注塑成型AI缺陷预测定制：参数自适应与试模缩短

在《塑料注塑AI工艺优化系统定制：缺陷预测与参数自适应》方向上，我们本期把研究重点从「事后判缺陷」推进到「事前给参数」。

思路是把注塑机可读的工艺量（注射速度、保压曲线、模温、熔胶背压）与模内型腔压力、模温传感信号对齐到同一模次时间轴，用历史试模与量产数据训练缺陷分类模型，覆盖短射、缩痕、飞边、翘曲四类高频问题；再以代理模型加贝叶斯优化，反向推荐一组可执行的参数调整量，而不是只给「有风险」的提示。

阶段性进展：
1）在某家电结构件（PP+GF30，一模两腔）上，基于约2400模次历史数据，短射与缩痕的离线召回率分别为0.86和0.82，误报率控制在8%以内；
2）调机阶段平均试模次数由7次降至4次，首次试模的参数落在工艺窗口内的比例明显提升，但该结论样本有限，尚不能外推到全部机台。

下一步计划有两点：一是把模腔压力曲线作为时序特征引入，重点验证跨机台、跨模具的迁移能力，避免模型只记住单台设备；二是与注塑机控制器和MES打通参数下发链路，先做「推荐—人工确认」的半自动模式，确保可追溯与可回退。