一种基于人工智能提高注塑制品质量方法及系统

本发明涉及注塑技术领域，具体涉及一种基于人工智能提高注塑制品质量方法及系统，方法包括：在线采集模具与设备传感器数据，选取温度、压力、螺杆转速等可控制造特征，剔除时间与位置特征；采用SMOTE对缺陷类过采样；以过采样数据分别训练XGBoost与LightGBM预测模型；基于博弈论贡献度对制造特征排序并确定主要制造特征；对主要制造特征以逐点替换生成个体条件期望曲线并取平均得到依赖图，依据阈值反推出最优控制范围；将该范围用于设备参数联动设定与批次筛选，实现降低缺陷率。本发明可以解决注塑工艺中黑箱模型难以转化为可执行工艺窗口、以及缺陷数据稀少导致建模与决策不稳的双重问题。