注塑缺陷预测与自适应保压微调实验

在“塑料注塑AI工艺优化系统定制：缺陷预测与参数自适应”实验室，我们把缺陷预测从离线抽检前移到注塑周期内。试点采集注射速度、螺杆位置、模腔压力、保压压力和熔体温度等高频信号，提取压力积分、上升斜率、黏度指数等特征，用轻量梯度提升模型判断短射、飞边和缩痕风险。目前完成 8 台机、3 种材料（PP、ABS、PC/ABS）的离线回放：短射/飞边风险召回率约 0.85，误报约 15%，瓶颈主要来自模具差异与材料批次波动。下一步计划接入受限自适应模块，仅在工艺窗口内微调保压切换点、保压压力或冷却时间，并同步补充模腔压力传感器与边缘推理的时延测试。该系统不替代调机员，目标是在异常发生前给出可执行、可回滚的参数补偿建议。