CN119217669A - 一种注塑件生产参数优化系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及注塑生产管理技术领域，且公开了一种注塑件生产参数优化系统及方法，包括注塑生产模块和智能评估模块。该注塑件生产参数优化系统及方法通过注塑生产模块获取所有批次的注塑原料数据、所有时间点的工艺参数和所有注塑件的质检评分，并分类组成数据集，智能评估模块分析不同类型原料的含水量和每个批次之间制备比例的变化量，生成对应的制备数据组和差异数据组，深入分析原料缺陷问题，再生成对应的监测数据组，实时监测缺陷精准度高，智能评估模块根据固化数据集，分析注塑件质检评分的变化趋势和冷却时长的变化量，生成对应的波动指数，再判断注塑件生产过程中是否存在异常参数，并生成对应的优化信号，智能优化更及时有效。

Description

一种注塑件生产参数优化系统及方法

技术领域

本发明涉及注塑生产管理技术领域，具体为一种注塑件生产参数优化系统及方法。

背景技术

注塑件是通过注塑成型工艺生产的塑料件。这种生产工艺是将塑料原料加热熔融后，通过高压注入模具内，冷却固化后得到预设形状的塑料产品。注塑常见材料包括聚乙烯PE、聚丙烯PP、聚苯乙烯PS、丙烯腈-丁二烯-苯乙烯共聚物ABS等。注塑件具备灵活性高、生产效率高、成本低和耐用性强的特点。注塑件能够满足多种设计需求，可以生产复杂形状的零件，注塑成型工艺自动化程度高，生产成本低，适合大批量生产，在汽车、航空等领域应用广泛，有助于减轻机械零件的整体重量，提高燃油效率。注塑件工艺参数包括料筒温度、模具温度和注射压力。料筒温度直接影响塑料的塑化和流动，模具温度直接影响产品的冷却速度和质量，注射压力则是确保塑料充满模具型腔的关键因素，直接影响了产品的尺寸和重量。为提高注塑产品的质量和生产效率，注塑件生产参数优化系统需要通过更智能化、自动化的技术手段，克服传统工艺中的不足。

目前，传统注塑件生产参数优化方法高度依赖人工经验，难以及时发现造成产品缺陷的原因，导致资源浪费，另外，不同的塑料材料有不同的流动性能，传统优化方法缺乏智能决策能力，难以保证产品的充填性，塑件质量参差不齐。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供了一种注塑件生产参数优化系统及方法，具备实时监测缺陷精准度高、智能优化更及时有效等优点，解决了传统注塑件生产参数优化方法难以及时发现缺陷原因，缺乏智能决策能力的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种注塑件生产参数优化系统，包括注塑生产模块和智能评估模块；

所述注塑生产模块由原料制备单元、高压注塑单元和冷却固化单元组成，所述原料制备单元通过网络连接数据库采集原料数据集，所述原料数据集包括所有批次的注塑原料数据，所述高压注塑单元通过网络连接注塑机采集注塑数据集，所述注塑数据集包括所有时间点的工艺参数，所述冷却固化单元通过网络连接注塑机采集固化数据集，所述固化数据集包括所有注塑件的质检评分，所述注塑生产模块通过网络将原料数据集、注塑数据集和固化数据集传输至智能评估模块；

所述智能评估模块由原料分析单元、注塑分析单元和优化管理单元组成，所述原料分析单元根据原料数据集，分析不同类型原料的含水量和每个批次之间制备比例的变化量，生成对应的制备数据组和差异数据组，并通过网络传输至优化管理单元，所述注塑分析单元设置有固定范围的筒温阈值、时长阈值、注温阈值、模温阈值、压力阈值和保压阈值，再结合注塑数据集，实时分析注塑加工过程中的参数变化，生成对应的监测数据组，并通过网络传输至优化管理单元，所述优化管理单元根据固化数据集，分析注塑件质检评分的变化趋势和冷却时长的变化量，生成对应的波动指数，所述优化管理单元设置有固定范围的质量阈值、存储阈值和波动阈值，再结合制备数据组、差异数据组、监测数据组和波动指数，判断注塑件生产过程中是否存在异常参数，并生成对应的优化信号。

