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研究Faster R-CNN目标检测网络的基本结构与训练方法；建立了机电装备状态数据集，训练了目标检测网络，一步实现了指针式仪表区域的提取、数字式仪表读数的识别以及开关、插头状态的识别；在不同视角和光照强度下对目标检测网络进行了测试，结果表明模型在不同的环境中均能保持90%以上的准确度。并以此为依据推理故障的原因，最后根据推理结果，使用基于Unity 3D软件与Hololens 2硬件开发的机电装备智能维修辅助系统来调取MR全息诱导维修信息，以指导保障人员进行操作。实验验证了系统的可用性，实验结果显