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龍圖騰網獲悉中煤科工西安研究院(集團)有限公司申請的專利一種混煤鏡質體自動檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115760798B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211470937.6，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種混煤鏡質體自動檢測方法是由宋孝忠;雷瑩;劉善德;肖文釗;龍亞平設計研發完成，并于2022-11-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種混煤鏡質體自動檢測方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種混煤鏡質體自動識別檢測方法，包括：步驟一，采集實際工業環境中多種單煤圖像各多張，標定煤的種類。步驟二，采用全局中值濾波和局部均值濾波消除圖像中部分噪點。步驟三，采用基于聚類的大津算法對圖像進行二值化處理，剔除背景圖。步驟四，利用紋理特征以及灰度直方圖去除圖像中的惰質體和殼質體。步驟四中，所述的紋理特征包括對比度、相關度、能量和熵。步驟五，對多種單煤圖像使用RandomPatchwork算法生成混煤圖像數據集。步驟六，構建圖像語義分割模型。步驟七，將數據集輸入網絡進行迭代訓練；訓練完成后進行檢測。本發明將傳統的特征提取和改進的深度學習算法結合起來，能夠快速準確的將混煤鏡質體的種類及比例進行檢測識別。

本發明授權一種混煤鏡質體自動檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種混煤鏡質體自動檢測方法，其特征在于，該方法包括以下步驟： 步驟一，采集實際工業環境中多種單煤圖像各多張，標定煤的種類； 步驟二，采用全局中值濾波和局部均值濾波消除圖像中部分噪點； 步驟三，采用基于聚類的大津算法對圖像進行二值化處理，剔除背景圖； 步驟四，利用紋理特征以及灰度直方圖去除圖像中的惰質體和殼質體； 步驟四中，所述的紋理特征包括對比度、相關度、能量和熵； 步驟五，對多種單煤圖像使用RandomPatchwork算法生成混煤圖像數據集，將混煤圖像數據集劃分成訓練集、驗證集和測試集； 步驟六，構建圖像語義分割模型； 所述的構建圖像語義分割模型的具體過程包括：以輕量型VGGNET網絡架構為基礎，構建FCN8s_M網絡模塊，將FCN8s_M網絡模塊作為骨干特征提取網絡，提取混煤中每種類型煤的局部特征；用ResNet_M網絡提取單煤圖像中每種類型煤的全局特征，將局部特征與全局特征進行融合，增強模型語義分割的判斷能力； 步驟七，設置模型訓練參數，學習率初始化為0.00001，每10個epoch學習率減少一半，使用交叉熵損失函數與均方差損失函數共同作為模型迭代更新的標準，選擇Adam優化器，將數據集輸入網絡進行迭代訓練；通過訓練完成后的模型進行混煤鏡質體自動檢測。

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