优选的，所述原料数据集的表达式为，至分别为第一批次至第C批次的注塑原料数据，注塑原料包括塑料颗粒、色粉和添加剂，S表示单个批次注塑原料的存储时长。

优选的，所述注塑数据集的表达式为，至分别为第一个时间点至第个时间点的工艺参数，工艺参数包括料筒温度、加热时长、射嘴温度、模具温度、注塑压力和保压时长，表示获取单组工艺参数的具体时间。

优选的，所述固化数据集的表达式为，至分别为第一个至第个注塑件的质检评分，t表示单个注塑件的冷却时长。

优选的，所述制备数据组计算流程如下：

抽取原料数据集第批次的注塑原料，并将第批次的塑料颗粒标记为，将第批次的色粉标记为，将第批次的添加剂标记为；

通过快速水分测定仪分别检测 、 和 中的含水量，再将第批次的塑料颗粒、色粉和添加剂混合均匀后，通过快速水分测定仪检测原料混合物的含水量；公式中，表示制备数据组，KL表示塑料颗粒最佳状态下的含水量，表示第批次塑料颗粒的含水量，表示塑料颗粒实际含水量与最佳含水量的差值，SF表示色粉最佳状态下的含水量，表示第批次色粉的含水量，表示色粉实际含水量与最佳含水量的差值，TJ表示添加剂最佳状态下的含水量，表示第批次添加剂的含水量，表示添加剂实际含水量与最佳含水量的差值，H表示原料混合物最佳状态下的含水量，表示第批次原料混合物的含水量，表示原料混合物实际含水量与最佳含水量的差值。

优选的，所述差异数据组计算流程如下：

通过称重式混料机分别检测 、 和 的质量，再将第批次的塑料颗粒、色粉和添加剂混合均匀后，通过称重式混料机检测原料混合物的质量，并标记为；

公式中，表示差异数据组，表示第批次塑料颗粒、色粉和添加剂的质量比例，即为第批次原料制备比例，表示第批次原料制备比例，表示将第批次原料制备比例对比第批次原料制备比例，表示第批次原料混合物的总质量，表示两个相邻批次之间原料混合物质量的差值，表示第批次注塑原料的存储时长，表示第批次注塑原料的存储时长，表示两个相邻批次之间存储时长的差值。

优选的，所述监测数据组计算流程如下：

抽取注塑数据集中第K个时间点的工艺参数，并将第K个时间点的料筒温度标记为，将第K个时间点的加热时长标记为，将第K个时间点的射嘴温度标记为，将第K个时间点的模具温度标记为，将第K个时间点的注塑压力标记为，将第K个时间点的保压时长标记为；

通过流量计分别检测原料混合物在料筒中熔融后的流动速率和原料混合物在射嘴中的流动速率，并标记为和，其中，表示原料混合物在料筒中熔融后的流动速率，表示原料混合物在射嘴中的流动速率；

公式中，表示监测数据组，和分别为筒温阈值中的最低值和最高值，表示将第K个时间点的料筒温度对比筒温阈值，和分别为时长阈值中的最低值和最高值，表示将第K个时间点的加热时长对比时长阈值，和分别为注温阈值中的最低值和最高值，表示将第K个时间点的射嘴温度对比注温阈值，和分别为模温阈值中的最低值和最高值，表示将第K个时间点的模具温度对比模温阈值，和分别为压力阈值中的最低值和最高值，表示将第K个时间点的注塑压力对比压力阈值，和别为保压阈值中的最低值和最高值，表示将第K个时间点的保压时长对比保压阈值，表示原料混合物在料筒中熔融后的流动速率与加热时长的比值，表示原料混合物在射嘴中的流动速率与注塑压力的比值，表示原料混合物在射嘴中的流动速率与保压时长的比值。

优选的，所述波动指数计算流程如下：

公式中，表示波动指数，表示总质检评分除以注塑件数量，得到的平均质检评分,表示固化数据集中第e个注塑件的质检评分，表示根据方差公式，得到的方差值即为注塑件质检评分的变化趋势，表示第e个注塑件的冷却时长，表示第个注塑件的冷却时长，表示相邻两个注塑件之间冷却时长的差值。

