
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%  | 
 
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