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龙图腾网获悉中国地质大学(北京)申请的专利自动识别和分割锆石-石英假象并定量表征的方法及系统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：CN120564167B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202510653338.5，技术领域涉及：G06V20/60；该发明授权自动识别和分割锆石-石英假象并定量表征的方法及系统是由邱昆峰;温鸿涛;周统;才艺伟;周飞;于皓丞;马甲栋;侯照亮;吴鸣谦;崔涛设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本自动识别和分割锆石-石英假象并定量表征的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种自动识别和分割锆石‑石英假象并定量表征的方法及系统，属于矿物鉴别技术领域。包括两个部分：锆石‑石英假象结构精细识别，锆石‑石英假象结构定量表征。通过YOLOv8实例分割方法，建立自动识别和分割锆石‑石英假象的模型，以重建假象的晶形边界并获取内部矿物区域，同时在此基础上，提供一种K‑Means的非监督机器学习方法对分割后的假象进行定量表征分析，为机器学习结合地球科学相关的图像数据解决假象精细识别和量化分析问题提供高效、低成本、系统化的方法。

本发明授权自动识别和分割锆石-石英假象并定量表征的方法及系统在权利要求书中公布了：1.自动识别和分割锆石-石英假象并定量表征的方法，其特征在于，包括两个部分：锆石-石英假象结构精细识别，锆石-石英假象结构定量表征； 1、锆石-石英假象结构精细识别： S1.1.使用ImageJ将碱性花岗岩薄片反射光图像的原始数据集进行规则的正方形边框裁剪； S1.2.裁剪得到的数据集V1，通过Roboflow进行数据集划分，划分结果为训练集：验证集：测试集，同时在Roboflow中进行半自动标注标签和训练集数据增强，得到增广后的数据集； S1.3.使用YOLO算法对增广后的数据集进行实例分割训练，分割模型采用预训练权重进行迁移学习； S1.4.训练结果中选取最好的权重用于预测，同时选取预测结果作为数据集V2用于后续的假象定表征；最后获取模型各层网络层输出的特征图，用于矿物和假象结构的微观特征研究与模型识别机理分析； 2、锆石-石英假象定量化学表征： S2.1.提取锆石-石英假象结构精细识别结果的Mask，并将获取的Mask转换为灰度图；获取并保存预测图像增强的原图和Mask灰度图；对灰度图Mask进行二值化处理，将二值化的Mask灰度图升维为三通道以匹配原图的RGB通道；然后提取掩码区域，得到锆石-石英假象位置的区域图，用于后续定量表征； S2.2.采用K-Means聚类的非监督机器学习方法对锆石-石英假象中的锆石、石英、赤铁矿和其余矿物进行定量化学表征。

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