优选的，所述制备数据组中任意一项数值为负值时，表示原料含水量超标，生成原料优化信号，所述差异数据组中两个相邻批次之间原料制备比例不一致、原料混合物质量差值超出质量阈值或存储时长差值超出存储阈值时，表示原料制备存在异常，生成原料优化信号，所述监测数据组中工艺参数超出阈值或比值为负值时，表示生产参数存在异常，生成参数优化信号，所述波动指数中方差值超出波动阈值时，表示注塑件质量稳定差，生成零件优化信号。

一种注塑件生产参数优化方法，包括以下步骤：

步骤一：通过网络连接数据库和注塑机获取所有批次的注塑原料数据、所有时间点的工艺参数和所有注塑件的质检评分，并分类组成原料数据集、注塑数据集和固化数据集；

步骤二：通过快速水分测定仪检测原料数据集中不同原料的含水量，再按照批次混合均匀，分析不同类型原料的含水量和每个批次之间制备比例的变化量，生成对应的制备数据组和差异数据组；

步骤三：通过流量计分别检测原料混合物在料筒中熔融后的流动速率和原料混合物在射嘴中的流动速率，再结合注塑数据集，实时分析注塑加工过程中的参数变化，生成对应的监测数据组；

步骤四：根据固化数据集，分析注塑件质检评分的变化趋势和冷却时长的变化量，生成对应的波动指数；

步骤五：设置固定范围的质量阈值、存储阈值和波动阈值，再结合制备数据组、差异数据组、监测数据组和波动指数，判断注塑件生产过程中是否存在异常参数，并生成对应的优化信号。

与现有技术相比，本发明提供了一种注塑件生产参数优化系统及方法，具备以下有益效果：

1、本发明通过注塑生产模块网络连接数据库和注塑机获取所有批次的注塑原料数据、所有时间点的工艺参数和所有注塑件的质检评分，并分类组成原料数据集、注塑数据集和固化数据集，智能评估模块根据原料数据集，分析不同类型原料的含水量和每个批次之间制备比例的变化量，生成对应的制备数据组和差异数据组，深入分析单批次原料的缺陷问题和同类产品相邻两个批次之间的原料缺陷问题，有助于保证产品质量的稳定性，智能评估模块设置有固定范围的筒温阈值、时长阈值、注温阈值、模温阈值、压力阈值和保压阈值，再结合注塑数据集，实时分析注塑加工过程中的参数变化，生成对应的监测数据组，实时监测缺陷精准度高。

2、本发明通过智能评估模块根据固化数据集，分析注塑件质检评分的变化趋势和冷却时长的变化量，生成对应的波动指数，再设置固定范围的质量阈值、存储阈值和波动阈值，结合制备数据组、差异数据组、监测数据组和波动指数，制备数据组中任意一项数值为负值时，表示原料含水量超标，生成原料优化信号，差异数据组中两个相邻批次之间原料制备比例不一致、原料混合物质量差值超出质量阈值或存储时长差值超出存储阈值时，表示原料制备存在异常，生成原料优化信号，监测数据组中工艺参数超出阈值或比值为负值时，表示生产参数存在异常，生成参数优化信号，波动指数中方差值超出波动阈值时，表示注塑件质量稳定差，生成零件优化信号，智能优化更及时有效。

附图说明

图1为本发明系统流程示意图；

图2为本发明方法步骤图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

由于传统注塑件生产参数优化方法高度依赖人工经验，难以及时发现造成产品缺陷的原因，导致资源浪费，另外，不同的塑料材料有不同的流动性能，传统优化方法缺乏智能决策能力，难以保证产品的充填性，塑件质量参差不齐，因此，提供了一种注塑件生产参数优化系统及方法，请参阅图1-图2，一种注塑件生产参数优化系统，包括注塑生产模块和智能评估模块；

注塑生产模块由原料制备单元、高压注塑单元和冷却固化单元组成，原料制备单元通过网络连接数据库采集原料数据集，原料数据集包括所有批次的注塑原料数据，原料数据集的表达式为，至分别为第一批次至第C批次的注塑原料数据，注塑原料包括塑料颗粒、色粉和添加剂，S表示单个批次注塑原料的存储时长，原料制备环节，需要通过干燥设备去除水分，才能防止注塑件成型过程中出现气泡或银纹，全面采集原料数据，有助于及时发现原料问题，避免资源浪费；

