CN120239816A - 高净度宝石琢面和内部成像分析 - Google Patents

Abstract

本文的系统和方法可用于宝石图像捕捉的设置，如高净度等级的钻石。本实施方式可提供从钻石台面和通过琢面捕捉以及捕捉其他琢面的钻石表面和内部净度特征的方法。系统和方法可用于将宝石尺寸信息转换为方位角、斜度和距离信息，并相应调整电动云台以进行表面成像。此外，校准方法可考虑设计和实际系统对准之间的偏移。校准过程可用于补偿偏移。此外，可进行额外的转换，以补偿宝石几何形状造成的偏移。这些方法可以自动捕捉宝石琢面上的表面反射图像和穿过宝石琢面拍摄的内部特征。

Description

高净度宝石琢面和内部成像分析

相关申请的交叉引用

本申请要求于2022年9月23日提交的美国临时申请63/409,696号的优先权，其全部内容通过引用并入本文。

技术领域

该领域包括用于评估钻石或其他宝石净度的照明、图像捕捉和分析系统及方法。

背景技术

许多成像系统可能无法对高净度等级的钻石进行自动净度分级。而是，这种分析可能需要基于视觉评估手动完成。例如，目前的净度分级仪器不具备足够的空间分辨率、突出细小特征的适当照明条件、从所有琢面检查钻石的能力、扫描整个钻石样品的能力和/或将表面与内部特征分离的能力。目前的净度分级可能只能检测出净度等级低于“VS”的钻石，其可包括约72％的普通钻石。目前基于仪器的净度分级系统可能无法检测高净度的钻石。高净度等级钻石的净度分级采用目测评估。其余的VVS2级(13％)、VVS1级(11％)、IF级(3％)和无瑕级(<1％)钻石通常无法得到一致的分级。本文的系统和方法可以解决这些缺陷，以对高净度钻石和其他宝石进行成像和分级。

发明内容

本文的系统和方法可用于提供一种以易于重复的方式分析高净度宝石并产生可靠结果的方法。

本文的系统和方法可包括：通过与至少一个光源和数码相机通信的计算机，用漫射光照射样品钻石的台面；通过计算机，使数码相机捕捉漫射光下钻石台面的表面图像；通过计算机，用准直光照射除台面外的样品钻石琢面；通过计算机，在准直光下，使数码相机捕捉除台面外钻石琢面的表面图像；通过计算机，用暗场照明对样品钻石台面进行照明；通过计算机，使数码相机捕捉暗场照明下多个焦深处的钻石台面内部图像；通过计算机，在暗场照明下在多个焦深处，使数码相机穿过亭部或冠部捕捉除台面外的钻石琢面的内部图像。系统和方法另外或可选地可包括通过计算机分析所捕捉的钻石台面表面数字图像和除台面以外的钻石琢面表面数字图像，以检测异常情况。系统和方法另外或可选地可包括通过计算机分析所捕捉的钻石台面内部数字图像和除台面以外的穿过钻石琢面表面的内部数字图像，以检测异常情况。系统和方法另外或可选地可包括通过计算机基于所分析的钻石台面表面数字图像、除台面外的钻石琢面表面数字图像、钻石台面内部数字图像和除台面外的钻石琢面内部数字图像，为样品钻石指定净度等级。系统和方法另外或可选地可包括以0.3mm的聚焦扫描步进拍摄多个内部图像，以匹配相机的景深。系统和方法另外或可选地可包括：在准直光下所捕捉的除台面外的钻石琢面表面的数码相机图像包括在16个不同方位角处捕捉图像。该系统和方法另外或可选地可包括：在准直光下所捕捉的除台面外的钻石琢面表面的数码相机图像包括所有其他表面图像。该系统和方法可另外或可选地包括所捕捉的内部图像的数码相机图像包括96个内部图像，其聚焦扫描步进例如但不限于，0.25mm或0.3mm。该方法和系统可另外或可选地包括由计算机通过使用边界分析或每个图像内像素的对比度比较从每个琢面的表面图像定位表面和表面到达特征来分析表面图像；通过计算机识别图像中的表面和表面到达特征类型，其中类型包括羽毛、凹坑、划痕、抛光线、表面纹理或烧伤；由计算机通过将所检测的内含物大小和对比度与先前确定的阈值进行比较，基于表面特征的大小和对比度，对表面和表面到达特征的程度进行分类；由计算机通过从不同方位角和深度的所捕捉的内部数字图像中定位内部和表面到达内部特征来分析内部图像；通过计算机识别内部和表面到达内部特征的类型，其中类型包括羽毛、针状、云状或内部纹理；通过计算机使用表面分析对内部内含物进行区分；通过计算机使用像素计数和对比度，基于内部特征的大小和对比度对内部和表面到达内部特征的程度进行分类；通过计算机，使用表面和内部分析，生成净度等级。

