CN102713582B - 抛光的宝石中的夹杂物检测 - Google Patents
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Abstract
描述了一种用于生成诸如钻石的抛光过的宝石的3D模型和/或检测其中夹杂物的方法和设备。宝石(103)以系列离散增量旋转。在宝石的每个旋转位置,用准直光(111,112)照射宝石(103)并且记录漫射图像。在宝石的每个旋转位置,(在进一步旋转之前),还用漫射光(109)照射宝石(103)并且记录漫射图像。分析这些图像以获得宝石表面的3D模型。这样可以在这些漫射图像中识别特征并且在后续的漫射图像之间追踪特征。通过考虑被宝石反射和折射的光射线,可以相对于宝石的3D模型定位被追踪的特征。接着部分或全部被定位的特征被识别为夹杂物。
Description
技术领域
本发明涉及抛光的宝石中的3D模型生成和夹杂物检测。具体地但不排他地,本发明涉及钻石中的夹杂物检测。
背景技术
抛光过的宝石的市场价值取决于它的色泽、切工比例、内部净度和重量,公知为“4C”。确定抛光过的宝石的色泽、切工和重量相对简单,但是通常较难以客观确定的是净度。钻石的净度是由其内部的夹杂物的尺寸、数量和分布状态所确定的。这里和钻石工业中都通常采用的术语“夹杂物”的广义含义,涵盖裂缝和其它大的缺陷、以及非钻石材料或者其它菱形晶体的夹杂物,它们在例如x10的既定放大倍率下是可见的。
使用现有方法可能不能从外观上准确评定材料的内部净度。这是因为观察钻石的便利性受到由于钻石的(切割)形状所造成光的折射和散射的影响。
在过去已经建立用于确定钻石的外部形状的技术。这种技术通常包括从多个不同方向获得的钻石的轮廓或系列图像的结果。接着结合图像以形成表面的三维绘图。这种技术的例子在US 4529305、US 5544254、和US6567156中有所描述。然而,这些文献没有提供有关确定钻石的内部净度的信息。
原则上,这些限制中的一些可以通过折射指数匹配技术来克服,其中待检查的目标被沉浸在包含具有与被检查下的材料相同或类似的折射系数的液体的槽中。然而,对于钻石来说,没有与其的高折射系数(n=2.42)匹配的合适液体。此外,这是一个复杂且劳动强度大的过程,并且可用的这种液体是有毒的。
X射线微断层图像可以提供钻石的外部形状和内部特性两者的信息。在这些波长条件下钻石的折射系数更加接近于1,并且这便于对内部微观结构的研究。在SkyScan(www.skyscan.be/next/application0601.htm)描述了这种的一个例子。然而,这个技术在许多应用场合太慢以致于不实用。
WO 02/46725公开了一种用于定位钻石中的夹杂物的可替换方法和装置。每个夹杂物必须首先由操作者识别。接着,钻石被平移和旋转,这样,可以从多个不同方向观察夹杂物。每次进行平移和旋转时,操作者必须再次识别夹杂物。结果,这种技术还是太慢,并且难以被用于自动化。
此外,上面所描述的技术通常可以应用到粗糙(未磨光)宝石的夹杂物检测。在已抛光过的宝石内的光的性质更难以精确地模型化,因为在这种宝石的多个刻面上存在多次内部反射。
期望地,提供一种能够在抛光过的宝石中自动识别(即不需要操作者的识别)夹杂物并且定位它们的技术。还期望地,提供一种用于生成宝石的3D模型的改进技术。
发明内容
根据本发明的一个方面,提供一种用于获得宝石的3D模型的方法。该方法包括以系列离散增量旋转宝石。在宝石的每个旋转位置,用准直光照射宝石并且记录轮廓图像。在每个旋转位置,(在进一步旋转之前)还用漫射光照射宝石,并且记录漫射图像。使用包含在轮廓图像和漫射图像中的信息获得宝石表面的3D模型。
可以通过分析轮廓图像以获得初始3D模型。接着,可以使用包含在漫射图像中的信息精化这个初始3D模型。该精化可以包括将模型中的刻面边缘与漫射图像中的边缘对准,其可以包括沿与初始模型边缘相垂直的方向在每个漫射图像中采样一个区域,并且求出所述区域的中心条中最大坡度的位置。
该方法还可以延伸用于在识别夹杂物。可以在漫射图像中识别特征并且在后续的漫射图像之间追踪特征。考虑光射线被宝石的反射和折射,被追踪的特征可以相对于宝石的3D模型定位。随后,可以将部分或全部被定位的特征识别为夹杂物。实际上,即便不使用包含在漫射图像中的信息精化,仅采用(由漫射图像获得的)初始3D模型,该方法也是可行的。
