金是一种宝贵的货币金属,在现代工业生产中也有着不可替代的作用,金矿勘探一直受到世界各国的高度重视。在天然金矿床中,金往往与硫化物、硅酸盐等多种矿物伴生,通过对金伴生矿石的识别和分析来获取矿床信息是重要的探矿手段。探针、电镜等各类微区分析仪器在确定矿物元素构成和地质分析等方面具有优势,但往往需在实验室中进行,难以满足现场分析需求。激光诱导击穿光谱(Laser Induced Breakdown Spectroscopy,LIBS)技术几乎可分析全部元素,且具有原位、快速优势,在矿物微区分析方面有重要应用潜力。本文针对限制便携式LIBS仪器在天然金伴生矿石探测中应用的关键问题开展研究,研究微区分析自动对焦、现场快速识别、仪器小型化等核心技术和方法,以提高LIBS技术在该场景下的实际应用价值。为实现LIBS微区探测,本文首先将显微物镜引入便携式LIBS仪器的光学系统中,显微物镜可以将激光束汇聚的更细,从而实现较小的探测范围,降低杂质对探测结果的干扰。但是引入显微物镜会造成激光能量密度达到激发阈值的区间变短,设计一套快速精确的对焦方法是十分有必要的,本文设计了双色激光辅助结合图像对比度对焦模块来实现精确对焦。相较于传统对焦方法,本方法的对焦精度达到了 20μm,寻焦范围扩大至2400μm,对焦速度加快了 2/3,满足了微区LIBS探测的需求。天然矿物样品的成分复杂,相似样品的元素构成存在着高度相似性,如何从复杂的光谱数据中得到准确的识别结果是研究的重点。人工智能的分类方法能够弥补传统人工特征提取分类方法分析不全面的缺点,可以提升识别准确率。本文使用可编程逻辑器件(Field-Programmable Gate Array,FPGA)加速卷积神经网络分类算法,在嵌入式计算平台实现了基于LIBS数据的矿物智能化分类,相比Cortex-A9处理器的运算时间缩短了 2/3以上。该方案分类准确率接近PC平台,而大大提高了便携性,降低了能耗,尤其适合便携式LIBS探测仪器应用。为提升LIBS仪器的便携性使用了小型化激光器,结合显微聚焦模块可达到要求的能量密度激发金伴生矿物,降低功耗。但是小型激光能量波动较大,这导致不同激光脉冲激发的LIBS光谱信号不稳定。本文设计了能量监测模块对单发激光的能量实时监测,评估了能量波动对分类识别准确率的影响,并根据数据随能量波动的变化特点使用数据归一化方法降低了数据的奇异性,对30种金伴生矿物的单发激光光谱数据的识别准确率提升到了 94%以上。该工作对基于单发激光光谱数据分类具有重要意义,与常规多次平均方式相比,此工作模式可大大提高便携式仪器的续航能力。本文相关研究有望应用于天然金伴生矿石分析实现的原位分析,提高现场勘探效率。