另外或可选地，本文的系统和方法可包括：捕捉宝石上的图像以确定净度等级；通过与数码相机通信的计算机获得宝石的线框模型，其中宝石位于云台上；通过计算机使用线框模型计算方位角(φ)、斜角(θ)和从相机到宝石的每个琢面的距离(d)；由计算机向配置为旋转云台的云台电机、配置为调整相机到云台的斜度的斜度电机和配置为调整相机到云台的聚焦的聚焦调整电机发送指令，并向相机和光源发送指令，以便照射云台和宝石，并且按顺序捕捉宝石上每个琢面的图像；通过计算机，调整斜度电机以将相机移动到与第一琢面成约45度角，并使暗场光源照射宝石，并捕捉每个宝石琢面的暗场图像。

另外或可选地，本文的系统和方法可包括带有处理器和存储器的计算机，该计算机与至少一个光源和数码相机通信，该计算机配置为用漫射光照射样品钻石台面，其中样品钻石被配置在云台上；使数码相机在漫射光下捕捉钻石台面的表面图像；用准直光照射除台面外的样品钻石琢面；使数码相机在准直光下捕捉除台面外的钻石琢面的表面图像；用暗场照明照射样品钻石台面；使数码相机在暗场照明下在多个焦深处捕捉钻石台面的内部图像；以及使数码相机在暗场照明下在多个焦深处捕捉除台面外的钻石琢面的内部图像。另外或可选地，该系统进一步包括配置为旋转云台的云台电机、配置为调整数码相机到云台的斜度的斜度电机，以及配置为调整数码相机到云台的聚焦的聚焦调整电机。另外或可选地，该系统进一步包括背面剪影光源和剪影相机，其配置为捕捉旋转云台上样品宝石的多个数字剪影图像。另外或可选地，计算机被进一步配置为通过使用边界分析或每个图像内像素的对比度比较从每个琢面的表面图像中定位表面和表面到达特征来分析表面图像；识别图像中表面和表面到达特征的类型，其中类型包括羽毛、凹坑、划痕、抛光线、表面纹理或烧伤；通过将所检测的内含物大小和对比度与先前确定的阈值进行比较，基于表面特征的大小和对比度对表面和表面到达特征的程度进行分类；通过从不同方位角和深度的所捕捉的内部数字图像中定位内部和表面到达内部特征来分析内部图像；识别内部和表面到达内部特征的类型，其中类型包括羽毛、针状、云状或内部纹理；使用表面分析对内含物进行区分；使用像素计数和对比度，基于内部特征的大小和对比度，对内部和表面到达内部特征的程度进行分类；以及使用表面和内部分析生成净度等级。