高压注塑单元通过网络连接注塑机采集注塑数据集，注塑数据集包括所有时间点的工艺参数，注塑数据集的表达式为，至分别为第一个时间点至第个时间点的工艺参数，工艺参数包括料筒温度、加热时长、射嘴温度、模具温度、注塑压力和保压时长，表示获取单组工艺参数的具体时间，注塑过程中，不同的塑料材料和产品要求对应着不同的注塑压力、时间、温度以及保压时间等，全面采集生产参数，才能保证产品质量；

冷却固化单元通过网络连接注塑机采集固化数据集，固化数据集包括所有注塑件的质检评分，固化数据集的表达式为，至分别为第一个至第个注塑件的质检评分，t表示单个注塑件的冷却时长，质检评分专门针对注塑件的外观进行检验，确保产品无气泡、裂纹等缺陷；

注塑生产模块通过网络将原料数据集、注塑数据集和固化数据集传输至智能评估模块；

智能评估模块由原料分析单元、注塑分析单元和优化管理单元组成，原料分析单元根据原料数据集，分析不同类型原料的含水量和每个批次之间制备比例的变化量，生成对应的制备数据组和差异数据组，并通过网络传输至优化管理单元，其计算流程如下：

抽取原料数据集第批次的注塑原料，并将第批次的塑料颗粒标记为，将第批次的色粉标记为，将第批次的添加剂标记为；

通过快速水分测定仪分别检测 、 和 中的含水量，再将第批次的塑料颗粒、色粉和添加剂混合均匀后，通过快速水分测定仪检测原料混合物的含水量；公式中，表示制备数据组，KL表示塑料颗粒最佳状态下的含水量，表示第批次塑料颗粒的含水量，表示塑料颗粒实际含水量与最佳含水量的差值，SF表示色粉最佳状态下的含水量，表示第批次色粉的含水量，表示色粉实际含水量与最佳含水量的差值，TJ表示添加剂最佳状态下的含水量，表示第批次添加剂的含水量，表示添加剂实际含水量与最佳含水量的差值，H表示原料混合物最佳状态下的含水量，表示第批次原料混合物的含水量，表示原料混合物实际含水量与最佳含水量的差值，深入分析单批次原料的缺陷问题，有助于保证单批次产品质量的稳定性；

通过称重式混料机分别检测 、 和 的质量，再将第批次的塑料颗粒、色粉和添加剂混合均匀后，通过称重式混料机检测原料混合物的质量，并标记为；

公式中，表示差异数据组，表示第批次塑料颗粒、色粉和添加剂的质量比例，即为第批次原料制备比例，表示第批次原料制备比例，表示将第批次原料制备比例对比第批次原料制备比例，表示第批次原料混合物的总质量，表示两个相邻批次之间原料混合物质量的差值，表示第批次注塑原料的存储时长，表示第批次注塑原料的存储时长，表示两个相邻批次之间存储时长的差值，深入分析同类产品相邻两个批次之间的原料缺陷问题，有助于保证多批次产品质量的稳定性；

注塑分析单元设置有固定范围的筒温阈值、时长阈值、注温阈值、模温阈值、压力阈值和保压阈值，再结合注塑数据集，实时分析注塑加工过程中的参数变化，生成对应的监测数据组，并通过网络传输至优化管理单元，其计算流程如下：

抽取注塑数据集中第K个时间点的工艺参数，并将第K个时间点的料筒温度标记为，将第K个时间点的加热时长标记为，将第K个时间点的射嘴温度标记为，将第K个时间点的模具温度标记为，将第K个时间点的注塑压力标记为，将第K个时间点的保压时长标记为；

通过流量计分别检测原料混合物在料筒中熔融后的流动速率和原料混合物在射嘴中的流动速率，并标记为和，其中，表示原料混合物在料筒中熔融后的流动速率，表示原料混合物在射嘴中的流动速率；

