基于特征光谱的钻石筛选方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术的基于特征光谱的钻石筛选方法，利用钻石对照射光源的反射，通过相机获取经带通滤波片过滤的光源照射下的待测钻石的图像；使用直方图均衡化算法提高图像的对比度；根据图像中不同等级钻石的不同亮度，使用YOLO算法进行图像标定，判定钻石等级。其采用窄带滤波技术，利用钻石的透射和反射，结合图像的对比度性质，使得特定种类的钻石在某一特定波段内的对比度达到最高，实现了高精度的钻石快速筛选。对于不同种类的钻石，仅需要更换带通滤波片即可，整个装置低成本、操作简单。实现了在操作简单地基础上进行钻石的自动化筛选的技术，为钻石生产单位和钻石鉴别单位提供了有力的技术支持；具有很强的实用性和广泛的适用性。具有很强的实用性和广泛的适用性。具有很强的实用性和广泛的适用性。

【技术实现步骤摘要】
基于特征光谱的钻石筛选方法及装置


[0001]本专利技术涉及一种钻石筛选装置，具体涉及一种基于特征光谱的钻石筛选方法及装置。

技术介绍

[0002]钻石作为一种非常理想的光学材料和半导体材料，在工业和高科技领域具有这广泛的应用。在钻石供给减少、需求不减的情况下，合成钻石作为天然钻石的替代品，具有重要作用，培育钻石的渗透率也在迅速提升。
[0003]近年来，随着钻石合成技术的快速发展，一些品质参差不齐的合成钻石逐渐流入市场，给鉴定机构带来了极大的挑战。传统的鉴定技术依靠肉眼从颜色、光泽、透明度等方面进行判断，显然不够客观，为使合成钻石的鉴别及分级更为准确，需要使用相关检测仪器作进一步检测以提供判定依据。常规的检测仪器有显微镜、分光镜、紫外荧光仪、红外吸收光谱仪等；以上的仪器大多是中大型的科研仪器，筛选速度较慢，不能满足生产单位等对于效率的要求。
[0004]专利CN202110438435.4公开了一种“基于反射法分辨天然钻石、合成钻石及莫桑石的鉴别装置”，该方案基于钻石的反射搭建实验装置，通过不同种类在不同波段的吸收光谱，实现了天然钻石、莫桑石和合成钻石的鉴别。该装置使用了光纤光谱仪，处理器需要额外设计控制电路，并且只能进行钻石种类的鉴别，无法实现批量的检测筛选。
[0005]专利CN201821263163.9公开了一种“钻石快速批量筛选检测仪”，该方案使用X射线光源和紫外光源，利用X射线透视技术实现了对钻石的批量检测。该仪器需要搭建、设计、使用高压电源实现对X射线光源启动和控制，操作复杂，不利于低成本、快速高效的筛选，限制了该装置的使用范围。
[0006]苑执中等在宝石和宝石学杂志（中英文）[J].2021,23(6):40
‑
50.发表的“HPHT和CVD培育钻石的鉴别简述及最新市场分析”一文中，列出了现有各种仪器或方式的鉴别特征并予以说明，说明了目前合成钻石需要使用多种方法结合进行鉴别区分。但是，这些方法只是科研单位、高校对于钻石的鉴别，不能实现大规模的筛选，无法满足生产单位对于低成本、高效率的要求和应用场合。
[0007]目前，宝石类的鉴定已经有国标和行业标准。由于钻石的体积小，因此如何将国标融入到行业生产在线检测，同时克服现有技术中成本高、操作繁琐复杂等方面的不足是一项十分紧迫且挑战的任务。

