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龙图腾网获悉中北大学申请的专利用于矿石及岩心结构分析的深度学习图像分割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：CN121767384B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202610251980.5，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权用于矿石及岩心结构分析的深度学习图像分割方法及系统是由郭泰杉;孙钦;李甲男;孙玮;刘康驰;郭松波;郭朝晖设计研发完成，并于2026-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于矿石及岩心结构分析的深度学习图像分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及用于矿石及岩心结构分析的深度学习图像分割方法及系统，属于材料结构分析技术领域，解决了现有图像分割技术在多尺度边界识别能力不足、弱边界区域分割不稳定、不同矿物相易重叠、模型跨场景泛化能力不足等技术问题。解决方案为：用于矿石及岩心结构分析的深度学习图像分割方法及系统，获取原始图像；基于编码端、解码端构建多尺度特征提取网络；基于孔隙连通性先验、裂隙方向一致性先验、矿物相一致性先验构建材料结构先验约束模块；多尺度特征提取网络进行监督训练与自监督适应；图像分割；优化图像分割图。与现有技术相比，本发明具有多尺度边界识别能力强、分割稳定、泛化能力强、应用范围广等优点。

本发明授权用于矿石及岩心结构分析的深度学习图像分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.用于矿石及岩心结构分析的深度学习图像分割方法，其特征在于：包括如下步骤： S1、获取矿石与岩心的光学显微图像、SEM图像、工业CT截面图为原始图像，对原始图像进行归一化和噪声抑制处理； S2、基于编码端、解码端构建多尺度特征提取网络； S3、基于孔隙连通性先验、裂隙方向一致性先验、矿物相一致性先验构建材料结构先验约束模块； 所述孔隙连通性先验通过连通域能量表示，，为连通域能量，为权重系数，为基于多尺度特征提取网络输出的预测分割结果P中孔隙类别区域的第i个孔隙连通域的连通度指标； 所述裂隙方向一致性先验通过裂隙方向一致性能量表示，，为裂隙方向一致性能量，为原始图像空间坐标，为预测裂隙方向，为梯度方向； 所述矿物相一致性先验通过矿物相一致性先验能量表示，，为矿物相一致性先验能量，为图像中局部区域，为预测分割结果P在图像中局部区域R内的矿物相类别像素集合，为原始图像I在图像中局部区域R内的像素集合，为对对应区域的纹理统计特征，为对对应区域的纹理统计特征； 所述材料结构先验约束模块中的综合先验能量为，、、为加权系数； S4、利用未标注的目标域样本通过自监督领域自适应策略构建学习损失函数，多尺度特征提取网络基于学习损失函数和材料结构先验约束模块在源域的有标注数据上进行监督训练与自监督适应； 构建学习损失函数的步骤为： 选择源域样本、目标域样本； 构建特征向量、，，，为源域样本特征向量，为目标域样本特征向量； 通过构建学习损失函数，为学习损失函数，为特征相似性，为温度参数； 多尺度特征提取网络在源域的有标注数据上进行监督训练与自监督适应的步骤为： 输入源域样本，通过交叉熵损失、材料结构先验约束模块中的综合先验能量、学习损失函数进行监督训练； 输入目标域样本，通过学习损失函数、风格归一化损失、材料结构先验约束模块中的综合先验能量进行自监督适应； S5、训练好的多尺度特征提取网络对步骤S1中处理后的图像进行图像分割； S6、优化步骤S5中的图像分割图。

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北大学，其通讯地址为：030000 山西省太原市学院路3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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