附图说明

为了更好地理解本申请描述的实施方式，应结合以下附图参考下文的详细说明，附图中相同参考数字指整个图中的对应部件。

图1A-1B展示了可用于采用本文所述方法的装备的实例硬件设置。

图2A是根据本文所述某些方面的实例方位成像相机和云台上的宝石的侧视图。

图2B是根据本文所述某些方面示出了尺寸测量输出的实例图。

图2C是根据本文所述某些方面的实例方位成像相机和云台上的宝石的视图。

图3A-3B是根据本文所述某些方面的钻石的表面净度特征的图示。

图4A-4C根据本文所述某些方面示出了各种实例表面净度特征。

图5A-5B根据本文所述某些方面示出了实例台面侧内部净度特征。

图6A-6B根据本文所述某些方面示出了实例亭部/腰部侧内部净度特征的底视图。

图7A-7B根据本文所述某些方面示出了使用暗场光的实例亭部/腰部侧内部净度特征的亭部视图。

图8A-8B根据本文所述某些方面示出了使用背光的实例亭部/腰部侧内部净度特征的亭部视图。

图9A-9B示出了通过增加的镜头放大倍数描绘的钻石。

图10A-10B根据本文所述某些方面示出了切换到暗场光的钻石。

图11是根据本文所述某些方面用于确定高净度钻石净度等级的实例方法。

图12是根据本文所述某些方面捕捉宝石尺寸信息并将宝石尺寸信息转换为方位角、斜度和距离信息并相应调整电动云台以进行表面成像的系统的实例硬件设置。

图13根据本文所述某些方面示出了在X方向上进行臂轴线校准的实例配置。

图14根据本文所述某些方面示出了在X方向上进行臂轴线校准的实例配置。

图15根据本文所述某些方面示出了在Y方向上进行臂轴线校准的实例配置。

图16是根据本文所述某些方面用于表面反射捕捉的坐标平面的实例图。

图17是根据本文所述某些方面用于旋转臂的坐标平面的实例图。

图18是根据本文所述某些方面基于线框调整焦点的实例图。

图19是根据本文所述某些方面的线框的几何形状关系的实例图。

图20是将宝石尺寸信息转换为方位角、斜度和距离信息并相应调整电动云台以进行表面成像的实例工作流程的流程。

图21是根据本文所述某些方面的实例联网系统的图示。

图22是根据本文所述某些方面的实例计算机系统的图示。

具体实施方式

现在将详细参考实施方式，其实例在附图中示出。在下面的详细描述中，陈述了许多具体细节，以便充分理解本文提出的主题。但是，对于本领域的普通技术人员来说，显而易见的是，没有这些具体细节也可以实施本主题。此外，本文所描述的特定实施方式是以实例的方式提供的，且不应被用来限制特定实施方式的范围。在其他情况下，没有详细描述熟知的数据结构、时间方案、软件操作、程序和组件，以免不必要地模糊本文实施方式的各个方面。

概述

在一些实例中，高净度等级的钻石是指钻石原石只含有人类肉眼无法发现的净度特征，如内含物或表面划痕。由于高净度钻石的稀有性，它们的商业价值远远高于较低净度等级的其他钻石。目前用于评估高净度钻石的方案依赖于宝石学家借助小型放大镜(10倍放大镜)和宝石显微镜进行视觉观察。宝石学家可首先使用小型放大镜检测净度特征，然后使用显微镜以肉眼识别净度特征的类型。每个样品可能需要从所有琢面进行检查，并且净度特征可由宝石学家手工记录。

高净度钻石的评估过程可能非常耗时，并且结果可能不一致。要被视为净度特征，该特征可能需要在10倍小型放大镜下可被检测，但这种检测可能是主观的且取决于人类评级员的视觉能力。这些净度特征通常尺寸小并且深度浅。从宝石的台面侧很难检测到这些净度特征中的大部分。此外，这些特征可能出现在如钻石等宝石上或其中的任何地方。

没有自动化或计算机化的净度分级仪器具有足够的空间分辨率、突出细小特征的适当照明条件、从所有琢面检查钻石的能力、扫描整个钻石样品的能力和/或分离表面与内部特征的能力。例如，目前和较早的自动净度分级只能检测出净度等级低于“VS”的钻石，约占普通钻石的72％。其余的VVS2(13％)、VVS1(11％)、IF(3％)和无瑕(<1％)钻石可能无法被一致分级。

本文系统和方法考虑到了这些缺陷，并提供了这种自动化和计算机化的成像和评估。本文所述的这种成像系统可用于自动检测如钻石等宝石上或其中的细小净度特征。本文所述的成像系统可自动扫描整个宝石或钻石，以检测净度特征，并基于结果为样品提供净度等级。包括评估、决策和记录在内的整个过程都可以实现自动化，并且成像系统可以提供比人工分级更一致的分级结果。

本文所述的系统和方法可用于钻石或宝石分级过程的自动化，以及提高钻石或宝石分级的准确性和一致性。本文的成像系统和方法可以检测钻石内部和表面净度特征，例如但不限于，小至3微米(um)或更小的尺寸。本文的成像系统和方法还能从所有琢面(例如，台面、冠部琢面、亭部琢面和腰部(琢面))评估钻石内部和表面净度特征。本文的成像系统和方法还可以评估从表面到钻石内部深处的钻石净度特征。本文的成像系统和方法还能在内部特征、表面到达内部特征和表面特征之间分离和区分净度特征的位置。从本文的成像系统和方法得出的结果可以进行汇总，以提供最终的净度等级。在一些情况下，该结果可以识别净度特征的类型，或从钻石3D重建体积中定位净度特征的类型。

所描述的成像系统和方法可以结合多个成像系统来捕捉钻石精细的表面和内部净度特征。本文的成像系统和方法还可用于确定精细净度特征所需的成像系统和照明环境。本文的成像系统和方法还可以确定所需的样品调整或方向，以捕捉钻石的精细净度特征。本文的系统和方法可自动检测钻石精细的净度特征，收集净度分级所需的净度特征图像，以及基于所收集的数据识别钻石净度特征，以确定每颗所分析的钻石或宝石的净度等级。

