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龙图腾网获悉莱森光学(深圳)有限公司申请的专利基于多模态LIBS矿物氧元素分析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：CN120084777B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510559523.8，技术领域涉及：G06F18/00；该发明授权基于多模态LIBS矿物氧元素分析方法是由蒋二龙;胡海亮;李嘉铭;罗泽仁;成乙荣设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态LIBS矿物氧元素分析方法在说明书摘要公布了：申请公开了一种多模态LIBS矿物氧元素分析方法。该方法首先对LIBS光谱进行预处理，然后利用深度学习模型融合光谱与矿物显微图像进行特征提取和氧分析。其核心在于模型的训练：通过对光谱进行遮蔽，并将光谱与其对应的矿物图像配对（正样本，其余为负样本），利用掩码重建和对比学习生成融合的光谱‑图像表示。基于此表示预测元素含量，并根据氧预测结果优化模型。此方法能实现复杂矿物基质中氧元素的精准、鲁棒且可解释的定量分析。

本发明授权基于多模态LIBS矿物氧元素分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态LIBS矿物氧元素分析方法，其特征在于，所述基于多模态LIBS矿物氧元素分析方法包括： 对原始LIBS光谱信号进行对数归一化和离散小波变换，得到目标LIBS光谱信号； 利用深度学习模型对所述目标LIBS光谱信号进行特征提取，得到目标特征，并对所述目标特征进行氧元素分析，得到氧元素分析结果； 其中，所述深度学习模型采用以下方式进行训练得到： 获取训练数据集；其中，所述训练数据集中包括训练LIBS光谱信号和矿物显微图像； 对训练LIBS光谱信号进行谱段遮蔽，得到遮蔽LIBS光谱信号，以及对同一矿物的矿物显微图像和训练LIBS光谱信号进行正样本配对，其余不同矿物样本作为负样本； 将遮蔽LIBS光谱信号、正样本、负样本输入至深度学习模型中的专家模块，进行掩码重建与对比学习，构建光谱信号与矿物显微图像的联合语义空间，得到光谱-图像表示；其中，所述深度学习模型中包括变分混合专家网络，所述变分混合专家网络由若干专家模块构成；每个所述专家模块由变分编码器构成，输入光谱或图像特征后，生成服从高斯分布的潜在变量，通过KL散度约束其接近标准正态分布，过滤噪声并保留判别性特征；所述变分混合专家网络采用稀疏动态路由，基于输入光谱复杂度，稀疏动态路由模块计算所述专家模块激活权重，仅选择2-3个最相关所述专家模块输出加权融合； 在光谱分支，基于改进型梯度加权类激活映射技术，通过反向传播机制提取目标输出层相对于末端卷积特征图的三阶梯度信息，构建氧元素指纹谱线的空间注意力权重分布，生成光谱热力图； 在图像分支，提取与氧含量相关的显微结构区域，叠加于原始矿物显微图像，验证光谱-形貌协同效应； 根据所述光谱-图像表示进行元素预测，得到元素预测含量；所述元素预测含量包括氧元素预测含量； 根据所述氧元素预测含量调整氧元素分支的权重，完成对所述深度学习模型的训练。

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