微注塑成型技术已得到日益广泛的应用,但由于微成型方法还不够完善,人们对微成型过程的认识还不够深刻,所以需要从微观的角度结合微型塑件的实际特点,对其成型过程进行深入研究。如何对注塑制品的质量进行有效的监测以及控制也成为突出的问题。由于微小塑件体积较小,直接通过尺寸测量来检验制品的成型质量比较困难。制品的成型质量与模具型腔质量密切相关,在模具型腔质量合格的前提下,注塑制品充模时越密实,则制品与型腔接触越紧密,制品的复制性越好,从而成型质量越好。因此,对微小件制品的质量可以通过其重量加以监控。为了对微小件成型质量的影响因素进行研究,选择了具有代表性的微齿轮作为研究对象。设计制造了一模四腔的行星减速器微齿轮模具。以此为基础,进行了正交试验的设计。分别完成了两组正交试验,试验中以注塑工艺参数:注射速度、注射压力、保压时间等为试验因素,以一模的制品的重量为试验评价结果。其中一组实验作为预测模型的训练数据,另一组实验数据与预测模型的预测值进行比较。以制品的重量作为对制品成型质量的评价标准,应用极差分析的方法对影响制品质量的因素的作用大小进行了分析。得到注射压力、熔体温度、注射速度、保压压力、保压时间对制品重量的影响依次减小的结论。研究了BP神经网络,改进型神经网络,混合型多项式神经网络,混合神经网络,小波神经网络,以注塑工艺参数为输入变量,一模的制品的重量为输出,建立了质量预测模型。经过实际测试,得到BP神经网络以及小波神经网络的预测能力可以达到预测的要求,其预测相对误差分别为0.6%左右和0.75%左右,而其他预测模型的预测能力不能达到预测要求。同时,对行星轮的端面齿形进行拍照,通过图像处理的方法提取图像上的齿廓边界点,计算该点的曲率半径,并与模具齿形上对应点的曲率半径相比较,以此来评价注塑制品的成型质量。