一种基于卷积神经网络的显微镜下岩性识别方法[发明专利]

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专利名称：一种基于卷积神经网络的显微镜下岩性识别方法专利类型：发明专利

发明人：徐宇轩,汪浩洋,张宇杰申请号：CN202010360671.4申请日：20200430公开号：CN111563445A公开日：20200821

摘要：本发明涉及对岩石岩性的分类识别，具体涉及一种基于卷积神经网络的显微镜下岩性识别方法，包括：获取数个待识别的岩石薄片显微图像作为样本集；将上述样本集输入训练完毕的卷积神经网络，输出上述样本集的分类信息；其中，采用正交偏振光或单偏振光或两者均采用的方式得到岩石薄片显微图像集，该岩石薄片显微图像集组成上述样本集。本方法利用计算机通过学习自动获得图像的特征描述并自动分类，对于人力成本和学习成本有着显著的降低，对于岩性鉴别速度有着较大的提升，通过本方法高效性和便利性提升油气勘探开发效益，降低开发成本的优势。

申请人：徐宇轩

地址：610212 四川省成都市高新区中和应龙508号3栋2单元15号

国籍：CN

代理机构：成都宏顺专利代理事务所(普通合伙)

代理人：李顺德

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