由于在钻石的同一旋转位置获得轮廓图像和漫射图像(并且优选地通过同一成像装置观察),3D模型应该非常接近地匹配用来追踪特征的漫射图像。
宝石可以绕着基本垂直于宝石的切平面刻面的轴线旋转。通过一个或多个照相机可以记录这些图像,并且,在一个具体实施例中,在相对于宝石的旋转轴线的不同位置使用两个照相机。
可以用大体指向宝石的腰棱的腰棱照相机记录轮廓图像。可以通过腰棱照相机和大体指向宝石的亭部的亭部照相机记录漫射图像。
对于成像***,有利之处在于提供一种正面投影图,即成像***在目标空间中可以是焦阑的,使得在无穷远处的观察点是有效的。
根据本发明的另一个方面,提供一种用于获得宝石表面的3D模型的方法。该方法包括分析在宝石的一系列增量旋转位置获得的用准直光照射的宝石的一组轮廓图像。一些轮廓图像被标识为“主画面”,主画面是其中宝石的刻面平面与照相机的轴线基本平行使得所述刻面在轮廓图像中作为刻面线显示的轮廓图像。在每个主画面中,计算刻面线的法线。刻面线的法线在图像的平面内并且3D模型中刻面的法线相对应。
对于每个轮廓图像,可以识别限定与宝石的轮廓相对应的像素的凸形外形。在每个凸形外形中,可以识别与宝石上这些刻面之间的交界面相对应的刻面交界点。可以监测在每个刻面交界点的角度在后续图像之间的变化。如果在刻面交界点的角度为最大值或者最小值,则可以将图像标识为主画面。主画面的凸形外形中的最大值或者最小值刻面交界点每侧的线与该图像中的刻面线相对应。
初始地,确定宝石的冠部刻面和亭部刻面的刻面法线。通过识别宝石的旋转轴线可以计算宝石的切平面刻面的法线。随后可以识别其它刻面。
通过分析在宝石的一系列增量旋转位置获得的通过漫射光照射的宝石的一组漫射图像可以精化3D模型。
获得3D模型的方法可以应用于确定上述的夹杂物。
根据本发明的另一个方面,提供一种用于识别宝石中的夹杂物的方法。生成宝石表面的3D模型。分析在宝石的一系列增量旋转位置获得的用准直光照射的宝石的一组轮廓图像。识别这些图像中的备选特征并且在相邻的图像之间追踪备选特征。对于每个被追踪的特征,估计相对于3D模型的可能的自由空间位置和折射位置。自由空间位置的计算假定特征于宝石的一个附近表面上,使得来自获得所述图像的照相机的光射线没有穿透宝石。折射位置的计算假定特征处于钻石内或者后面,使得来自照相机的光射线穿过宝石,该计算考虑光射线被宝石的反射和折射。过滤掉乱真特征,并且识别与这些特征的折射位置对应的夹杂物。自由空间位置可以用来确定备选特征是否位于宝石的前表面上或者宝石的前表面外侧(并且因而为乱真的特征)。
每个被追踪的特征可以被归类为阻塞特征、表面特征、折射特征、或者错误特征,并且仅折射特征被用来识别夹杂物。可以采用其它或者另外的分类。
可以通过以下步骤识别由内部图像生成的乱真特征。在一个图像中,可以沿由照相机发出的且被折射通过前刻面的射线方向在概念上推动前刻面通过宝石的3D模型。当使用多边形裁剪算法在概念上推动后刻面通过所述模型时,识别被前刻面碰到的3D模型的后刻面的部分。可以在前刻面中识别这些部分以及这些部分之间的边界。随后可以将在前刻面中所见到的所述部分和边界归类为乱真特征。
随后可以在概念上将这些部分反射离开后刻面并且沿反射射线的方向将它们推动通过宝石的模型。使用多边形裁剪算法可以识别被碰到的另一个刻面以及这些刻面的在前刻面中可见的部分。随后可以重复所述过程直至预定的最大反射数量,并且,将所有所述部分和所述部分之间的边界识别为乱真特征。
接着,将这些特征聚类在一起以形成缺陷。针对每个缺陷确定3D模型内的包围体。每个包围体被背投射到所有通过其可见包围体的前刻面上。在每个漫射图像中,可以分析形成每个缺陷的背投影的像素的灰度等级;并且获得有关每个缺陷的容纳物(content)的统计尺寸。相对于由宝石的后刻面的背投影所形成的绘图确定像素的灰度等级。可以通过所述统计尺寸确定夹杂物的参数。
上面所描述的这些方法可以结合。这些方法中的任何一个都可以进一步包括识别夹杂物的类型、形状、尺寸、和/或密度;并且基于所识别的夹杂物的的类型、形状、尺寸、和/或密度分配净度值。
宝石可以是抛光过的宝石.
