一种基于图像识别的智能兑金机的检测结果评估方法技术

本发明专利技术涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种基于图像识别的智能兑金机的检测结果评估方法。该方法包括以下步骤：对黄金饰品的断面进行图像采样，以生成第一黄金断面图像集，通过预设的黄金检测神经网络模型对第一黄金断面图像集进行识别，生成第一黄金纯度；通过X光对黄金饰品进行黄金检测，生成第二纯度数据；对黄金锭的断面进行图像采样，以生成第二黄金断面图像集，通过预设的黄金检测神经网络模型对第二黄金断面图像集进行识别，获得第二黄金纯度；根据第一黄金纯度以及第二黄金纯度，获得第一纯度数据；分析比较第一纯度数据以及第二纯度数据，以生成实际纯度误差。本发明专利技术通过对黄金断面进行图像检测识别，从而提供深度准确的检测结果。确的检测结果。确的检测结果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像识别的智能兑金机的检测结果评估方法


[0001]本专利技术涉及图像识别
，尤其涉及一种基于图像识别的智能兑金机的检测结果评估方法。

技术介绍

[0002]目前黄金回收比较普遍的几个回收渠道：01、以旧换新：黄金首饰以旧换新折扣大，大约要20%
‑
30%的换新费用。02、百货回收店：被降级回收。03、典当行：回收价格低。04、银行/金币公司等机构：一般只回收自家黄金。智能黄金回收机的面世能有效解决以上痛点、难点，不仅让黄金产业的整个闭环打通，还对黄金产业衍生出一些新的项目、新的服务。围绕着机器可以打造一个黄金生态平台，可以开展很多与黄金相关的业务。
[0003]兑金机能够有效解决实物黄金流动性差、回购体验不便捷、公信力不足以及回购成本高等问题，使得黄金能够流通起来。具体而言，智能兑金机是由2000多个精密零件研发组成，通过身份认证技术、X光检测技术、熔炼冷却技术、测量称重技术、贵金属收存技术等组合形成，为行业客户及终端消费者提供智能、便捷、安全、高效的黄金回收服务，重新定义黄金回收行业新标准。但在现实应用中，兑金机在进行黄金回收时，X光检测技术仅能检测黄金表面的纯度，对于纯度不均匀的黄金饰品，其检测精度较差。

