[发明专利]基于光声光谱积分信号的岩屑类型识别方法及系统

权利要求书

1.一种基于光声光谱积分信号的岩屑类型识别方法，其特征在于，包括：

S1、利用光声光谱仪测量出N种标准岩屑在预设波长范围内的光声光谱，其中N为不小于5的正整数；

S2、将所述N种标准岩屑光声光谱对波长进行积分处理，得到N种标准岩屑光声光谱的积分信号，积分宽度应根据所使用的光声光谱仪的波长分辨率确定，但应大于等于2倍的光声光谱仪的波长分辨率；

S3、选取所述N种标准岩屑光声光谱的积分信号作为标准BP神经网络的输入值，对BP神经网络进行训练，得到训练后的BP神经网络；

S4、利用光声光谱仪测量出待识别岩屑在预设波长范围内的光声光谱，并将测得的光声光谱对波长进行积分处理；

S5、通过所述训练后的BP神经网络识别待识别岩屑。

2.如权利要求1所述的基于光声光谱积分信号的岩屑类型识别方法，其特征在于，所述步骤S3包括：

S31、每种岩石样品取(X+Y)组光声光谱积分信号数据，其中X、Y为正整数，共N×(X+Y)组光声光谱积分信号数据；

S32、取每种样品前X组光声光谱积分信号数据，N种标准岩屑共N×X组，作为BP神经网络的数据训练组；

S33、每种样品后Y组光声光谱积分信号数据，N种标准岩屑共N×Y组，作为BP神经网络的数据检验组；

S34、两组数据对BP神经网络进行训练、检验，得到训练后的BP神经网络。

3.如权利要求2所述的基于光声光谱积分信号的岩屑类型识别方法，其特征在于，所述BP神经网络由MATLAB实现。

4.如权利要求1所述的基于光声光谱积分信号的岩屑类型识别方法，其特征在于，所述步骤S4包括：

S41、利用光声光谱仪测量出待识别岩屑在预设波长范围内的光声光谱；

S42、将待识别岩屑光声光谱对波长进行积分处理，得到待识别岩屑光声光谱的积分信号，积分宽度应根据所使用的光声光谱仪的波长分辨率而定，但应大于等于2倍的光声光谱仪的波长分辨率。

5.如权利要求1所述的基于光声光谱积分信号的岩屑类型识别方法，其特征在于，所述步骤S5包括：选取待识别岩屑光声光谱的积分信号作为BP神经网络的输入值，利用所述训练后的BP神经网络对待测岩屑进行识别，得到识别结果。

6.一种基于光声光谱积分信号的岩屑类型识别系统，其特征在于，所述系统包括：

采集模块：用于利用光声光谱仪测量出N种标准岩屑和待识别岩屑在预设波长范围内的光声光谱；

积分模块：用于将所述N种标准岩屑和待识别岩屑光声光谱对波长进行积分处理，得到N种标准岩屑和待识别岩屑光声光谱的积分信号；

训练模块：用于选取N种标准岩屑光声光谱的积分信号作为标准BP神经网络的输入值，对BP神经网络进行训练，得到训练后的BP神经网络；

识别模块：用于通过所述训练后的BP神经网络识别待识别岩屑。