本发明还提供了一种用于实现上面所描述的任一种方法的装置,以及一种用于实现所描述的分析中的任何一个的计算机程序。
根据本发明的又一个方面,提供一种用于形成宝石的3D模型的设备。所述设备包括用于安装宝石的安装台,所述安装台能够以系列离散增量旋转。至少一个照相机方向朝向所述安装台,用于记录在每个旋转增量位置宝石的图像。提供准直光源用于用准直光照射钻石,并且,提供至少一个漫射光源用于用漫射光照射宝石。控制***协调安装台的旋转、光源的运行、以及所述至少一个照相机的运行,使得在宝石的每个旋转位置执行如下步骤:(a)通过照相机记录由准直光照射的宝石的轮廓图像;以及(b)通过照相机记录由漫射光照射的宝石的漫射图像。处理***被配置为分析轮廓图像和漫射图像以获得宝石表面的3D模型。该处理***可以进一步被配置为从轮廓图像获得初始3D模型,并且利用漫射图像精化初始3D模型。
该装置还可以用来识别宝石中的夹杂物。所述处理***进一步被配置为:在漫射图像识别特征;在后续的漫射图像之间追踪特征;考虑光射线被宝石的反射和折射,相对于宝石的3D模型定位所述特征;以及,将部分或全部被定位的特征识别为夹杂物。处理***可以被配置为在夹杂物的识别中使用(仅从轮廓图像中生成的)初始3D模型。
该装置还可以包括用于旋转所述安装台的步进电机。在相对于安装***的旋转轴线的不同位置可以设置两个或以上照相机。该照相机可以包括指向被安装在安装台上的宝石的腰棱的腰棱照相机,所述腰棱照相机被配置成使得轮廓图像由所述腰棱照相机记录;和,指向被安装在安装台上的宝石的亭部的亭部照相机。
因此,在至少一个优选实施例中,本发明的装置被设计为在若干精细地控制的照射条件下旋转抛光过的宝石,并且在围绕高度稳定的旋转轴线的规则的、精确地确定的角度增量拍摄图像。通过在宝石的旋转轴线的不同姿势处的两台照相机拍摄图像。所拍摄的图像序列被处理以获得钻石的准确的实体模型,并且可选地用以追踪钻石内的缺陷。踪迹和实体模型接着被一起用来将缺陷定位在宝石模型实体内的三维位置处。这些位置还被用来以在刚度和对宝石的质量等级影响方面将具体的被识别的缺陷进行分类为目的更加精密地检查图像。
附图说明
现在仅以实例的方式并参考附图描述本发明的一些优选实施例,其中:
图1是一种用于照射钻石并且在不同旋转位置范围获得图像的设备的俯视示意图;
图2是图1的设备的示意侧视图;
图3示出增辉切削(brilliant cut)的宝石被照射通过亭部时通过宝石的光路;
图4是根据不同方案照射的钻石的系列照片;
图5图示出校准目标;
图6图示出机械校准的原理;
图7为示出凸形外形(convex hull)的钻石图片;
图8示出为增辉切削的钻石的主要刻面;
图9图示出钻石底面坡度(culet gradient)和亭部点角度如何随着旋转位置变化;
图10图示出漫射图像中的边缘;
图11图示出与控制点相比的被测量点的校正;
图12显示出钻石的照片中被提取的角部特征和角部特征的踪迹;
图13图示出钻石的3D模型中的被追踪特征的位置估计;
图14图示出钻石的背投射的刻面边缘;
图15图示出钻石的3D模型中的被聚类的踪迹;
图16图示出钻石的图像中缺陷的包围体的投影。
具体实施方式
图1和2分别为用于确定诸如钻石的抛光过的宝石的净度的设备101的顶视图和侧视图。设备包括吸气嘴102,钻石或者其它物体可以被放置在吸气嘴102上。步进电机104用来旋转钻石103精确地通过任何特定角度。
使用两台照相机105、106,诸如例如具有分辨率1280x960像素的IEEE1394-界面数码照相机、单1/2″(8mm斜率)CCD,在每个角间隔拍摄钻石103的图像。照相机被设置成使得它们中的一个(“腰棱照相机”105)方向朝向钻石103的腰棱(即,侧向),而另一个照相机(“亭部照相机”106)直接观察典型的切割的钻石的亭部刻面。由于钻石操纵光的方式,到达照相机的光线会穿过宝石体积的大部分,并且这种检查给出了将所有缺陷或者夹杂物呈现在由照相机记录的图像中的最大可能。这可以参考图3进行理解,图3显示了光302如何穿过钻石103和如何被反射302朝向照相机。所采用的照相机光学器件是焦阑的,即,它们仅收集由它们的数值孔径所确定的角度范围之内的与它们的光轴平行的入射光。来自照相机的图像被输出至处理***并且被储存在存储装置中(图1中未示出)。这些用于图像的后续分析。
可以通过漫射光、或准直光、或者两者照射钻石。通过在本案例中为LED面板的三个平面漫射源107、108、109提供漫射照射。两个较大的面板107、108以充分间隔彼此相对地放置以允许悬置于吸气嘴上的钻石被放置在它们之间。第三个小面板109的强度为大面板的两倍。其处于光束***器后面,该光束***器用于引入准直光或者漫射光,如图1中所示的。通过另外的LED 111以及相关的光学器件112提供准直光。