表面特征及内部特征实例

分析高净度宝石的两个主要区域是表面特征和内部特征。对于高净度宝石，旧的方法和硬件设置可能会错过可影响整体净度等级的表面特征和内部特征中的一个或两个。

表面特征可利用漫射光对宝石的台面进行镜面反射来成像。在一些实例中，要找到其他琢面上的表面特征，可使用准直光进行镜面反射。

在一些实例中，使用聚焦扫描(focus scanning)和暗场光从台面和其他琢面的方向进行成像，可发现内部特征。

改进的内部特征成像可用于捕捉针状大小特征的图像，例如，约3微米的大小。在一些实例中，可以使用本文所述的系统和方法对小于或大于3微米的特征进行成像。

硬件设置实例

本文描述了用于成像系统的硬件设置，并以图1为实例进行了展示。对于宝石的台面，可使用漫射光进行镜面反射来成像，而对于其他琢面，则可使用准直光进行镜面反射来成像。图1展示了可用于采用本文所述方法的设备的实例硬件设置100。这种硬件设置可能对宝石成像有用，因为它可包括自动俯仰和聚焦调整、1.78倍放大率(用于小至3微米的内含物成像)、镜面反射(用于表面分析)、从台面到底尖的自动聚焦扫描。在一些实例中，聚焦扫描步进可以是0.3mm。内部特征可使用暗场光的聚焦扫描进行成像。

在该实例中，可以将多个组成部件合并为一个整体单元。该单元可包括相机布置116、光源布置102、宝石云台108和相应镜头，如本文所述的。在一些实例中，光源118是暗场样光源。内部特征可使用暗场光的聚焦扫描进行成像。在一些实例中，相机布置116是能够捕捉数字图像的数字图像相机，其生成用于相机或其他计算机进行分析的像素化图像数据，如本文所述的。

在图1的实例中，宝石108的台面一侧朝向相机116布置，以便相机能够聚焦于台面琢面。这种布置不意欲限制，并且可以包括图2A中或整个说明书中所述的相机相对宝石的任何方位。

图1中展示和描述的硬件可以具有与计算机通信的组成部件，如图8中描述但图1中未展示的。以这种方式，单个系统能够调整和控制如本文所述的图像捕捉、照明、光照定时和图像捕捉定时，以更有效地捕捉宝石106在各种照明条件下的图像，这些照明条件可有助于分析高净度宝石106，如本文所述的。在该实例中，展示了台面侧朝上的钻石106，宝石106台面面向相机116。

如图1所示，发射光束120的焦点是布置在云台108中/上的宝石106。操作员可以简单地将任意数量的样品宝石106放置在支架上或云台108上进行分析，也可以通过机械臂或其他方法自动装载。然后，该系统可以移动桌子云台108和/或系统100的其他部分，以查看布置在云台108上或云台108中的宝石106以进行分析。在一些实例中，云台108是平移云台，具有使用手动控制的或与计算系统通信的各种电机的任一种进行三维X、Y、Z移动和/或旋转移动的能力，如本文所述的。图1中的步骤可快速、轻松地分析多个样品，并大大简化了操作员的流程，否则操作员将不得不每次一个地装载新的宝石106以分析每个不同的宝石样品。图1仅展示了一个正在分析的宝石106作为实例。在其他实例中，可配置整个宝石阵列，并且系统可以如描述通过电机移动云台108，以使相机116和光102与宝石106对准以便进行一次分析，从而一次分析一颗宝石。

为了引导激发波长均匀地照亮样品宝石106，在一些实例中可以使用分束器130。在这些实例中，分束器130可以是90T/10R分束器。在这里描述的系统中使用分束器的一个优点是，整个系统可能比不使用这种布置的系统更加紧凑。分束器的使用可允许照射宝石云台108的入射光束120以及来自宝石云台108和被查看宝石106的反射光128穿过相同的组分部件130并到达图像捕捉相机组合件116，其最大限度地减少这种布置在实验室工作区所占据的空间。此外，该布置便于操作员使用，他们可以比分散的系统更容易得操纵、携带、部署和/或重新布置紧凑的系统。

在该实例中，相机110和成像镜头112被布置使得它们对准云台108。在本实例中，相机110还通过分束器130瞄准。在各种实例中，成像镜头112可以是固定放大率成像镜头、微距镜头(用于减少畸变)、远心镜头(用于长工作距离)、手动或电动可调节放大率成像镜头(用于改变视场)。成像镜头还可包括手动或电动对焦(如数码单反相机，DSLR)。

内部特征可以使用暗场光聚焦扫描进行成像。在一些实例中，可调节光圈114布置在成像镜头112的前面。在各实例中，可调节相机镜头112的放大率能够例如但不限于，1.87倍的放大率。这种放大率可提高空间分辨率。在一些实例中，Z轴扫描可用于对宝石的多个焦深成像。在一些实例中，聚焦扫描步进为0.3mm。在一些实例中，聚焦扫描步进为0.2mm。在一些实例中，聚焦扫描深度为0.4mm。可以使用任何扫描步进，并且这些只是非限制性实例。

