质量控制技术是质量管理的重要内容,它能够保证生产的顺利进行,并保证产品的质量。本文研究的是数据采集与质量控制为一体的关键、重要零件的质量控制图模式识别系统。该系统实现的功能是将加工现场的关键、重要零件的加工数据传输至计算机内,计算机对数据进行处理,进行质量控制图模式识别,并输出识别结果。本文首先研究了关键、重要零件加工数据的数据采集部分,由于PCI总线具有独立于处理器,传输速度快的优点,本文的数据采集卡采用PCI总线的方式;研究了PCI总线的结构及特点,设计了数据采集卡的硬件,为缩短开发时间,采用PCI总线的专用接口芯片PCI9054,数据采集卡主要包括单片机与三坐标测量机的接口模块,EEPROM配置模块,单片机与PCI总线的接口模块。在Windows操作系统中,对硬件设备的操作需要设备驱动程序,因此编写了数据采集卡的设备驱动程序,同时编写了单片机与三坐标测量机及PCI总线的通讯程序,编写了PCI9054读写双口RAM数据的时序逻辑控制程序。其次,研究了对关键、重要零件加工数据的质量控制部分,研究了神经网络在模式识别中的应用。在Matlab环境下,设计相应的神经网络质量控制图模式识别及参数估计网络。通过实际加工数据进行验证,该模式识别网络的正确识别率达到95.3%,参数估计网络对异常模式的参数识别精度达到5%。对加工过程能力进行了分析研究,计算过程能力指数。研究了国家标准的8种判异准则,并编写相应的判异程序,能正确判断质量控制图是否存在国家标准的8种异常情况。最后编制了友好的GUI界面。用户可以通过该界面输入待检测的样本数据及其相应参数,系统对其进行处理后输出相应的结果。