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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种基于多维度形态特征压缩与聚类的尾矿颗粒分类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：CN121502401B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202610037615.4，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权一种基于多维度形态特征压缩与聚类的尾矿颗粒分类方法是由张楠;王胜利;刘文朋;何俊彪;张华;王迪设计研发完成，并于2026-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多维度形态特征压缩与聚类的尾矿颗粒分类方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多维度形态特征压缩与聚类的尾矿颗粒分类方法，属于岩土工程、矿物加工及颗粒分类技术领域，包括：S1~S6：获取尾矿颗粒的STL文件数据库；S7：计算并提取形态参数，形成原始参数数据集；S8~S10：获得保留原始形态特征信息的三维形态参数集；S11~S12：采用肘部法则、轮廓系数与Gap统计量确定最佳聚类数，采用K‑means算法对三维形态参数进行颗粒形态聚类分组；S13：利用离散元法对聚类后的颗粒类别进行堆积试验模拟，分析不同类别颗粒的堆积密度与平均配位数，验证分类结果的物理意义。本尾矿颗粒分类方法能够系统、高效地整合颗粒多维度形态信息，并能将此类信息与宏观物理力学性能直接关联，数据驱动、机理清晰且结果可解释。

本发明授权一种基于多维度形态特征压缩与聚类的尾矿颗粒分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多维度形态特征压缩与聚类的尾矿颗粒分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：使用CT扫描系统获取尾矿颗粒试样的连续二维切片图像序列； S2：采用非均质滤波算法对二维切片图像序列进行噪声抑制和图像增强处理； S3：对经步骤S2处理过的二维切片图像序列进行三维重建； S4：采用交互式阈值分割方法分离尾矿颗粒，采用分水岭算法分割连通的颗粒； S5：基于分割处理后的颗粒，进行标签分析； S6：依据颗粒附着的标签属性将单个颗粒从整体中分离并生成STL文件，建立STL文件数据库； S7：基于步骤S6建立的STL文件数据库，计算并提取每个尾矿颗粒的形态参数，形成原始参数数据集； S8：将步骤S7的原始参数数据集按照预设比例划分为训练集、验证集和测试集； S9：使用训练集数据拟合标准化器，并对所有数据集进行标准化处理； S10：将经步骤S9处理的原始参数数据集输入自编码器模型，获得保留原始形态特征信息的三维形态参数集； S11：采用多方法融合策略确定最佳聚类数量； S12：基于步骤S10得到的三维形态参数集和步骤S11确定的最佳聚类数量进行颗粒形态聚类分组； S13：利用离散元法对步骤S12的颗粒形态聚类分组结果进行物理验证。

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山东大学，其通讯地址为：250061 山东省济南市历下区经十路17522号山东大学千佛山校区；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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