Способ и система определения группы цвета алмазов

Изобретение предоставляет систему и способ определения цвета алмаза. Технический результат – повышение точности определения цвета алмаза. Компьютеризированная система определения группы цвета алмаза включает в себя: устройство получения оптических изображений для получения одного или более оптических изображений по меньшей мере участка алмаза, одно или более оптических изображений получено под заданным углом по отношению к центральной оси алмаза, центральная ось проходит перпендикулярно площадке и через вершину павильона алмаза и в направлении к площадке, и при этом одно или более оптических изображений получено в среде, имеющей заданный постоянный уровень освещенности; предварительно обученную нейронную сеть для получения одного или более оптических изображений по меньшей мере участка алмаза от устройства получения оптических изображений и предоставление регрессионного значения, связанного с группой цвета упомянутого алмаза, на основе одного или более оптических изображений по меньшей мере участка упомянутого алмаза, и модуль вывода, связанный с предварительно обученной нейронной сетью, для предоставления обеспечения групп цвета алмаза посредством корреляции упомянутого регрессивного значения с группой цвета. 2 н. и 29 з.п. ф-лы, 2 табл., 7 ил.

 

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ

Настоящее изобретение относится к системе и способу определения цвета драгоценного камня. В частности, настоящее изобретение предоставляет систему и способ определения цвета алмаза.

УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ ИЗОБРЕТЕНИЯ

Алмазы являются ключевым компонентом, используемым в предметах роскоши, в частности в ювелирных изделиях, и могут иметь очень большую стоимость. Стоимость алмаза зависит от нескольких физических свойств алмаза.

Существует четыре принятых во всем мире стандарта, используемых для оценки качества алмаза, обычно известных как 4C: чистота, цвет, огранка и вес в каратах.

Для алмаза, за исключением цвета алмаза, в случае которого он может иметь особый или необычный цвет, стоимость алмаза сильно зависит от того, что известно как его бесцветность. Чем бесцветнее алмаз, тем выше его стоимость.

Например, Геммологический институт Америки (GIA) имеет шкалу групп цвета (цветовой градации) от D до Z, где группа D обозначает полностью бесцветный алмаз, и ранжирование до группы Z, которая обозначает алмаз, имеющий значительное количество нежелательного цвета.

Ниже показана шкала цветности Геммологического института Америки (GIA), к которой применена цветовая градация, при этом группы градации показаны слева направо от бесцветного до светлого.

ШКАЛА ЦВЕТНОСТИ GIA

D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z
Бесцветный Почти бесцветный Бледный Очень светлый Светлый

Хотя визуальное распознавание человеком другого цвета алмаза не особенно чувствительно, в частности, для алмазов аналогичного качества, лишь незначительное изменение цвета может существенно повлиять на стоимость алмаза.

На цвет алмаза влияет несколько факторов, наиболее распространенным и важным фактором являются примеси в алмазе.

В процессе образования алмазов примеси могут быть легко включены в алмаз. Азот является наиболее распространенной примесью в природных алмазах, которая придает алмазу нежелательный желтый цвет. Чем выше содержание азота в алмазе, тем глубже цвет и, следовательно, тем ниже группа цвета камня.

Бор также может влиять на цвет алмаза, но встречается реже. Алмазы с примесью бора имеют голубой цвет. Есть и другие примеси, которые также влияют на цвет алмаза, однако они встречаются редко.

Помимо примесей, вакансионные дефекты в алмазе также влияют на цвет алмаза. Существуют разные формы вакансий, такие как, например, изолированная вакансия, мультивакансионный комплекс и вакансия, объединенная с примесями.

В некоторых алмазах из-за условий давления окружающей среды во время процесса образования глубоко в земле атомы углерода могут не образовывать идеальных тетраэдрических структур, и тетраэдрические структуры могут быть деформированы. Такая деформация кристалла, оставшаяся в природном алмазе, также может вызвать изменение цвета алмаза. Для определения группы цвета алмаза наиболее принятым отраслевым стандартом и практикой определения цвета алмаза является использование натренированными человеческими глазами стандартизированных цветовых шкал.

Используя в качестве примера систему градации цвета GIA, специалисты по определению группы цвета обучаются в течение нескольких месяцев с использованием стандартных эталонных камней из набора эталонных камней с различными группами цвета. Кроме того, в способе определения группы цвета оцениваемый алмаз сравнивают с эталонными камнями в контролируемой среде.

Контролируемая среда представляет собой стандартный световой короб с белой плиткой, которую можно поместить за эталонными камнями, и тестовым алмазом в качестве фона. В этой стандартизированной среде цвет алмаза можно оценить, сопоставив его с эталонным камнем ближайшего цвета.

Алмаз обычно рассматривают снизу под углом примерно 45 градусов к павильону, при этом оценщик цвета смотрит в первую очередь на павильон алмаза и в направлении к площадке алмаза.

Применяется повторное обучение оценщиков цвета с тем, чтобы разные оценщики могли воспроизводить одни и те же результаты оценки, с целью обеспечения единообразия и согласованности между специалистами по определению группы цвета.

Хотя такой способ определения группы цвета широко используют и в соответствии со строгими процедурами оценки цвета, надежность и воспроизводимость методологии определения jгруппы цвета по-прежнему подвержены несоответствиям, и такие несоответствия могут привести к неправильной оценке, что может отрицательно сказаться на стоимости алмаза.

ЦЕЛЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ

Целью настоящего изобретения является предоставление системы и способа определения цвета драгоценного камня, в частности алмаза, которые устраняют или по меньшей мере частично устраняют по меньшей мере некоторые недостатки известного уровня техники.

СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ

В первом аспекте настоящее изобретение предоставляет способ, работающий с использованием компьютеризированной системы определения группы цвета алмаза с использованием предварительно обученной нейронной сети для определения группы цвета, при этом компьютеризированная система включает в себя устройство получения оптических изображений, предварительно обученную нейронную сеть и модуль вывода, оперативно соединенные друг с другом посредством линии связи, при этом упомянутый способ включает в себя этапы:

(i) получают с помощью устройства получения оптических изображений одно или более оптических изображений по меньшей мере участка алмаза, при этом одно или более оптических изображений получают под заданным углом по отношению к центральной оси алмаза, при этом центральная ось проходит перпендикулярно площадке и через вершину павильона алмаза и в направлении к площадке, и при этом одно или более оптических изображений получают в среде, имеющей заданный постоянный уровень освещенности;

(ii) предоставляют, в предварительно обученной нейронной сети, регрессивное значение, связанное с группой цвета упомянутого алмаза, на основе одного или более оптических изображений по меньшей мере участка упомянутого алмаза, полученных на этапе (i); причем

предварительно обученная нейронная сеть была предварительно обучена с использованием оптических изображений, полученных из множества алмазов, каждому из которых присвоена предварительно назначенная группа цвета,

упомянутое множество алмазов включает в себя множество алмазов каждой предварительно заданной группы цвета,

получают с помощью устройства получения оптических изображений одно или более оптических изображений по меньшей мере участка каждого алмаза из упомянутого множества алмазов на одних и тех же гранях и под одним и тем же заданным углом по отношению к центральной оси алмаза, при этом центральная ось проходит перпендикулярно площадке и проходит через вершину павильона алмаза, как в (i), и в среде, имеющей заданный постоянный уровень освещенности, такой же, как в (i); и

(iii) в модуле выводы предоставляют группу цвета алмазу (i) путем корреляции регрессивного значения из (ii) для группы цвета.

