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龙图腾网获悉武汉钢铁有限公司申请的专利一种基于深度学习的硅钢性能无损检测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：CN115186748B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202210805752.X，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于深度学习的硅钢性能无损检测方法是由陈丽娟;唐成龙;陈刚;李海波;张俊鹏;康博;陈燕才设计研发完成，并于2022-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的硅钢性能无损检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于深度学习的硅钢性能无损检测方法，包括以下步骤：将待测硅钢带每个测量点的巴克豪森参数、切向磁场强度谐波分析特征参数、增量磁导率特征参数和多频涡流特征参数作为对应测量点的微磁参数；将待测硅钢带的张力值和待测硅钢带的表面与在线微磁检测探头的直线距离作为待测硅钢带的上每个测量点的生产工艺参数；将待测硅钢带任一个测量点的微磁参数、生产工艺参数输入待测硅钢带的钢种类型对应的已经训练好的拟牛顿神经网络模型；拟牛顿神经网络模型输出该测量点的力学性能参数和磁性能参数。本发明能实现硅钢的力学性能和磁性能的在线检测。

本发明授权一种基于深度学习的硅钢性能无损检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的硅钢性能无损检测方法，其特征在于：包括以下步骤： 在生产过程中，获取待测带钢的张力值、待测带钢的表面与在线微磁检测探头的直线距离，以及待测带钢的厚度和钢种类型； 在生产过程中，通过在线微磁检测探头获取的待测带钢各个测量点的巴克豪森参数、切向磁场强度谐波分析特征参数、增量磁导率特征参数和多频涡流特征参数； 将待测带钢每个测量点的巴克豪森参数、切向磁场强度谐波分析特征参数、增量磁导率特征参数和多频涡流特征参数进行归一化处理，作为对应测量点的微磁参数； 将待测带钢的张力值和待测带钢的表面与在线微磁检测探头的直线距离进行归一化处理，作为待测带钢的上每个测量点的生产工艺参数； 将待测带钢任一个测量点的微磁参数和生产工艺参数输入待测带钢的钢种类型及厚度对应的已经训练好的拟牛顿神经网络模型；拟牛顿神经网络模型输出该测量点的力学性能参数和磁性能参数； 对该测量点的力学性能参数和磁性能参数进行反归一化处理，得到该测量点的力学性能和磁性能数据； 待测带钢上每个测量点的力学性能和磁性能数据形成该带钢的力学性能和磁性能序列； 所述拟牛顿神经网络模型的训练过程包括： 构建数据集：通过实验室试验检测不同钢种不同厚度的若干个带钢的力学性能数据和磁性能数据；通过在线微磁检测探头获取每个带钢的巴克豪森参数、切向磁场强度谐波分析特征参数、增量磁导率特征参数和多频涡流特征参数；通过测量获取每个带钢在在线微磁检测探头处的张力值、其表面与在线微磁检测探头的直线距离； 删除数据集中异常数据，并对数据集中的数据进行归一化处理，得到每个带钢的微磁参数、生产工艺参数和规格参数以及力学性能参数和磁性能参数； 基于数据集构建训练样本集：针对各类型钢种分别对应的不同厚度的带钢分别构建训练样本集；单个训练样本信息包括作为模型输入的微磁参数和生产工艺参数，和作为训练标签的力学性能参数和磁性能参数； 采用各类型钢种分别对应的不同厚度的带钢的训练样本集分别训练拟牛顿神经网络模型，得到不同钢种下不同厚度的带钢对应的拟牛顿神经网络模型。

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