[发明专利]一种基于激光诱导击穿光谱的岩石分类方法在审
| 申请号： | 201910172562.7 | 申请日： | 2019-03-07 |
| 公开（公告）号： | CN109975273A | 公开（公告）日： | 2019-07-05 |
| 发明（设计）人： | 段忆翔;陈君玺 | 申请（专利权）人： | 四川大学;段忆翔 |
| 主分类号： | G01N21/71 | 分类号： | G01N21/71;G06K9/62 |
| 代理公司： | 成都其高专利代理事务所(特殊普通合伙) 51244 | 代理人： | 梁周霆 |
| 地址： | 610065 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于激光诱导击穿光谱的岩石分类方法，包括以下步骤：1）制作岩石样品；2）用激光诱导击穿光谱装置采集岩石样品的光谱图像，将所得光谱图像进行图像预处理后分成三组数据集；3）将由光谱图像构成的数据集作为输入端建立卷积神经网络模型，并对卷积神经网络模型进行优化与测试；通过基于谱图图像识别的卷积神经网络结合激光诱导击穿光谱技术实现对岩石样品的准确分类。 | ||
| 搜索关键词： | 激光诱导击穿光谱 卷积神经网络 光谱图像 岩石样品 岩石分类 激光诱导击穿光谱装置 图像预处理 技术实现 图像识别 输入端 数据集 组数据 采集 测试 分类 制作 优化 | ||
【主权项】：
1.一种基于激光诱导击穿光谱的岩石分类方法，其特征在于：包括以下步骤：1)制作岩石样品；2)用激光诱导击穿光谱装置采集岩石样品的光谱图像，将所得光谱图像进行图像预处理后分成三组数据集；3)将由光谱图像构成的数据集作为输入端建立卷积神经网络模型，并对卷积神经网络模型进行优化与测试。
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