La rápida expansión de la industria global de vehículos eléctricos ha presentado desafíos significativos en la gestión de baterías de potencia al final de su vida útil. Las baterías de potencia retiradas contienen recursos valiosos, como litio, cobalto, níquel y otros metales, que pueden ser reciclados y reutilizados en diversas aplicaciones. Los procesos de desensamblaje existentes dependen de operaciones manuales que son lentas, intensivas en mano de obra y propensas a errores. Esta investigación propone un enfoque de desensamblaje asistido por realidad aumentada (AR) inteligente que tiene como objetivo aumentar la eficiencia del desensamblaje al proporcionar conciencia de la escena y orientación visual a los operadores en tiempo real. El enfoque comienza empleando un método de segmentación de instancias basado en aprendizaje profundo para procesar los datos de Red-Verde-Azul-Profundidad (RGB-D) de la escena de desensamblaje. El método de segmentación segmenta las instancias de objetos de desensamblaje y reconstruye su representación de nube de puntos, dada la información de profundidad correspondiente obtenida de las máscaras de instancias. Además, para estimar la pose del objetivo de desensamblaje en la escena y evaluar su estado de desensamblaje, se utiliza un algoritmo de puntos cerrados iterativo para alinear las instancias de nube de puntos segmentadas con los objetos de desensamblaje reales. La información adquirida se utiliza luego para la generación de instrucciones de AR, disminuyendo la necesidad de interacción frecuente del usuario durante los procesos de desensamblaje. Para verificar la viabilidad del sistema de desensamblaje asistido por AR, se realizaron experimentos en baterías de potencia de vehículos al final de su vida útil. Los resultados demostraron que este enfoque mejoró significativamente la eficiencia del desensamblaje y disminuyó la frecuencia de errores de desensamblaje. En consecuencia, los hallazgos indican que el enfoque propuesto es efectivo y tiene potencial para operaciones de reciclaje y desensamblaje industrial a gran escala.