公式中，表示监测数据组，和分别为筒温阈值中的最低值和最高值，表示将第K个时间点的料筒温度对比筒温阈值，和分别为时长阈值中的最低值和最高值，表示将第K个时间点的加热时长对比时长阈值，和分别为注温阈值中的最低值和最高值，表示将第K个时间点的射嘴温度对比注温阈值，和分别为模温阈值中的最低值和最高值，表示将第K个时间点的模具温度对比模温阈值，和分别为压力阈值中的最低值和最高值，表示将第K个时间点的注塑压力对比压力阈值，和别为保压阈值中的最低值和最高值，表示将第K个时间点的保压时长对比保压阈值，表示原料混合物在料筒中熔融后的流动速率与加热时长的比值，表示原料混合物在射嘴中的流动速率与注塑压力的比值，表示原料混合物在射嘴中的流动速率与保压时长的比值,实时监测缺陷精准度高；

优化管理单元根据固化数据集，分析注塑件质检评分的变化趋势和冷却时长的变化量，生成对应的波动指数计算流程如下：

公式中，表示波动指数，表示总质检评分除以注塑件数量，得到的平均质检评分,表示固化数据集中第e个注塑件的质检评分，表示根据方差公式，得到的方差值即为注塑件质检评分的变化趋势，表示第e个注塑件的冷却时长，表示第个注塑件的冷却时长，表示相邻两个注塑件之间冷却时长的差值;

优化管理单元设置有固定范围的质量阈值、存储阈值和波动阈值，制备数据组中任意一项数值为负值时，表示原料含水量超标，生成原料优化信号，差异数据组中两个相邻批次之间原料制备比例不一致、原料混合物质量差值超出质量阈值或存储时长差值超出存储阈值时，表示原料制备存在异常，生成原料优化信号，监测数据组中工艺参数超出阈值或比值为负值时，表示生产参数存在异常，生成参数优化信号，波动指数中方差值超出波动阈值时，表示注塑件质量稳定差，生成零件优化信号，智能优化更及时有效。

一种注塑件生产参数优化方法，包括以下步骤：

步骤一：通过网络连接数据库和注塑机获取所有批次的注塑原料数据、所有时间点的工艺参数和所有注塑件的质检评分，并分类组成原料数据集、注塑数据集和固化数据集；

步骤二：通过快速水分测定仪检测原料数据集中不同原料的含水量，再按照批次混合均匀，分析不同类型原料的含水量和每个批次之间制备比例的变化量，生成对应的制备数据组和差异数据组；

步骤三：通过流量计分别检测原料混合物在料筒中熔融后的流动速率和原料混合物在射嘴中的流动速率，再结合注塑数据集，实时分析注塑加工过程中的参数变化，生成对应的监测数据组，实时监测缺陷精准度高；

步骤四：根据固化数据集，分析注塑件质检评分的变化趋势和冷却时长的变化量，生成对应的波动指数；

步骤五：设置固定范围的质量阈值、存储阈值和波动阈值，再结合制备数据组、差异数据组、监测数据组和波动指数，判断注塑件生产过程中是否存在异常参数，并生成对应的优化信号，智能优化更及时有效。

实施例1：在本次实验中，选择1200mm×2400mm的高密度聚乙烯作为实验对象，经检测，该批次高密度聚乙烯的含水量为0.01%，聚丙烯色母料的含水量为0.5%，阻燃剂的含水量为0.2%，该批次原料混合均匀后的含水量为0.25%，该批次注塑件高密度聚乙烯最佳状态下的含水量应为0.01%，聚丙烯色母料最佳状态下的含水量应为0.3%，阻燃剂最佳状态下的含水量应为0.1%，原料混合物最佳状态下的含水量应为0.3%，制备数据组计算公式如下：

公式中，表示制备数据组，0.01-0.01表示塑料颗粒实际含水量与最佳含水量的差值，-0.2表示色粉实际含水量与最佳含水量的差值，-0.1表示添加剂实际含水量与最佳含水量的差值，0.05表示原料混合物实际含水量与最佳含水量的差值，经判断，该批次聚丙烯色母料和阻燃剂含水量超标，生成原料优化信号。

实施例2：在本次实验中，选择10月1日和10月2日生产使用的原料作为实验对象，经统计，10月1日原料制备比例为3:2:1，原料混合物的总质量为6000kg，原料存储时长为3个月，10月2日原料制备比例为3:2:1原料混合物的总质量为12000kg，原料存储时长为12个月，质量阈值设置为1000kg，存储阈值设置为6个月，差异数据组计算公式如下：

