基于改进SAM 模型的岩芯RQD 智能计算方法
张艳博, 魏子巍, 李 群, 王 帅, 荣 辉 李 涛
2026, 55(4):
5-14.
摘要
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计量指标
岩石质量指标(Rock Quality Designation,RQD)作为评价岩体完整性的关键指标,被广泛应用于地矿工
程中,为工程设计和施工质量提供重要依据。传统的RQD 确定方法依赖于人工测量,存在获取效率低、结果误差大等
问题。为此,提出了一种基于图像检测与目标分割的RQD 智能计算方法。该方法首先通过透视变换、数据增强、图像
标注技术构建岩芯图像数据集。随后,对分割任意模型(Segment Anything Model,SAM)进行两方面的结构改进:一是
在图像解码器中引入适配器(Adapter)模块进行微调,以增强模型对岩芯特征的表征能力;二是优化损失函数,以提升
岩芯边缘的分割精度,实现独立岩芯段的精确提取。最后,针对岩芯存在倾斜角度的问题,采用霍夫(Hough)变换进
行姿态矫正,并结合中位线-像素统计方法测量岩芯长度,完成RQD 计算。试验结果表明:改进SAM 模型分割的岩芯
边界清晰,轮廓完整,F1 值达到95. 21%,交并比(Intersection over Union,IoU)达到88. 91%。岩芯RQD 智能计算结果
与传统人工计算结果的平均绝对误差不超过5%,具有较高的准确性。同时相较于人工测量,岩芯RQD 智能计算大幅
缩短了测算耗时,有效提高了RQD 测算效率。