绿松石颜色识别系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及宝石鉴别技术领域，具体涉及了一种绿松石颜色识别系统及方法。包括照明系统、识别系统以及处理系统；所述照明系统，用于提供光源；所述识别系统，用于获取绿松石的光学参数，将光学参数转换为颜色参数，并将颜色参数发送给处理系统；所述处理系统，用于对颜色参数进行再处理，输出识别结果。能够对绿松石颜色进行智能识别，提高识别准确度。提高识别准确度。提高识别准确度。

【技术实现步骤摘要】
绿松石颜色识别系统及方法


[0001]本专利技术涉及宝石鉴别
，具体涉及了一种绿松石颜色识别系统及方法。

技术介绍

[0002]绿松石是一种含水的基性磷酸盐矿物，系含Cu和P的矿物在近地表风化、氧化淋滤作 用形成的次生矿物，是最古老的玉石品种之一，国内外历史和考古研究已证实绿松石自新石 器时代起就被广泛用于装饰领域，广受欢迎。近年来，随着市场需求的持续升温，人们消费 水平的上升，以及投资、收藏的需要，越来越多消费者追求优质颜色和质地的绿松石，绿松 石作为一种典型的彩色玉石，颜色是决定其品质的核心要素，其颜色分级标准规范化可以为 规范绿松石价格，推动绿松石产业、工艺的健康发展提供有益支持。
[0003]在绿松石产业高速发展下，对绿松石的检测及分级需求日益增长，为满足日益增长的绿 松石分级需求，填补绿松石质量评价系统的空白，推动绿松石产业的良性发展，目前制定出 了GB/T 36169—2018《绿松石分级》国家标准，该标准利用HSB颜色分级体系将绿松石颜色 分为色相、饱和度、明度三要素，采用目视比色法结合标准中提供的“绿松石颜色分级参考 色卡”对绿松石颜色进行分级。
[0004]虽然该国家标准对绿松石颜色进行了定量化的划分，但使用的方法为传统的目视比色法， 需要具有丰富经验的绿松石分级师将待分级绿松石样品逐一与“绿松石颜色分级参考色卡
”ꢀ
进行目视比对，根据绿松石分级师对颜色的感觉与经验对绿松石颜色等级进行划分。该分级 方法存在最大的问题是分级结果完全依赖经验丰富的绿松石分级师对颜色的感觉，而绿松石 分级师对颜色的感觉容易受情绪、环境等主观因素的影响，因此该绿松石颜色分级体系不具 备客观性，存在分级结果不准确的现象，因此亟待一种智能、客观、稳定的检测系统及方法 对绿松石颜色进行划分。

