基于深度学习的岩石矿物智能识别研究进展与发展趋势

摘要

随着深度学习技术的迅速发展，岩石矿物的智能识别已成为地质学研究的重要方向。传统的岩石矿物识别方法主要依赖人工经验和半自动系统，而深度学习凭借其卓越的特征提取和自动学习能力，为复杂矿物的自动化智能识别带来了全新解决方案。本文系统分析了基于深度学习的岩石矿物图像识别的最新进展，重点探讨了矿物重构、矿物分类以及矿物分割三大处理任务的研究和应用；对岩石矿物图像特征和模型优化措施进行了总结，并对比了各类卷积神经网络模型在矿物识别中的性能表现。探讨了矿物智能识别在储层精细评价、沉积环境及成岩作用中的应用前景。展望未来，通过结合传统分割算法与深度学习技术，构建“集成图像-智能识别-数据分析-数据应用”一体化结构，并建立基于多模态知识决策的岩石矿物图像识别体系，有望进一步提升岩石矿物智能识别的精度和效率，为地质学研究与矿产资源的勘探开发提供新的思路与方法。

关键词

深度学习 / 卷积神经网络 / 岩石矿物图像识别 / 应用前景 / 发展趋势