设备被设计以产生四种不同的光照射方案。不同光源的光学和机械配置允许在不损伤其他光照射条件的情况下产生每种光照射条件。四种光照射类型为准直的、漫射的、半漫射的、以及反射的(specular),使用这四种方案的钻石图像在图4中示出。(由LED 111和光学器件112提供的)准直光照射允许以侧面影象或轮廓(图像401)的形式完整地看到钻石;(接近4π立体弧度(steradian)的白光)漫射光照射使得可以看到钻石上和钻石内部的缺陷(正如图像402中所示的)。半漫射照射就是从后方以及一侧或者仅一侧照射钻石的情形,并且可以被用来高亮钻石的刻面结构(如图像403中所示的)。第四种光照射条件为反射光照射,并且这允许前刻面被单独地高亮(图像404)。这种条件还高亮了钻石的刻面结构,并且可以被用来取代半漫射照***化钻石模型。
为了通过图像进行精确的测量,了解照相机相对于彼此的位置以及相对于目标(钻石)的旋转轴的位置是非常重要的。在每次图像拍摄之间了解围绕轴线的精确的旋转角度也是重要的,因为用来旋转吸气嘴的任何马达电机不可能具有精确的角度准确度。
通过取代钻石将目标物安放在吸气嘴上实现旋转轴的性能表征,其中所述安装是与旋转轴偏心的。这在图5中示出。在此示例中,目标物为滚珠503。用两台照相机围绕几个完整的旋转来获得目标物的轮廓形式的图像。在滚珠在围绕旋转轴相差大约90度的至少两个起始位置的条件下重复这些操作。
从轮廓图像可以非常精确地确定滚珠的中心位置。通过观察滚珠中心的路径,可以确定相对于照相机的旋转轴线。图像之间所测量的中心之间的间隔可以用来绘制被绘图的电机的角增量的绘图,如图6中所示的。图6示出了滚珠503在围绕旋转轴603的规则的角增量602条件下的轨迹601。
一旦该设备被机械校准,钻石或者其它宝石被安装在吸气嘴上,并且执行测量。该测量具有几个阶段:
1.图像的连续拍摄。
2.使用轮廓图像的高度准确的形状测量以及宝石模型的生成,它们进一步用反射图像和/或散射/半散射图像精化。
3.缺陷检测和追踪。
4.通过宝石的光路的背投射,其确定内部边缘位置。
5.缺陷的聚类。
6.识别漫射图像中缺陷的边界区域以及这些区域内缺陷的统计尺寸。
7.对缺陷分类,以估计宝石的刚度或品质并给宝石分配等级。
现在详细地描述这些阶段。
1.图像的连续拍摄
连接钻石的吸气嘴通过步进电机以离散增量的方式旋转。每次渐强地或增量旋转以后,通过两台照相机在全部照射条件下拍摄图像。理想地,钻石应该仅经历单次完整的旋转:应该在每个旋转位置依次地施加不同的照射以避免在多次或多圈旋转之间可能发生的运动引起的任何误差。换言之,跟随每次增量旋转,在实现下一次增量旋转之前,通过两台照相机记录所有光照射条件(轮廓的、漫射的、部分漫射的以及反射的)下的全部所需图像。
这个过程使得在所有旋转位置获得钻石或宝石的一组完整的图像。接着可以对这些图像进行分析。
2.形状测量
为了在该过程稍后发生的内部边缘的光线追踪和模型化,需要目标对象的高度准确的模型。这通过分析由腰棱照相机所获得的轮廓图像(即,当钻石仅被准直光照射时所获得的图像)实现,这些轮廓图像可以被认为是一系列的帧或画面。由钻石刻面确定法向矢量开始这种分析。所测量的法线被输入到输出与它们相符的最小3D凸形形状的算法中。
求出凸形外形(convex hull)
为了求出刻面法向矢量,第一步是,对于每个腰棱轮廓画面来说,围绕钻石轮廓识别凸形外形(凸形外形为凸形多边形,其至高点为输入组中的一些点)。通过选取画面中的最左轮廓点并且随后移动使得凸形外形的下一个点为产生最大角度的轮廓点识别凸形外形。通过外形图7中所示的方法确定凸形外形701。凸形外形包括标记刻面之间的界面的一系列的点(切平面点702,冠部点703,上腰棱点704,下腰棱点705,亭部点706,以及底面点707)。
测量刻面法线
首先获得主要刻面的刻面法线。接着,根据需要,增加额外的刻面。图8示出了从上面和下面看的常规钻石的主要刻面:星形刻面801、风筝形刻面802、切平面803、上腰棱刻面804、下腰棱刻面805、亭部主刻面806以及底面刻面807。一旦获得主要刻面的法线,那么凸形物体生成算法具有足够的信息以进行钻石形状的初始确定,其随后被精化。
通过对“主画面(key frame)”的轮廓图像进行测量求出主要的的冠部刻面(图8中的星形刻面801和风筝形刻面802)以及亭部刻面(图8中的亭部主刻面803)的刻面法线。当转动钻石时,刻面之间的凸形外形701中(图7中示出的冠部点703、亭部点706等处)外在角度或形貌角度(apparent angle)变化。主画面被限定为其中凸形外形中亭部或冠部点处的角度变化为最小值(即,平的)或者最大值的画面。存在两组这种主画面,冠部的和亭部的,以允许钻石的这两个部分的不对准。通过考虑由凸形外形的冠部点的两侧的两个直的边缘所形成的角度求出冠部主画面。在该角度为局部最小值时找到“最小值冠部主画面”。类似地,通过确定峰值角度找到“最大值冠部主画面”。主画面是那些最靠近这些峰值的画面。星形刻面和风筝形刻面的法线是所测量的星形刻面和风筝形刻面在主画面中垂直于凸形外形的线。
