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龙图腾网获悉河北地质大学;青岛市计量技术研究院申请的专利基于多光谱数据融合的矿物学物质成分测试方法和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：CN120558881B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510726471.9，技术领域涉及：G01N21/31；该发明授权基于多光谱数据融合的矿物学物质成分测试方法和系统是由刘云贵;曲直;李鹏;都佳;沈洪涛设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多光谱数据融合的矿物学物质成分测试方法和系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于多光谱数据融合的矿物学物质成分测试方法和系统。其中，该方法包括：在拉曼光谱信号与可见光吸收光谱的叠加区域内，采用小波变换分离出由铁元素的氧化态引起的第一特征干扰信号和由锰元素的氧化态引起的第二特征干扰信号；分别对第一特征干扰信号的强度和第二特征干扰信号的强度进行空间加权，以构建多维特征向量,输入至预先训练好的残差神经网络，结合伽玛能谱仪测得的放射性衰减参数，生成包含矿物相、类质同象替代比例、颜色成因解析数据和放射安全等级的矿物学物质成分测试结果。本申请能够实现多光谱数据与放射参数的协同解译，提升矿物成分分析精度，同步解析颜色成因机制并量化评估放射性风险等级。

本发明授权基于多光谱数据融合的矿物学物质成分测试方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多光谱数据融合的矿物学物质成分测试方法，其特征在于，包括： 采集矿物样品的可见光吸收光谱、拉曼光谱信号及X射线衍射数据，以构建多光谱数据库，所述多光谱数据库包括特征峰位置、晶格参数和矿物相； 基于所述多光谱数据库，在所述拉曼光谱信号与所述可见光吸收光谱的叠加区域内，采用小波变换分离出由铁元素的氧化态引起的第一特征干扰信号和由锰元素的氧化态引起的第二特征干扰信号； 基于铁元素的目标分布梯度和锰元素的目标分布梯度，分别对第一特征干扰信号的强度和第二特征干扰信号的强度进行空间加权，得到铁元素和锰元素分别对应的氧化态干扰因子，以构建多维特征向量； 将所述多维特征向量输入至预先训练好的残差神经网络，结合伽玛能谱仪测得的放射性衰减参数，生成包含矿物相、类质同象替代比例、颜色成因解析数据和放射安全等级的矿物学物质成分测试结果； 所述基于所述多光谱数据库，在所述拉曼光谱信号与所述可见光吸收光谱的叠加区域内，采用小波变换分离出由铁元素的氧化态引起的第一特征干扰信号和由锰元素的氧化态引起的第二特征干扰信号，包括： 基于所述多光谱数据库中铁元素的特征峰位置和锰元素的特征峰位置，将所述拉曼光谱信号中铁元素的特征峰和所述可见光吸收光谱中的锰元素的特征峰分别转换为第一能量值和第二能量值，计算所述第一能量值和第二能量值之间的差值，筛选差值小于预设差值阈值时对应的波段区间作为叠加区域； 在所述叠加区域内，采用小波变换对混合光谱信号进行多尺度分解，生成第一尺度子带和第二尺度子带，所述第一尺度小于所述第二尺度； 根据所述铁元素的特征峰的半高宽参数和不对称度，构造第一基函数簇，通过迭代投影从所述第二尺度子带中提取与第一基函数簇的内积值最大的信号段，标记为第一特征干扰信号； 根据所述锰元素的特征峰的相邻双峰间距及相对强度比，采用二阶导数算子从所述第二尺度子带中提取主峰轮廓信号，在所述第一尺度子带中采用复解析小波分离出振荡分量，并通过预设相位同步条件融合幅值调整后的主峰轮廓信号和所述振荡分量，生成第二特征干扰信号。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人河北地质大学;青岛市计量技术研究院，其通讯地址为：050031 河北省石家庄市裕华区槐安东路136号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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