一种基于人工智能图像识别的天然矿物定量分析工艺的制作方法

本发明涉及工艺矿物学，具体为一种基于人工智能图像识别的天然矿物定量分析工艺。

背景技术：

1、现有的矿物定量分析方法按照技术路线可分为两类，第一类是基于元素定量的化学成分方法，代表方法为xrf荧光光谱分析法；第二类是基于矿物表面特征的物相分析方法，代表方法为人肉眼显微镜观察目估法，第一类分析方法和第二类方法各有缺陷。首先利用元素含量来代替矿物含量的逻辑存在缺陷，无法消除含有相同元素的杂质矿物带来的影响，这是第一类方法的不足；其次，用人肉眼显微镜观察法，可以通过矿物的表面特征进行定性判断，但无法通过目估来测算矿物的含量，目估结果存在较大的误差，这是第二类方法的不足。

2、对于大多数天然矿物定量分析，采用的往往是第一类分析方法，传统化学成分方法可以有效的定量出天然矿物所含元素的含量，利用先进的仪器，如光谱仪、电子探针、扫描电镜、能谱仪，以非常精确的定量元素含量，尽管这种方法的定量比较准，但其技术路线自身存在较大的漏洞，这导致业界的普遍认识即该方法是不严谨、不准确的，但受制于技术、环境、设备的影响，化学分析方法依旧是主流，此外，人肉眼显微镜观察天然矿物并目估含量也是一种方法，但这对观察人员的要求非常高，且耗时久，在生产上无法满足实效性，更为致命的一点，由于是目估得到的结果，导致这套方法得到的值误差较大，为此，现提出一种基于人工智能图像识别的天然矿物定量分析工艺来解决上述技术存在的不足。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于人工智能图像识别的天然矿物定量分析工艺，解决了传统天然矿物定量分析方法耗时长、误差大的问题。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于人工智能图像识别的天然矿物定量分析工艺，包括以下步骤：

3、s1、矿物制样

4、s1-1、粗碎：将岩芯放入颚式破碎机中，进行粗碎；

5、s1-2、细磨：粗碎后的样品放入球磨机或棒磨机中，进行细磨；

6、s1-3、缩分混匀：细磨后的样品进行缩分，得到性质相对均匀的样品；

7、s2、采集样品图片

8、s2-1、制玻片：用胶水将样品粘至显微镜中，并平稳放入载物台；

9、s2-2、调节显微镜：调节光圈和放大倍数，直至清晰观察到样品表面特征停止调节；

10、s2-3、拍摄样品图片：通过显微镜自带的摄像头，将显微镜观察下的样品图像进行拍摄并回传至电脑中，移动载玻片，并重复操作，直至完成50—100张图片拍摄；

11、s3、矿物含量百分数的快速定量识别

12、s3-1、导入图片：将样品图片批量导入至含天然矿物的图像语义分割算法的软件中；

13、s3-2、分析图片：选取适用的目标矿物算法，算法软件自动分析样品图片，得到矿物含量分析值；

14、s4、矿物质量百分数的快速分析

15、输入矿物的密度，结合后台天然矿物密度数据库，由矿物含量分析值可得矿物质量百分数分析值。

16、优选的，所述s1-1步骤中，所述颚式破碎机的转速为300r/min，破碎时间为10—15分钟。

17、优选的，所述s1-2步骤中，所述粗碎后的样品在球磨机或棒磨机中的细磨时间为16—20分钟。

18、优选的，目标矿物、其他矿物、背景三类，并完成像素级定量。

19、本发明提供了一种基于人工智能图像识别的天然矿物定量分析工艺。具备以下有益效果：

20、1、传统矿物定量分析的技术路线是用元素来进行分析，并能够一次性检测天然矿物中所有矿物的成分含量，而本发明提供的基于人工智能图像识别的天然矿物定量分析工艺所用的技术路线是用矿物物相来进行分析，一次检测只能区分目标矿物和非目标矿物，时效性更高。

21、2、传统矿物定量分析聚焦于对矿物元素的分析，尽管使用扫描电镜、电子探针、x射线衍射等先进仪器或手段，已经能精确分析出矿物存在的各种元素含量，但最终得到的矿物含量仍然具有5％以上的误差，原因是无法消除含相同元素的杂质矿物所带来的影响，而本发明提供的基于人工智能图像识别的天然矿物定量分析工艺，采用了矿物物相分析方法，只对具有目标矿物特征的部分进行定量识别，减少了杂质矿物带来的影响，其误差可以控制在1％—3％，精确度更高。

22、3、人肉眼显微镜识别矿物，需要具有一定的经验和资质，化学成分方法则需要分析材料和先进仪器，而本发明提供的基于人工智能图像识别的天然矿物定量分析工艺，仅采用光学显微镜，无需高资质人员参与操作，生产成本大大降低。

23、4、本发明提供的基于人工智能图像识别的天然矿物定量分析工艺核心环节在于显微镜拍样本图片和软件分析，完成一个样品分析需要2-5分钟，远低人肉眼显微镜观察目估所需的时间。

技术特征：

1.一种基于人工智能图像识别的天然矿物定量分析工艺，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能图像识别的天然矿物定量分析工艺，其特征在于：所述s1-1步骤中，所述颚式破碎机的转速为300r/min，破碎时间为10—15分钟。

3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能图像识别的天然矿物定量分析工艺，其特征在于：所述s1-2步骤中，所述粗碎后的样品在球磨机或棒磨机中的细磨时间为16—20分钟。

4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能图像识别的天然矿物定量分析工艺，其特征在于：所述s3-1步骤中，所述图像语义分割算法可将样品图片分为：目标矿物、其他矿物、背景三类，并完成像素级定量。

技术总结
本发明提供一种基于人工智能图像识别的天然矿物定量分析工艺，涉及工艺矿物学领域。该基于人工智能图像识别的天然矿物定量分析工艺，包括S1、矿物制样；S2、采集样品图片；S3、矿物含量百分数的快速定量识别；S4、矿物质量百分数的快速分析。本发明提供的基于人工智能图像识别的天然矿物定量分析工艺，采用了矿物物相分析方法，只对具有目标矿物特征的部分进行定量识别，减少了杂质矿物带来的影响，其误差可以控制在1％—3％，精确度更高，同时检查过程中仅采用光学显微镜，无需高资质人员参与操作，完成一个样品分析需要2‑5分钟，远低人肉眼显微镜观察目估所需的时间，生产成本大大降低。

技术研发人员：董博,申俊峰,龚智诚
受保护的技术使用者：北京中育神州数据科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13