使用类似的方法求出亭部主画面。然而,由于亭部点任一侧的角度测量噪音太大以致于改变可靠性,代替地,使用底面点处的亭部刻面之间的角。图9示出画面之间亭部点和底面点的性质。
虽然钻石的腰棱不必是刻面,但是在所生成的模型上其被近似为一系列的刻面。通过测量两个腰棱点之间的最大垂直部分的法线求出这些刻面的法线。
在任一主画面中都没有垂直地示出上腰棱刻面和下腰棱刻面。取而代之,在这些画面中见到它们的边缘中的一个。因此,基于点的方法被用于这些刻面。对最小冠部主画面的凸形外形上的上腰棱刻面和下腰棱刻面之间所观察到的边缘的测量结果被用以确定两个点。对相邻最大值冠部主画面上的上腰棱凸形外形点的测量被用以确定上腰棱刻面平面图上的第三点,并且从这三次测量结果确定刻面法线。使用类似的方法由最小值亭部主画面和最大值亭部主画面确定下腰棱刻面。
通过假设切平面刻面法线与悬挂钻石的吸气嘴的轴线具有相同取向确定切平面刻面法线。
一旦测量完主要刻面法线,采用凸形形状生成算法可以产生3D模型。所生成的模型随后可以被精化使得模型刻面边缘最好与这些图像中的钻石边缘对齐,如以下将更详细描述的。然而,如果钻石包含(不属于主要刻面的)额外的刻面,那么模型外形在存在额外的刻面的情形中仍然与凸形外形不匹配。
所生成的模型投影内部的每个像素具有相关联的距离,该距离接近像素与模型外形的垂直距离。如果凸形外形与其包含的像素的垂直距离大于阈值距离,则将计算额外的刻面并且***到模型中。
模型的精化
由于在模型的生成中仅使用主画面,所以刻面法线可能包含明显的误差。通过精化所述模型以使得刻面边缘与漫射或者部分漫射图像(使用漫射光照射钻石时所获得的图像)中的边缘对准可以减少这些误差。模型精化算法调整刻面法线,使得模型边缘与相应的反射图像、漫射图像或半漫射图像中的边缘对准。
在每个画面中沿位于该画面中钻石前面的每个边缘于控制点处进行测量。对于每个控制点,通过在垂直于模型边缘的方向上取样像素的区域并求出中心条中最大(gradient)的位置在图像中找出测量的位置。
测量漫射图像中的边缘比起测量反射图像中的边缘更加复杂。这是因为漫射图像包含被钻石反射和折射的前边缘和边缘部分两者。因此,可能由错误的边缘诱发特定控制点的测量,这会脱离精化最小值(minimisation)。使用几个方法来解决这个问题:
·考虑模型和所测量的边缘的取向。如果取向差异太大,则抛弃该测量结果。
·如果存在其对比度大于最强边缘的具体部分并且在距离该边缘的具体像素距离内的第二边缘,则抛弃该测量结果。
·从最小值中移除大于距离被模型化的边缘的阈值距离的任何测量结果。每次迭代时降低用于这种移除的阈值,使得当模型边缘变得更接近测量结果时,加强约束条件。
给出图像上的一个被模型化的点p以及被模型化的边缘方向e,采用(图10中所示的)以下算法求出在漫射或者部分漫射图像中对应的边缘测量结果,m。
1.在垂直于e的方向上距离p半个像素间隔处取样±y像素的条1001。在e的方向上半个像素间隔的±x像素处进行这种取样。这就给出了4y+1个样品的4x+1条阵列1002(正如图10中所示的)。如果被模型化的边缘平行于所测量的边缘,那么所测量的边缘在这个条阵列中应该是水平的。
2.水平地(即与边缘平行地)平滑条阵列。
3.对于每个条1003,
A、求出每次取样的条坡度量;
B、通过求出最大的坡度量和第二大坡度量而求出最大值和第二大峰值;
C、如果第二大坡度量与最大坡度量的至少75%一样强,并且在最大的阈值数量像素之内,那么,记录第二备选边缘。
4.如果测量管(tube)的前方:
A、将中间峰值位置设定为跨过所有条的中间峰值位置。
5.如果测量模型边缘:
A、则将直线配入峰值位置。如果这个线的坡度为<-0.1或者坡度为>0.1(即,角度为偏离水平的~5.70以上),那么抛弃该测量结果;
B、如果记录第二备选边缘,那么抛弃该测量结果;
C、否则,将中间峰值位置设定为中间条上的最佳峰值。
6.围绕中间峰值线性地添加取样以获得边缘位置的次取样位置。
给出所测量的像素位置和被投影的模型边缘,有用的是求出控制点当前位于边缘上何处使得从该控制点该边缘的垂线向下进行测量(参见图11)。
假设V’0和V’1为边缘上的两个至高点。这些可以转换成照相机坐标并且被投影到图像上以给出像素位置,v0和v1。
投影边缘的方向为d:
d=v1-v0
可以确定像素测量结果m在边缘上面多远。沿线这个比例为λ,并且计算如下:
那么,新的控制点的像素位置为c:
c=v0+λd
因此,现在可以确定新的控制点的模型坐标G:
其中c-1为旧的控制点的像素位置。
3.缺陷检测、追踪和3D测绘
通过分析腰棱照相机和亭部照相机两者所获得的漫射图像执行缺陷追踪。由于两台照相机相对于彼此的位置是已知的,那么可以将两个照相机所获得的图像与之前所获得的3D模型直接关联。
