注塑缺陷预测AI定制：跨模具迁移与参数自适应

本周实验室围绕《塑料注塑AI工艺优化系统定制：缺陷预测与参数自适应》推进第二阶段验证，重点从单机台参数调优转向「缺陷预测 + 参数自适应」的闭环。

做法上，我们把模腔压力、螺杆位置、保压压力、模温与周期曲线按注塑阶段切段对齐，先构建以黏度指数、模腔压力峰值为中间表征的工艺窗口模型，再在窗口内训练短射、飞边、缩痕三类缺陷的预测器。这样处理的原因很实际：跨模具、跨机台时原始曲线分布漂移明显，端到端直接建模在换模后掉点严重，而中段表征相对稳定，迁移代价更低。

要点：

• 阶段进展：在 8 台机、12 副模具的试运行中，换模后仅需 30~50 模正常样本即可完成校正，三类缺陷的提前预警准确率稳定在 85% 上下，误报主要集中在模温尚未稳定的开停机时段。
• 落地方式：系统只在工艺窗口内给出保守调整建议（保压压力、模温、注射速度），由调机员确认后回写机台参数，暂不开放自动闭环，避免异常时段的误调。

下一步计划：验证料筒温度波动下的黏度在线估计，并把自适应范围扩展到多机台漂移补偿，同时补充换料场景的冷启动样本方案。