技术实现思路

[0005]本专利技术所解决的技术问题在于提供一种绿松石颜色识别系统及方法，能够对绿松石颜色 进行智能识别，提高识别准确度。
[0006]本专利技术提供的基础方案：一种绿松石颜色识别系统，包括照明系统、识别系统以及处理 系统；
[0007]所述照明系统，用于提供光源；
[0008]所述识别系统，用于获取绿松石的光学参数，将光学参数转换为颜色参数，并将颜色参 数发送给处理系统；
[0009]所述处理系统，用于对颜色参数进行再处理，输出识别结果。
[0010]本专利技术的原理及优点在于：使用时，将绿松石的样品放置在照明系统中，通过照明系统 供给长时间的稳定光源，由识别系统获取到绿松石样品的光学参数，将绿松石样品的光学参 数转换为可供计算机识别的颜色参数，交由处理系统对颜色参数再处理，之后再输出准确的 识别结果。
[0011]相比于现有技术，利用计算机对绿松石的颜色进行识别，与传统的通过人眼识别相比较， 没有主观因素，使得识别结果更加客观、准确。并且使用门槛低，在使用过程中，不需要经 验丰富的绿松石分级师便能够完成对绿松石样品颜色的鉴定，能够有效提高对绿松石样品识 别鉴定的效率，降低人力资源需求。
[0012]进一步，所述照明系统为密闭照明系统，包括穹顶光源和平面光源，所述穹顶光源和所 述平面光源提供漫反射光照。
[0013]通过特制的密闭照明系统，穹顶光源与平面光源产生漫反射光照对样品进行照射，保证 长时间运行时输出符合要求的光源，同时能够有效排除样品的镜面反射光，提高识别系统识 别的准确性以及成功率。
[0014]进一步，所述照明系统提供光照的色温为6000K
‑
6500K，显色指数(Ra)>90。
[0015]光照色温在6000K
‑
6500K且显色指数(Ra)>90进行照射，色温6000K
‑
6500K代表正午 白光，Ra﹥90对样品原本颜色的还原程度高，综合以上条件，使照明系统模拟分级师对绿松 石进行分级的环境，并高度还原样品原本的颜色。
[0016]进一步，所述识别系统为CMOS工业面阵相机。
[0017]进一步，所述识别系统转换的颜色参数包括有R参数、G参数以及B参数。
[0018]绿松石样品会呈现较多的颜色，本专利技术中，提取到绿松石的R、G、B颜色参数，R代表 红色；G代表绿色；B代表蓝色。并分别对三种颜色参数进行识别分析，最终输出三种颜色 参数的识别结果，以供有效地对绿松石颜色进行分级。
[0019]进一步，数据获取模块，获取识别系统提交的颜色参数的测得值；
[0020]误差校正模块，利用标准样品和预设的绿松石颜色模型，分别对颜色参数的测得值利用 拟合函数进行误差校正，输出颜色参数的校正值；
[0021]数据显示模块，用于对颜色参数的校正值进行显示。
[0022]因为设备、操作、环境、样品等因素，识别系统直接识别出的颜色参数会存在一定的偏 差，为避免这些偏差对最终绿松石颜色分级产生影响，本申请中通过标准样品和预先设定好 的模型，对颜色参数进行拟合后再输出，最终显示出颜色参数进行误差校正后更为准确的值， 从而能够保证结果的准确性。
[0023]进一步，所述误差校正模块中的拟合函数公式为：
[0024]Y
l
(X
l
)＝a0+a1X
l
+
…
+a
n
X
l
，l＝1，2，3；
[0025]式中Y
l
为颜色参数的校正值(l＝1为R参数，l＝2为G参数，l＝3为B参数)，X
l
为颜色 参数的测得值，n为方程次数，a
n
为方程次数为n的常数。
[0026]对于方程次数n，由多项式性质可得，当n选择越高，函数拟合效果越好，误差越小， 但过高会导致过拟合越来越严重。为防止过拟合且保证有较小的误差，统一采用相同有限次 数对R参数、G参数以及B参数进行拟合。
[0027]本专利技术还公开了一种绿松石颜色识别方法，该方法使用了上述的绿松石颜色识别系统， 该方法包括以下步骤：
[0028]识别步骤：获取绿松石光学参数，将光学参数转换为颜色参数；
[0029]处理步骤：对颜色参数进行再处理，输出识别结果。
[0030]进一步，所述处理步骤包括以下步骤：
[0031]数据获取步骤：获取颜色参数的测得值，颜色参数包括有R参数、G参数以及B参数；
[0032]误差校正步骤：误差校正步骤：分别对颜色参数的测得值利用标准样品和预设的绿松石 颜色模型进行误差校正，输出颜色参数的校正值；
[0033]数据显示步骤，对颜色参数的校正值进行显示。
[0034]进一步，误差校正步骤中的拟合函公式为：
[0035]Y
l
(X
l
)＝a0+a1X
l
+
…
+a
n
X
l
，l＝1，2本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.绿松石颜色识别系统，其特征在于：包括照明系统、识别系统以及处理系统；所述照明系统，用于提供光源；所述识别系统，用于获取绿松石的光学参数，将光学参数转换为颜色参数，并将颜色参数发送给处理系统；所述处理系统，用于对颜色参数进行再处理，输出识别结果。2.根据权利要求1所述的绿松石颜色识别系统，其特征在于：所述照明系统为密闭照明系统，包括穹顶光源和平面光源，所述穹顶光源和所述平面光源提供漫反射光照。3.根据权利要求2所述的绿松石颜色识别系统，其特征在于：所述照明系统提供光照的色温为6000K
‑
6500K，显色指数(Ra)>90。4.根据权利要求1所述的绿松石颜色识别系统，其特征在于：所述识别系统为CMOS工业面阵相机。5.根据权利要求1所述的绿松石颜色识别系统，其特征在于：所述识别系统转换的颜色参数包括有R、G、B参数。6.根据权利要求5所述的绿松石颜色识别系统，其特征在于：所述处理系统包括数据获取模块、误差校正模块以及数据显示模块；数据获取模块，获取识别系统提交的颜色参数的测得值；误差校正模块，利用标准样品和预设的绿松石颜色模型，分别对颜色参数的测得值利用拟合函数进行误差校正，输出颜色参数的校正值；数据显示模块，用于对颜色参数的校正值进行显示。7.根据权利要求6所述的绿松石颜色识别系统，其特征在于：所述误差校正模块中的拟合函数公式为：Y
l
(X
l
)＝a0+a1X
l
+
…
+a
n
...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄博崚，王璇，杨婷婷，李岚森，沈佳妮，胡丹丹，肖志豪，李鑫，罗诗韵，邓俊发，全小琴，
申请(专利权)人：重庆市计量质量检测研究院，
类型：发明
国别省市：