喷涂膜厚的一致性长期依赖师傅手感：同一段程序，换一批涂料或车间温湿度一变，膜厚就会漂。行业AI实验室近期在金属件喷涂线上做了一组对照实验，思路是把在线测厚读数、喷枪速度、流量、枪距与当时温湿度作为同一组特征，训练轻量膜厚预测模型，再反推每把枪的参数补偿量。
与常见的整线闭环不同，我们刻意把补偿粒度放在“单件—单枪”级别。现场观察发现，主要偏差来自挂具位置和边角遮挡，而不是整线漂移，整线级调参反而容易把小偏差放大。
进展与数据：
- 试点线体上，膜厚极差由约±8μm收窄到±5μm，返喷动作减少约两成；模型每班次用新数据增量更新，配方切换后不必重新标定。
- 下一步引入涂料粘度与出漆压力的关系曲线，并把补偿建议直接下发到喷枪控制器，验证小批量多色切换下的自动补偿稳定性。
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