本篇动态来自实验室《塑料注塑AI工艺优化系统定制：缺陷预测与参数自适应》。
注塑缺陷通常在保压结束、甚至开模后才被发现，此时参数已无法挽回。本阶段我们把研究重点放在“模内信号—缺陷概率—参数微调”的短闭环上：以模腔压力、螺杆位置、料筒温度与锁模力曲线为输入，提取分段时序特征，对短射、飞边、缩痕三类缺陷做在线概率预测，仅在置信度不足或预测越界时触发参数自适应。
进展：
- 已在某PP薄壁件产线完成离线验证。基于分段压力曲线与模温窗口特征，短射与缩痕的预测可提前3~5个模次给出提示，连续运行工况下误报率处于可接受区间。
- 参数自适应采用保守策略：只允许在既定工艺窗口内调整保压压力、保压时间与模温设定，单次调整幅度受经验阈值约束，避免闭环振荡。
下一步计划是将缺陷预测输出与模流仿真边界对齐，区分哪些缺陷可由参数补偿、哪些必须回到模具与材料侧解决，并补充不同材料批次波动下的稳健性测试。
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