员能够很容易地预测机器人的意图，另一方面它对AGV能够执行的任务类型施加了一些限制。下一代AGV将能够在不遵循预定路径的情况下移动，并能够实时决定在给定环境下最佳的轨迹。这种行为引入了一定程度的不确定性，因此车辆意图的沟通必须尽可能清晰。事实上，提高这些系统安全性的一种方法可能是赋予机器人理解和预测人类运动的能力。然而，创建这样一个智能系统是一项复杂的任务，因为人类是高度不可预测的。一个合理的选择是把理解他人意图的负担从机器人身上转移到人类身上。为了保证这个系统的安全性，机器人必须明确地表达它将要进行的预期动作:由于视觉是人类最发达的感官之一，通过可视化系统明确地表达预期动作无疑是一个很好的选择。此外，可视化系统可以使用AR技术来显示机器人在真实环境中的预期运动。一些项目已经采用了这种方法:例如，Chadalavada等人在Linde CitiTruck AGV上增加了一个标准投影仪(Optoma ML 750)。投影仪用于直接显示机器人在地板上的运动，使人类能够在几秒钟的时间范围内探测到它未来的运动。
机器人的手臂运动
在工厂中，完成不同的任务，其中一个任务由取放动作或装配过程表示。这些活动通常是由所谓的“手臂机器人”执行的，它们能够抓取物体并将其放置在特定的区域。对于AGV的运动，提前了解机器人手臂所走的路径对人类预测机器人的意图至关重要。一些研究正在探索使用AR来可视化机器人手臂在真实环境中的运动。Ameri等人开发了增强现实系统，改善了工人和工业机器人之间的互动。通过这个AR界面，工作人员不仅可以知道要抓取哪些对象，还可以知道机器人将遵循哪些轨迹:这样一来，用户就可以决定取消他们在执行机器人之前给出的错误命令。
显示机器人的意图信息可以改善协作系统，但不仅要考虑信息的类型，还要考虑显示信息的时间。理解何时必须显示数据是最基本的，因为工作人员必须在正确的时间知道正确的信息，以便准确地理解机器人在做什么，从而感到安全。鲁法尔迪(E Ruffaldi)等人提出了一个系统，在这个系统中，HRC的工作头盔中集成了一个增强现实立体眼镜，以及一个用于协作应用的仿人机器人(Baxter robot，来自Rethink Robotics)。作者的目标是显示关于机器人在特定时间正在做什么的信息，而不给操作员带来过多的数据。具体来说，如果机器人识别的对象在操作员的视野内，则在平视显示中对该对象进行增强。此外，在末端执行器附近放置一个三维箭头来显示机器人的运动方向。
维护、装配和修理
维护、维修和装配任务是AR的另一个战略研究领域，因为降低成本是许多行业的一个关键目标。这类任务带来的问题之一与它们的复杂性有关:技术人员可能需要参考指导手册来正确完成指定的程序。在程序所涉及的设备和手册之间持续切换注意力可能会给技术人员带来很高的认知负荷。
交互式电子技术手册(IETMs)已被提出，以解决与标准技术手册(TM)相关的不准确性和困难，其在提高专家和没有经验的技术人员的性能方面的有效性已被证明为。然而，IETMs并不完全是技术人员和机器之间交互过程的一部分，事实证明，这种分离增加了任务的时间和成本，也增加了技术人员的认知负荷。
AR可以轻松有效地解决TMs和IETMs所带来的分离问题，并对AR在维护、维修和装配任务中带来的好处进行了全面的分析。基于ar的文档已被证明可以将成本降低25%，并将性能提高30%。国际数据公司(IDC)预测,现场组装和安全将吸引投资基于“增大化现实”技术和虚拟现实技术在未来四年3.62亿美元,到2021年底,工业维护将是最大的工业用例高达52亿美元的投资。
用于维护和修理的AR应用由一组虚拟资产组成，这些虚拟资产向技术人员提供指示、帮助或建议。最常见的资产包括带有指令的音轨、动画3D模型(可视化地描述要做什么)和文本标签(提供要执行的任务的详细信息)。图形资产被覆盖并与要维护的机器对齐，使技术人员能够在执行过程中利用它们。此外，这类AR应用通常包含远程呈现系统，当AR辅助不够时，远程技术人员可以交互式地支持维护人员。
培训
用于培训目的的AR技术的使用与维护、组装和维修任务严格相关，因为它们通常是来自行业领域的用户学习的对象。增强现实技术改进传统的学习方法已经深入研究多年，因为教师、教师和培训人员一直在寻找新的方法，以提高他们的学生的学习经验，并发展创新的学习和培训路径。多媒体内容不仅可以提供丰富的感官体验，增强用户机器和用户用户交互，而且还可以增强读者或观众的动机和兴趣。不同研究背后深层原因调查报告关于程序性错误,说明一些维修故障不是由于缺乏适当的任务信息,并基于“增大化现实”技术被认为是一个有价值的工具,用于支持任务执行由于其能力来增加用户的动机。与使用AR技术进行培训相关的另一个重要好处是，AR允许模拟危险或危险的任务，甚至是破坏性的事件，而不会对学生造成任何风险。
产品质量控制
创建产品是一项复杂的任务。产品制造经历了构思、设计和实际实现几个阶段。一旦实现了一个产品，就会检查它，以检查在创建阶段是否没有发生错误，以及与所估计的结果是否存在差异。出于效率方面的考虑，整个过程应该尽可能快速和准确地完成。在公司的管理和产品的实际生产中，满足完美标准的趋势日益增长。在生产链的末端，质量控制非常严格;为了向市场投放最能满足最终用户期望的高效产品。对于商业资产，使用包含不可接受的产品缺陷的列表来直观地检查产品。这个过程通常称为检查。检验可以在不同的领域进行，例如制造、商业、政府、机械，它包括对特定设备或过程的有组织的检查。由于产品种类和细节的增加，检验任务变得更加复杂。因此，由于人类检查员的认知局限性，检查可能变得不那么有效。AR显然是一种很有前途的技术，因为它可以直接比较真实物体和理想模型。事实上，使用可穿戴设备，操作者可以将理想物体的三维图像直接叠加在被检查的产品上。这个过程通常被称为“差异检查”。
构建监测
构建环境是复杂的结构，由需要合适基础设施的不同机器组成的系统组成。建设这样的环境是一项艰巨的任务;每个系统由不同的子系统(柱子、管道、房间等)组成，这些子系统必须被放置在适当的位置。通常，这些子系统使用3D模型表示，工厂使用计算机图形进行预可视化。通过这种方式，可以将每个子系统定位在适当的位置，检查任何碰撞或其他精灵不规则的。
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工商网监
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