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龙图腾网获悉鞍钢集团矿业有限公司申请的专利一种钻孔过程实时岩石种类判断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：CN115982640B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202211645125.0，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种钻孔过程实时岩石种类判断方法是由范喜杰;钟小宇;邓琪昌;衣瑛;徐冬林;刘震宇;潘博;王鑫设计研发完成，并于2022-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种钻孔过程实时岩石种类判断方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种钻孔过程实时岩石种类判断方法，属于采矿钻井领域。所述方法包括：通过在牙轮钻作业间安装频闪摄像头监测回转转速表、回转电流表及进给压力表的指针变化，将得到的仪器图像传输到终端，对其进行灰度与二值化处理，根据仪表盘刻度、指针设定极坐标系，建立刻度与极角θ的匹配关系，将监测到的数据记录在矿岩匹配关系数据集中，训练神经网络模型，最终实现通过仪表图像对炮孔内岩性的实时判断；根据本发明能够进一步实现对牙轮钻钻孔过程实时岩石种类的判断，节省人力成本，提高对炮孔岩性判断的效率，从而提高矿山经济效益。

本发明授权一种钻孔过程实时岩石种类判断方法在权利要求书中公布了：1.一种钻孔过程中实时岩石种类判别的方法，包括频闪摄像头和数据传输终端，其特征在于， 步骤1：制备岩石试件，进行单轴抗压强度试验，建立矿山岩石强度及岩石类型数据库； 步骤2：在牙轮钻机仪表盘正前方安装基于4G或wifi的频闪摄像头，对作业时的牙轮钻机仪表盘进行定时抓拍并生成图像； 步骤3：首先将获取到的图像传输到数据传输终端； 步骤4：在数据传输终端中将仪表盘图像生成灰度图； 步骤5：采用Ostu方法计算图像二值化阈值，记T为前景与背景的分割阈值，前景点数占图像比例为w0，平均灰度为u0；背景点数占图像比例为w1，平均灰度为u1，图像的总平均灰度为u，前景和背景图像的方差g，则有：当方差g最大时，此时的灰度T是最佳阈值； 步骤6：根据步骤5中计算的阈值将仪表盘图像数据二值化； 步骤7：设定平行于0刻度方向为极坐标轴的正方向，选择指针起始点位置作为极点，建立极坐标系； 所述的步骤7中建立极坐标系是以仪表盘中心为极点，x轴正向为极轴方向，建立极坐标系，选取适当的极径ρ画圆，并按照仪表盘得出极角θ和对应刻度的关系以及指针与圆交点的位置；对仪表盘图像进行二值化处理，建立极坐标系； 步骤8：设定每一个极角所对应的刻度，极角选择的最小单位为仪表最小量程变化时的角度，建立极角与刻度值的对应关系； 步骤9：利用现有Sobel算子的边缘检测法识别步骤5中的二值化图像的指针位置，该算子包含两组3*3的矩阵，分别为横向及纵向，将之与图像作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值； 步骤10：根据步骤7中建立的极坐标系，采用步骤8中的对应关系将步骤9中识别的指针位置换算为刻度值； 步骤11：通过图像获取刻度值，并输出钻进实时回转转速曲线、回转电流曲线及进给压力曲线； 步骤12：建立矿岩匹配关系数据集，数据集内记录内容包括，岩石类型、单轴抗压强度、回转转速、回转电流及进给压力； 步骤13：根据步骤12所建立的数据集，以回转转速曲线、回转电流曲线、进给压力曲线为输入层，岩石类型、单轴抗压强度为输出层，搭建神经网络训练模型，进行训练，得到训练好的神经网络模型； 步骤14：在后续钻进中，重复步骤2～11，将实时采集的回转转速曲线、回转电流曲线及进给压力曲线输入至训练好的神经网络模型中，既实现钻孔过程实时岩石种类判断。

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