JP2013510302A - 研磨された原石のインクルージョンの検出 - Google Patents
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Abstract
Description
(a)平行光が照射された原石の輪郭画像がカメラで記録される;
(b)拡散光が照射された原石の拡散画像がカメラで記録される。輪郭画像および拡散画像を解析し、原石の表面の3Dモデルを取得するように、処理システムが配置される。処理システムは、さらに、輪郭画像から初期3Dモデルを生成するように配置され、このモデルは、拡散画像を用いて改良される。
1 画像撮影シーケンス、
2 輪郭画像を用いた正確な形状測定およびストーンモデルの生成、反射性および/または拡散性/半拡散性画像を用いたさらなる改良、
3 欠陥の検出およびトラッキング、
4 ストーンを通る光路の背面投射、これによる内端部の位置の決定、
5 欠陥クラスタ化、
6 拡散画像における欠陥の境界領域の同定、およびこれらの領域内の欠陥の統計的指標の同定、
7 欠陥の分類によるストーンに対する厳格性評価、およびグレードの付与
以下、これらの段階について、より詳しく説明する。
ダイヤモンドが取り付けられる真空ノズルは、ステッパモータによって、個別の増分で回転される。各増分での回転の後、両方のカメラにより、全ての照射条件の下で画像が撮影される。理想的には、ダイヤモンドは、単一の完全な回転のみを受ける。各回転位置において、順次異なる照射が行われ、複数の回転の間に生じる動きによって発生し得る、いかなるエラーも回避される。換言すれば、各増分の回転に従って、次の増分の回転が行われる前に、両カメラにより、全ての照射条件(輪郭、拡散、部分拡散、および反射)の下、必要な全ての画像が記録される。
後のプロセスにおいて生じる内端部の光線トレースおよびモデル化のため、対象物の極めて正確なモデルが必要となる。これは、ガードルカメラ(すなわち、ダイヤモンドが平行光のみのよって照射された際の取得画像)によって得られた輪郭画像の解析により取得され、これは、一連のフレームとして検討される。この解析は、ダイヤモンドのファセットからの法線ベクトルの決定から始まる。測定された法線は、アルゴリズムに入力され、これに一致する最小の3D凸状形状が出力される。
ファセット法線ベクトルを検出するための最初のステップは、各ガードル輪郭フレームに対して、ダイヤモンドの輪郭の周囲の凸包を定めることである(凸包は、凸状ポリゴンであり、この頂点は、入力組におけるいくつかの点である)。凸包は、フレームにおける左側の最大輪郭点を取り、次に、凸包上の次の点が、最大角度を形成する輪郭点となるように動かされことにより同定される。図7には、この方法により定められた凸包701を示す。凸包は、一連の点を含み(テーブル点702、クラウン点703、上側ガードル点704、下側ガードル点705、パビリオン点706、およびキューレット点707)、これらは、ファセットの間の界面を形成する。
ファセット法線は、最初に、主要ファセットに対して取得される。次に、必要に応じて、余剰なファセットが追加される。図8には、典型的なダイヤモンドの上部および下部に認められる主要ファセットを示す。スターファセット801、カイトファセット802、テーブルファセット803、上側ガードルファセット804、下側ガードルファセット805、パビリオン主要ファセット806、およびキューレット807がある。一旦主要ファセットの法線が得られると、凸状対象物形成アルゴリズムは、ダイヤモンドの形状の初期決定を行う上で、十分な情報を取得する。これは、その後、改良される。
モデルの生成には、キーフレームのみが使用されるため、ファセット法線は、ある程度の誤差を含む。これらの誤差は、ファセット端部が拡散または部分拡散画像(ダイヤモンドが拡散光で照射された際に得られる画像)における端部と整列するように、モデルを改良することにより低減される。モデル改良アルゴリズムは、モデル端部が、対応する反射、拡散、または半拡散画像における端部に整列するように、ファセット法線を調節する。
・モデルおよび測定端部の配向が考慮される。もし配向が大きく異なる場合、測定が拒否される。
・第2の端部が存在し、このコントラストが最大強度の端部の特定の割合よりも大きい場合、およびこの端部から特定の画素距離内にある場合、測定が拒否される。
・モデル端部からの閾値距離よりも大きないかなる測定も、最小化から除去される。この除去に使用される閾値は、各繰り返し毎に減少し、モデル端部が測定値に近づくにつれて、制約が厳しくなる。