使用漫射图像,Harris的角部探测器(正如C.Harris和M.J.Stephens的“结合角部和边缘的探测器”,阿尔文图像协会,第147-152页,1988,中所描述的)的应用可以被用来识别图像中的有可能是缺陷的备选特征。那么,使用2D追踪算法尝试求出图像系列中相邻画面中的匹配角部,这些接下来逐步形成为“踪迹”。一旦在多个画面中追踪到一个特征,那么就可以利用照相机和模型几何学估计钻石体积内特征的3D位置。估计两个3D位置,一个假设特征处于钻石的附近表面上并且仅透过自由空间(自由空间位置)可见,而另一个假设特征透过钻石可见(折射位置)。为了估计出折射位置,从照相机至观察点的射线被处理成仿佛它们已经透过钻石被折射和反射。
图12显示钻石的两个照片,示出提取的角部特征和角部特征的踪迹。图13示出了钻石1310的3D模型,其显示了模型内被追踪的特征1311位置估计或推测。
被追踪的不仅仅是缺陷的特征,通常,还有其它乱真特征,诸如由于两个平面彼此滑移而引起的那些特征。在尝试任何聚类之前,需要将这些特征进行分类和过滤。(正如接下来的部分中所描述的)通过确定内部边缘的位置有助于此。
踪迹被分类成四个可能的类型:
·阻塞踪迹-由在另一个表面前面滑移的一个表面形成
·表面踪迹(处于钻石前表面的)
·折射踪迹(包括反射的、钻石内部的)
·不被接收的踪迹(即,错误的)
在更加接近照相机的钻石表面上的特征、或者靠近该钻石表面的特征需要与透过钻石看到的特征区分开来。这是因为表面特征的实际位置是它的自由空间的位置,而如果一个特征透过钻石看到,那么它的实际位置是它的折射位置。如果表面特征的位置正好处于附近表面的前面的位置,那么它的折射位置会更加远离该钻石表面。
如果满足所有下述标准,那么特征被归类为表面特征:
·它不是阻塞特征;
·它比阈值长;
·它的自由空间RMS误差低于阈值;以及
·它在附近表面的前面,或非常靠近该附近表面。
大多数被追踪的特征是透过钻石看到的,并且应该被归类为折射特征。折射特征满足所有下述标准:
·它们没有被归类为阻塞特征或者表面特征;
·比特定阈值长;以及
·它们具有比第二阈值低的折射RMS误差。
最后,所有剩下的被追踪特征(即,没有被归类为阻塞的、表面的、或者折射的那些特征)被称为错误的并且是不被接受。
4.确定内部边缘的位置
通过轮廓分析确定的钻石模型还被用来射线追踪刻面边缘,如图14中所示的。这些边缘在随后的处理中被用以确定缺陷观察是否可能是由钻石刻面所生成景物混杂的伪迹或假象。在执行聚类以后作出该决定或判断。
在一个特定画面中,每个前刻面在从照相机入射的射线方向上在概念上被推动通过钻石并且随后折射通过前刻面。该刻面碰到多个后刻面。这些后刻面的透过该前刻面可见的部分通过利用多边形裁剪算法而被确定。
这些刻面部分随后被反射出相关的后刻面并且在反射射线的方向上被推动通过钻石。随后这些被碰到的刻面,和那些刻面的可见的部分可以再次通过使用多边形裁剪(Weiler Atherton)算法确定。这个过程可以继续直至达到预定的最大反射数量。
结果是透过画面上的前刻面可见的一组多边形。图14中可以见到一个实例。这些多边形在缺陷分析过程被用以确定特定区域中的背景灰度等级。
5.缺陷聚类
缺陷以多种形状和尺寸出现。因此,角部探测器可以在单个的大缺陷上找到许多可追踪的特征。结果,大的缺陷可以产生一群被追踪的特征(正如图13中所示的)。有用的是将这些特征群相关联,从而每一个缺陷产生单个实体1511,如图15中所示。随后可以分析这些蔟群或团簇以及它们之内所包含的特征以确定这些缺陷的属性(诸如尺寸、形状和密度)。
基于不同的测量学已经发展出3种聚类技术:欧几里得几何学的,马哈拉诺比斯的,以及灰度等级的。欧几里得几何学聚类将(在笛卡尔空间中)彼此距离小于临界距离的所有踪迹相关联。马哈拉诺比斯聚类合并了马哈拉诺比斯距离小于阈值的聚类。灰度等级聚类寻找观察结果的对,它们是透过相同画面上的相同刻面看到的,并且如果决定这两个踪迹在同一个缺陷上时合并相应的聚类。这个决定是基于图像上的像素在两个观察结果之间是否保持为暗的。
6.漫射图像重检/缺陷分析
为了分析缺陷的容纳物,考虑漫射图像中的灰度等级。为了确定画面上包含缺陷的多个部分的区域,缺陷蔟群或团簇的包围体被背投射到所有被透过观察它的前刻面上。接着考虑这些前刻面之内的像素的灰度等级,并且获得有关缺陷的容纳物(content)的统计尺寸。
蔟群或团簇包围体的背投射
团簇或蔟群中每个被追踪特征与被透过看到特征的刻面和被其反射看到的刻面一起关联标记。这是踪迹的路径。结合来自团簇或蔟群的踪迹路径被用来确定观察到团簇或蔟群的画面。
对于每个结合的路径或者团簇观察结果,3D踪迹位置被投射到相关图像画面上,并且围绕它们绘出凸形外形,这有效地获得团簇或蔟群的包围体在那些画面上的投射,正如图16中所示的。
现在每个画面具有一张团簇或蔟群观察结果以及与它们的相关联的投射包围体的列表。对于包含团簇或蔟群观察结果的每个画面,考虑透过其看到团簇或蔟群的前刻面并且确定这些前刻面内的基于像素的密度。确定单个缺陷像素密度