公式中，表示差异数据组，表示将10月2日原料制备比例对比10月1日原料制备比例，6000kg示两个相邻批次之间原料混合物质量的差值，9个月表示10月2日和10月1日生产原料存储时长的差值，经判断，10月2日生产原料的存储时长过长，质量难以保证，原料制备存在异常，生成原料优化信号。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (10)

1.一种注塑件生产参数优化系统，其特征在于：包括注塑生产模块和智能评估模块；

所述注塑生产模块由原料制备单元、高压注塑单元和冷却固化单元组成，所述原料制备单元通过网络连接数据库采集原料数据集，所述原料数据集包括所有批次的注塑原料数据，所述高压注塑单元通过网络连接注塑机采集注塑数据集，所述注塑数据集包括所有时间点的工艺参数，所述冷却固化单元通过网络连接注塑机采集固化数据集，所述固化数据集包括所有注塑件的质检评分，所述注塑生产模块通过网络将原料数据集、注塑数据集和固化数据集传输至智能评估模块；

所述智能评估模块由原料分析单元、注塑分析单元和优化管理单元组成，所述原料分析单元根据原料数据集，分析不同类型原料的含水量和每个批次之间制备比例的变化量，生成对应的制备数据组 和差异数据组，并通过网络传输至优化管理单元，所述注塑分析单元设置有固定范围的筒温阈值、时长阈值、注温阈值、模温阈值、压力阈值 和保压阈值，再结合注塑数据集，实时分析注塑加工过程中的参数变化，生成对应的监测数据组，并通过网络传输至优化管理单元，所述优化管理单元根据固化数据集，分析注塑件质检评分的变化趋势和冷却时长的变化量，生成对应的波动指数 ，所述优化管理单元设置有固定范围的质量阈值、存储阈值和波动阈值，再结合制备数据组、差异数据组 、监测数据组和波动指数，判断注塑件生产过程中是否存在异常参数，并生成对应的优化信号。

2.根据权利要求1所述的一种注塑件生产参数优化系统，其特征在于：所述原料数据集的表达式为，至分别为第一批次至第C批次的注塑原料数据，注塑原料包括塑料颗粒、色粉和添加剂，S表示单个批次注塑原料的存储时长。

3.根据权利要求2所述的一种注塑件生产参数优化系统，其特征在于：所述注塑数据集的表达式为，至分别为第一个时间点至第个时间点的工艺参数，工艺参数包括料筒温度、加热时长、射嘴温度、模具温度、注塑压力和保压时长，表示获取单组工艺参数的具体时间。

4.根据权利要求3所述的一种注塑件生产参数优化系统，其特征在于：所述固化数据集的表达式为，至分别为第一个至第个注塑件的质检评分，t表示单个注塑件的冷却时长。

5.根据权利要求4所述的一种注塑件生产参数优化系统，其特征在于：所述制备数据组计算流程如下：

抽取原料数据集第批次的注塑原料，并将第批次的塑料颗粒标记为，将第批次的色粉标记为，将第批次的添加剂标记为；

通过快速水分测定仪分别检测 、 和中的含水量，再将第批次的塑料颗粒、色粉和添加剂混合均匀后，通过快速水分测定仪检测原料混合物的含水量；

公式中，表示制备数据组，KL表示塑料颗粒最佳状态下的含水量，表示第批次塑料颗粒的含水量，表示塑料颗粒实际含水量与最佳含水量的差值，SF表示色粉最佳状态下的含水量，表示第批次色粉的含水量，表示色粉实际含水量与最佳含水量的差值，TJ表示添加剂最佳状态下的含水量，表示第批次添加剂的含水量，表示添加剂实际含水量与最佳含水量的差值，H表示原料混合物最佳状态下的含水量，表示第批次原料混合物的含水量，表示原料混合物实际含水量与最佳含水量的差值。

