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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利一种基于人工智能的重矿物保真前处理及形貌自动化表征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：CN121185721B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511713675.5，技术领域涉及：G01N1/28；该发明授权一种基于人工智能的重矿物保真前处理及形貌自动化表征方法是由曾汉江;宋鹰;刘渊;冯鑫杰设计研发完成，并于2025-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的重矿物保真前处理及形貌自动化表征方法在说明书摘要公布了：本发明属于地质样品分析技术领域，具体涉及一种基于人工智能的重矿物保真前处理及形貌自动化表征方法。该方法基于中低硬度重矿物保真分选提纯技术、一体式多功能靶的制作技术、显微图像智能化获取技术以及基于深度学习的智能识别与特征提取，获取保持了原始三维形貌、内部热敏地质记录未被重置、且种群构成未经任何系统性偏差筛选的保真重矿物颗粒，并计算出每一个重矿物颗粒的延长系数、磨圆度、颜色等一系列形态学参数，最终输出结构化的定量数据报告。本发明从源头实现了多方位的、智能化的保真，自动化流程极大地提升了分析通量和客观性，使得对巨型沉积体系中海量微细颗粒进行系统性、定量化的矿产资源普查成为可能。

本发明授权一种基于人工智能的重矿物保真前处理及形貌自动化表征方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的重矿物保真前处理及形貌自动化表征方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、中低硬度重矿物保真分选提纯技术，在常温环境下，采用机械解离方式进行初步柔性解离，随后对解离产物执行数控靶向磁选流程，最终获取保持了原始三维形貌、内部热敏地质记录未被重置、且种群构成未经任何系统性偏差筛选的保真重矿物颗粒；所述初步柔性解离是通过将经过粗破的岩样以单层、均匀的方式缓慢送入对辊式破碎机，遵循多次轻碎、逐级筛分的精细化操作规程，直到最终分选出的颗粒粒径达到20µm；所述数控靶向磁选流程是将初步解离得到的全部颗粒产物，送入磁分离设备，将磁场参数设定为磁场强度足以分离并移除会严重干扰后续分析的强磁性矿物，但同时低于因辐射损伤、化学成分变化内因而导致目标重矿物所能达到的最高磁化率阈值，实现对矿物种群的筛选与完整回收； S2、一体式多功能靶的制作技术，采用一种透光且折射率与目标矿物相匹配的胶结材料，将所述重矿物颗粒按照预设的集成化阵列布局固定于模具中，所述胶结材料由双酚A与环氧氯丙烷的聚合物、辛基缩水甘油醚、新戊二醇二缩水甘油醚和1,4‑丁二醇二丙烯酸酯组成，占比浓度分别为75%、7.5%、7.5%和10%；待胶结材料固化后，对形成的靶材进行减薄和双面抛光处理，以获得一体式多功能靶； S3、显微图像智能化获取技术，将所述一体式多功能靶置于自动化显微镜系统上，进行图像采集与优化流程，该流程包括一个图像质量优化过程，用以自动调整聚焦参数和照明参数以获取最佳图像质量后进行图像捕获；一个图像完整性保证过程，用以对超出单一视场的颗粒进行多视场图像的自动拼接；以及一个图像标准化过程，用以对最终捕获的图像进行校正； S4、基于深度学习的智能识别与特征提取技术，对S3获取的、经过优化图像，进行基于神经网络的矿物颗粒实例分割，提取每一个重矿物颗粒的像素级轮廓，基于轮廓计算出每一个重矿物颗粒延长系数El、磨圆度RO、颜色向量均值µK形态学参数，最终输出结构化的定量数据报告，所属磨圆度RO其计算公式为： 5式中，A为该颗粒掩码所覆盖的像素总数，即颗粒的二维投影面积；P为该颗粒掩码的轮廓周长，该值越接近1，代表颗粒形状越接近圆形； 所述延长系数El，通过计算与颗粒掩码具有相同标准二阶中心矩的椭圆的长轴Lmajor与短轴Lminor的比值得到：; 所述颜色为矿物的平均色调、平均饱和度和平均明度3个数值组成的颜色特征向量，对于任一颜色通道K，颜色向量均值µK计算公式为： 6其中，N是该矿物颗粒所包含的总像素数量，是第i个像素在该颜色通道上的值；Ki是第i个像素点在颜色通道K所对应的具体数值。

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中国石油大学(华东)，其通讯地址为：257100 山东省东营市东营区北二路271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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