像素变暗的量是相对于没有缺陷存在时像素的强度而言的。通过求出在合适的一小块中的局部中等像素灰度等级近似出这个强度。由像素灰度等级减去像素处的背景的局部估算值,并且用这个计算结果除去背景基底估算值,得到这个像素的近似密度值。
背景的恒定强度区域通过背投射内部边缘确定,如之前所描述的。这个处理的输出为透过画面上的前刻面可见的一组多边形。背投射的多边形被绘制到多边形标记图像上,使得可以直接求出像素位于哪个多边形上。
接着考虑前刻面上被投射体积之内的像素的灰度等级并且获得有关缺陷的容纳物的统计尺寸。
改善被投射的包围体
给定团簇或蔟群的包围体可能比画面中可见的缺陷的部分小得多(或者大得多)。这可能是由于踪迹观察的不准确性和缺陷的仅特定部分被追踪。一旦计算了刻面内每个像素的像素密度的估计值,那么就可以精化该边界区域的形状以与图像更加匹配。
利用由内部边缘和被投射的包围体决定的智能泛填算法(flood-filling algorithm),泛填(flood-filled)密度低于可调整阈值并被包含在被投射的包围体中的像素出。被泛填的区域需要由具有比聚类观察更短路径的刻面边缘修剪。因此,如果其所在的刻面多边形具有与团簇或蔟群观察结果一样的路径,那么仅该像素被泛填。
围绕团簇或蔟群观察结果的所有被泛填(flood-filled)的区域绘出凸形外形,以得到改善后的边界区域。这个区域之内的像素被用来累积(accumulate)用于缺陷的统计证据。
使用边界区域之内的像素分析缺陷
考虑和分析团簇或蔟群观察结果边界区域内的像素以产生用于缺陷的一些整体统计。这些统计包括:
·缺陷的平均像素尺寸;
·缺陷的平均密度;
·关于其是否为单个密集物质或者是若干较小密度“斑点”的缺陷的形状。
计算像素密度值的中间值频率直方图。代替每个仓(bin)包含密度的像素的加权数,该直方图包含密度的的像素的中间值加权数。中间值用来过滤出乱真的或伪团簇边界区域。
分析直方图
一旦累计了直方图,则获得以下表格中所描述的统计量。这些统计量可以用来进一步确定下一步的测量。例如,通过将中间密度值乘以中间尺寸值可以求出缺陷内密集物质的总量。通过比较暗度和间隙测量确定缺陷为固态斑点的程度。
还可以采用附加的或者其它的测量方式。
7.缺陷的分类
使用获得的统计尺寸结果,与缺陷在钻石内的位置一起,就可以获得分类器,该分类器测量所检测到的缺陷的严重程度并最终将这些与宝石的质量等级相关联。
应当理解的是,上面所描述的实施例的各种变化还落入本发明的范围内。例如,所述讨论涉及钻石的测量和分析,但是应当理解的是该***可以被用来确定其它宝石的净度。
此外,上面所描述的***包括在常规角度间隔下停止钻石的旋转,以便拍摄图像。另一种方法还可以是以公知的角速度旋转宝石,以常规间隔闪动照射和触发照相机,以便以相同的角间距拍摄图像。可以连续闪动照射(准直的,漫射的,半漫射的,等等),以便仅需要旋转宝石一圈。其它方案对于本领域技术人员来说也是显而易见的。
Claims (29)
1.一种用于获得宝石的3D模型的方法,所述方法包括如下步骤:
以系列离散增量旋转宝石;
在宝石的每个旋转位置执行如下步骤:
(a)用准直光照射宝石;
(b)记录宝石的轮廓图像;
(c)用漫射光照射宝石;以及
(d)记录宝石的漫射图像;
分析轮廓图像以获得宝石表面的初始3D模型;以及
通过使用漫射图像包含的信息精化初始3D模型而获得3D模型。
2.如权利要求1所述的方法,进一步包括如下步骤:
将初始模型中的刻面边缘与漫射图像中的边缘对准。
3.如权利要求2所述的方法,进一步包括如下步骤:
沿垂直于初始模型边缘的方向在每个漫射图像中采样一个区域,并且求出所述区域的中心条中最大坡度的位置。
4.如权利要求1所述的方法,其中分析轮廓图像的步骤包括如下步骤:
识别每个轮廓图像,并且将这些图像标识为主画面,在每个轮廓图像中,宝石刻面的平面与照相机的轴线基本平行,使得所述刻面在所述轮廓图像中显示为刻面线;以及
在每个主画面中,计算所述刻面线的法线,所述图像的平面中所述刻面线的所述法线与3D模型中所述刻面的法线相对应。
5.如权利要求4所述的方法,进一步包括如下步骤:
对于每个轮廓图像,识别限定对应宝石的轮廓的像素的凸形外形;
在每个凸形外形中,识别与宝石上的刻面之间的界面对应的刻面交界点;
监测在每个刻面交界点角度在后续图像之间的变化;以及
如果在刻面交界点的角度为最大值或者最小值,则将图像标识为主画面。
6.如权利要求5所述的方法,其中:主画面的凸形外形中的最大值或者最小值刻面交界点每侧的线与该图像中的刻面线相对应。
7.如权利要求5所述的方法,其中:确定宝石的冠部刻面和亭部刻面的刻面法线。
8.如权利要求7所述的方法,进一步包括步骤:通过识别宝石的旋转轴线计算宝石的切平面刻面的法线。
9.一种检测宝石中的夹杂物的方法,所述方法包括步骤:
