1.一种基于图像处理与机器学习的芯岩取样自动识别系统，其特征在于，包括：钻探组件，用于进行芯岩钻探，提取得到芯岩样本；传感器组件，用于进行芯岩样本图像采集，并监测钻探过程中的参数；测控灯组件，用于提供光照，为所述传感器组件的图像采集提供清晰的视觉；识别组件，用于对采集的所述芯岩样本图像进行处理和识别，得到芯岩类别的识别结果；继电器组件，用于控制各电器元件的开关状态；控制及显示组件，用于显示并调节钻探过程中的各项参数，控制所述测控灯组件、所述钻探组件、所述传感器组件、所述识别组件和所述继电器组件的工作；所述钻探组件包括钻具模块、动力输出模块、电池模块和钻探推进模块；所述钻具模块包括钻头（1）、钻杆（2）、钻铤（3）、侧翼刀片（4）、刀片释放器（5）和取样内管（6），所述钻头（1）安装在所述钻杆（2）的前端，所述钻头（1）和所述钻杆（2）设置在所述钻铤（3）内，所述钻杆（2）的后端连接所述钻铤（3），所述侧翼刀片（4）设置在所述钻头（1）的前端，所述钻头（1）的后端连接所述刀片释放器（5），所述取样内管（6）设置在所述钻头（1）的前端内部；所述动力输出模块包括电动机、减速器、联轴器和轴承，所述电动机的输出端连接减速器，所述减速器的输出端通过联轴器连接所述钻铤（3）和所述钻杆（2）；所述电池模块连接所述电动机，还连接所述控制及显示组件。
2.根据权利要求1所述的基于图像处理与机器学习的芯岩取样自动识别系统，其特征在于，所述钻具模块还包括橡胶减振圈（7）、钻套（8）和剪切销（9）；所述橡胶减振圈（7）设置在所述钻杆（2）和所述钻铤（3）的连接处；所述钻套（8）套设在所述钻铤（3）外，所述钻铤（3）和所述钻杆（2）沿所述钻套（8）移动；所述剪切销（9）设置在所述钻杆（2）的后端，达到预定负荷时，所述剪切销（9）断裂。
3.根据权利要求1所述的基于图像处理与机器学习的芯岩取样自动识别系统，其特征在于，所述钻探组件还包括冷却润滑模块；所述冷却润滑模块包括冷却泵、进水管（10）和回收管（11），所述进水管（10）连接所述冷却泵的输出口，所述回收管（11）连接所述冷却泵的输入口，所述进水管（10）的出液口伸入所述钻铤（3）中，所述回收管（11）的进液口伸入所述钻铤（3）中。
4.根据权利要求1所述的基于图像处理与机器学习的芯岩取样自动识别系统，其特征在于，所述测控灯组件包括防护罩、测控灯支架、光源和散热器，所述防护罩和所述测控灯支架密封连接，内部形成密封空间，所述光源和所述散热器均安装在所述测控灯支架上，位于所述密封空间内；所述传感器组件包括图像传感器、温度传感器、压力传感器、振动传感器和数据处理单元，所述图像传感器对所述钻头（1）的前端进行图像采集，所述温度传感器监测所述动力输出模块的温度，所述压力传感器监测所述钻头（1）所受到的压力，所述振动传感器监测所述钻杆（2）的振动，所述数据处理单元通过导线连接所述图像传感器、所述温度传感器、所述压力传感器和所述振动传感器，将采集的数据传输至所述识别组件和所述控制及显示组件；所述继电器组件包括继电器、接线端子和连接导线，所述接线端子的一端通过所述连接导线连接所述继电器，另一端连接待控制元件。
5.根据权利要求1所述的基于图像处理与机器学习的芯岩取样自动识别系统，其特征在于，所述识别组件包括：特征采集模块，用于接收所述传感器组件获取的所述芯岩样品图像，整理所述钻探组件提取的所述芯岩样品的物理和外观特征，存储在数据库中；预处理模块，用于对采集的所述芯岩样品图像进行预处理，并提取关键特征；模型训练模块，用于使用机器学习算法训练得到芯岩类别识别模型；实时识别模块，用于将训练得到的所述芯岩类别识别模型应用于新获取的芯岩样品图像数据，得到芯岩类别的识别结果，反馈至所述控制及显示组件。
6.根据权利要求1所述的基于图像处理与机器学习的芯岩取样自动识别系统，其特征在于，所述控制及显示组件包括：数据接收模块，用于接收所述识别组件得到的芯岩类别的识别结果；数据解析模块，用于根据所述识别结果，提取样本类别、特征值和置信度信息；调节与控制模块，用于调整所述钻探组件、所述传感器组件和所述测控灯组件的工作参数和工作模式；状态监控模块，用于监控所述测控灯组件、所述钻探组件、所述传感器组件、所述识别组件和所述继电器组件的工作状态，若出现异常，则发出警报；显示模块，用于向用户界面展示所述识别结果、所述工作参数、所述工作模式和监控信息。
