天眼查App显示，2025年5月27日，「一种基于PSO-SVM的钢坯内部缺陷分类方法、系统、设备」正式进入专利公布阶段。申请人为山东钢铁股份有限公司，该项人工智能专利涉及连铸坯探伤技术领域，提供更为准确的内部缺陷探伤识别方法，为锻件生产提供改进措施，有利于提升锻件质量控制。据专利信息显示，该方法通过粒子群算法（PSO）与支持向量机（SVM）结合，显著优化了钢坯内部缺陷的分类精度。发明人为史强、李俊、刘成宝、许荣昌、王毅和邵正伟。本申请公开了一种基于PSO‑SVM的钢坯内部缺陷分类方法，包括：步骤S1，收集钢坯内部超声信号数据并进行预处理；步骤S2，将预处理后的数据输入预先训练的缺陷分类模型中进行识别；步骤S3，输出钢坯内部缺陷类型识别结果。

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