当前,中国的传统大规模精密机械制造行业发展面临现代化、智能化的巨大挑战,在其发展过程中突显出两大主要问题:一是企业自主创新能力较弱;二是高精密制造能力弱,产品加工精度低。并且随着现代的生产生活对于产品高品质的需求日益增长,企业不得不依靠持续升级设备、人员、工艺等常规要求来满足高品质需求,导致生产成本持续上升。在此背景下,本文以传统大规模轴承组件生产企业的低成本、智能化转型需求为导向,提出一种基于云协同制造的轴承组件创新制造模式,并对此展开深入研究。首先通过弱标准化处理降低轴承组件配合面的加工精度,再进行三维快速扫描获取轴承组件的点云数据,再使用算法对其进行采样、滤波、配准、拟合处理,得到轴承和轴承座的配合面公称尺寸和尺寸公差,将轴承和轴承座的特征信息数据存储到SQL数据库中。最后使用非支配排序的多目标进化的遗传算法进行轴承和轴承座的最佳选配,以装配成功率和田口质量损失模型为优化的目标,建立数学模型,并设计算法进行计算求解。本文以型号为NA213的外球面轴承和型号为P213的轴承座为研究对象,研究轴承组件的快速选配技术并开发智能选配系统,主要研究内容和成果如下:（1）对弱标准化技术弱化的规则展开研究,通过合理降低轴承组件各零件配合面的加工精度等级,在不改变配合精度要求的前提下降低轴承组件的制造成本,实现轴承组件的低成本、高品质制造。（2）对轴承组件的初始点云数据展开研究,通过对点云数据进行采样、滤波、配准处理,并通过智能拟合算法拟合得到轴承组件的尺寸数据,实现了轴承组件尺寸数据的快速获取。（3）对轴承组件的选配问题展开研究,拟使用多目标进化算法来进行轴承组件的单级和多级选配。当进行多级装配时,以装配成功率和装配成功率为目标,使用多目标进化算法进行求解,实现了轴承座组件的最优选配。（4）根据上述研究,设计基于云协同制造的轴承组件的智能选配系统,系统包含点云和智能选配模块,并进行模拟实验,验证了系统的可行性。经过本文的研究,使用基于云协同制造的轴承组件制造模式进行指导生产,通过弱标准化弱化技术、快速三维扫描和智能点云处理、智能选配技术,使轴承组件不仅降低了其配合面的加工精度,而且实现了其最优装配。该模式提升了轴承组件的生产效率,为轴承组件生产企业的低成本、高品质生产模式转型提供了一种新思路,具有较高的应用价值。