一种宝石身份的特征表征和识别方法与流程

文档序号:17545979发布日期:2019-04-29 15:30阅读:358来源:国知局
一种宝石身份的特征表征和识别方法与流程

本发明属于宝石鉴定的方法,更具体地,涉及一种用于宝石的特征表征和识别方法。



背景技术:

目前宝石或钻石在流通过程中,主要使用出具的纸质鉴定证书作为依据。但是纸质鉴定证书容易遗失、甚至被仿冒,所以在流通过程中可信度不高。

中国专利cn107238409a《一种用于识别宝石身份的方法及其识别系统》公开了一种识别宝石身份的方法,该方法主要通过识别宝石的多种集合特征参数,实现宝石身份的唯一性。但是该方法采集的宝石的集合特征参数较多,宝石的集合特征参数包括宝石的几何结构特征参数和素面宝石的结构特征参数两大类型,宝石的几何结构特征参数包括宝石各的周长、面积、与腰面的角度、腰部波形、琢形、长宽高和3d模型;素面宝石的结构特征参数包括宝石表面弧度、表面积、琢型、长宽高和3d模型,一共13个参数,参数的测量过程较为复杂,限制了参数采集、特征表征和宝石识别的速度,不适合大批量宝石身份的快速建立和识别,限制了其在流通过程中的使用。

因此,本发明以宝石的特征表征和识别为研究对象,提出了一种使用宝石特征图像,并通过多种图像处理方法采集宝石特征数据并存档,建立具有唯一性的身份,在宝石鉴定过程中,匹配特征数据进行识别,对于大批量宝石的流通和追溯具有重要意义。



技术实现要素:

针对现有技术的以上缺陷或改进需求,本发明提供了一种新型宝石身份的特征表征和识别方法,其目的在于,通过采集宝石图像,使用图像处理得到宝石的主要特征参数并存档,建立身份,并在流通过程中通过采集宝石图像并匹配特征参数完成识别,减少人的操作量,易于实现自动化的要求。

为实现上述目的,本发明提供一种新型宝石特征表征和识别方法,包括宝石、天平、图像采集终端和数据库组成。其中宝石通过天平测量重量,采集重量特征;所述宝石通过图像采集终端采集宝石图像,并通过图像处理,依次得到色彩分布特征、hash数据表特征、几何特征、角点分布特征和尺寸不变特征;根据所述宝石id号将所述重量、色彩分布、hash数据表、几何特征、角点分布和尺寸不变特征存入数据库,完成对宝石身份的建立;在所述宝石流通过程中,通过所述天平和图像采集终端采集所述宝石特征,并与由id号调出数据库中特征数据依次进行重量、色彩分布、hash数据表、几何特征、角点分布和尺寸不变特征匹配,如其中一项不符,说明物证不符,如全部符合,说明物证一致,完成所述宝石的识别,实现了流通过程中的追溯。

总体而言,通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比,能够取得下列有益效果:

(1)本发明主要依次通过重量和图像的特征参数为依据,对宝石的特征表征和识别参数根据影响大小进行了分类,生成了宝石从宏观到微观的参数,并依次进行参数的识别,提供了一种解决宝石特征表征和识别的新思路,是宝石鉴定技术中一种全新方法,该方法原理简单,易于实现,通用性强,并易于实现自动化的要求;

(2)本发明中通过专用的图像采集终端采集宝石图像,宝石在旋转过程中特征不变,具有可重现的特点,保证了同一宝石重复成像的准确性;

(3)本发明中可根据宝石的色彩分布特征识别宝石的种类,简化了识别过程;

(4)本发明中使用hash感知算法抽取图像基本强度和频谱信息,并压缩为hash表结构,是一种图像海量搜索和初始身份定位的有效方法,提高了运算速度;

(5)本发明中使用的几何特征参数是宝石加工完成和照明后形成的特有几何特征,是宝石的重要身份信息,保证了识别的准确性;

(6)本发明中使用角点分布和尺寸不变特征包括加工的几何角点和通过光学照明生成的光学角点,可避免宝石在固定装夹时光照、噪声、旋转、缩放和视点变换的影响,保证了识别的鲁棒性。

附图说明

图1是本发明实施例提供的宝石身份的特征表征流程图;

图2是本发明实施例提供的宝石身份的识别方法流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。此外,下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。

图1是本发明实施例提供的宝石特征表征方法流程图。

本发明提供的宝石特征表征方法实施步骤如下:

(1)根据规则生成宝石的id;

(2)将宝石放在高精度天平上,测量重量,采集重量特征;

(3)将宝石装夹在图像采集终端上,采集宝石图像,并按如下步骤生成宝石特征数据:

(1)将宝石图像进行分解,得到r、g、b三通道的强度值,采集色彩分布特征;

(2)将宝石图像通过hash、phash感知算法得到64位特征,采集hash数据表特征;

(3)将宝石图像通过多连通区域提取算法和轮廓边缘提取算法提取多连通区域分布特征和轮廓长度特征,得到最大亮区长度和尺寸分布、中心暗区面积、长度和尺寸分布及和侧面加工棱线长度和分布数据,采集宝石几何特征;

(4)将宝石图像通过多种角点提取、识别,选取算法得到宝石的角点特征数据,包括加工的几何角点和通过光学照明生成的光学角点,采集宝石的角点分布特征;

(5)将宝石图像通过多种尺寸不变特征的提取算法得到多种尺寸不变特征的分布位置和层级,采集宝石的尺寸不变特征;

(4)根据生成的id将特征数据存入数据库,完成宝石身份的建立。

图2是本发明实施例提供的宝石身份识别方法流程图。

本发明提供的宝石宝石身份识别方法实施步骤如下:

(1)通过高精度天平和图像采集终端,按所述宝石特征表征的方法,采集宝石的特征数据,同时从数据库中调取宝石id对应的特征数据,并根据宝石种类设置每种特征参数匹配的控制阈值;

(2)匹配宝石重量特征,如重量超差,物证不符,如成功,进入下一步;

(3)匹配宝石色彩分布特征,如匹配不成功,说明宝石的种类不一,物证不符,如成功,进入下一步;

(4)匹配宝石hash数据表特征,如匹配不成功,说明物证不符,如成功,实现图像的初始定位,进入下一步;

(5)匹配宝石几何特征,如匹配不成功,说明物证不符,如成功,说明轮廓符合,进入下一步;

(6)匹配宝石角点数和分布,如匹配不成功,说明物证不符,如成功,说明特征符合,进入下一步;

(7)匹配宝石尺寸不变特征,如匹配不成功,说明物证不符,如成功,排除了其他因素影响,说明物证一致,完成身份识别。

本领域的技术人员容易理解,以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。



技术特征:

技术总结
一种刻面宝石图像特征提取方法,通过对刻面宝石图像进行非局部均值去噪、大津法二值化处理后,使用canny算法提取边缘点集合并做最小二乘法圆周拟合,作为刻面宝石的轮廓特征,并划分出4个距离空间,同时采用harris角点算法计算图像的特征角点,再计算特征角点到达拟合心圆点的距离,最后将距离处前述划定的距离区间内的特征角点,作为刻面宝石的强角点特征。该方法充分考虑了刻面宝石几何性状和角点分布规律,利用距离区间筛选了最能代表刻面宝石特征的强角点,排除了冗余角点的干扰。

技术研发人员:雷自力;王杰;刘晓军;杨琇明
受保护的技术使用者:襄阳爱默思智能检测装备有限公司
技术研发日:2019.02.28
技术公布日:2019.04.26
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