随着机器人在喷涂行业的广泛使用,人工需求与综合成本大大降低,有效提升了喷涂行业的智能化水平。喷涂作业的表面质量受到作业环境、工艺参数的设置、工件形状以及喷涂作业执行机构运动精度等多因素的综合影响,建立合理准确的涂层厚度预测模型能够有效提升喷涂表面质量。目前,喷涂机器人作业过程中难以做到在现场无人的条件下持续、可靠地运行。由于喷涂机器人作业过程中信息数据繁多,现有的状态监控系统仅能显示状态参数,技术人员难以根据现有数据显示掌握喷涂过程关键状态性能,人机交互友好性较差。本文针对喷涂过程中涂层厚度均匀性的预测分析及机器人状态监控进行了以下研究:首先,对喷涂机器人系统的运动精度进行了分析。构建了7自由度机器人系统的D-H运动学模型,采用蒙特卡罗方法得到了机器人的工作空间;分析了喷涂机器人系统误差形成因素,考虑了机器人本体结构误差、关节传动系统误差等,并基于D-H运动学模型建立误差模型。通过机器人运动精度分析实验,分析了机器人在两种形式轨迹下运行过程中的末端位置误差、速度误差等。其次,建立了喷涂作业中多种状况下的涂料沉积模型。以两种具有代表性的单点沉积速率模型为基础,详细分析了机器人运动误差对待喷涂面上各点沉积速率的影响,并对每一种误差状况建立了沉积模型。以涂料散度理论为基础,将单点沉积模型拓展到了平面以及自由曲面的情况,建立了转换公式与相应的几何模型,所建立的模型能够适用于绝大多数的喷涂状况。利用喷涂机器人对待喷涂工件进行了喷涂实验,通过模型分析结果与实际实验结果进行对比,验证了模型的准确性,实现了喷涂涂层厚度及均匀性的预测评估。最后,设计并构造了喷涂机器人状态监控系统。通过分析喷涂机器人作业流程,设计了分层式的喷涂机器人监控构架,基于Lab View开发了喷涂机器人动态性能监控系统。文中给出了监控系统的设计过程及使用方式,并结合实际机器人喷涂作业过程验证了监控系统的可行性,提高了人机交互性能。