Одно или более оптических изображений по меньшей мере участка алмаза могут быть получены в направлении к площадке алмаза на этапе (i), и при этом предварительно обученную нейронную сеть предварительно обучают с использованием оптических изображений, полученных от упомянутого множества алмазов, каждый из которых имеет предварительно назначенную группу цвета, присвоенную ему, в направлении к площадке алмаза.

Одно или более оптических изображений по меньшей мере участка алмаза могут быть получены в направлении к павильону алмаза на этапе (i), и при этом предварительно обученная нейронная сеть была предварительно обучена с использованием оптических изображений, полученных от упомянутого множества алмазов, каждый из которых имеет предварительно назначенную группу цвета, присвоенную ему, в направлении к павильону алмаза.

Одно или более оптических изображений по меньшей мере участка алмаза могут быть получены в направлении к площадке алмаза и получены в направлении к павильону алмаза на этапе (i), и при этом предварительно обученная нейронная сеть была предварительно обучена с использованием оптических изображений, полученных от упомянутого множества алмазов, каждый из которых имеет предварительно назначенную группу цвета, присвоенную ему, в направлении к площадке алмаза и в направлении к павильону алмаза.

Предпочтительно одно или более изображений алмаза (i) и одно или более изображений множества алмазов (ii) представляют собой полный вид алмаза в пределах поля зрения.

Одно или более изображений алмаза (i) и одно или более изображений множества алмазов (ii) могут быть получены под углом в диапазоне от нуля до 90 градусов по отношению к упомянутой центральной оси.

Множество одного или более изображений алмаза (i) и одно или более изображений множества алмазов (ii) предпочтительно получают вокруг упомянутой центральной оси.

Одно или более изображений алмаза (i) и одно или более изображений множества алмазов (ii) могут быть получены под одинаково разнесенными друг от друга углами вокруг упомянутой центральной оси.

Одно или более изображений алмаза из (i) и одно или более изображений множества алмазов из (ii) могут быть получены на гранях павильонов алмазов.

Одно или более изображений алмаза из (i) и одно или более изображений множества алмазов из (ii) могут быть получены на гранях площадок алмазов.

Одно или более изображений алмаза из (i) и одно или более изображений множества алмазов из (ii) могут быть получены на гранях площадок алмазов.

Одно или более изображений алмаза (i) и одно или более изображений множества алмазов (ii) могут быть получены под углом в диапазоне от нуля до 90 градусов по отношению к упомянутой центральной оси.

Одно или более изображений алмаза (i) и одно или более изображений множества алмазов (ii) могут быть получены под углом наклона в диапазоне от 40 до 50 градусов по отношению к центральной оси.

Одно или более изображений алмаза (i) и одно или более изображений множества алмазов (ii) могут быть получены под углом наклона около 45 градусов по отношению к центральной оси.

Одно или более изображений алмаза (i) и одно или более изображений множества алмазов (ii) могут быть получены в системе пары фотометрических шаров.

Источник света, обеспечивающий упомянутый заданный уровень освещенности, выбирают из группы, включающей источник света на светодиодах (светоизлучающих диодах), источник света на Xeon-лампе, источник света накаливания и источник света на люминесцентной лампе, имитатор солнечного излучения и т.п.

Предварительно заданные группы цвета множества алмазов являются стандартными эталонными алмазами, соответствующими ранее существовавшей системе цветовой градации. Ранее существовавшей системой групп цвета может быть система групп цвета Геммологического Института Америки (GIA).

Одно или более изображений алмаза из (i) предпочтительно изменяют в размере и обрезают перед приемом нейронной сетью, чтобы изображения имели постоянный размер и разрешение по отношению друг к другу.

Одно или более изображений множества алмазов из (ii) предпочтительно изменяют в размере и обрезают перед приемом нейронной сетью, чтобы изображения имели постоянный размер и разрешение по отношению друг к другу.

Предпочтительно, коррекцию плоского поля используют при получении одного или более изображений алмаза (i) и одного или более изображений множества алмазов (ii).

Во втором аспекте настоящее изобретение предоставляют компьютеризированную систему для групп цвета алмаза с использованием предварительно обученной нейронной сети для определения группы цвета, при этом компьютеризированная система содержит:

устройство получения оптических изображений для получения одного или более оптических изображений по меньшей мере участка алмаза, при этом одно или более оптических изображений получают под заданным углом по отношению к центральной оси алмаза, центральная ось проходит перпендикулярно площадке и через вершину павильона алмаза и в направлении к площадке, и одно или более оптических изображений получают в среде, имеющей заданный постоянный уровень освещенности;

предварительно обученную нейронную сеть для получения одного или более оптических изображений по меньшей мере участка алмаза от устройства получения оптических изображений и предоставление регрессионного значения, связанного с группой цвета упомянутого алмаза, на основе одного или более оптических изображений по меньшей мере участка упомянутого алмаза;

причем предварительно обученная нейронная сеть была предварительно обучена с использованием оптических изображений, полученных из множества алмазов, каждый из которых имеет заранее назначенную группу цвета, присвоенную ему, и при этом упомянутая группа алмазов включает в себя группу алмазов каждой предварительно назначенной группы цвета; и

одно или более оптических изображений получают с помощью устройства получения оптических изображений по меньшей мере участка каждого алмаза из упомянутого множества алмазов на одних и тех же гранях и под одним и тем же заданным углом по отношению к центральной оси, при этом центральная ось проходит перпендикулярно площадке и проходит через вершину павильона алмаза и в направлении к площадке, как в (i), и в среде с заданным постоянным уровнем освещенности, таким же, как при получении одного или более оптических изображений по меньшей мере участка алмаза; и

модуль вывода, связанный с предварительно обученной нейронной сетью, для предоставления групп цвета алмаза посредством корреляции упомянутого регрессивного значения с групп градации цвета.

Устройство получения оптических изображений может быть наклонено под углом в диапазоне от нуля градусов до 90 градусов по отношению к центральной оси. Устройство получения оптических изображений может быть наклонено под углом около 45 градусов по отношению к центральной оси.

Устройство получения оптических изображений предпочтительно расположено на расстоянии от 100 мм до 300 мм от алмаза и может быть расположено на расстоянии около 200 мм от алмаза.

Система может содержать по меньшей мере один источник света для обеспечения заданного постоянного уровня освещенности с цветовой температурой 6500 K. Источник света может быть выбран из группы, включающей в себя источник света на светодиодах (светоизлучающих диодах), источник света на Xeon-лампе, источник света накаливания и источник света на люминесцентной лампе, имитатор солнечной энергии и т.п.