技术实现思路

[0004]本专利技术为解决上述技术问题，提出了一种基于图像识别的智能兑金机的检测结果评估方法，以解决至少一个上述技术问题。
[0005]一种基于图像识别的智能兑金机的检测结果评估方法，包括以下步骤：步骤S1：对黄金饰品进行切割以形成断面，对黄金饰品的断面进行图像采样，以生成第一黄金断面图像集，通过预设的黄金检测神经网络模型对第一黄金断面图像集进行识别，生成第一黄金纯度；步骤S2：对黄金饰品执行高温熔炼作业以使黄金饰品熔化，并冷却以形成黄金锭，通过X光对黄金锭的表面进行多点采样以执行黄金检测作业，生成第二纯度数据；步骤S3：对黄金锭进行切割以形成断面，对黄金锭的断面进行图像采样，以生成第二黄金断面图像集，通过预设的黄金检测神经网络模型对第二黄金断面图像集进行识别，获得第二黄金纯度；步骤S4：根据第一黄金纯度以及第二黄金纯度，获得第一纯度数据；步骤S5：分析比较第一纯度数据以及第二纯度数据，以生成实际纯度误差，当实际纯度误差小于预设阈值时，生成黄金检测报告，当实际纯度误差大于或等于预设阈值时，则生成火试金法的终极测定申请请求。
[0006]本实施例通过多次选择切开不同状态黄金的多个断面进行断面图像采集，将大量断面图像上传系统以构建神经网络的训练集，其中训练集中的断面图像都具有标签以表明其纯度，通过训练集训练出用于黄金纯度检测的神经网络模型，利用该神经网络模型对黄
金的断面图像进行纯度评估，得出纯度数据，将该纯度数据与二次检测之后的纯度数据进行比较，当二者的差值超出容错阈值时，给出警示信息，以提出火试金法的中级测定申请请求，从而减少潜在的经济损失，同时结合X光的表面扫面以及切割后形成的断面的黄金纹理进行综合分析比较，从而避免导致单一检测带来的检测精度不够的问题，提供准确的检测数据以供测试机或者测试人员。
[0007]在本说明书的一个实施例中，步骤S1中对黄金饰品进行切割以形成断面，对黄金饰品的断面进行图像采样，以生成第一黄金断面图像集的步骤包括以下步骤：步骤S11：以第一切割角度对黄金饰品切割，生成第一黄金切面；步骤S12：通过第一拍摄角度对第一黄金切面进行多次图像采集，生成第一切面图像集；步骤S13：以第二切割角度对黄金饰品切割，生成第二黄金切面；步骤S14：通过第二拍摄角度对第二黄金切面进行多次图像采集，生成第二切面图像集；步骤S15：将第一切面图像集与第二切面图像集进行合并，生成第一黄金断面图像集。
[0008]本实施例通过不同的切割角度进行图像采集，从而避免单一角度进行切割带来的误差，从而提高数据的准确性，其中特定角度切割有可能导致拍摄的图像不够准确，不同角度切割并进行图像采集，从而降低杂质纹理以及单一角度带来的数据不准确欠拟合的问题。
[0009]在本说明书的一个实施例中，其中预设的黄金纯度检测神经网络模型的构建步骤包括以下步骤：步骤S01：获取标准黄金断面图像集以及与其对应的标准黄金纯度；步骤S02：构建高斯卷积核，并根据高斯卷积核对第一黄金断面图像集进行卷积，生成黄金断面特征值集；步骤S03：将黄金断面特征集进行降维池化计算，生成黄金断面池化值集；步骤S04：根据黄金断面池化值集通过全连接层进行计算，生成黄金断面识别值集；步骤S05：将标准黄金纯度对黄金断面识别值集进行标记，从而构建黄金纯度检测神经模型。
[0010]本实施例通过构建高斯卷积核对黄金断面图像集进行卷积，从而进行相应的特征采集，通过高斯分布计算提高数据准确性，为池化计算以及全连接计算提供可靠的数据支持，降低数据欠拟合的问题，从而提供准确可靠的黄金模型。
[0011]在本说明书的一个实施例中，步骤S3中对黄金锭进行切割以形成断面，对黄金锭的断面进行图像采样，以生成第二黄金断面图像集的步骤包括以下步骤：步骤S31：以第一切割角度对黄金熔件进行切割，生成第三黄金切面；步骤S32：通过第一拍摄角度对第三黄金切面进行多次图像采集，生成第三切面图像集；步骤S33：以第二切割角度对黄金熔件切割，生成第四黄金切面；步骤S34：通过第二拍摄角度对第四黄金切面进行多次图像采集，生成第四切面图
像集；步骤S35：将第三切面图像集与第四切面图像集进行合并，生成第二黄金断面图像集。
[0012]本实施例通过不同的切割角度进行黄金切割，以降低杂质分布均匀带来的影响，为图像识别提供准确的数据支撑。
[0013]在本说明书的一个实施例中，步骤S4包括以下步骤：根据第一黄金纯度以及第二黄金纯度通过纯度纹理计算公式进行计算，生成第一纯度数据；其中纯度纹理计算公式具体为：其中纯度纹理计算公式具体为：为第一纯度数据，为第一黄金纯度中第个黄金纯度，为第一黄金纯度中第个黄金纯度的权重信息，为第二黄金纯度中第个黄金纯度，为第二黄金纯度中第个黄金纯度的权重信息，为黄金纹理平均误差项，为黄金纹理平均误差项的调整项，为调整项的权重信息，为调整项，为黄金纹理偏差项，为修正项。