1.eに対して垂直な方向におけるpからの1/2画素インターバルで、±y画素のバー1001をサンプリングする。e方向における1/2画素インターバルにおいて、±x画素で、そのようなサンプルを採取する。これにより、4y+1のサンプル1002の配列4x+1バーが得られる(図10に示されている)。モデル化端部が測定端部と平行な場合、測定端部は、このバー配列において水平である。
2.バー配列の水平方向での平坦化(すなわち端部に平行)
3.各バー1003に対して、
A 各サンプルでのバー勾配量の検出
B 最大および2番目に大きな勾配量の検出による、最大および2番目に大きなピークの検出
C 2番目に大きな勾配量が、最大勾配量の少なくとも75%である場合、および最大の閾値数画素内にある場合、次に、第2の候補端部が記録される
4.管の前面を測定する場合、
A 全てのバーにわたるメジアンピーク位置となる中間ピーク位置の設定
5.モデル端部を測定する場合、
A ピーク位置に対する直線フィッティング。この直線の勾配が、<0.1の場合、または勾配が>0.1の場合(すなわち、水平からの角度が〜5.7゜よりも大きい場合)、次に測定が拒絶される
B 第2の候補端部が記録された場合、次に、測定が拒絶される
C その他の場合、中間バーにおいて最大ピークとなる中間ピーク位置が設定される
6.中間ピークの周囲のサンプルの直線内挿による、端部位置のサブサンプル位置の取得。
欠陥のトラッキングは、ガードルカメラおよびパビリオンカメラの両方によって得られた拡散画像の解析により行われる。2つのカメラの相互に対する位置は、既知であるため、両カメラによって取得された画像を、事前に取得された3Dモデルに直接関連付けることが可能となる。
・閉鎖トラック−別のものの前でスライドした一つの表面によって形成される
・表面トラック(ダイヤモンドの前表面)
・屈折トラック(ダイヤモンド内で反射されるものを含む)
・非許容トラック(すなわち、エラー)
カメラに近い側のダイヤモンドの表面または表面近傍の特徴物は、ダイヤモンドを介して視認される特徴物と区別する必要がある。これは、表面特徴物の実際の位置は、自由空間位置であるためである。一方、特徴物がダイヤモンドを介して視認される場合、その実際の位置は、その屈折位置である。表面特徴物が、丁度ニア表面の前の位置を有する場合、その屈折位置は、ダイヤモンド表面から遠く離れている。
・閉鎖特徴物ではない
・閾値よりも長い
・その自由空間RMSエラーは、閾値未満である
・ニア表面の前にあるか、ニア表面に極めて接近している。
・これらは、閉鎖特徴物または表面特徴物として、まだ分類されていない
・ある閾値よりも長い
・第2の閾値よりも小さな屈折RMSエラーを有する。
輪郭解析により決定されたダイヤモンドモデルは、図14に示すように、ファセット端部の光線トレースに使用される。これらの端部は、後続のプロセスに使用され、観測欠陥が、ダイヤモンドファセットによって生成された散乱の偽像であるかどうかが判断される。この判断は、クラスタ化が実施された後に行われる。
欠陥は、多くの形状およびサイズを取り得る。従って、コーナー検出器は、単一の大きな欠陥に、多くのトラッキング可能な特徴物を検出することができる。その結果、大きな欠陥によって、大群のトラック化特徴物が形成される(図13参照)。図15に示すように、欠陥当たり単一の存在物1511を生成するため、これらの大群の特徴物を関連付けることは有益である。次に、これらのクラスタ、およびそれに含まれる特徴物は、解析され、欠陥の特徴(寸法、形状、および密度)が算定される。
欠陥の内容を解析するため、拡散画像におけるグレーレベルが考慮される。欠陥の部分を含むフレームの領域を定めるため、観測された全てのフロントファセットに、欠陥クラスタの境界体積が背面投射される。次に、これらのフロントファセット内の画素のグレーレベルが検討され、欠陥の内容に関する統計的指標が取得される。
クラスタ内の各トラック化特徴物は、ファセットによりラベル化される。クラスタは、ファセットを介して視認され、ファセットを介して反射される。これは、トラックの経路である。クラスタからのトラック経路の組み合わせを用いて、クラスタが観測されるファセットが定められる。
画素が暗くなる量は、欠陥が存在しない場合の画素の強度に関係する。この強度は、適当なパッチにおける局部的なメジアン画素グレーレベルを検出することにより、近似される。画素のバックグラウンドのこの局部的な評価は、画素グレーレベルから差し引かれ、バックグラウンド予測によって得られた結果から、画素の密度値の近似が得られる。
所与のクラスタの境界体積は、フレーム内の視認できる欠陥の部分よりも有意に小さい(または有意に大きい)。これは、トラック観測の不正確性と、欠陥のある部分のみがトラック化されることによるものである。一旦、ファセット内の各画素に対する画素密度の予測が計算されると、画像とより良く整合するように、この境界領域の形状を改良することが可能となる。
