注塑缺陷预测AI定制：模内传感与工艺窗口自适应

注塑缺陷的成因往往跨尺度：材料流变、模具结构与机台动态耦合在一起，只盯某一段曲线很难归因。本实验室近期把重点放在「缺陷发生前的可观测信号」上——在模腔不同位置布置压力与温度传感，同步采集注射—保压—冷却全过程的机台时序，再与模具几何、材料牌号、料温与干燥状态等上下文一并建模，让模型在保压结束前给出短射、缩痕与飞边的风险评分。

要点一：在薄壁件试验模上，采用「物理量派生特征（型腔压力积分、熔体前沿到达时间差）+ 轻量时序网络」的路线，短射与缩痕可在保压结束前完成离线判别，误报控制在现场可接受区间；跨模具迁移时先做小样本微调，避免每换一副模就从头标定。

要点二：下一步计划把风险评分接入保压切换与模温回路，形成「建议—执行—复核」的闭环，并补充不同材料批次的漂移监测，验证长期可用性。