Система может дополнительно содержать систему пары фотометрических шаров, при этом фотометрические шары состоят из двух фотометрических шаров, оптически сообщающихся друг с другом в области отверстия, в которой находится алмаз, когда получают одно или более изображений алмаза, и при этом алмаз расположен в отверстии, соединяющем каждый шар системы фотометрических шаров.

Система может дополнительно содержать поворотную платформу, выполненную с возможностью вращения вокруг упомянутой центральной оси и внутри системы фотометрических шаров, при этом поворотная платформа обеспечивает вращение алмаза вокруг центральной оси, так что группа оптических изображений алмазов может быть получена устройствами получения оптических изображений. Устройство получения оптических изображений может быть цифровой камерой.

Устройство получения оптических изображений может быть расположено внутри первого шара из двух фотометрических шаров и наклонено к упомянутому отверстию. Устройство получения оптических изображений может быть расположено внутри второй сферы из двух фотометрических шаров и наклонено к упомянутому отверстию.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

Чтобы можно было получить более точное понимание изложенного выше изобретения, более подробное описание изобретения, кратко описанного выше, будет представлено со ссылкой на его конкретные варианты осуществления, которые проиллюстрированы на прилагаемых чертежах. Чертежи, представленные здесь, могут быть выполнены не в масштабе, и любые ссылки на размеры на чертежах или последующее описание относятся к раскрытым вариантам осуществления.

На фиг. 1 показано схематическое представление первого варианта осуществления системы в соответствии с настоящим изобретением.

На фиг. 2 показана блок-схема способа согласно настоящему изобретению.

На фиг. 3 показано схематическое представление варианта осуществления системы в соответствии с настоящим изобретением.

На фиг. 4а показано изображение без коррекции плоского поля.

На фиг. 4b показано изображение плоского поля.

На фиг. 4с показано скорректированное изображение плоского поля с одинаковой яркостью и фоном.

На фиг. 5 показана блок-схема варианта осуществления способа согласно настоящему изобретению.

ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

Авторы настоящего изобретения выявили недостатки в способе, которым выполнятся определение группы цвета алмазов, и после выявления проблем с известным уровнем техники, предоставили систему и способ, которые преодолевают проблемы известного уровня техники, и предоставляют систему и способ для определения группы цвета драгоценных камней, в частности алмазов, которые являются более последовательными и надежными.

1. ВЫЯВЛЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ В УРОВНЕ ТЕХНИКИ

Проблемы, выявленные авторами настоящего изобретения, включают следующее.

1.1 Внутренние факторы - эталонные камни

Для стандартного эталона групп цвета требуется, чтобы эталонные камни имели очень высокую точность и воспроизводимость среди разных наборов. Поскольку очень трудно выбрать эталонные камни из природных алмазов в больших количествах, соответствующих стандартным цветам и другим физическим требованиям, эталонные камни могут быть настоящими или, альтернативно, синтетическими алмазами, цирконием или другими материалами, которые считаются подходящими. Независимо от материала, из которого изготовлены эталонные камни, они должны быть одного размера и одной и той же огранки в одном и том же наборе для эффективного сравнения.

Однако, поскольку алмазы, требующие определения группы цвета, по своей природе имеют разные размеры, для того, чтобы оценщик алмазов мог провести соответствующее сравнение, следует использовать набор эталонных камней с такими же размерами, что и оцениваемый алмаз, чтобы уменьшить ошибку оптического сравнения.

По сути, очень дорого и коммерчески нецелесообразно иметь наборы эталонных камней, охватывающих диапазон, чтобы охватить все размеры алмазов для оценки.

Кроме того, и что еще более важно, каждый эталонный камень из набора для определения группы цвета должен быть однородно пропитан определенным стандартным цветом, чтобы можно было провести наилучшее сравнение между оцениваемым камнем и эталонным камнем из набора для определения группы цвета.

Точность и удобство использования эталонных камней применимы не только к разным наборам эталонных камней, но и к одним и тем же наборам эталонных камней в разные моменты времени, когда проводится определение группы цвета. Таким образом, цвет эталонных камней должен быть постоянным и не меняться с течением времени, в противном случае необходимо обеспечить срок службы эталонных камней.

По истечении срока годности или срока службы эталонного камня нет гарантии, что цвет останется стабильным, и, следовательно, нет гарантии точности и воспроизводимости оценки группы цвета.

Все вышеперечисленные проблемы влияют на точность и воспроизводимость оценки цвета и приводят к высоким техническим трудностям и, следовательно, к высокой стоимости изготовления наборов эталонных камней для определения группы цвета.

1.2 Внешние факторы - экологические проблемы

Даже с самыми надежными эталонными камнями и в течение гарантированного срока службы, так что отклонение из-за внутренних факторов сведено к минимуму, по своей сути надежность и воспроизводимость из-за оценки группы цвета и оценки, выполняемой человеческими глазами, это все равно будет представлять проблему для правильной оценки группы цвета алмаза.

Восприятие цвета является общим психологическим воздействием на цветовое зрение человека. Любые различия или вариации в цвете фона и условиях освещения могут способствовать возникновению ошибок при оценке группы цвета драгоценных камней. Таким образом, параметры окружающей среды также могут оказывать существенное влияние на оценку группы цвета.

1.3 Внешние факторы - непоследовательность и восприятие человеческих ошибок

Из-за физиологического воздействия человеческого зрения усталость и разные выводы об одном и том же алмазе могут также быть сделаны до и после оценок многих разных камней, даже одним и тем же специалистом по оценке группы цвета.

Таким образом, оценка цвета одного и того же алмаза одним и тем же человеком в разное время может привести к разным оценкам и отклонению группы цвета.

Даже в условиях строго контролируемой среды и хорошо отдохнувшего человека физические свойства алмаза также могут влиять на оценку группы цвета. Огранка алмаза может оказывать физическое влияние на восприятие и оценку цвета.

Очень высокий показатель преломления алмазов вызывает полное внутреннее отражение и рассеивание света, что также может повлиять на точную оценку группы цвета человеком. Огранка различается у разных алмазов, поэтому для справедливого сравнения нет соответствующих эталонных камней для каждой огранки алмаза.

Вследствие этого, при стандартизированных процедурах обучения и оценки профессиональные оценщики цвета по-прежнему сталкиваются с проблемами надежности и воспроизводимости из-за психологических, физиологических и физических эффектов.

1.4 Физические факторы

Существуют и другие физические факторы, влияющие на оценку группы цвета алмаза с точки зрения павильона известного уровня техники, что приводит к неудовлетворительному способу определения группы цвета.

Одним из таких факторов является то, что свет непосредственно от источника белого света отражается гранями павильона снаружи алмаза. Этот отраженный свет может повлиять на точность оценки группы цвета, поскольку грани, отражающие свет, выглядят бледнее.

