塑料注射成型过程中保障产品质量的一致性是企业高效生产的关键。然而,在实际生产中,外界环境的波动,机器和模具的磨损,材料属性的变化等都可能导致生产波动,直接测量产品的质量指标如关键尺寸等人力成本高、效率低,且存在一定的滞后,不能及时的反馈生产状态。随着传感技术与智能方法的快速发展,通过注射成形过程压力、速度、温度等曲线实时监测产品质量的波动具有广阔的应用前景。本文以注射成形过程一致性监测为目标,对其中的传感技术、智能分析方法进行了系统研究,主要创新工作如下:提出了同时采集机器运行变量和模具熔体状态监控成形过程一致性思路,搭建了一套成形一致性在线数据采集系统,为数据分析到在线分拣提供了的软硬件基础。首先通过机器运行变量和模具熔体状态信号源的分析与选择,设计了一种多通道采集硬件系统,解决了当前大多数过程信号采集系统输入输出接口少,并设计了基于MQTT协议的通讯架构,通过多对多通讯具备二次开发能力,并提高了扩展性。提出了一种基于统计值的分阶段特征统计提取方法,解决了采集数据维度高、时间相关、线性不可分的难题。针对注射成形过程曲线存在维度高,作为输入线性不可分等问题,将成形过程分为多个阶段,提取统计特征,并以特征距离值为指标衡量批次间的差异性。通过企业精密透镜实际生产案例对该特征提取方法的有效性进行了验证。对真实生产环境连续生产一周注射成形过程曲线和对应的抽检产品质量数据,的相关性性分析表明,与传统经验特征如峰值、积分值、常用统计值等对比,统计特征距离值比经验特征在与产品质量相关性方面提高了18%。基于上述的数据采集与成形过程特征分析,分别设计了基于分阶段特征提取方法的PCA在线监控和特征距离值监控两种方法,对成形过程一致性进行监控。设计了不同因素引起的生产波动试验,对两种方法监控的灵敏度、实时性进行了分析,试验结果表明,两种方法都能有效对于不同工况波动引起的质量变化进行监控,特征距离值在线监控灵敏度指标比PCA在线监控高出16%。证明采用特征统计特征距离值监控可以有效解决采用原始数据由于不服从高斯分布假设带来的原始数据线性不可分问题。基于上述研究,设计并开发了一套注射成形过程一致性智能监控系统,并搭建了过程一致性在线监控实验平台,通过传动丝杆制品验证了本文注射成形过程一致性智能监控技术的有效性,该系统能够实现传动丝杆产品因保压速度和时间引起的至少（-6*0.014g,3*0.014g）范围内的重量控制。