使用权利要求1中所述的方法生成宝石的3D模型;
在漫射图像识别特征;
在后续的漫射图像之间追踪所述特征;
通过考虑光射线被宝石的反射和折射,相对于宝石的3D模型定位所述特征;以及
将部分或全部被定位的特征识别为夹杂物。
10.如权利要求1至9中任一项所述的方法,其中:宝石绕着基本垂直于宝石的切平面刻面的轴线旋转。
11.如权利要求1至9中任一项所述的方法,其中:由方向大体朝向宝石的腰棱的腰棱照相机记录轮廓图像。
12.如权利要求1至9中任一项所述的方法,其中:由腰棱照相机和方向大体朝向宝石的亭部的亭部照相机记录漫射图像。
13.如权利要求9所述的方法,其中相对于宝石的3D模型定位所述特征以及将部分或全部被定位的特征识别为夹杂物的步骤包括如下步骤:
对于每个被追踪的特征,估计相对于3D模型的可能的自由空间位置和折射位置,其中:
自由空间位置的计算假定所述特征处于宝石的一个附近表面上,使得来自获得所述图像的照相机的光射线没有穿透宝石;以及
折射位置的计算假定所述特征处于宝石之内或者后面,使得来自所述照相机的光射线穿透宝石,所述计算考虑光射线被宝石的反射和折射;
过滤掉乱真特征或伪特征;
识别与这些特征的折射位置对应的夹杂物。
14.如权利要求13所述的方法,其中:自由空间位置用于将宝石表面上或者外侧的乱真特征与内部目标区分开。
15.如权利要求13所述的方法,其中:每个被追踪的特征被归类为阻塞特征、表面特征、折射特征、或者错误特征,并且仅折射特征被用来识别夹杂物。
16.如权利要求13所述的方法,其中:通过以下步骤识别由内部图像生成的乱真特征:
在一个图像中,沿由照相机发出的且被折射通过前刻面的射线方向在概念上推动所述前刻面通过宝石的3D模型;
当使用多边形裁剪算法在概念上推动后刻面通过所述模型时,识别被前刻面碰到的3D模型的后刻面的部分;
在前刻面中识别这些部分以及这些部分之间的边界;以及
将在前刻面中所见到的所述部分和边界归类为乱真特征。
17.如权利要求16所述的方法,进一步包括如下步骤:
在概念上将这些部分反射离开后刻面并且沿反射射线的方向将它们推动通过宝石的模型;
使用多边形裁剪算法识别被碰到的另一个刻面以及这些刻面的在前刻面中可见的部分;
重复以上两个步骤直至预定的最大反射数量;以及
将在以上的步骤之后在前刻面中看到的所有所述部分和边界识别为乱真特征。
18.如权利要求13所述的方法,进一步包括如下步骤:将这些特征聚类在一起以形成缺陷。
19.如权利要求18所述的方法,其中:针对每个缺陷确定3D模型内的包围体。
20.如权利要求19所述的方法,其中:
每个包围体被背投射到所有通过其可见包围体的前刻面上;
在每个漫射图像中,分析形成每个缺陷的背投影的像素的灰度等级;和
获得有关每个缺陷的容纳物(content)的统计尺寸。
21.如权利要求20所述的方法,其中:
相对于由宝石的后刻面的背投影所形成的绘图确定像素的灰度等级。
22.如权利要求20所述的方法,其中:
通过所述统计尺寸确定夹杂物的参数。
23.如权利要求9或13至22中任一所述的方法,进一步包括步骤:
识别夹杂物的类型、形状、尺寸、和/或密度;并且基于所识别的夹杂物的的类型、形状、尺寸、和/或密度分配给宝石净度值。
24.如权利要求1至9以及13至22中任一所述的方法,其中:所述宝石为抛光宝石。
25.一种用于形成宝石的3D模型的设备,所述设备包括:
用于安装宝石的安装台,所述安装台能够以系列离散增量旋转;
方向朝向所述安装台的至少一个照相机,用于记录在每个旋转增量位置宝石的图像;
准直光源,用于用准直光照射宝石;
至少一个漫射光源,用于用漫射光照射宝石;
控制***,用于协调安装台的旋转、光源的运行、以及所述至少一个照相机的运行,使得在宝石的每个旋转位置执行如下步骤:
(a)通过照相机记录由准直光照射的宝石的轮廓图像;
(b)通过照相机记录由漫射光照射的宝石的漫射图像;以及
处理***,被配置为分析轮廓图像以便获得宝石表面的初始3D模型,和利用漫射图像包含的信息精化初始模型以获得3D模型。
26.如权利要求25所述的设备适于识别宝石中的夹杂物,其中所述处理***进一步被配置为:
在漫射图像中识别特征;
在后续的漫射图像之间追踪所述特征;
考虑光射线被宝石的反射和折射,相对于宝石的3D模型定位所述特征;以及
将部分或全部被定位的特征识别为夹杂物。
27.如权利要求25至26中任一所述的设备,进一步包括用于旋转所述安装台的步进电机。
28.如权利要求25至26中任一所述的设备,其中至少一个照相机包括方向朝向安装在安装台上的宝石的腰棱的腰棱照相机,所述腰棱照相机被配置成使得由所述腰棱照相机记录轮廓图像。
29.如权利要求25至26中任一所述的设备,进一步包括方向朝向安装在安装台上的宝石的亭部的亭部照相机。
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