一块岩石薄片置于显微镜下，地质工程师手持记录本，逐帧观察矿物形态、光学性质等特征，估算矿物含量，确定岩石名称——这幅延续百年的“镜下鉴矿”场景，正在被研发的“火成岩岩矿镜下智能识别系统”逐渐改写！

传统痛点迎刃而解：效率提升10倍以上，准确率超****63.70%

火成岩作为地球深部物质活动的重要记录者，其矿物成分与结构分析对矿产资源勘探、地质灾害预警及基础地质研究意义重大。传统镜下鉴定需地质专家通过偏光显微镜逐帧观察矿物形态、光学性质等特征，耗时耗力且对人员经验要求极高。

本次应用示范中，科研团队将595份火成岩薄片样本导入系统，仅用99分钟即完成全部矿物的自动识别、分类及成因关联分析，较人工效率提升10倍以上，岩性识别准确率达63.70%，结构特征判读吻合度超90%。系统还可自动生成标准化鉴定报告，并标注争议区域供专家复核，大幅降低人为误差。

技术亮点：三大核心突破引领****智能识别准确率提升

动态火成岩数据库。内嵌河北省区域地质调查院（河北省地学旅游研究中心）实验室岩矿鉴定组2010年-2023年间55411 件岩矿鉴定报告的宝贵数据。

多模态数据融合。系统集成薄片显微图像、元素能谱数据及地质环境参数，构建“形-色-谱-位”四维分析模型，基于 cuda+cudnn+tensorflow-gpu（2.0+）+keras 框架搭建深度学习环境，利用Python语言进行开发，突破单一图像识别局限。

人机协同进化。采用增量学习算法，专家复核结果可实时反馈至系统，模型迭代周期缩短至48小时，实现“越用越聪明”的智慧升级。

应用前景：从实验室走向野外勘探一线

该系统创新性构建火成岩岩性特征的智能检索体系，显著提升镜下鉴定的精准度与作业时效。通过构建信息化管理基石，加速传统鉴定流程的数字化变革，实现全流程可视化追踪与智能决策协同，有效优化人力资源配置。其突破性技术架构融合数字孪生、深度学习与高精度图像识别等前沿科技，成功破解长期困扰行业的技术瓶颈：既攻克了经验依赖性强导致的鉴定标准不统一难题，又通过结构化数据处理引擎将非结构化地质数据转化为可深度挖掘的知识资产。该解决方案不仅为地质工作者提供显微特征学习的智能交互平台，更构建起涵盖数据采集、特征解析到规律推演的完整技术生态，为地质勘探领域智能化升级注入强劲驱动力。

（河北省区域地质调查院 修迪 ）

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来源: 河北省区域地质调查院 修迪