6.根据权利要求5所述的一种注塑件生产参数优化系统，其特征在于：所述差异数据组计算流程如下：

通过称重式混料机分别检测 、 和的质量，再将第批次的塑料颗粒、色粉和添加剂混合均匀后，通过称重式混料机检测原料混合物的质量，并标记为；公式中，表示差异数据组，表示第批次塑料颗粒、色粉和添加剂的质量比例，即为第批次原料制备比例，表示第批次原料制备比例，表示将第批次原料制备比例对比第批次原料制备比例，表示第批次原料混合物的总质量，表示两个相邻批次之间原料混合物质量的差值，表示第批次注塑原料的存储时长，表示第批次注塑原料的存储时长，表示两个相邻批次之间存储时长的差值。

7.根据权利要求6所述的一种注塑件生产参数优化系统，其特征在于：所述监测数据组计算流程如下：

抽取注塑数据集中第k个时间点的工艺参数，并将第k个时间点的料筒温度标记为，将第k个时间点的加热时长标记为，将第k个时间点的射嘴温度标记为，将第k个时间点的模具温度标记为，将第k个时间点的注塑压力标记为，将第k个时间点的保压时长标记为；

通过流量计分别检测原料混合物在料筒中熔融后的流动速率和原料混合物在射嘴中的流动速率，并标记为和，其中，表示原料混合物在料筒中熔融后的流动速率，表示原料混合物在射嘴中的流动速率；公式中，表示监测数据组，和分别为筒温阈值中的最低值和最高值，表示将第k个时间点的料筒温度对比筒温阈值，和分别为时长阈值中的最低值和最高值，表示将第K个时间点的加热时长对比时长阈值，和分别为注温阈值中的最低值和最高值，表示将第K个时间点的射嘴温度对比注温阈值，和分别为模温阈值中的最低值和最高值，表示将第K个时间点的模具温度对比模温阈值，和分别为压力阈值中的最低值和最高值，表示将第K个时间点的注塑压力对比压力阈值，和分别为保压阈值中的最低值和最高值，表示将第K个时间点的保压时长对比保压阈值，表示原料混合物在料筒中熔融后的流动速率与加热时长的比值，原料混合物在射嘴中的流动速率与注塑压力的比值，表示原料混合物在射嘴中的流动速率与保压时长的比值。

8.根据权利要求7所述的一种注塑件生产参数优化系统，其特征在于：所述波动指数计算流程如下：公式中，表示波动指数，表示总质检评分除以注塑件数量，得到的平均质检评分，表示固化数据集中第e注塑件的质检评分，表示根据方差公式，得到的方差值即为注塑件质检评分的变化趋势，表示第e个注塑件的冷却时长， 表示第个注塑件的冷却时长，表示相邻两个注塑件之间冷却时长的差值。

9.根据权利要求8所述的一种注塑件生产参数优化系统，其特征在于：所述制备数据组中任意一项数值为负值时，表示原料含水量超标，生成原料优化信号，所述差异数据组中两个相邻批次之间原料制备比例不一致、原料混合物质量差值超出质量阈值或存储时长差值超出存储阈值时，表示原料制备存在异常，生成原料优化信号，所述监测数据组中工艺参数超出阈值或比值为负值时，表示生产参数存在异常，生成参数优化信号，所述波动指数中方差值超出波动阈值时，表示注塑件质量稳定差，生成零件优化信号。

10.一种注塑件生产参数优化方法，应用于权利要求1-9任一所述的一种注塑件生产参数优化系统，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：通过网络连接数据库和注塑机获取所有批次的注塑原料数据、所有时间点的工艺参数和所有注塑件的质检评分，并分类组成原料数据集、注塑数据集和固化数据集；

步骤二：通过快速水分测定仪检测原料数据集中不同原料的含水量，再按照批次混合均匀，分析不同类型原料的含水量和每个批次之间制备比例的变化量，生成对应的制备数据组和差异数据组；

步骤三：通过流量计分别检测原料混合物在料筒中熔融后的流动速率和原料混合物在射嘴中的流动速率，再结合注塑数据集，实时分析注塑加工过程中的参数变化，生成对应的监测数据组；

步骤四：根据固化数据集，分析注塑件质检评分的变化趋势和冷却时长的变化量，生成对应的波动指数；

步骤五：设置固定范围的质量阈值、存储阈值和波动阈值，再结合制备数据组、差异数据组、监测数据组和波动指数，判断注塑件生产过程中是否存在异常参数，并生成对应的优化信号。