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龙图腾网获悉西安理工大学申请的专利基于深度学习模型和岩心图像的RQD计算方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114387328B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111582422.0，技术领域涉及：G06T7/60；该发明授权基于深度学习模型和岩心图像的RQD计算方法是由张野;陈金桥;李炎隆设计研发完成，并于2021-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习模型和岩心图像的RQD计算方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习模型和钻孔岩心图像的RQD计算方法，包括：建立钻孔岩心图像数据集；提取钻孔岩心图像数据集的图像特征，将图像特征输入到UNet深度网络中进行训练，得到EUNet模型；利用EUNet分割模型对钻孔岩心图像进行语义分割，得到岩心区域、背景区域，找出单排钻孔岩心图像；提取单排钻孔岩心图像中所有岩心的轮廓，并统计岩心轮廓像素数量，制作像素波形图，通过像素波形图判断岩心类型；从像素波形图中确定完整岩心的数量及其所在的位置，确定研究区域；进而确定岩心的界线；按照岩心的界线，计算岩心长度，则得到RQD。实现了RQD的智能量化分析，提高地质勘查的效率。

本发明授权基于深度学习模型和岩心图像的RQD计算方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习模型和钻孔岩心图像的RQD计算方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、收集钻孔岩心图像，钻孔岩心图像中既要包括较完整的岩心图像，也要包括有断裂、片状和碎裂的岩心；对钻孔岩心图像进行图像矫正和统一尺寸；图像矫正方法为：通过岩心盒四个角点确定岩心盒位置，以四个点确定的矩形框的四条边为对象，拉伸并旋转框内图像，使得视场与图像水平；统一图像尺寸为640×480；在处理后钻孔岩心图像中标注出岩心部分，制作成图像标签；将岩心图像中80%作为训练集，20%作为验证集，建立钻孔岩心图像数据集； 步骤2、提取所述钻孔岩心图像数据集的图像特征，将图像特征输入到UNet深度网络中进行训练，得到EUNet模型；训练过程共设置200个epoch，batchsize设置为4，得到EUNet模型；利用EUNet模型对验证集中钻孔岩心图像进行分割，进而计算F1_score值和IoU值；设定当F1_score的值在95%以上，IoU值在85%以上时训练后的模型应用于钻孔岩心图像的分割； 步骤3、利用所述EUNet分割模型对钻孔岩心图像进行语义分割，得到岩心区域、背景区域，找出单排钻孔岩心图像；单排钻孔岩心图像的判断方式为：遍历分割结果中各行的像素，统计每行中岩心区域像素数量，以岩心区域的像素数量是零的行作为分割线切割出单排岩心，得到单排钻孔岩心图像； 步骤4、应用Canny边缘检测算法提取所述单排钻孔岩心图像中所有岩心的轮廓，并统计岩心轮廓像素数量，制作像素波形图，通过像素波形图判断岩心类型，将波形图中白色像素数持续为2的视为完整岩心，其余部分视为破碎段； 步骤5、从所述像素波形图中确定完整岩心的数量及其所在的位置，当完整岩心段两端岩心区域像素增加时，以完整岩心段首尾紧邻的波峰群为研究区域；若完整岩心段一端出现连续的波峰波谷，研究区域长度取30mm； 步骤6、将语义分割后的图像找到所述研究区域，以背景区域中线作为岩心的界线；当岩心间紧贴在一起时，采用曲线拟合的方法由部分界线拟合得到岩心的界线； 步骤7、按照岩心的界线，计算岩心长度，岩心长度的计算方法为：所述钻孔岩心图像中单个像素所代表的真实长度为岩心盒的物理长度比矫正后钻孔岩心图像长度方向的像素数；取单行岩心的水平中线为确定岩心长度的基准线，当计算岩心处于中间位置，岩心长度为基准线上左右边界间岩心区域像素的总长；当计算岩心在两端时，岩心长度为基准线上首部或尾部第一个岩心区域像素到边界间的岩心区域像素的总长；则RQD为进尺中长度大于10cm的岩心长度之和与总进尺之比。

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