基于显式视觉提示的煤岩CT图像裂隙分割模型及应用

摘要

针对目前煤岩识别算法模型难以准确识别CT(Computed tomography)扫描图像中细小裂隙等问题，提出一种基于显式视觉提示的煤岩CT图像裂隙分割模型（EViP-CTCrack），并在自建的煤岩CT扫描图像数据集CTRock上进行了算法验证.EViP-CTCrack主要由残差混合连接卷积模块、交叉注意力上采样模块、多代表性向量分类器和显式视觉提示生成器等模块组成.实验证明，EViP-CTCrack在CTRock数据集上的平均交并比和精确率分别达到了88.1%和94.4%，取得了良好的裂隙分割效果.最后，将该模型应用于矿井钻孔岩心裂隙识别，建立了孔隙度–抗压强度方程，可以快速推算其单轴抗压强度.

关键词

视觉提示 / 裂隙识别 / 煤岩CT图像 / 数字化 / 单轴抗压强度

基金资助

国家自然科学基金资助项目（52474174,52374206,52104090）