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龙图腾网获悉国家电网有限公司;国网重庆市电力公司;国网重庆市电力公司物资分公司申请的专利一种基于机器学习的混凝土内钢筋直径和埋深测量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：CN116428956B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202310235542.6，技术领域涉及：G01B7/12；该发明授权一种基于机器学习的混凝土内钢筋直径和埋深测量方法是由马锐;吴恒;李潇逸;董兆林设计研发完成，并于2023-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的混凝土内钢筋直径和埋深测量方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于机器学习的混凝土内钢筋埋深及直径测量方法。利用机器学习弥补钢筋混凝土电磁感应检测法应用范围局限的不足。先利用霍尔传感器对混凝土表面的磁场进行测量获取不同直径和埋深下混凝土表面磁场强度作为机器学习钢筋直径和埋深测量模块的训练样本，将混凝土表面磁场测量数据输入输入训练好的混凝土内钢筋直径和埋深测量模块中，即得该混凝土中钢筋直径和埋深数据。这种方法相比于传统的电磁测量方法应用范围更广，并且可随着应用场景的增加累计数据量，使得机器学习网络愈发完善，测量准确度和测量范围都会增大，对实际工程中的应用具有重要意义。

本发明授权一种基于机器学习的混凝土内钢筋直径和埋深测量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的混凝土内钢筋直径和埋深测量方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：钢筋磁化磁场的计算： 钢筋作为铁磁性物质，在外磁场作用下内部磁轴将会有序排列激发二次磁场，二次磁场的公式如式1所示： 式中，B2为二次磁场的磁感应强度，μ0为真空磁导率，M为铁磁物质磁极化强度，r为钢筋磁化区域中心到钢筋周围空间中某点的矢径，V'表示钢筋磁化区域体积，S'为钢筋磁化区域闭合表面面积； 空间中任意一点处磁感应强度B′由式2计算： B′＝B1+B22 式中，B1为原磁场的磁感应强度； S2：混凝土表面磁场的测量： 建立混凝土表面磁场测量模块，所述混凝土表面磁场测量模块内包括霍尔元件测量，通过霍尔元件测量混凝土中不同直径和埋深磁场数据，获取不同直径和埋深下混凝土表面磁感应强度，钢筋混凝土表面磁感应强度和其对应的钢筋直径的测量值和埋深的测量值作为一个训练样本； 所述训练样本构建方法如下： 将永磁体设置在混凝土的上方或下方，永磁体与混凝土上表面或下表面的间距10-20mm，磁检测阵列由编号1～N的N个传感器组成，1～N号传感器在空间上间隔α角度，1～N号传感器位置保持对称，磁检测阵列在同一时间采集N个位置的磁感应强度xi，然后将同一时间采集的xi和该时间检测的钢筋直径的值和埋深的值作为一个训练样本，其中i＝1,2,3,4...N，采用相同方法，选择多个时间点，则得到多个训练样本； S3：建立混凝土内钢筋直径和埋深测量模块： 采用BP神经网络作为混凝土内钢筋直径和埋深测量模块，将每个训练样本中钢筋混凝土表面磁感应强度作为输入，输出即为钢筋混凝土表面磁感应强度对应的钢筋直径的预测值和埋深的预测值； 计算该训练样本钢筋直径的预测值与该训练样本中钢筋直径的测量值之间以及该训练样本埋深的预测值与该训练样本中埋深的测量值之间的损失，并根据该损失，采用梯度下降法对BP神经网络的参数进行更新，直至损失不再变化即的训练好的BP神经网络； 训练BP神经网络得出磁感应强度与钢筋直径和埋深对应关系如式3所示: 式中，i＝1,2,3,4...N，N表示传感器的数量，d表示钢筋直径，l表示埋深，ɑ0～ɑk与ɑ0′～ɑk′为各次项系数； S4：预测： 采用S2中混凝土表面磁场测量模块获取未知钢筋直径和埋深的混凝土表面的磁感应强度，并将该磁感应强度输入训练好的BP神经网络中，输出即是该混凝土中钢筋直径的预测值和埋深的预测值。

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