在邵氏硬度测试中，测试曲线因材料缺陷、操作波动或仪器干扰可能产生突变点（异常值），传统人工筛查效率低且易疏漏。基于机器学习的智能识别算法可实时捕捉异常模式，其核心技术逻辑如下：
1.数据预处理与特征提取
采用滑动窗口对测试序列分段，计算局部均值（μ）和标准差（σ），构建统计特征向量。对非线性趋势数据，通过Savitzky-Golay滤波平滑后，提取一阶差分特征（ΔH）和二阶导数特征（Δ²H），增强突变敏感性。
2.双阈值动态判别机制
统计阈值法：设定全局阈值（如μ±3σ），标记显著偏离点。
自适应阈值法：根据局部数据密度动态调整阈值，避免材料硬度梯度变化导致的误判。
复合规则：仅当连续3个点满足ΔH>2σ且Δ²H>1.5σ时判定为突变，平衡灵敏度与噪声鲁棒性。
3.深度学习增强模型
对于复杂场景（如多层复合材料），采用LSTM网络建模时序依赖关系，输入窗口内硬度序列及操作参数（如压针速度），输出突变概率。通过迁移学习预训练通用模型，再在小样本场景微调，提升泛化能力。
4.工程化优化策略
实时性保障：算法复杂度控制在O(n)，适配嵌入式系统。
可视化辅助：突变点自动标注并叠加原始曲线，支持人工复核。
自学习机制：通过在线增量学习更新模型，适应新批次材料特性。
应用成效
某橡胶制品企业实测显示，该算法使突变点检出率从人工的72%提升至98%，误报率低于3%。特别在自动化测试线中，可实时触发报警并联动复测，显著提升质量控制效率。未来结合数字孪生技术，有望实现测试参数的动态优化。