Кроме того, при просмотре граней павильона обычно видны несколько граней, расположенных под разными углами друг к другу, что вызывает разные впечатления от цвета при оптической оценке. Помимо алмазов круглой огранки, алмазы также могут быть огранены разными способами, такими как огранки «Принцесса», «Овал», «Маркиза», «Груша», «Подушка», «Изумруд», «Ашер», «Радиант» и «Сердце» и тому подобное.

2. НАСТОЯЩЕЕ ИЗОБРЕТЕНИЕ

Чтобы обеспечить воспроизводимую и надежную оценку группы цвета, настоящее изобретение обеспечивает превосходный новый и инновационный способ оценки и определения группы цвета алмаза по сравнению со способами определения группы цвета известного уровня техники.

Для того чтобы обеспечить усовершенствованную систему определения группы цвета алмазов, которая преодолевает недостатки, связанные с известным уровнем техники, идентифицированные авторами настоящего изобретения, авторы настоящего изобретения предоставили систему и способ, которые преодолевают эти проблемы и которые можно использовать для определения группы цвета на основе существующих систем определения группы цвета, таких как система GIA.

Настоящее изобретение использует следующее:

i) Предварительная обработка изображений алмазов;

(ii) Обученная нейронная сеть; и

(iii) Обработка цветовой области.

2.1 Предварительная обработка:

В вариантах упомянутому изобретения предварительная обработка для определения группы цвета как для обучения, так и для оценки может включать несколько этапов. Предварительную обработку применяют к фотографиям павильона или грани площадки, как правило, под углом к площадке. Этапы предварительной обработки включают следующее.

2.1.1 ИЗМЕНЕНИЕ РАЗМЕРА И ОБРЕЗКА

Изображения алмазов обрезаны от фона по периферии.

Разные алмазы могут иметь разный размер. Поэтому размеры изображений изменяют для достижения постоянного размера и разрешения друг с другом.

Хотя изменение размера и обрезка предпочтительнее и не обязательно могут быть реализованы в каждом аспекте изобретения.

2.1.2 КОРРЕКЦИЯ ПЛОСКОГО ПОЛЯ

Коррекция плоского поля - это метод исправления артефактов изображения, вызванных изменением светочувствительности пикселей. Изменение светочувствительности обычно вызвано 2 факторами.

Во-первых, это характеристика пикселей на электронном уровне. Поскольку невозможно идеально спроектировать каждый пиксель на детекторе камеры, чтобы он был точно таким же, существует разброс чувствительности от пикселя к пикселю на любом детекторе камеры.

Второй обычной причиной вариации является оптическая конструкция. Объединение объективов в камере может привести к изменению яркости изображения. Самый распространенный случай - затемнение периметра изображения.

Изменение светочувствительности пикселей можно скорректировать, сделав несколько изображений F с плоским полем на пустом и чистом фоне в условиях рабочего освещения.

Изображение D в темном поле также можно получить, закрыв камеру, чтобы заблокировать весь свет. Изображение в темном поле иногда можно опустить, потому что оно обычно имеет низкое значение пикселей, особенно для высококачественной камеры.

Затем можно выполнить коррекцию плоского поля с необработанным изображением R для получения скорректированного изображения C с коэффициентом m, который является усредненным значением изображения (F - D) или целевым значением.

C= ((R-D)*m)/((F-D)).

Коррекция плоского поля является важным аспектом настоящего изобретения, поскольку цвет является оптическим впечатлением, и устранение его влияния способствует достоверности оценки цвета.

Преимущества коррекции плоского поля включают в себя:

(i) обеспечение однородного восприятия темноты/яркости в одном и том же изображении, чтобы избежать артефактов, таких как темные углы;

(ii) позволяет избежать изменений цветовой температуры изображений при использовании устройств получения изображений с разными датчиками; и

(iii) избежать неоднородности изображений за счет светочувствительности каждого пикселя сенсора.

2.2 Обработка нейронной сети

2.2.1 РЕГРЕССИЯ

Предварительно обработанные изображения предпочтительно вводят в сверточную нейронную сеть (CNN) для обучения и прогнозирования цвета.

Поскольку цвет объекта является непрерывным свойством, оценка цвета нейронной сетью не так проста, как классическая задача классификации.

В традиционном приложении компьютерного зрения цвет можно быть рассмотрен как непрерывный спектр. Для драгоценных камней, таких как алмазы, например, есть камни с цветом E (например, по шкале цветности GIA), но очень близким к следующей оценке F цвета.

В случае оценки цвета нейронной сетью, обеспеченной в настоящем изобретении, изображение вводится в CNN для захвата абстрактных характеристик цветных изображений.

Характеристики анализируют способом регрессии, чтобы учесть постоянное свойство цвета. Результатом регрессии является непрерывное значение вместо дискретной оценки. Во время обучения используют алмазы с известной или заранее определенной оценкой группы цвета, например, из набора группы цвета, для обучения CNN.

2.2.2 СПОСОБ ГОЛОСОВАНИЯ

Поскольку распределение цвета драгоценного камня может быть неоднородным в драгоценном камне, при просмотре может показаться, что он имеет разный цвет при разных углах поворота. Следовательно, оценка цвета драгоценного камня нейронной сетью может давать разные результаты при разных углах поворота драгоценного камня.

В традиционных задачах классификации ИИ (искусственного интеллекта) способ голосования обычно используют для определения наиболее подходящего или возможного результата.

Однако авторы настоящего изобретения определили, что в случае драгоценного камня геммолог оценивает группу цвета драгоценного камня на основе общего рассмотрения вместо того, чтобы голосовать за цвет под разными углами.

Поэтому, чтобы наилучшим образом воспроизвести реальную ситуацию с оценкой цвета, вместо способа голосования используют способы регрессии и статистические способы, такие как усреднение результатов цвета под разными углами.

2.3 Интерпретация данных

В соответствии с настоящим изобретением, поскольку цвет представляет собой континуум, цветовую область используют в настоящем изобретении.

В настоящем изобретении, объединяющем регрессию и среднее (или другие подобные и подходящие статистические способы), регрессивные значения для разных углов алмаза объединяют путем усреднения, чтобы получить окончательное регрессивное значение.

Регрессивное значение означает положение драгоценного камня между разными оценками группы цвета.

В качестве примера ниже 1,0 представляет цвет E, а 2,0 представляет группу цвета F.

Драгоценный камень с регрессивным значением 1,3 означает, что он имеет группу цвета E, потому что он ближе к 1,0.

Это регрессивное значение также означает, что драгоценный камень имеет цвет, близкий к группе цвета F, но не близкий к группе цвета D.

Для этого вводится новое понятие “цветовая область”, которое является дополнением к такой системе, как система определения группы цвета GIA.

Драгоценный камень с регрессивными значениями между двумя последовательными целыми числами считается одной и той же цветовой областью.

Такая система обеспечивает улучшенное определение группы цвета и информативность по группе цвета для сравнительных целей.

Регрессионное значение <0,5 [0,5, 1,5) [1,5, 2,5) [2,5, 3,5) [3,5, 4,5) [4,5, 5,5)
Оценка группы цвета D E F G H I

Обратимся к фиг. 1, на которой показано схематическое изображение первого варианта упомянутой системы 100 согласно настоящему изобретению.