[0014]本实施例通过纯度纹理计算公式对第一黄金纯度以及第二黄金纯度进行计算，其中充分考虑了高纯度黄金纹理带来的影响，确定当前测出的黄金纯度不够时，其结果误差会进一步增大，从而提供关于当前黄金断面信息与预设的标准黄金断面纹理之间的信息的深度连接，从而提供准确可靠的数据支撑，以为下一步做好前提准备工作。
[0015]本实施例提供一种纯度纹理计算公式，该公式充分考虑了第一黄金纯度中第个黄金纯度、第一黄金纯度中第个黄金纯度的权重信息、第二黄金纯度中第个黄金纯度、第二黄金纯度中第个黄金纯度的权重信息、黄金纹理平均误差项、黄金纹理平均误差项的调整项、调整项的权重信息、调整项、黄金纹理偏差项，以及相互之间的作用关系，以形成函数关系，并通过修正项进行修正，从而提供准确可靠的数据支撑。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图像识别的智能兑金机的检测结果评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：对黄金饰品进行切割以形成断面，对黄金饰品的断面进行图像采样，以生成第一黄金断面图像集，通过预设的黄金检测神经网络模型对第一黄金断面图像集进行识别，生成第一黄金纯度；步骤S2：对黄金饰品执行高温熔炼作业以使黄金饰品熔化，并冷却以形成黄金锭，通过X光对黄金锭进行多点采样以执行黄金检测作业，生成第二纯度数据；步骤S3：对黄金锭进行切割以形成断面，对黄金锭的断面进行图像采样，以生成第二黄金断面图像集，通过预设的黄金检测神经网络模型对第二黄金断面图像集进行识别，获得第二黄金纯度；步骤S4：根据第一黄金纯度以及第二黄金纯度，获得第一纯度数据；步骤S5：分析比较第一纯度数据以及第二纯度数据，以生成实际纯度误差，当实际纯度误差小于预设阈值时，生成黄金检测报告，当实际纯度误差大于或等于预设阈值时，则生成火试金法的终极测定申请请求。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1中对黄金饰品进行切割以形成断面，对黄金饰品的断面进行图像采样，以生成第一黄金断面图像集的步骤包括以下步骤：步骤S11：以第一切割角度对黄金饰品切割，生成第一黄金切面；步骤S12：通过第一拍摄角度对第一黄金切面进行多次图像采集，生成第一切面图像集；步骤S13：以第二切割角度对黄金饰品切割，生成第二黄金切面；步骤S14：通过第二拍摄角度对第二黄金切面进行多次图像采集，生成第二切面图像集；步骤S15：将第一切面图像集与第二切面图像集进行合并，生成第一黄金断面图像集。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中预设的黄金纯度检测神经网络模型的构建步骤包括以下步骤：获取标准黄金断面图像集以及与其对应的标准黄金纯度；构建高斯卷积核，并根据高斯卷积核对第一黄金断面图像集进行卷积，生成黄金断面特征值集；将黄金断面特征集进行降维池化计算，生成黄金断面池化值集；根据黄金断面池化值集通过全连接层进行计算，生成黄金断面识别值集；将标准黄金纯度对黄金断面识别值集进行标记，从而构建黄金纯度检测神经模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤S3中对黄金锭进行切割以形成断面，对黄金锭的断面进行图像采样，以生成第二黄金断面图像集的步骤包括以下步骤：步骤S31：以第一切割角度对黄金熔件进行切割，生成第三黄金切面；步骤S32：通过第一拍摄角度对第三黄金切面进行多次图像采集，生成第三切面图像集；步骤S33：以第二切割角度对黄金熔件切割，生成第四黄金切面；步骤S34：通过第二拍摄角度对第四黄金切面进行多次图像采集，生成第四切面图像集；步骤S35：将第三切面图像集与第四切面图像集进行合并，生成第二黄金断面图像集。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：根据第一黄金纯度以及第二黄金纯度通过纯度纹...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄仕峰，刘杰，刘伟程，陈超峰，
申请(专利权)人：深圳上善智能有限公司，
类型：发明
国别省市：