技术实现思路

[0008]为解决现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供一种特征光谱的高精度低成本钻石筛选装置。
[0009]为了实现上述目标，本专利技术采用如下的技术方案：基于特征光谱的钻石筛选方法，包括以下步骤；
S1、利用钻石对照射光源的反射，通过相机获取经带通滤波片过滤的光源照射下的待测钻石的图像；S2、使用直方图均衡化算法处理图像以提高图像的对比度；S3、根据图像中不同等级钻石的不同亮度，使用YOLO算法进行图像标定，以此判定钻石的等级。
[0010]上述光源包括UVA或者UVB波段的紫外光源。
[0011]上述图像为黑白图像。
[0012]上述带通滤波片的中心波长的确定，包括以下步骤：A1、将各标准钻石的特征光谱曲线，分别与相机的感应曲线和光源的发光曲线进行卷积计算，以拟各标准钻石的波长
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反射强度关系；A2、使用区间枚举算法，于各区间将上述各标准钻石的卷积结果分别进行数据的比值，得到各标准钻石具有最佳对比度的波长区间；A3、依据波长区间，确定带通滤波片的中心波长。
[0013]进一步的，还包括A0、预先使用三次样条插值算法对各标准钻石的特征光谱曲线、相机的感应曲线和光源的发光曲线重新进行拟合。
[0014]基于特征光谱的钻石筛选装置，包括相机、带通滤波片、光源、载物台；所述载物台用于放置钻石；所述光源用于照射载物台上的钻石；所述带通滤波片设于相机的镜头处，相机用于获取载物台上的光源照射的钻石的图像。
[0015]上述相机为CCD黑白相机，沿纵向正对所述钻石。
[0016]上述光源采用UVA或者UVB波段的紫外LED。
[0017]上述光源的光路基于纵向的倾斜角为45
°
。
[0018]上述的钻石筛选装置，还包括连接相机和紫外光源的控制装置，所述控制装置包括内置MATLAB系统的计算机；所述计算机用于通过直方图均衡化算法处理图像以提高图像的对比度，使用YOLO算法根据图像中不同种类钻石的不同亮度进行图像标定，以此判定钻石的等级。
[0019]本专利技术的有益之处在于：本专利技术的基于特征光谱的钻石筛选方法及装置，采用窄带滤波技术，利用钻石的透射和反射，结合图像的对比度性质，使得特定种类的钻石在某一特定波段内的对比度达到最高，实现了高精度的钻石快速筛选。
[0020]本专利技术从钻石的透射和反射入手，钻石结构稳定，可认为基本不吸收光，钻石的透射和反射之和等于所有光照强度；因此由钻石的特征光谱、光源曲线、探测器曲线可以卷积拟合出不同种类钻石的反射强度，通过不同波长区间内不同等级钻石的比值，可以得到对比最明显的区间范围，即为最佳滤波范围，带通滤波片也以此为依据进行定制；对于不同种类的钻石，仅需要更换带通滤波片即可，整个装置低成本、操作简单、方便。
[0021]本专利技术的基于特征光谱的钻石筛选方法及装置，有效地解决了现有技术中钻石的大量的、自动化筛选和操作简单、便于控制之间的矛盾问题，实现了在操作简单地基础上进行钻石的大面积、自动化筛选的技术。为钻石生产单位和钻石鉴别单位提供了有力的技术
支持；具有很强的实用性和广泛的适用性。
附图说明
[0022]图1为本专利技术的钻石筛选装置的结构示意图。
[0023]图2为标准钻石的特征光谱曲线。
[0024]图3为CCD相机的感应曲线。
[0025]图4为紫外光源的发光曲线。
[0026]图5为光源的发光曲线和相机的感应曲线经三次样条插值算法重新拟合后的曲线，（图a为光源，图b为CCD相机）。
[0027]图6为CCD相机所拍摄的待测钻石的图像。
[0028]图7为经直方图均衡化算法处理后的图像。
[0029]附图中标记的含义如下：1、计算机，2、CCD相机，3、镜头，4、带通滤波片，5、载物台，6、紫外光源。
具体实施方式
[0030]以下结合附图和具体实施例对本专利技术作具体的介绍。
[0031]本专利技术选用的标准钻石和待测钻石由深圳中天银河科技有限公司提供，标准钻石有D（由于厂商提供的是写的Ⅱ类，但是不属于分类标准中的，我们在做实验过程中，发现这种钻石属于最亮的，应该是一颗天然钻石，所以暂定为D类）、G、H、M、Z级，分级标准依据2017年发布的《钻石分级》和2020年发布的《合成钻石鉴定与品质评价》（20世纪五十年代，美国宝石学院（GIA）将钻石按照颜色从无色到浅黄色分为从D到Z的23个等级，中国则是分为了从D到N的11个等级）。待测钻石为G级。
[0032]标准钻石的特征（反射）光谱曲线由厂商提供或通本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于特征光谱的钻石筛选方法，其特征在于，包括以下步骤；S1、利用钻石对照射光源的反射，通过相机获取经带通滤波片过滤的光源照射下的待测钻石的图像；S2、使用直方图均衡化算法处理图像以提高图像的对比度；S3、根据图像中不同等级钻石的不同亮度，使用YOLO算法进行图像标定，以此判定钻石的等级。2.根据权利要求1所述的钻石筛选方法，其特征在于，所述光源包括UVA或者UVB波段的紫外光源。3.根据权利要求1所述的钻石筛选方法，其特征在于，所述图像为黑白图像。4.根据权利要求1所述的钻石筛选方法，其特征在于，所述带通滤波片的中心波长的确定，包括以下步骤：A1、将各标准钻石的特征光谱曲线，分别与相机的感应曲线和光源的发光曲线进行卷积计算，以拟各标准钻石的波长
‑
反射强度关系；A2、使用区间枚举算法，于各区间将上述各标准钻石的卷积结果分别进行数据的比值，得到各标准钻石具有最佳对比度的波长区间；A3、依据波长区间，确定带通滤波片的中心波长。5.根据权利要求4所述的钻石筛选方法，其特征在于，还包括A0、预先使用三次样条插值算法对各...

【专利技术属性】
技术研发人员：岳江，丁奥博，何湘，姚红兵，王春旺，秦艳佳，邱文才，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：