在《塑料注塑AI工艺优化系统定制：缺陷预测与参数自适应》实验线上，我们近期把研究重心从「推荐调机参数」前移到「成型过程的可观测性」：将注塑机高频压力曲线、螺杆位置、模腔压力与红外测温数据按模次对齐，构建逐模特征样本。相比仅用模流仿真结果作输入，逐模时序特征对短射、缩痕、飞边三类缺陷的早期识别更稳定——实验线上模型判定与人工终检的一致率明显提升，且预警多出现在保压阶段后期，为参数补偿留出时间窗。
要点：
- 进展：以模腔压力积分与保压末端压力衰减斜率作为关键特征，模型在换料号后只需少量在线样本即可校准，降低重新建模成本。
- 下一步：将预测输出接入参数自适应环，在既定工艺窗口内对保压压力与V/P切换点做微幅补偿，并验证连续生产下的稳定性与可追溯记录。
我们同时保留人工否决入口并为补偿幅度设上限，避免模型在未见过的模具结构上做出过激动作。
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