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龙图腾网获悉上海建冶科技股份有限公司申请的专利一种基于机器学习的激光除锈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：CN119857937B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202411936931.2，技术领域涉及：B23K26/36；该发明授权一种基于机器学习的激光除锈方法是由王登堂;王博;张颖雯;宋逸设计研发完成，并于2024-12-26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激光除锈方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于机器学习的激光除锈方法。先采集不同材质金属在不同激光除锈参数下的除锈实验数据，涵盖除锈前后金属表面图像、锈蚀程度、基体损伤等数据并预处理。接着提取与除锈效果和基体损伤相关特征，经特征选择算法筛选关键特征。选用合适机器学习模型，以关键特征为输入、除锈效果评估指标为输出训练模型，采用交叉验证调优。在实际除锈中，传感器采集数据结合模型进行在线监测与预测，依结果用优化算法动态调整参数。完成除锈后评估效果，对比实际与预测结果，偏差大时更新模型。该方法可精准控制除锈效果、保护基体、提升效率并实现自我优化，具有广泛应用前景。

本发明授权一种基于机器学习的激光除锈方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的激光除锈方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、数据采集与预处理：收集大量不同材质金属表面在不同激光除锈参数，具体参数包括激光功率、扫描速度、脉冲频率、光斑直径下的除锈实验数据，而除锈实验数据包括除锈前后金属表面的图像数据、锈蚀程度数据、基体损伤数据；对采集到的数据进行清洗、归一化预处理操作，以提高数据的质量和可用性；具体实施步骤如下： 步骤11、实验设计与样本准备：针对多种常见的金属材质进行实验样本的选取；对于每种实验样本，准备具有不同锈蚀程度的样本，锈蚀程度通过自然暴露时间、人工加速锈蚀方法来控制和调节，以涵盖从轻度到重度锈蚀的各种情况； 步骤12、图像数据采集：使用高分辨率的工业相机或光学显微镜，在除锈前后分别对金属表面进行图像拍摄，得到图像数据； 步骤13、锈蚀程度数据采集：采用化学分析量化锈蚀程度，具体为测量锈蚀样本在除锈前的单位面积质量损失来确定锈蚀量，使用高精度的电子天平称量除锈前后样本的质量变化，并结合样本表面积计算锈蚀的质量厚度； 步骤14、基体损伤数据采集：利用扫描电子显微镜观察除锈后金属基体表面的微观形貌，检查是否存在微裂纹、熔凝层、热影响区基体损伤特征；对于存在的损伤，通过测量损伤区域的深度、宽度以及计算损伤区域占整个除锈区域的面积比例方式进行量化；同时，采用硬度测试方法，对比除锈前后金属基体硬度的变化，间接评估基体损伤程度，硬度测试使用显微硬度计在除锈区域和未处理区域分别进行多点测量并取平均值； 步骤15、异常值处理：对于图像数据，检查是否存在因拍摄设备故障、光照异常原因导致的图像模糊、缺失或明显错误的像素区域；对于锈蚀程度数据和基体损伤数据，如果测量值明显偏离正常范围，则需要进一步检查原始测量记录或重复测量以确定数据的准确性； 步骤16、图像数据归一化：对于上述步骤采集的图像数据，将图像的像素值进行归一化处理，具体是将图像的像素值映射到[0,1]区间； 步骤17、数值数据归一化：对于锈蚀程度数据、基体损伤数据以及激光除锈参数数据采用Min‑Max归一化或Z‑score标准化方法进行归一化处理； 步骤2、特征提取与选择：从预处理后的数据中提取与激光除锈效果和基体损伤相关的特征，包括激光参数特征、金属表面特征、除锈后表面质量特征；采用特征选择算法，筛选出对激光除锈效果和基体损伤具有显著影响的关键特征，减少数据维度，提高模型训练效率； 步骤3、模型训练：选用神经网络模型将步骤2中筛选后的特征作为输入，以除锈效果评估指标作为输出，对模型进行训练；采用交叉验证方法调整模型的超参数，优化模型的性能，使模型能够准确地预测不同激光参数下的除锈效果和基体损伤情况； 步骤4、在线监测与参数优化：在实际激光除锈过程中，利用传感器实时采集金属表面的相关数据，并结合步骤3中预先训练好的神经网络模型，对当前的除锈效果和基体损伤进行在线监测和预测；根据预测结果，通过优化算法动态调整激光除锈参数，以实现最佳的除锈效果和最小的基体损伤； 步骤5、效果评估与模型更新：在完成激光除锈作业后，对除锈效果进行全面评估，具体通过光学显微镜、扫描电子显微镜设备检测除锈后金属表面的微观形貌、残余锈蚀量；将实际评估结果与模型预测结果进行对比分析，如果两者之间存在较大偏差，则将本次除锈数据加入到训练数据集中，对机器学习模型进行更新和优化，以不断提高模型的准确性和适应性。

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