クラスタ観察境界領域内の画素は、欠陥のいくつかの統計を生成するため、検討され解析される。これらの統計には、以下が含まれる:
・欠陥の平均画素サイズ
・欠陥の平均密度
・単一の緻密な塊か、いくつかの小さな密度「小塊」かに関する、欠陥の形状。
一旦ヒストグラムが蓄積されると、以下の表に示された統計値が取得される。これらの統計を用いて、別の指標が求められる。例えば、欠陥内の緻密な材料の全量は、メジアン密度をメジアンサイズと掛け合わせることにより、検出される。欠陥が小塊である度合いは、暗さと隙間性(gappiness)の指標を比較することにより判断される。
次に、ダイヤモンド内の欠陥配置とともに、得られた統計的指標を用いることにより、検出欠陥の重要度を測定し、これらをストーンの品質グレードに関連付ける分類を形成することが可能となる。
Claims (36)
- 原石の3Dモデルを取得する方法であって、
一連の個別の増分で、原石を回転するステップと、
前記原石の各回転位置において、以下の工程;
(a)平行光で前記原石を照射する工程、
(b)前記原石の輪郭画像を記録する工程、
(c)拡散光で前記原石を照射する工程、および
(d)前記原石の拡散画像を記録する工程、
を実施するステップと、
前記輪郭画像および拡散画像に含まれる情報を用いて、前記原石の表面の3Dモデルを取得するステップと、
を有する方法。 - さらに、
前記輪郭画像を解析して、初期3Dモデルを取得するステップと、
前記拡散画像に含まれる情報を用いて、前記初期3Dモデルを改良して、前記3Dモデルを取得するステップと、
を有することを特徴とする請求項1に記載の方法。 - さらに、前記拡散画像における端部と、前記初期モデルにおけるファセット端部を整列させるステップ
を有することを特徴とする請求項2に記載の方法。 - さらに、
前記初期モデル端部に対して垂直な方向において、各拡散画像における領域をサンプリングするステップと、
前記領域の中心バーにおける最大勾配の位置を検出するステップと、
を有することを特徴とする請求項3に記載の方法。 - 原石の表面の3Dモデルを取得する方法であって、
原石の一連の増分回転位置において得られた、平行光が照射された前記原石の一組の輪郭画像を解析するステップと、
前記原石のファセットの面がカメラの軸と略平行になる、各輪郭画像を同定するステップであって、これにより、前記輪郭画像において、前記ファセットは、ファセットラインとして見え、そのような画像をキーフレームとしてラベル化するステップと、
各キーフレームにおいて、前記ファセットラインに対する法線を計算するステップであって、前記画像の面内の前記ファセットラインに対する法線は、前記3Dモデルのファセットに対する法線に対応するステップと、
を有する方法。 - さらに、
各輪郭画像に対して、前記原石の輪郭に対応する画素を境界付ける凸包が同定されるステップと、
各凸包において、前記原石のファセット同士間の界面に対応するファセット界面点を定めるステップと、
各ファセット界面点での角度において、後続の画像間の変化をモニタするステップと、
ファセット界面点での前記角度が最大または最小となるとき、画像をキーフレームとしてラベル化するステップと、
を有することを特徴とする請求項5に記載の方法。 - キーフレームの前記凸包における最大または最小のファセット界面点の各側のラインは、その画像のファセットラインに対応することを特徴とする請求項6に記載の方法。
- 前記原石のクラウンファセットおよびパビリオンファセット用の、ファセット法線が定められることを特徴とする請求項6または7に記載の方法。
- さらに、
前記原石の回転軸を同定することにより、前記原石のテーブルファセットに対する法線を計算するステップ
を有することを特徴とする請求項8に記載の方法。 - さらに、
前記原石の一連の増分回転位置で取得された、拡散光が照射された前記原石の拡散画像を解析することにより、前記3Dモデルを改良するステップ
を有することを特徴とする請求項5乃至9のいずれか一つに記載の方法。 - 原石のインクルージョンを検出する方法であって、
請求項1乃至10のいずれか一つに記載の方法を用いて、原石の3Dモデルを生成するステップと、
前記拡散画像における特徴物を同定するステップと、
後続の拡散画像間で、前記特徴物をトラッキングするステップと、
前記原石による光線の反射および屈折を考慮して、前記原石の前記3Dモデルに対して、前記特徴物を配置するステップと、
前記配置された特徴物のいくつかまたは全てを、インクルージョンとして同定するステップと、
を有する方法。 - 原石のインクルージョンを検出する方法であって、