Система 100 включает в себя по меньшей мере одно устройство 110 получения оптических изображений, связанное 112 с нейронной сетью 120. Обеспечено устройство 140 вывода, которое связано 124 с нейронной сетью 120.

Устройство 110 получения оптических изображений предпочтительно представляет собой цифровую камеру с ПЗС, которая позволяет получать оптическое изображение площадки алмаза.

Система 100 может быть выполнена как один узел, а все части системы 100 могут быть как единое целое устройство.

Альтернативно, целые числа системы 100 могут быть предоставлены отдельно, а нейронная сеть 120 может быть предоставлена либо в соседнем месте, например, с сенсорным устройством ввода и узлом 140 визуального отображения, либо в удаленном месте и связаны с сенсорным устройством ввода и узлом 140 визуального отображения посредством телекоммуникационной сети.

Обратимся к фиг. 2, на которой показана блок-схема 200 способа согласно настоящему изобретению.

Способ по настоящему изобретению может осуществляться с использованием компьютеризированной системы, такой как показанная и описанная со ссылкой на фиг. 1.

Этот способ, осуществляемый в компьютеризированной системе, обеспечивает оценку цвета алмаза.

Компьютеризированная система, в которой реализован способ, включает устройство получения оптических изображений, нейтральную сеть и модуль вывода.

Способ включает следующие этапы.

Первый этап. Первый этап (210) включает в себя получение одного или более оптических изображений алмаза, для которого необходимо определить его группу цвета.

Оптическое изображение получают с помощью устройства для получения изображения, такого как цифровая камера или ПЗС, под заданным углом наклона к центральной оси, проходящей перпендикулярно площадке и через вершину павильона алмаза и в направлении к площадке.

Оптическое изображение получают в среде с заданным постоянным уровнем освещенности, например, в системе из двух сообщающихся фотометрических шаров. Оптическое изображение можно получить с любой стороны алмаза, граней павильона алмаза или площадки алмаза.

Второй этап. На втором этапе (220) в предварительно обученной нейронной сети предоставляют регрессивное значение, связанное с группой цвета упомянутого алмаза, на основе одного или более оптических изображений по меньшей мере участка упомянутого алмаза, полученных на этапе (i);

Предварительно обученная нейронная сеть была предварительно обучена с использованием оптических изображений, полученных из множества алмазов, каждому из которых была присвоена заранее назначенная группа цвета.

Множество алмазов включает в себя множества алмазов каждой предварительно заданной группы цвета, например, из GIA, и использование набора алмазов для определения группы цвета.

Одно или более оптических изображений получают с помощью устройства получения оптических изображений по меньшей мере участка каждого алмаза из упомянутого множества алмазов на одних и тех же гранях и под одним и тем же заданным углом по отношению к центральной оси, проходящей перпендикулярно площадке и через вершину павильона алмаза, и в направлении к площадке, как в (i), и в среде с заданным постоянным уровнем освещенности, таким же, как в случае (i).

Третий этап. Третий этап (230) из модуля вывода, предоставляющий группу цвета алмазу на этапе 1 путем корреляции регрессивного значения на Этапе 2 с группой цвета.

Обратимся к фиг. 3, на которой показано схематическое представление системы 300 в соответствии с настоящим изобретением. Система 300 включает в себя два первых устройства 310 и 310а получения оптических изображений, связанных 312, 312а с нейронной сетью 320.

Предоставлено устройство 340 вывода, которое поддерживает связь 324 с нейронной сетью 320.

Два первых устройства 310 и 310а получения оптических изображений позволяют получать изображения площадки алмаза 315, площадка которого обращена вниз, под углом 90 градусов с помощью устройства 310 получения изображения и под наклоном с помощью устройства 310а получения изображения.

Таким образом, в настоящем варианте осуществления могут быть получены изображения под двумя углами к грани площадки алмаза 315.

В качестве альтернативы, в других вариантах осуществления угол наклона алмаза 315 может быть изменен с помощью держателя для алмаза 315, чтобы изменять угол обзора.

Система 300 включает в себя систему фотометрических шаров, состоящую из двух фотометрических шаров 350 и 350а, оптически сообщающихся друг с другом в области 316 отверстия, в которой находится алмаз 315 при получении оптического изображения.

Первые устройства 310 и 310а получения оптических изображений предпочтительно представляют собой устройства с цифровой камерой, которые позволяют получать оптическое изображение алмаза 315 под углом 90 градусов с помощью устройства 310 для получения изображения и под углом, например, 45 градусов, с помощью устройства 310а для получения изображения по отношению к центральной вертикальной оси алмаза 315.

Устройства 310 и 310а получения оптических изображений расположены на расстоянии около 200 мм от алмаза 315 или меньше, или больше.

Система 300 включает в себя два источника 318 и 318а света, обеспечивающие упомянутый заданный постоянный уровень освещенности с цветовой температурой 6500 K в каждой интегрирующей сфере 350 и 350а. Источники света могут быть выбраны из группы, включающей в себя источник света на светодиодах (светоизлучающих диодах), источник света на Xeon-лампе, источник света накаливания и источник света на люминесцентной лампе, имитатор солнечной энергии и т.п., чтобы обеспечить заданный постоянный уровень освещенности в сферах 350 и 350а с цветовой температурой 6500 K.

Система 300 дополнительно включает поворотную платформу 317, выполненную с возможностью вращения вокруг упомянутой центральной оси алмаза 315 и внутри системы фотометрических шаров 350 и 350а, при этом поворотная платформа 317 обеспечивает вращение алмаза 315 вокруг центральной оси, так что группа оптических изображений алмазов может быть получена устройствами 310 и 310а получения оптических изображений.

При необходимости, также предоставлено второе устройство 310b получения оптических изображений, второе устройство получения оптических изображений для получения по меньшей мере второго оптического изображения, при этом второе оптическое изображение представляет собой оптическое изображение павильона алмаза 315.

В других вариантах осуществления изображения могут быть получены путем просмотра павильона алмаза 315 для оценки цвета и оценки цвета, выполненной посредством просмотра алмаза.

Дополнительное устройство 310c получения оптических изображений обеспечивает получение изображений алмаза над павильоном, который связан с нейронной сетью 320.

В других вариантах осуществления, когда цвет алмаза оценивают либо с помощью площадки, либо павильона, либо их объединений, одно или более дополнительных устройств 310d и 310e получения оптических изображений могут быть использованы для получения изображений алмазов в виде сбоку, которые связаны с нейронной сетью 320.

Понятно, что для оценки цвета в настоящем изобретении для оценки цвета может быть использована либо площадка, либо павильон, либо и площадка, и павильон алмаза, и нейронную сеть обучают соответствующим образом с помощью изображений либо площадки, либо павильона, либо площадки и павильона из известных алмазов с оценкой цвета.

Также будет понятно, что для обучения могут быть использованы несколько наборов алмазов с предварительной группой цвета, при этом разных размеров.

