拖拉机的生产和使用情况是农业机械化水平的重要体现。目前国内拖拉机生产企业因产品质量原因在中高端拖拉机市场缺乏竞争力,而整机制造过程质量管理水平不足制约了国产拖拉机产品向高质量发展。因此,一套科学有效的整机制造过程质量管理系统对提升拖拉机质量、增强产品竞争力有重要作用。拖拉机整机制造过程质量管理系统建立在完备的质量数据库与质量管理工具的基础上。质量数据库的构建需要采集各质量控制点产生的质量数据,但部分质量控制点的数据记录在质量责任卡上,尚未实现数据电子化;同时,已实现数据电子化的质量控制点以不同形式单独保存质量数据,使得数据无法共享。传统的质量管理工具基于数理统计原理,只能对质量数据进行简单分析,无法获得深层次质量规律。本文针对上述问题展开研究,具体研究内容与结果如下:（1）为了解决拖拉机整机装配阶段质量数据纸质记录的问题,提出了一种基于责任卡识别的质量数据电子化方法。先对质量责任卡进行了重新设计,规范质量数据的填写;再使用Paddle OCR文本检测与识别模型获取质量数据属性关键词坐标,实现质量数据记录区域的定位;接着提出了一种基于笔画恢复与连通域标记的数字字符分割方法,获取质量数据图像中的单个数字图像;然后训练了CNN识别模型对手写数字进行识别,在测试集上的识别准确率达到99.22%;最后开发了质量数据电子化软件,并提供人工校正功能,保证了数据库中质量数据的准确性。（2）为了解决拖拉机整机调试阶段检测工位间异源异构电子质量数据的融合问题,编写了自动化数据读取、处理程序,实时提取不同工控机上保存在数据库中的结构化质量数据与以文本文件形式保存的非结构质量数据,并设计了基于JSON格式的数据传输接口,通过HTTP协议将质量数据发送到数据库服务器中。使用E-R模型在数据库服务器中构建了质量数据库,以统一结构保存不同来源的质量数据。（3）为了解决拖拉机生产企业缺乏高水平质量管理工具的问题,根据质量数据特点,开发了基于案例推理以及机器学习技术的质量管理工具,提供故障诊断、产品质量分级、质量综合指标提取与故障预测等功能,与传统质量管理工具一起集成到了质量管理系统中,完成了拖拉机整机制造过程质量管理系统研发,并成功应用到企业的实际生产中,提高了质量管理信息化水平。