在一些实例中，Z轴扫描可以扩展系统的感测范围。这种Z轴扫描可以通过云台108在Z方向上的物理移动来完成。在一些实例中，这种Z轴扫描可使用相机110和镜头112布置的不同焦深来完成。

这种相机布置116可以与本文所述的其他布置一起容纳在单个外壳或结构中。在一些实例中，该相机布置116是可调节的以调节焦距，也可以固定在整个系统100上或从系统100上可拆卸。在一些实例中，相机布置116可定位为查看云台108平台、桌子、支架或其他宝石106支撑物，以捕捉受检宝石106的图像。

在一些实例中，云台108可包括预布置区域，相机116的视场被设置在该区域内。在云台108上的该预布置区域中，可放置用于分析的样品106，从而将其包括在相机116的视场中。

在一些实例中，可将相机布置116定位为使得视场通过分束器130包括宝石106云台108。在一些实例中，可以依次布置两个分束器130，使得相机布置116定位为视场通过两个分束器130，然后再通过云台108。可以类似地布置任何数量的分束器，每个都有自己的光源，例如但不限于，一个、两个、三个(未展示)、四个(未展示)、五个(未展示)、六个(未展示)或更多。这种布置可允许相机116通过任意数量的分束器观察云台108，从而观察放置在云台108上或云台108中的任何宝石，分束器可以从不同的类似于所描绘光源102的光源朝向云台108反射不同波长的光，如本文所述的。

可以使用分束器130来反射某些波段波长的光，并允许其他波段波长的光通过。在这种实例中，可将分束器布置为反射来自相同数量光源102的光。在这种实例中，可产生来自各光源102的光120，并引导光束从分束器130上反射，并射向宝石106云台108。以这种方式，来自不同光源的光可反射至云台108，从而激发和/或照射云台108上的任何宝石106。在这种实例中，被激发和/或反射的光128可返回穿过分束器130，并返回到相机116以进行图像捕捉。

分束器130对不同方向的偏振光可具有不同的吸收系数，可用于选择性地通过小范围波长的光，同时反射其他波长的光。在一些实例中，第一分束器130可将长波UV光引导至样品，其反射波长低于395nm的光，而通过波长高于400nm的光。在这种实例中，平均反射比可约为100:1，其可足以引导激发并传递发光信号。在某些实例中，该反射光的波长可能在400-700nm之间。由于来自宝石106的激发光可具有特定的波长(在400nm-700nm之间)，因此它可穿过分束器130，而不是像初始深UV光束120那样反射出去。

在一些实例中，分束器130可以反射波长小于300nm的光，并允许波长大于300nm的光通过。在一些实例中，激发波长在10nm和400nm之间。

在一些实例中，第一光源102可以是紫外(UV)发光二极管(LED)光源。可以使用UVLED光源、LED光源、氙气闪光灯和/或波长在350nm到410nm之间的激光。UV LED和氙气闪光灯的实例仅是非限制性实例。其他类型的光源也可以以任意数量和顺序与相应的分束器一起布置。在一些实例中，光源102是激光驱动光源(LDLS)。在一些实例中，光源102可以是氘灯。在一些实例中，光源102可以是224.3nm HeAg激光。

在一些实例中，计算机系统与所描述的光系统通信。在这种实例中，计算机可控制光源102的通电时间，或打开或关闭光源102，以便在不同时间将不同的光组合引向云台108，从而照射和/或激发放置在那里的宝石106。然后，相机116可以捕捉到来自宝石106的激发光或反射光128，这些光返回通过两个分束器130传回相机镜头112和图像捕捉相机110。

无论有多少束独立的光束射向宝石106云台108，它们都可激发和/或反射128，并返回通过分束器130(无论布置多少个)和可调节光圈114(如果有的话)、相机镜头112和图像捕捉相机110。

此外，在一些实例中，LED光面板118可被布置成环绕或以其他方式对准云台108，从不同角度照射宝石106。在一些实例中，环绕光源118可以是白光LED，其可覆盖400nm至700nm波长。在一些实例中，光源118是暗场光源。在一些实例中，这种光源118具有白光LED色温，在2,800K至6,500K之间，以及在一些实例中为5,000K。显色指数(CRI)值可从80到98。在一些实例中，可使用CRI大于90的白光LED。

