Automatic identification of mineral in petrographic thin sections based on images using a deep learning method(基于深度学习的岩石薄片矿物自动识别方法) - XUShengjia(徐圣嘉); SUCheng(苏程); ZHUKongyang(朱孔阳); ZHANGXiaocan(章孝灿) (Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2022)
岩石薄片矿物识别是岩石学研究工作的基础，亦是进一步认识岩石种类、成因机理、物质运移和演化历史的基础。传统的矿物识别主要依靠光学显微镜进行人工鉴定，经济成本和时间成本较高、效率较低，且受制于专家个人经验与主观判断。随着深度学习技术的发展，计算机能从图像中自动提取更准确的语义信息，从而为岩石薄片图像的智能分析提供有效途径。提出了一种基于深度学习的岩石薄片矿物自动识别方法，利用深度卷积神经网络自动提取岩石薄片图像中不同矿物的有效特征，并对其进行语义分割与识别，综合利用单偏光与正交偏光2种光性图像实现了对矿物的自动识别。对南京大学岩石教学薄片显微图像数据集进行了矿物识别测试，结果表明，总体精度为86.7%，Kappa系数为0.818，识别结果较传统图像分类方法更准确。