一連の個別の増分で原石を回転させるステップと、
前記原石の各回転位置において、以下の工程;
(a)平行光で前記原石を照射する工程、
(b)前記原石の輪郭画像を記録する工程、
(c)拡散光で前記原石を照射する工程、および
(d)前記原石の拡散画像を記録する工程、
を実施するステップと、
前記輪郭画像を解析して、前記原石の表面の3Dモデルを取得するステップと、
前記拡散画像において特徴物を同定するステップと、
後続の拡散画像間で、前記特徴物をトラッキングするステップと、
前記原石による光線の反射および屈折を考慮して、前記原石の前記3Dモデルに対して、前記特徴物を配置するステップと、
前記配置された特徴物のいくつかまたは全てを、インクルージョンとして同定するステップと、
を有する方法。 - 前記原石は、前記原石のテーブルファセットに対して略垂直な軸の周りを回転することを特徴とする請求項1乃至12のいずれか一つに記載の方法。
- 前記輪郭画像は、略前記原石のガードルに向かって配向されたガードルカメラによって記録されることを特徴とする請求項1乃至13のいずれか一つに記載の方法。
- 前記拡散画像は、略前記原石のパビリオンに向かって配向されたパビリオンカメラ、およびガードルカメラによって記録されることを特徴とする請求項1乃至14のいずれか一つに記載の方法。
- 原石のインクルージョンを同定する方法であって、
原石の表面の3Dモデルを生成するステップと、
前記原石の一連の増分回転位置において取得された、拡散光が照射された前記原石の一連の拡散画像を解析するステップと、
前記画像における候補特徴物を同定するステップと、
隣接する画像間で、前記特徴物をトラッキングするステップと、
各トラック化特徴物に対して、可能な自由空間位置および前記3Dモデルに対する屈折位置を評価するステップと、
を有し、
前記自由空間位置の計算では、前記特徴物は、前記原石のニア表面にあると仮定され、前記画像が取得されるカメラからの光線は、前記原石を通過せず、
前記屈折位置の計算では、前記特徴物は、前記ダイヤモンドの内部または背面にあると仮定され、前記カメラからの光線は、前記原石を通過し、前記計算では、前記原石による光線の反射および屈折が考慮され、
当該方法は、
偽特徴物をフィルタ除去するステップと、
前記特徴物の屈折位置に対応するインクルージョンを同定するステップと、
を有することを特徴とする方法。 - 前記自由空間位置を用いて、前記原石の表面または外側の偽特徴物が、内部対象物から識別されることを特徴とする請求項16に記載の方法。
- 各トラック化特徴物は、閉塞特徴物、表面特徴物、屈折特徴物、またはエラー特徴物として分類され、前記屈折特徴物のみを用いて、インクルージョンが同定されることを特徴とする請求項16または17に記載の方法。
- 内部画像によって生成された偽特徴物は、
画像において、概念上、前記原石の前記3Dモデルを介して、前記カメラから放射され前記フロントファセットを介して屈折される光線の方向に、フロントファセットを配向し、
ポリゴンクリッピングアルゴリズムを用いて、前記モデルを介して概念上配向された、前記フロントファセットによって衝突する、前記3Dモデルのバックファセットのセグメントを同定し、
前記フロントファセットにおいて、これらのセグメントおよびこれらの間の境界を同定し、
前記フロントファセットに見られる前記セグメントおよび境界を、偽特徴物として分類することにより、
同定されることを特徴とする請求項16、17、または18に記載の方法。 - さらに、
前記バックファセットからのセグメントを概念上反射し、これらを、前記原石の前記モデルを介して、前記反射された光線の方向に沿って配向するステップと、
ポリゴンクリッピングアルゴリズムを用いて、別の衝突するファセット、および前記フロントファセットにおいて視認されるこれらのファセットのセグメントを同定するステップと、
予め定められた反射の最大数まで、前記プロセスを繰り返すステップと、
全てのセグメント、およびそれらの間の境界を、偽特徴物として同定するステップと、
を有することを特徴とする請求項19に記載の方法。 - さらに、
特徴物を相互にクラスタ化して、欠陥を形成するステップを有することを特徴とする請求項16乃至20のいずれか一つに記載の方法。 - 各欠陥の、前記3Dモデル内の境界体積が定められることを特徴とする請求項21に記載の方法。
- 各境界体積は、全てのフロントファセットに背面投射され、可視化され、
各拡散画像において、各欠陥の背面投射を形成する画素のグレーレベルが解析され、
各欠陥の内容に関する統計指標が取得されることを特徴とする請求項22に記載の方法。 - 画素の前記グレーレベルは、前記原石のバックファセットの背面投射によって形成されたマップに対して定められることを特徴とする請求項23に記載の方法。