Эталонные данные алмазов, по которым обучают нейронную сеть, предпочтительно представляют собой стандартные эталонные алмазы из эталонного набора, например, соответствующие ранее существовавшей системе определения группы цвета, такой как, например, система цветовой градации Геммологического Института Америки (GIA).

На фиг. 4а, 4b и 4с показана эффективность коррекции плоского поля, используемой в предпочтительных вариантах осуществления изобретения.

Как показано, на фиг. 4а показано изображение 400а, включающее в себя алмаз 410 без коррекции плоского поля. На фиг. 4b показано изображение 400b, которое представляет собой изображение плоского поля. Теперь на фиг. 4с показано изображение 400с с коррекцией плоского поля с алмазом 410, которое демонстрирует изображение с равномерной яркостью и фоном.

Как видно, между фиг. 4а и фиг. 4с с коррекцией плоского поля улучшенное изображение для анализа и определения содержания показано на фиг. 4с.

Цвет - это континуум и оптическое впечатление, а удаление артефактов и повышенная равномерность света обеспечивают более надежную и улучшенное определение группы цвета.

На фиг. 5 показана блок-схема варианта осуществления способа согласно настоящему изобретению. Способ включает следующие этапы.

Этап (i) 510 - захват одного или более оптических изображений по меньшей мере участка алмаза.

Этап (ii) 520 - проведение предварительной обработки оптических изображений.

Этап (iii) 530 - Ввод предварительно обработанных изображений в предварительно обученную нейронную сеть.

Этап (iv) 540 - идентификация абстрактных характеристик алмаза.

Этап (v) 550 - анализ абстрактных характеристик способом регрессии.

Этап (vi) 560 - определение регрессивных значений одного или более оптических изображений алмаза.

Этап (vii) 570 - определение среднего регрессивных значений одного или более оптических изображений алмаза.

Этап (viii) 580 - Определение группы цвета алмаза.

В способе по настоящему изобретению в предпочтительном варианте осуществления используют систему фотометрических шаров, используемых для анализа цвета алмазов, которые разрабатывают, и предварительно обученную нейронную сеть.

Такая система и способ могут обеспечить хорошую альтернативу с высокой воспроизводимостью по сравнению с системами и способами известного уровня техники, а также могут снизить затраты и время на изготовление наборов эталонных камней и обучение профессионального геммолога. Это также может сократить время на обучение профессионального геммолога.

Кроме того, это может избавить от необходимости иметь разные наборы эталонных камней для оценки цвета алмазов разных размеров.

Из-за визуальной природы цвета оценка цвета алмаза должна быть проведена в контролируемой среде. Настоящее изобретение гарантирует, что условия освещения и фон для каждого алмаза, оцениваемого по цвету, будут одинаковыми, что исключает негативное влияние окружающей среды.

Кроме того, контролируемая среда должна повторяться в разных местах, чтобы люди в разных местах могли по-прежнему иметь одинаковую оценку цвета алмаза.

Система фотометрических шаров помогает выполнять эту роль, поскольку интенсивность, спектр и однородность света можно хорошо контролировать и повторять, и они отвечают этому требованию.

1. Способ, осуществляемый с использованием компьютеризированной системы определения группы цвета алмаза с использованием предварительно обученной нейронной сети для определения группы цвета, при этом компьютеризированная система включает в себя устройство получения оптических изображений, предварительно обученную нейронную сеть и модуль вывода, оперативно соединенные друг с другом посредством линии связи, при этом упомянутый способ включает в себя этапы, на которых

(i) получают с помощью устройства получения оптических изображений одно или более оптических изображений по меньшей мере участка алмаза, при этом одно или более оптических изображений получают под заданным углом по отношению к центральной оси алмаза, при этом центральная ось проходит перпендикулярно площадке и через вершину павильона алмаза и в направлении к площадке, и при этом одно или более оптических изображений получают в среде, имеющей заданный постоянный уровень освещенности,

(ii) предоставляют, в предварительно обученной нейронной сети регрессивное значение, связанное с группой цвета упомянутого алмаза, на основе одного или более оптических изображений по меньшей мере участка упомянутого алмаза, полученных на этапе (i), причем

предварительно обученную нейронную сеть предварительно обучают с использованием оптических изображений, полученных из множества алмазов, каждому из которых присвоена предварительно назначенная группа цвета,

упомянутая группа алмазов включает группу алмазов каждой предварительно заданной группы цвета,

устройство получения оптических изображений получает одно или более оптических изображений по меньшей мере участка каждого алмаза из упомянутого множества алмазов на одних и тех же гранях и под одним и тем же заданным углом по отношению к центральной оси алмаза, при этом центральная ось проходит перпендикулярно площадке и проходит через вершину павильона алмаза, как в (i), и в среде, имеющей заданный постоянный уровень освещенности, такой же, как в (i); и

(iii) предоставляют в модуле вывода группу цвета алмазу (i) путем корреляции регрессивного значения из (ii) для группы цвета.

2. Способ по п. 1, в котором одно или более оптических изображений по меньшей мере участка алмаза получают в направлении к площадке алмаза на этапе (i), и в котором предварительно обученную нейронную сеть предварительно обучают с использованием оптических изображений, полученных от упомянутого множества алмазов, каждый из которых имеет предварительно назначенную группу цвета, в направлении к площадке алмаза.

3. Способ по п. 1, в котором одно или более оптических изображений по меньшей мере участка алмаза получают в направлении к павильону алмаза на этапе (i), и в котором предварительно обученную нейронную сеть предварительно обучают с использованием оптических изображений, полученных от упомянутого множества алмазов, каждый из которых имеет предварительно назначенную группу цвета, в направлении к павильону алмаза.

4. Способ по п. 1, в котором одно или более оптических изображений по меньшей мере участка алмаза получают в направлении к площадке алмаза и получают в направлении к павильону алмаза на этапе (i), и в котором предварительно обученную нейронную сеть предварительно обучают с использованием оптических изображений, полученных от упомянутого множества алмазов, каждый из которых имеет предварительно назначенную группу цвета, присвоенную ему, в направлении к площадке алмаза и в направлении к павильону алмаза.

5. Способ по любому из предыдущих пунктов, в котором одно или более изображений алмаза на этапе (i) и одно или более изображений множества алмазов на этапе (ii) представляют собой полный вид алмаза в поле зрения.

6. Способ по любому из предыдущих пунктов, в котором одно или более изображений алмаза на этапе (i) и одно или более изображений множества алмазов на этапе (ii) получают под углом в диапазоне от нуля до 90 градусов по отношению к упомянутой центральной оси.

7. Способ по любому из предыдущих пунктов, в котором множество одного или более изображений алмаза на этапе (i) и одного или более изображений множества алмазов на этапе (ii) получают вокруг упомянутой центральной оси.

8. Способ по п. 6, в котором одно или более изображений алмаза (i) и одно или более изображений множества алмазов на этапе (ii) получают под одинаково разнесенными друг от друга углами вокруг упомянутой центральной оси.

