AI注塑缺陷预测定制：熔体前沿与自适应调参

在塑料注塑AI工艺优化系统定制项目中，我们把缺陷预测从离线试模前移到在线闭环。当前版本以熔体前沿到达时间、模腔压力积分和模温衰减斜率为核心特征，结合注塑机螺杆位置、速度分段与保压曲线，建立短射、缩痕与飞边的多标签预测模型。模型输出不直接改机，而是给出各段速度、V/P切换点和保压压力的可执行调整区间，由工艺员确认后下发。

• 进展：在3套模具、2种材料上完成离线验证，短射预测召回率约0.89，缩痕误报较原阈值规则下降约三成；自适应调参模块已支持单变量步进与边界约束。
• 下一步：接入模温机与热流道多区温度，做跨材料迁移和异常工况拒判，避免小样本过拟合。