- 前記インクルージョンのパラメータは、前記統計指標から求められることを特徴とする請求項23または24に記載の方法。
- 前記特徴物のいくつかまたは全てを、インクルージョンとして同定するステップは、請求項16乃至25のいずれか一つの方法を用いて実施されることを特徴とする請求項11または12に記載の方法。
- さらに、
前記インクルージョンのタイプ、形状、寸法、および/または密度を同定するステップと、
前記同定されたインクルージョンのタイプ、形状、寸法、および/または密度に基づいて、前記原石に透明度値を与えるステップと、
を有することを特徴とする請求項11乃至26のいずれか一つに記載の方法。 - 前記原石は、研磨されたダイヤモンドであることを特徴とする請求項1乃至27のいずれか一つに記載の方法。
- 請求項1乃至28のいずれか一つに記載の方法を実施するための機器。
- 原石の3Dモデルを形成する機器であって、
原石を取り付ける取り付けステージであって、一連の個別の増分で回転可能な取り付けステージと、
前記取り付けステージに向かって配向され、各回転増分位置において、前記原石の画像を記録するための少なくとも一つのカメラと、
前記ダイヤモンドを平行光で照射する平行光源と、
前記ダイヤモンドを拡散光で照射する少なくとも一つの拡散光源と、
前記取り付けステージの回転、前記両光源の動作、および前記少なくとも一つのカメラの動作と協働する制御システムであって、前記原石の各回転位置において、以下の工程:
(a)平行光が照射された前記原石の輪郭画像を、前記カメラによって記録する工程、および
(b)拡散光が照射された前記原石の拡散画像を、前記カメラによって記録する工程、
を実施する制御システムと、
前記輪郭画像および拡散画像を解析して、前記原石の表面の3Dモデルを取得するように配置された処理システムと、
を有する機器。 - 前記プロセッサは、前記輪郭画像から、初期3Dモデルを取得するように配置され、
前記初期3Dモデルは、前記拡散画像を用いて改良されることを特徴とする請求項29に記載の機器。 - 当該機器は、前記原石のインクルージョンを同定するように適合され、
前記処理システムは、さらに、
前記拡散画像における特徴物を同定し、
後続の拡散画像同士の間で、前記特徴物をトラックし、
前記原石による光線の反射および屈折を考慮して、前記原石の3Dモデルに対して、前記特徴物を配置し、
前記配置されたいくつかまたは全ての特徴物を、インクルージョンとして同定する
ように配置されることを特徴とする請求項30または31に記載の機器。 - 原石のインクルージョンを同定する機器であって、
前記原石を取り付けるための取り付けステージであって、一連の個別の増分で回転可能な取り付けステージと、
前記取り付けステージに向かって配向され、各回転増分位置において、前記原石の画像を記録するための少なくとも一つのカメラと、
前記ダイヤモンドを平行光で照射する平行光源と、
前記ダイヤモンドを拡散光で照射する少なくとも一つの拡散光源と、
前記取り付けステージの回転、前記両光源の動作、および前記少なくとも一つのカメラの動作と協働する制御システムであって、前記原石の各回転位置において、以下の工程:
(a)平行光が照射された前記原石の輪郭画像を、前記カメラによって記録する工程、および
(b)拡散光が照射された前記原石の拡散画像を、前記カメラによって記録する工程、
を実施する制御システムと、
処理システムであって、
前記輪郭画像を解析して、前記原石の表面の3Dモデルを取得し、
前記拡散画像における特徴物を同定し、
後続の拡散画像同士の間で、前記特徴物をトラックし、
前記原石による光線の反射および屈折を考慮して、前記原石の3Dモデルに対して、前記特徴物を配置し、
前記配置されたいくつかまたは全ての特徴物を、インクルージョンとして同定する
ように配置された処理システムと、
を有する機器。 - さらに、
前記取り付けステージを回転するステッパモータを有することを特徴とする請求項30乃至33のいずれか一つに記載の機器。 - 前記少なくとも一つのカメラは、前記取り付けステージに取り付けられた原石のガードルに向かって配向されたガードルカメラを有し、該ガードルカメラは、前記輪郭画像が記録されるように配置されることを特徴とする請求項30乃至34のいずれか一つに記載の機器。
- さらに、
前記取り付けステージに取り付けられた原石のパビリオンに向かって配向されたパビリオンカメラを有することを特徴とする請求項30乃至35のいずれか一つに記載の機器。
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