9. Способ по любому из предыдущих пунктов, в котором одно или более изображений алмаза на этапе (i) и одно или более изображений множества алмазов на этапе (ii) получают под углом в диапазоне от нуля до 90 градусов по отношению к упомянутой центральной оси.

10. Способ по любому из предыдущих пунктов, в котором одно или более изображений алмаза на этапе (i) и одно или более изображений множества алмазов на этапе (ii) получают под углом наклона в диапазоне от 40 до 50 градусов по отношению к центральной оси.

11. Способ по любому из предыдущих пунктов, в котором одно или более изображений алмаза на этапе (i) и одно или более изображений множества алмазов на этапе (ii) получают под углом наклона около 45 градусов по отношению к центральной оси.

12. Способ по любому из предыдущих пунктов, в котором по меньшей мере первое оптическое изображение и оптические изображения множества алмазов получают в системе пары фотометрических шаров.

13. Способ по любому из предыдущих пунктов, в котором источник света, обеспечивающий упомянутый заданный уровень освещенности, выбирают из группы, включающей в себя источник света на светодиодах (светоизлучающих диодах), источник света на Xeon-лампе, источник света накаливания и источник света на люминесцентной лампе, имитатор солнечного излучения и т.п.

14. Способ по любому из предыдущих пунктов, в котором предварительно заданные группы цвета множества алмазов представляют собой стандартные эталонные алмазы, соответствующие ранее существовавшей системе определения группы цвета.

15. Способ по п. 14, в котором ранее существовавшая система групп цвета представляет собой систему групп цвета Геммологического института Америки (GIA).

16. Способ по любому из предыдущих пунктов, в котором размер одного или более изображений алмаза на этапе (i) изменяют по размеру и обрезают перед приемом нейронной сетью таким образом, чтобы изображения имели постоянный размер и разрешение по отношению друг к другу.

17. Способ по любому из предыдущих пунктов, в котором одно или более изображений множества алмазов на этапе (ii) изменяют по размеру и обрезают перед приемом нейронной сетью таким образом, чтобы изображения имели постоянный размер и разрешение по отношению друг к другу.

18. Способ по любому из предыдущих пунктов, в котором при получении одного или более изображений алмаза на этапе (i) и одного или более изображений множества алмазов на этапе (ii) используют коррекцию плоского поля.

19. Компьютеризированная система определения группы цвета алмаза с использованием предварительно обученной нейронной сети для групп цвета, при этом компьютеризированная система включает в себя

устройство получения оптических изображений для получения одного или более оптических изображений по меньшей мере участка алмаза, одно или более оптических изображений получено под заданным углом по отношению к центральной оси алмаза, центральная ось проходит перпендикулярно площадке и через вершину павильона алмаза и в направлении к площадке, и при этом одно или более оптических изображений получено в среде, имеющей заданный постоянный уровень освещенности,

предварительно обученную нейронную сеть для получения одного или более оптических изображений по меньшей мере участка алмаза от устройства получения оптических изображений и предоставление регрессионного значения, связанного с группой цвета упомянутого алмаза, на основе одного или более оптических изображений по меньшей мере участка упомянутого алмаза, причем

предварительно обученная нейронная сеть предварительно обучена с использованием оптических изображений, полученных из множества алмазов, каждый из которых имеет заранее назначенную группу цвета, и при этом упомянутое множество алмазов включает в себя множество алмазов каждой предварительно назначенной группы цвета; и

одно или более оптических изображений получено с помощью устройства получения оптических изображений по меньшей мере участка каждого алмаза из упомянутого множества алмазов на одних и тех же гранях и под одним и тем же заданным углом по отношению к центральной оси, при этом центральная ось проходит перпендикулярно площадке и через вершину павильона алмаза и в направлении к площадке, как в (i), и в среде, имеющей заранее заданный постоянный уровень освещенности, таким же, как при получении одного или более оптических изображений по меньшей мере части алмаза, и

модуль вывода, связанный с предварительно обученной нейронной сетью, для предоставления обеспечения групп цвета алмаза посредством корреляции упомянутого регрессивного значения с группой цвета.

20. Компьютеризированная система по п. 19, отличающаяся тем, что устройство получения оптических изображений наклонено под углом в диапазоне от нуля до 90 градусов по отношению к центральной оси.

21. Компьютеризированная система по п. 19 или 20, в которой устройство получения оптических изображений наклонено под углом около 45 градусов по отношению к центральной оси.

22. Компьютеризированная система по любому одному из пп. 19-21, отличающаяся тем, что устройство получения оптических изображений расположено на расстоянии от 100 мм до 300 мм от алмаза.

23. Компьютеризированная система по любому одному из пп. 19-22, в которой устройство получения оптических изображений расположено на расстоянии около 200 мм от алмаза.

24. Компьютеризированная система по любому одному из пп. 19-23, дополнительно содержащая по меньшей мере один источник света для обеспечения заданного постоянного уровня освещенности с цветовой температурой 6500 K.

25. Компьютеризированная система по п. 24, отличающаяся тем, что источник света выбран из группы, включающей в себя источник света на светодиодах (светоизлучающих диодах), источник света на Xeon-лампе, источник света накаливания и источник света на люминесцентной лампе, имитатор солнечного излучения и т.п.

26. Компьютеризированная система по любому из одному пп. 19-25, дополнительно содержащая систему пары фотометрических шаров, при этом фотометрические шары состоят из двух фотометрических шаров, оптически сообщающихся друг с другом в области отверстия, в которой находится алмаз при получении одного или более изображений алмаза, и при этом алмаз расположен в отверстии, соединяющем каждую сферу системы фотометрических шаров.

27. Компьютеризированная система по п. 26, отличающаяся тем, что в каждый из шаров установлен источник света.

28. Компьютеризированная система по п. 27, дополнительно содержащая поворотную платформу, выполненную с возможностью вращения вокруг упомянутой центральной оси и внутри системы фотометрических шаров, при этом поворотная платформа обеспечивает вращение алмаза вокруг центральной оси, так что группа оптических изображений алмазов может быть получено устройствами получения оптических изображений.

29. Компьютеризированная система по любому одному из пп. 19-28, в которой устройство получения оптических изображений представляет собой цифровую камеру.

30. Компьютеризированная система по любому одному из пп. 26-29, в которой устройство получения оптических изображений расположено внутри первого шара из двух фотометрических шаров и наклонено к упомянутому отверстию.

31. Компьютеризированная система по любому одному из пп. 26-29, в которой устройство получения оптических изображений расположено во второй сфере из двух фотометрических шаров и наклонено к упомянутому отверстию.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к области медицины, а именно к онкологии и может быть использовано для дифференциальной диагностики злокачественной опухоли и доброкачественного процесса костной ткани на отсканированных изображениях гистологического стекла. Способ дифференциальной диагностики заключается в том, что взятый у пациента образец костной ткани переводят в стандартную окрашенную гистологическую форму, изображение полученного окрашенного гистологического стекла сканируют с использованием сканирующего микроскопа Leica SC2 с разрешением 400, отсканированное изображение делят на участки в виде квадратов, выполняют анализ каждого из полученных квадратов отсканированных изображений с использованием модели нейронной сети, предварительно обученной определять на размеченных квадратах наличие объектов диагностики - патологических митозов костной ткани.

