一款准确的野外矿物智能识别手机软件
图1. 矿识的4个页面
a: 选取待识别的矿物,可现场拍照获取或从手机相册中选取
b: 截取待识别矿物中心图
c: 输入便携硬度仪测量或经验估计所得的硬度值后得到识别结果
d: 可以不使用硬度值,仅用图片进行识别
表1 矿识与其他相关工作的对比
图片类型
相关研究
性能
可识别矿物数
准确率(%)
Raman spectroscopy
拉曼光谱
Computers & geosciences 2013
6
83.0
Microscope
显微镜
Sensors 2019
4
90.9
Mathematical and Computational Applications 2011
5
93.9
Photo
相机图片
Artificial Intelligence in Theory and Practice, 2008
6
91.0
Minerals 2019
12
74.2
photo & hardness
相机图片+硬度
矿识
36
90.6
表2 矿识能够识别的36种矿物及其准确率
矿物名
样本数
仅用图片识别的正确数
结合图片与硬度识别的正确数
Agate玛瑙
5
5
5
almandine铁铝榴石
6
4
4
azurite蓝铜矿
2
1
2
beryl绿柱石
1
1
1
chalcopyrite黄铜矿
2
1
2
cinnabar辰砂
1
1
1
copper铜
2
2
2
fluorite萤石,氟石
11
8
10
galena方铅矿
3
2
3
halite石盐
1
1
1
hematite赤铁矿
8
1
5
malachite孔雀石
6
5
5
opal欧泊
1
1
1
orpiment雌黄
3
1
3
pyrite黄铁矿
6
5
6
quartz石英
4
4
4
sphalerite闪锌矿
1
0
0
stibnite辉锑矿
8
7
8
sulphur硫磺
2
2
2
total
73
52
65
Accuracy
\
71.2%
89%
中国地质大学(北京)
2021-05-10