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龍圖騰網獲悉萊森光學(深圳)有限公司申請的專利基于多模態LIBS礦物氧元素分析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：CN120084777B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02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：202510559523.8，技術領域涉及：G06F18/00；該發明授權基于多模態LIBS礦物氧元素分析方法是由蔣二龍;胡海亮;李嘉銘;羅澤仁;成乙榮設計研發完成，并于2025-04-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多模態LIBS礦物氧元素分析方法在說明書摘要公布了：申請公開了一種多模態LIBS礦物氧元素分析方法。該方法首先對LIBS光譜進行預處理，然后利用深度學習模型融合光譜與礦物顯微圖像進行特征提取和氧分析。其核心在于模型的訓練：通過對光譜進行遮蔽，并將光譜與其對應的礦物圖像配對（正樣本，其余為負樣本），利用掩碼重建和對比學習生成融合的光譜?圖像表示。基于此表示預測元素含量，并根據氧預測結果優化模型。此方法能實現復雜礦物基質中氧元素的精準、魯棒且可解釋的定量分析。

本發明授權基于多模態LIBS礦物氧元素分析方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多模態LIBS礦物氧元素分析方法，其特征在于，所述基于多模態LIBS礦物氧元素分析方法包括： 對原始LIBS光譜信號進行對數歸一化和離散小波變換，得到目標LIBS光譜信號； 利用深度學習模型對所述目標LIBS光譜信號進行特征提取，得到目標特征，并對所述目標特征進行氧元素分析，得到氧元素分析結果； 其中，所述深度學習模型采用以下方式進行訓練得到： 獲取訓練數據集；其中，所述訓練數據集中包括訓練LIBS光譜信號和礦物顯微圖像； 對訓練LIBS光譜信號進行譜段遮蔽，得到遮蔽LIBS光譜信號，以及對同一礦物的礦物顯微圖像和訓練LIBS光譜信號進行正樣本配對，其余不同礦物樣本作為負樣本； 將遮蔽LIBS光譜信號、正樣本、負樣本輸入至深度學習模型中的專家模塊，進行掩碼重建與對比學習，構建光譜信號與礦物顯微圖像的聯合語義空間，得到光譜-圖像表示；其中，所述深度學習模型中包括變分混合專家網絡，所述變分混合專家網絡由若干專家模塊構成；每個所述專家模塊由變分編碼器構成，輸入光譜或圖像特征后，生成服從高斯分布的潛在變量，通過KL散度約束其接近標準正態分布，過濾噪聲并保留判別性特征；所述變分混合專家網絡采用稀疏動態路由，基于輸入光譜復雜度，稀疏動態路由模塊計算所述專家模塊激活權重，僅選擇2-3個最相關所述專家模塊輸出加權融合； 在光譜分支，基于改進型梯度加權類激活映射技術，通過反向傳播機制提取目標輸出層相對于末端卷積特征圖的三階梯度信息，構建氧元素指紋譜線的空間注意力權重分布，生成光譜熱力圖； 在圖像分支，提取與氧含量相關的顯微結構區域，疊加于原始礦物顯微圖像，驗證光譜-形貌協同效應； 根據所述光譜-圖像表示進行元素預測，得到元素預測含量；所述元素預測含量包括氧元素預測含量； 根據所述氧元素預測含量調整氧元素分支的權重，完成對所述深度學習模型的訓練。

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