AI注塑缺陷预测定制：模腔压力曲线与参数自适应

在《塑料注塑AI工艺优化系统定制》实验室的第三阶段验证中，我们把重心从离线试模数据转向机台原生信号：以模腔压力曲线为主，配合螺杆位置、V/P切换点与油压曲线，按模次提取峰值压力、压力积分、填充时间与黏度指数等特征。相比只看单点工艺参数，曲线特征对批次波动的刻画更稳定，也更接近成型过程的真实状态。

本期进展与下一步：
· 进展：在2套模具、5种牌号原料、约4200个连续模次上，采用基线窗口加时序残差的方式做逐模次异常打分，对短射、飞边与重量偏移的提前报警平均早于人工抽检约30模次，误报率约4%。参数补偿只动保压压力与V/P切换点，小步长且带上下边界约束，避免把工艺推向不稳定区。
· 下一步：引入模温与模腔压力的联合漂移校正，验证多腔模具的腔间不平衡识别；同时把模型压缩到机台边缘端，目标单周期推理控制在15ms以内，为闭环自适应留出余量。

当前结论仍偏保守：原料批次更换后基线需重新标定，跨机台迁移尚未打通，缺陷预测更适合作为调机与巡检的辅助信号，而非完全替代人工判据。