Изобретение относится к области медицины и может быть использовано для распознавания структуры ядер бластов крови и костного мозга с применением световой микроскопии в сочетании с компьютерной обработкой данных. Согласно изобретению получают цветное изображение мазков крови и/или костного мозга, используя компьютерный анализатор, выделяют на изображении лейкоциты и получают их бинарное изображение, на бинарном изображении лейкоцитов последовательным сканированием проводят процедуру заполнения пустот, измеряют пространственно-яркостное распределение пикселей изображения и определяют значение текстурных признаков, характеризующих структуру ядра, для представлений цветовых моделей лейкоцитов, на основе текстурных признаков формируют матрицу числовых текстурных признаков структуры ядра, в столбцах которой указаны значения текстурных признаков, а в строках приведены изображения лейкоцитов, используемые для распознавания структуры ядер бластов.

Изобретение относится к способам сканирования биологических препаратов. Технический результат заключается в повышении точности и скорости сканирования цервикального препарата, подготовленного методом жидкостной цитологии, за счет динамического изменения необходимого диапазона фокусировки в зависимости от толщины мазка.

Изобретение относится к области автоматизированных измерений, в частности к способу и устройству для определения характеристик живых особей, таких как сельскохозяйственные животные, на расстоянии. Техническим результатом является обеспечение быстрых и автоматизированных измерений для получения достоверных и точных параметров ориентации и/или позы животных, свободно перемещающихся в естественной среде.

Изобретение относится к способу автономной посадки беспилотного летательного аппарата (БПЛА). Для автономной посадки БПЛА выполняют его перемещение к приблизительной области посадки, содержащей группу (группы) источников света, включающую расположенный в центре главный источник (источники) света, и не менее двух вспомогательных источников света, расположение и цвета которых известны БПЛА, захватывают изображение области посадки посредством камеры БПЛА, преобразуют цветовое пространство в цветовое пространство HSV, в котором определяют результирующее световое пятно, образованное группой (группами) источников света, выполняют дальнейшее перемещение БПЛА в направлении области посадки.

Изобретение относится к медицине, в частности к способу оценки окклюзионных взаимоотношений зубных рядов. Сканируют зубные ряды верхней и нижней челюстей с помощью интраорального сканера в положении привычной окклюзии, загружают цифровые изображения зубных рядов в виртуальное пространство программного обеспечения CAD/CAM и активируют функцию точечной визуализации окклюзионных контактов.

Изобретение относится к системе и способу определения чистоты драгоценного камня, в частности определения чистоты алмаза. Способ, осуществляемый с использованием компьютеризированной системы для оценки чистоты алмаза, при этом компьютеризированная система включает в себя устройство получения оптического изображения, процессор, предварительно обученную нейронную сеть и модуль вывода, функционально соединенные вместе, причем упомянутый способ включает этапы, на которых: (i) получают с помощью устройства получения оптического изображения одно или более множеств изображений осевой проекции алмаза с различной глубиной фокуса, в котором глубина фокуса определяется высотой алмаза, а множество изображений осевой проекции получают в среде, имеющей заданный постоянный уровень освещенности, и осевая проекция определяется как вид на алмаз в направлении центральной оси, перпендикулярной к площадке алмаза и проходящей через вершину павильона алмаза, а высота алмаза определяется как длина центральной оси алмаза, (ii) в процессоре объединяют множество осевых проекций для образования одного или нескольких одиночных оптических изображений, при этом одиночное изображение содержит дефекты в фокусе из множества осевых проекций, так что дефекты не в фокусе из множества осевых проекций внутри алмаза отбрасываются, (iii) устанавливают в предварительно обученной нейронной сети регрессивное значение, связанное со степенью чистоты упомянутого алмаза, на основе одного или более одиночных изображений, полученных на этапе (i), при этом предварительно обученную нейронную сеть предварительно обучают с использованием одного или более одиночных оптических изображений, полученных из множества алмазов, каждому из которых присвоена заранее назначенная степень чистоты, и при этом одно или более одиночных оптических изображений, полученных из группы алмазов, получают с помощью того же процесса, что и на этапе (i), и получают в среде с заданным постоянным уровнем освещенности, таким же, как и в (i), и (iv) в модуле вывода устанавливают степень чистоты алмазу (i) путем корреляции регрессивного значения из (ii) со степенью чистоты.

Группа изобретений относится к технологиям обработки данных и, в частности, к кодированию облака точек. Техническим результатом является уменьшение объема данных, необходимых для представления облака данных, с целью его более быстрой передачи или сокращения объема хранилища.

Настоящее изобретение относится к области вычислительной техники для сегментации сцен видеоряда. Технический результат заключается в повышении точности определения контекстных сцен для сегментации видео, за счет параллельного анализа потоков данных, формирующих видео.

Изобретение относится к системе и способу обнаружения шлейфа газа на основании данных изображений. Технический результат заключается в повышении точности детектирования утечки для шлейфа газа на основании данных изображений.

Изобретение относится к системе и способу определения чистоты драгоценного камня, в частности определения чистоты алмаза. Способ, осуществляемый с использованием компьютеризированной системы для оценки чистоты алмаза, при этом компьютеризированная система включает в себя устройство получения оптического изображения, процессор, предварительно обученную нейронную сеть и модуль вывода, функционально соединенные вместе, причем упомянутый способ включает этапы, на которых: (i) получают с помощью устройства получения оптического изображения одно или более множеств изображений осевой проекции алмаза с различной глубиной фокуса, в котором глубина фокуса определяется высотой алмаза, а множество изображений осевой проекции получают в среде, имеющей заданный постоянный уровень освещенности, и осевая проекция определяется как вид на алмаз в направлении центральной оси, перпендикулярной к площадке алмаза и проходящей через вершину павильона алмаза, а высота алмаза определяется как длина центральной оси алмаза, (ii) в процессоре объединяют множество осевых проекций для образования одного или нескольких одиночных оптических изображений, при этом одиночное изображение содержит дефекты в фокусе из множества осевых проекций, так что дефекты не в фокусе из множества осевых проекций внутри алмаза отбрасываются, (iii) устанавливают в предварительно обученной нейронной сети регрессивное значение, связанное со степенью чистоты упомянутого алмаза, на основе одного или более одиночных изображений, полученных на этапе (i), при этом предварительно обученную нейронную сеть предварительно обучают с использованием одного или более одиночных оптических изображений, полученных из множества алмазов, каждому из которых присвоена заранее назначенная степень чистоты, и при этом одно или более одиночных оптических изображений, полученных из группы алмазов, получают с помощью того же процесса, что и на этапе (i), и получают в среде с заданным постоянным уровнем освещенности, таким же, как и в (i), и (iv) в модуле вывода устанавливают степень чистоты алмазу (i) путем корреляции регрессивного значения из (ii) со степенью чистоты.
Наверх