[发明专利]一种基于矿石研磨图像的元素分析方法

权利要求书

1.一种基于矿石研磨图像的元素分析方法，其特征在于：

具体包括如下步骤：

步骤一、通过矿石研磨机对大块矿石进行研磨形成小颗粒矿石颗粒；然后使用环氧树脂将小颗粒矿石进行聚合、打磨形成规整的树脂片；然后将聚合、打磨后的树脂片通过能谱仪得到能谱数据；

步骤二、对获取的矿石能谱数据进行预处理，生成一个新的矿石能谱数据图像，并把生成的能谱数据按照8：1：1的比例划分为训练集、验证集和测试集；

步骤三、构建一个空间残差卷积神经网络；使用预处理后的矿石数据图像训练空间残差卷积神经网络；

步骤四、使用标签惩罚法以及指数动态法对模型参数更新，以满足基于空间残差卷积神经网络的矿石研磨图像进行元素鉴定的智能分析：当有预处理后的矿石数据图像输入时，自动输出该矿石中所含元素。

2.如权利要求1所述的基于矿石研磨图像的元素分析方法，其特征在于：将步骤一中获得的能谱数据通过维度跃迁的方法转化为能够用于预测和训练的二维数据，即对数据进行统一的数据重建和归一化。

3.如权利要求1所述的基于矿石研磨图像的元素分析方法，其特征在于：所述的空间残差卷积神经网络模型包含输入层、多个空间残差卷积层、全连接层和输出层；输入层用于接收预处理后的矿石能谱数据；空间残差卷积层用于把预处理后的矿石能谱数据进行特征提取；随后上层输出的特征图作为下一个空间残差卷积层的输入，直达最后一个空间残差卷积层将其输出到全连接层；全连接层将所有提取出来的特征进行非线性映射并分类；输出层利用分类器得到最后的输出结果。