注塑产品的质量主要与聚合物类型、模具设计和注塑参数设定等因素有关。在制品的注塑过程中，前两个方面都是固定的，只有注塑参数可以由操作者根据注塑情况和经验知识进行调整。因此，当注塑制品产生缺陷而出现质量问题的时候，通过调整注塑工艺参数，可达到减少或消除制品缺陷的目的，因而，对控制产品的质量起着重要作用。传统的工艺设置方法是靠人工进行注塑缺陷诊断以优化工艺，强烈依赖于操作人员的知识和经验。因此，建立基于专家经验和知识的注塑制品缺陷分析系统对提高产品质量具有重要意义。 本文重点研究了注塑生产工艺和制品质量的影响关系，并将基于知识的人工智能技术应用于注塑工艺分析领域，把注塑制品缺陷的专家经验与知识表示成符合专家系统CLIPS语法规范的产生式规则形式，建立注塑制品缺陷分析知识库，并采用CLIPS的不确定性推理机制和模糊推理技术完成了知识的推理，从而实现了注塑制品缺陷的智能诊断和分析。 知识库是注塑制品缺陷智能分析专家系统重要的组成部分，是推理机进行推理诊断的基础和前提。本文通过总结专家经验、应用注塑技术手册的途径获取了10种常见的注塑制品缺陷知识，把这些相关的专家经验与知识表示成符合CLIPS语言规范的产生式规则形式，建立了注塑制品缺陷分析知识库。且针对注塑制品缺陷及相应规则难以量化的特点，采用模糊技术对不确定性知识进行了模糊化处理。 推理机是专家系统的组织控制机构，本文根据注塑缺陷知识的不确定性和模糊性，运用CLIPS的推理机制完成注塑制品缺陷知识的不确定性推理，再运用模糊推理技术，找出缺陷产生的可能原因并给出合理的解决方法和建议。 在对上述基本理论和技术方法的研究基础上，结合专家系统开发的原理和方法，本文采用专家系统开发工具CLIPS和图形用户界面开发工具Visual C++6.0，在Windows XP平台上设计开发了注塑制品缺陷分析专家系统。然后通过对较为典型的工业产品实例的缺陷进行诊断，验证了系统的运行及结果，取得了较好的效果，这对于提升注塑模具的设计水平，优化注塑工艺，获得好的产品质量具有一定的指导价值。