基于深度学习的稀有金属花岗岩岩性细粒度分类研究

赵恒谦, 王盼, 刘志国, 苗群峰, 李智斌, 唐广龙, 齐云飞, 谢雨, 王蒙萌

doi:10.19606/j.cnki.jmst.2025012

矿业科学学报 ›› 2025, Vol. 10 ›› Issue (03) : 408 -417. DOI: 10.19606/j.cnki.jmst.2025012

基于深度学习的稀有金属花岗岩岩性细粒度分类研究

赵恒谦, 王盼, 刘志国, 苗群峰, 李智斌, 唐广龙, 齐云飞, 谢雨, 王蒙萌

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摘要

细粒度图像分类在实际应用中具有较高的研究价值和应用前景。目前，传统岩性细粒度分类方法多依赖研究者的经验与实验设备的质量，主观性强且时效性差。文中将细粒度图像分类技术引入花岗岩岩性识别领域，系统构建了肉红色、灰白色、含铁锰质和含天河石碱长花岗岩4类岩性的RGB图像数据集，并采用AlexNet、VGG16、ResNet50和Vision Transformer等典型网络模型开展对比试验。结果表明：所有模型分类精度均超过82%,其中VGG16模型最优，分类精度为88.57%,较AlexNet模型提升了5.71%;含天河石碱长花岗岩因特征矿物显著，识别准确率达100%,而灰白色碱长花岗岩识别效果最差；模型精度与训练样本量呈正相关，完整训练集时模型性能最优。未来，可通过改善岩石样本的数量和质量、优化模型算法，进一步提升稀有金属花岗岩岩性细粒度分类的精度。