买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京首钢冷轧薄板有限公司;北京途普科技有限公司申请的专利一种基于知识图谱的钢卷表面缺陷预测方法及相关设备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：CN119338305B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411383023.5，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种基于知识图谱的钢卷表面缺陷预测方法及相关设备是由任君茹;余威;张雨;李研;李泽志;李林洪;黄波;柳智博;张小军;于海文;王林;王怡婷设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱的钢卷表面缺陷预测方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请公开一种基于知识图谱的钢卷表面缺陷预测方法及相关设备，涉及缺陷检测技术领域，该方法包括基于预测模型和钢卷表面问题的知识图谱，进行钢卷生产前表面问题预测，得到第一预测结果，其中，所述预测模型是基于所述知识图谱和钢卷表面问题的影响因子信息构建的钢卷表面问题的预测模型；基于所述预测模型和实时工艺值，进行钢卷生产中表面问题预测，得到第二预测结果；基于第一预测结果和第二预测结果，计算表面问题的预测准确度。

本发明授权一种基于知识图谱的钢卷表面缺陷预测方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱的钢卷表面缺陷预测方法，其特征在于，包括： 基于预测模型和钢卷表面问题的知识图谱，进行钢卷生产前表面问题预测，得到第一预测结果，其中，所述预测模型是基于所述知识图谱和钢卷表面问题的影响因子信息构建的钢卷表面问题的预测模型； 所述预测模型的具体构建步骤，包括： 利用SPARQL语言从所述知识图谱中分别查询正常钢卷与异常钢卷的工艺实绩数据，其中，所述异常钢卷为存在表面问题钢卷； 分别计算每个生产工艺参数的正常工艺实绩数据与异常工艺实绩数据的平均值，得到正常平均值和异常平均值； 基于所述正常平均值和所述异常平均值，确定钢卷表面问题的影响因子和所述影响因子的正负相关性； 若所述正常平均值大于所述异常平均值，则所述影响因子为正相关； 若所述正常平均值小于所述异常平均值，则所述影响因子为负相关； 基于所述正负相关性，划分每个所述影响因子的工艺值区间，其中，所述工艺值区间包括不合格区间、隐患区间和合格区间； 基于所述正负相关性，划分每个所述影响因子的工艺值区间，包括： 在所述影响因子为正相关的情况下，所述不合格区间为工艺值小于第一预设值，所述隐患区间为所述工艺值大于或等于第一预设值且小于或等于第二预设值，所述合格区间为所述工艺值大于第二预设值； 在所述影响因子为负相关的情况下，所述不合格区间为所述工艺值大于第三预设值，所述隐患区间为所述工艺值大于或等于第四预设值且小于或等于第三预设值，所述合格区间为所述工艺值小于第四预设值； 基于因子权重算法计算每个所述影响因子的权重； 基于所述影响因子的名称、权重、标准规则和判定结果，构成钢卷表面问题的影响因子信息，其中，所述判定结果基于所述工艺值区间和所述标准规则确定； 将所述影响因子信息录入预测模型； 其中，在制定镀锌生产计划后，实际作业前，从所述知识图谱中获取生产工艺参数设计值，从所述预测模型中获取各个影响因子的规则信息，执行规则引擎，进行表面问题预测，得到第一预测结果，所述第一预测结果基于评价结果生成，所述评价结果的计算公式为：评价结果=影响因子1判定结果×影响因子1权重+影响因子2判定结果×影响因子2权重+...+影响因子n判定结果×影响因子n权重所有影响因子权重之和； 基于所述预测模型和实时工艺值，进行钢卷生产中表面问题预测，得到第二预测结果； 所述基于所述预测模型和实时工艺值，进行钢卷生产中表面问题预测，得到第二预测结果，包括： 在镀锌作业流程中，针对钢卷不同位置，实时采集生产工艺实际数据，从所述预测模型中获取各个影响因子的规则信息，执行规则引擎，实时预测钢卷各位置表面脱锌问题，得到第二预测结果； 基于第一预测结果和第二预测结果，计算表面问题的预测准确度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京首钢冷轧薄板有限公司;北京途普科技有限公司，其通讯地址为：101304 北京市顺义区李桥镇任李路200号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。