Применение машинного зрения в геологии

Онлайн-трансляция доклада «Результаты разработки модели машинного зрения для распознавания сульфидов» представит практические итоги создания и тестирования компактной нейросетевой архитектуры, предназначенной для автоматической диагностики минералов по изображениям керна и образцов. Модель построена на пяти слоях и разрабатывалась как лёгкое, быстро обучаемое решение для полевых и лабораторных задач геологоразведки.

В ходе трансляции будут показаны результаты её обучения на данных, собранных на месторождении Малиновское (Приморский край), где специально сформированный набор изображений позволил отработать алгоритмы распознавания сульфидных минералов и текстур пород. Участники увидят примеры выделения вкраплённости, прожилковости, зон разной степени минерализации и особенности реакций свёрточных фильтров на фактурные элементы спила керна.

Доклад также охватывает полную цепочку цифровой обработки: от подготовки проб и высокоточной съёмки до сегментации, классификации и формирования цифровой литологической модели. Особое внимание уделено точности, ограничениям простых архитектур и возможностям адаптации под конкретное месторождение. Материал ориентирован на геологов, специалистов по недропользованию и исследователей, внедряющих инструменты ИИ для повышения качества интерпретации и ускорения анализа геологических данных.