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龙图腾网获悉帕博检测技术服务有限公司申请的专利一种夏比冲击试样缺口检查仪及其使用方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119394168B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411439021.3，技术领域涉及：G01B11/00；该发明授权一种夏比冲击试样缺口检查仪及其使用方法是由徐亮;王松坤;孔伟;曹炳亮;王俊梓;李家兵;梁才萌;张荣胜设计研发完成，并于2024-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种夏比冲击试样缺口检查仪及其使用方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种夏比冲击试样缺口检查仪及其使用方法，其检查仪包括检测台，所述检测台的顶部安装有试样自动摆正机构，检测台的顶部后侧固定连接有支撑杆，支撑杆的前侧固定连接有主机，主机的左侧设置有开关按钮和USB接口。本发明能够对待检测的夏比冲击试样的位置自动识别并摆正调整，不需要人员对夏比冲击试样来回调整，从而提高检测效率，且能够在检测时基于ResNet神经网络将夏比冲击试样的缺口照片与对应的标准模型直接进行比对，判断合格情况，此种直接选择对比的方式，能够适用于不同的缺口检测需求，不需要人员频繁更换标准缺口模板，降低操作步骤，进一步提高检测效率。

本发明授权一种夏比冲击试样缺口检查仪及其使用方法在权利要求书中公布了：1.一种夏比冲击试样缺口检查仪，包括检测台1，其特征在于，所述检测台1的顶部安装有试样自动摆正机构，检测台1的顶部后侧固定连接有支撑杆2，支撑杆2的前侧固定连接有主机3，主机3的左侧设置有开关按钮302和USB接口303，主机3的顶部设置有触摸操作屏301，主机3的底部固定安装有自动对焦高清摄像头4； 所述主机3包括图像数据预处理模块、图像储存模块、图像处理模块、图像识别计算模块、PLC控制单元和电池模块，图像储存模块与自动对焦高清摄像头4、USB接口303和图像数据预处理模块相连接，图像数据预处理模块与图像处理模块和图像识别计算模块相连接，PLC控制单元与图像识别计算模块和自动对焦高清摄像头4相连接，图像处理模块与触摸操作屏301相连接； 所述图像处理模块中存储有国标和ASTM标准VU缺口标准模板，可通过触摸操作屏选择需要的标准模型，图像处理模块基于ResNet神经网络将自动对焦高清摄像头4拍摄的缺口照片与所选择的标准模型进行比对，得出合格与否的结论； 其中ResNet神经网络需要提前进行训练，才能形成网络，最后通过测试集来判断准确性，ResNet神经网络形成的具体步骤如下： 1、获取不同状态的夏比冲击试样图像，包括存在缺口、无缺口、不同缺口类型和尺寸的样本，并对每个试样图像进行标注，标明其缺口状态和相应类别，并将试样图像调整到统一的尺寸，以符合ResNet的输入要求，将像素值缩放到[0,1]区间，并使用数据增强技术来扩充训练集； 2、将扩充的数据集划分为训练集、验证集和测试集，其中训练集占比为70%、验证集占比为15%和测试集占比为15%，确保每个集合的样本足够多且有代表性； 3、根据样本复杂度和计算资源，选择适当的ResNet版本，构建包含多个残差块的网络，每个残差块包括卷积层、批处理归一化和ReLU激活函数，并使用He初始化的方法为网络权重设定初值； 4、将训练集样本输入选择的ResNet版本网络，计算输出，根据输出结果与真实标签计算损失，通过反向传播算法计算损失对每个参数的梯度，并使用优化算法更新权重； 5、评估模型在验证集上的性能，监控模型的准确率和损失，避免过拟合，并使用未见过的数据集测试模型，评估准确性、召回率、F1‑score的指标，根据指标对模型参数进行调整，从而得到训练好的ResNet神经网络； 6、将训练好的ResNet神经网络部署到实际应用中，使用ResNet神经网络对夏比冲击试样进行缺口检测。

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