然后，该相机110可以数字地接收和/或捕捉宝石106的激发和/或反射图像，以进行分析，如本文描述的。结合依次照射宝石106和云台108的多个光源，相机成像系统110可通过自动控制光源102和定时图像捕捉来收集/捕捉相应的图像，例如但不限于，白光图像、长波荧光图像、短波荧光图像和/或磷光图像。在一些实例中，可以对应于各种光源照明中的任何一种进行多次图像捕捉，并且可以将图像捕捉定时设置为相应的照明。如本文所述，可从任何荧光和磷光所捕捉的图像中计算出代表性的颜色和亮度。

在一些实例中，相机布置116可以包括Z调整机构150。这种机构可以是或包括电机、轴承、导轨、滚轮、螺钉、滑轮、齿轮、杠杆或任何其他类型的机器，无论是手动还是电机驱动，其能够使相机组合件116相对于宝石云台108上下移动。在一些实例中，云台108可相对于相机组合件116移动。在一些实例中，相机116和云台108可相对彼此移动。

这种图像可以包括表示宝石荧光图像的彩色像素化数据，如本文所述的。相机110可以包括计算机组件，例如如图7和图8所描述的，并且还可以如本文所述与其他计算机组件通信，用于定时相机图像捕捉，处理像素化数字图像，用于保存、存储、发送和/或以其他方式分析或操纵宝石台面的像素化数字图像。

图1B更详细地展示了图1A的另一个实例。图1B包括相机110、电动光圈114、侧光源102、云台或样品支架108、暗场光源118、成像镜头112、分束器130(例如，90T/10R分束器或其他分束器)。并且图1B还展示了Z轴电动云台140、用于放大率控制的电动云台142、电动可变光圈144和电动万向节云台146。图1A和图1B意在描绘硬件组件，这些组件可以以本文所述的任何组合或排列使用。

方位角实例

侧面视图可用于获取样品宝石的线框模型，捕捉每个琢面的表面图像，并使用多个不同的方位角来实现，例如，16个不同的方位角。这种方法可用于捕捉多个表面图像，例如但不限于56个表面图像，以及多个内部图像，例如但不限于96个内部图像，聚焦扫描步进例如但不限于0.25mm或0.3mm。

在一些情况下，硬件设置可包括相机底座和宝石底座，它允许从相机进行每个琢面的方位角(φ)、斜角(θ)和距离(d)信息中的任何信息的图像拍摄。这可以通过计算机向每个电机发送指令来完成，以移动或旋转相机以及转动云台，如本文所述。可以读取线框信息来调整方向和表面测量。表面测量可包括表面到达净度特征和表面抛光特征。表面特征可使用镜面反射成像，其将漫射光用于宝石台面的成像，将准直光用于其他琢面的成像。在一些实例中，可将相机移动到与琢面成约45度角，并利用暗场照明来测量相机通过琢面观察时内含物的散射图像。这种步骤可包括聚焦于宝石的表面，选择16个方位角(8个亭部主图像和8个每对下腰部之间的图像)，在每个方位角用0.25mm的扫描步进从表面到内部捕捉6个图像，并且扫描步进与镜头的景深相匹配。然后，在一些实例中，移动相机到其他倾斜角度，以从台面获取内部图像。

在一些实施方式中，硬件设置可以包括亭部侧内部分析设置。该系统和方法可用于(a)旋转并以不同深度扫描样品，(b)提供～2倍放大率以分辨～3um针状和云状物，(c)使用暗场光或漫射背光，(d)其中用于亭部侧成像的斜角可为20至50，而用于腰棱侧成像的斜角接近0，(e)且其中暗场光可提高云状和针状等细小特征的可见度，但可能无法展示内部纹理。在一些实例中，背光可用于对宝石内或其上的纹理成像。内部特征可使用暗场光聚焦扫描进行成像。

图2A是实例表面成像相机202和宝石210在云台206上的侧视图。在图2A的实例设置中，相机202的焦平面被调整为垂直或几乎垂直于样品石材210上的特定琢面角度。如所描述的，可使用各种电机和硬件结构来调整相机202相对于石材210的各种角度和位置，以捕捉宝石210的多个图像。应当注意的是，在一些实例中，光源可如描述的随相机202的调整而移动。

图12随后描述了更复杂的硬件布置，其可用于如图2A中更简单描述的捕捉图像。这两个说明单独或结合在一起描述了本文所描述的用于极坐标照明和图像捕捉的系统和方法的简单理论和更实际的要素。

尺寸测量的输出可以包括石材中心坐标和宝石琢面信息。实例石材琢面信息可包括ρ、θ、φ，它们可以是相对于石材中心坐标的。图2B是示出了尺寸测量输出的实例示意图200。如图2B所示，坐标平面可以使用从尺寸信息捕捉的角度测量值确定ρ、θ和φ。

