注塑工业中,由于注塑过程复杂,多种因素相互影响,质量的稳定性一直是业界重视的主要问题之一。论文结合注塑成型工艺的特点,基于模糊神经网络,对质量分析技术进行研究。运用模糊逻辑以及神经网络,结合专家理论知识和实践经验,对注塑工艺和质量缺陷原因进行分析,有效地解决工艺对注塑质量缺陷造成的影响。论文将注塑制品常见的缺陷征兆、产生原因、解决方案进行归纳总结,并以此为基础建立系统知识库。论文对注塑制品缺陷分析诊断过程进行分析,确定合理的推理机制,使系统具备快速准确的推理能力。论文设计出适合于注塑制品缺陷分析诊断的专家系统结构。在专家系统理论的基础上,处理好各组成模块—人机界面、神经网络学习模块、推理机模块、数据库管理模块等之间的相互关系,完善各个模块与系统的总体功能。论文采用Access2003作为数据库,在Visual Basic 6.0的平台上开发用户操作界面,并应用MATLAB的神经网络功能实现推理分析。论文利用ADO对象访问数据库,建立联接,方便地解决了对数据库进行编辑的要求。论文借助ActiveX控件的使用,灵活地在Visual Basic编程语言内实现MATLAB的各项功能。最后,利用开发的系统,对实际的注塑质量缺陷进行分析,检验系统的有效性和可操作性。实验表明,该技术能较好地解决质量缺陷分析的难题,利于对缺陷数据进行统计分析。