随着国民消费水平的日益增长,人民对高端卫浴产品的需求也节节攀升,浴缸逐渐成为各家各户必备的卫浴产品,浴缸市场的规模也不断壮大,前景广阔。在此供需关系下,国内的浴缸生产企业开始以机器换人的方式提高产能。尽管大量的浴缸生产企业已经向自动化生产转型,但是其信息化和智能化程度不高,当浴缸加工机器人在自动化加工过程中出现故障或异常,由于铣孔和飞边切割工艺中的历史加工数据没被保留下来充分利用,因此机器人无法对故障或异常做出正确的反馈和预警,技术人员也往往无从得知故障或异常出现的准确原因,只能凭借经验去猜测。本课题针对以上问题设计开发了一套面向浴缸的机器人铣孔与切边云监测系统,基于云平台实现了浴缸孔定位的云端异常识别、孔定位示教结果的云端修正、浴缸切边钎焊片的失效形式云诊断服务,搭建了系统管理平台并应用于企业。首先,从浴缸加工机器人的硬件模块和加工工艺出发,分析了云监测系统的需求,对系统的数据传输架构进行了设计,根据数据传输架构对数据采集硬件进行了选型,针对系统的数据监测和分析功能,设计了系统的云端架构。然后,针对浴缸加工机器人由于特殊的浴缸表面特征而造成孔定位异常的问题,提出了一种基于PSO-SVM算法的浴缸孔定位异常识别方法,对点激光位移传感器扫描得到的浴缸孔定位数据进行特征提取、模型训练,得到了可用于云端异常识别的最优模型。针对当前PLC的孔定位算法应用于白色光滑凹面孔定位时效果较差的问题,提出了一种改进算法,对PLC的孔定位算法拐点检测部分做出了优化,并通过实验对比了两种算法的孔定位运算结果,结果表明改进算法的求解结果更接近目标值。接着,针对用于浴缸切边的金刚石钎焊片的三种常见失效形式,提出了一种基于特征识别模型的钎焊片失效形式诊断方法,对不同形态钎焊片所产生的振动信号进行了小波包分析和经验模态分解,选择了其中57个元素作为特征值,对比了不同模型的训练结果,选择了最优的RNN神经网络模型用于钎焊片失效形式云诊断服务。最后,完成了系统的硬件搭建,对系统的云端数据监测与分析功能进行了具体实现,通过实验验证了系统的孔定位云端异常识别功能,实现了孔定位示教结果的云端修正,经过铣孔加工进一步验证了该方法对孔定位精度是有所提高的。其次,通过浴缸切边实验验证了钎焊片失效形式云诊断服务的可行性和可靠性。此外,基于Springboot和Vue搭建了系统管理平台,并在云端运行,实现了平台在企业的实际应用。