图1中展示的捕捉宝石台面图像的俯视角度和图2A中展示的侧面角度所描述的硬件设置可用于捕捉样品宝石(110、210和210)的亭部图像和/或冠部图像。相机102、202、202和/或光源124、204、204可在三个极坐标中进行调整，以帮助增强宝石琢面表面并如上所述对其进行成像。

例如，图2A中的斜角θ230可通过相对于石材210上下220移动相机202和/或移动枢轴221来调整，以尝试和获得与正在成像的宝石210琢面(例如，亭部琢面)垂直的角度。下一个角度是图2A中的方位角φ232，通过围绕中央云台轴线转动或旋转云台206来调整，以便在旋转时将宝石210的每个角度提供给相机202。另一个坐标变量是相机202到样品宝石210的距离d 224，如所述，可通过电机将相机202向石材210的方向移入或移出222来改变。

参考图2A讨论的所有电机均可与如图21和图22所述的计算机系统通信。通过与电机、相机和光线通信，该计算机系统可以能够使用软件指令控制电机的运动、图像捕捉、光线捕捉、任何这些的定时，以及元数据捕捉(如时间、电机位置、光线设置或对宝石分析有用的其他参数)。这种信息可由计算机存储或使其由计算机存储，以便进一步分析或保留与分析中的宝石有关的记录，如本文所述的。

如图2A的实例设置中展示的，为了帮助分析每个捕捉的图像，硬件设置的参数和/或坐标可与每个相应的所捕捉的图像一起被获取、关联和存储。这种信息可包括但不限于相机斜角θ230、方位角φ232以及相机202到样品宝石210的距离d 224。这些信息可以从用于旋转云台206、将相机202向外和向内222移动、向上和向下220移动和/或倾斜221相机202的各种电机上的传感器获取。该信息可用于比较在不同光线和相机参数下拍摄的各种图像的硬件设置。如所述，在一些实例中，云台206包括真空组合件和端口，用于在评估期间将样品210固定在云台206上。在一些实例中，该云台206小于宝石210的台面，使得其不会阻碍从冠部琢面或多角度拍摄的图像。

在一些实例中，另外或可选地使用电机上的传感器数据，可使用映射琢面的线框数据来确定各种光线和相机参数。例如，一旦确定了宝石210的线框数据，并确定了石材210与相机202之间的距离232，就可以使用为单个石材210收集和确定的线框数据来映射宝石的所有琢面和交界处。当以方位角232旋转时，相机202可以查看不同的琢面，计算机系统可用于确定每个图像的相机视角。

相机200的对准可以沿相机的垂直长轴进行。在一些实例中，方位角和斜角的角度对准的精度可在+/-0.6度之间。在一些实例中，腰部图像的角度对准的精度可在+/-0.5度方位角之间。在一些实例中，斜度的调整范围可以是+90度至-75度，方位角则是整个360度。可以对每个参数设置额外的偏移量，以便更好地揭示图像中的微小表面特征，如本文所述的抛光特征。

在这种实例中，相机202可安装到万向节或电机布置上，以通过计算机化说明调整相机与宝石的斜角θ230。方位角φ232可通过转动云台206的电机进行调整，而宝石210则放置或安装在云台206上。计算机软件可用于向所有电动云台、照明和相机成像设备发送指令，以从侧视相机自动生成角度和距离参数，或从线框数据加载信息，如本文所述。

在这种实例中，可针对相机202的斜角θ230、方位角φ232和距离d 234，对三个电动云台进行调整和编程，以移动，使系统能够依次捕捉宝石210的图像。在这种实例中，甚至可以使用自动快门时间控制，以避免饱和并最大限度地提高图像的对比度。

相机和光线相对于样品宝石的调整和移动机构可通过伺服电机，其附接到万向节、杆、支撑件、支架和业内已知的其他硬件架构上。云台206和/或相机202以及光线204可以相对于彼此旋转。可使用其他各种小型电机，如步进电机、无刷电机和有刷直流电机来移动相机和光线，以改变斜角θ、方位角φ和相机到宝石的距离d，如本文所述的。

图2C展示了与图2A类似的方位角硬件布置的另一个实例。如图2C所示，用于聚焦调整的电动云台250、用于斜度调整的电动云台252、用于线框的远心LED 254、暗场LED256、带真空的样品固定喷嘴206、用于方位角调整的电动云台258、相机202、包括偏振镜的中继光学系统260、成像镜头262、用于表面分析的远心LED 264、偏振镜266、用于线框捕捉的远心镜头268、以及用于线框捕捉的相机270。在本实例中，用于聚焦调整的电动云台250允许相机202移动并聚焦，如图2A,222所示。用于斜度调整252的电动云台可允许相机202和成像镜头262移动，如图2A,221所示。用于线框的远心LED 254可以是光源，如但不限于LED光源，用于照亮云台206上的样品，以便使用线框相机装置270和镜头268进行背光照明，从而获得剪影图像，其中云台电机258转动云台206，从而使云台上的任何样品旋转360度，以捕捉图像，如本文所述的。如所描述的，云台206可以包括带有泵(未展示)的抽吸或真空布置，以便在转动和成像时将样品真空固定在云台206上，但能够方便地取出和更换下一个样品。用于表面分析的远心LED 264可以包括偏振镜266，用于照亮样品表面。暗场照明布置256可允许对云台206上的样品进行低角度照明暗场照明，以便进行表面分析。

应当注意的是，图1A、1B、2A和2C中描述的所有电机、相机和光源都可以与计算机布置通信，该计算机布置能够与每个电机和/或相机之间发送和接收指令和数据。以这种方式，该系统可以实现自动化，即通过计算机以及单个计算机组件执行的软件运行电机、相机和光线，如本文所述的。

图像分析实例

图3A-3B、4A-4C、5A-5B、6A-6B、7A-7B和8A-8B展示了使用本文所述系统和方法在图像中捕捉的净度特征的各种实例。这些特征可在使用本文所述系统和方法捕捉的图像中进行描绘，然后由计算机通过图像像素分析进行识别。如图2A所述，还可以使用图像捕捉期间收集的琢面信息来映射这些特征。然后，该系统可以使用这些识别的和映射的净度特征来确定整体净度等级，如所述。

图3A-3B是钻石的实例表面净度特征的图示。如图3A-3B所展示的，反射可包括用于浅表面特征的最大对比度。可以使用相机和琢面之间的精确对焦和倾斜对准来获取这种表面反射图像，以便进行图像捕捉和分析。

图4A-4C示出了各种实例表面净度特征。例如，图4A描绘了亭部上的划痕，图4B示出了台面上的划痕，以及图4C示出了亭部上的羽毛。

图5A-5B示出了宝石的实例台面侧内部净度特征。如图5A-5B所示，羽毛(例如，在图5A中)或针尖(例如，在图5B中)可包括实例内部净度特征。

图6A-6B示出了实例亭部/腰部侧内部净度特征的底视图。如图6A-6B所示，羽毛或针状(例如，在图6A中)或碎块和/或云状(例如，在图6B中)可以包括实例亭部/腰部内部净度特征。

图7A-7B示出了具有暗场光的实例亭部/腰部侧内部净度特征的亭部视图。如图7A-7B所展示的，反射对或针状(例如，在图7A中)或羽毛(例如，在图7B中)可包括实例亭部/腰部侧内部净度特征。

图8A-8B示出了具有背光的实例亭部/腰部侧内部净度特征的亭部视图。如图8A-8B所示，纹理(例如，在图8A中)或针点(例如，在图8B中)可包括实例亭部/腰部内部净度特征。

放大率和暗场实例

在一些实例中，可能难以捕捉到清晰展示净度特征的琢面图像。可以使用暗场光进行聚焦扫描，对内部特征进行成像。暗场光可以在较低的入射角下使用，以产生暗场图像，但表面异常情况除外。因此，为了提高空间分辨率，同时保持足够的视场，本文的系统和方法可以使用放大来改进图像捕捉。在一些实例中，对于如图1所展示的顶部视图环境，该系统可利用约1.87倍的放大率。在一些实例中，对于如图2A和2B所示的侧面相机，该系统可利用约2倍的放大率。在一些实例中，使用1.1”传感器覆盖7.07*5.18的视场(2倍侧面相机)和7.94*5.81的视场(1.87倍顶部相机)。

图9A-9B示出了在增加的镜头放大率下描绘的钻石。例如，这可以提高空间分辨率，同时保持足够的视场。

在一些实例中，如果使用暗场照明，则可在捕捉图像中更清晰地描绘特征。这种暗场照明可使所捕捉的图像中的细小特征更清晰可见。

图10A-10B示出了切换到暗场光的钻石。暗场光可以提高可见度，它也可以稍微放大细小的净度特征。在一些情况下，为了扩大感测范围，可能需要Z轴扫描。内部特征可使用暗场光聚焦扫描进行成像。

方法实例

如上所述，本文的系统和方法可用于分级和识别高净度钻石，其包括VVS及以上的钻石，约占所有钻石的28％。图11描述了使用本文所述系统来确定高净度钻石的净度等级的实例方法步骤。

在1102处，该方法可包括测量台面侧内部净度特征(大部分VVS2和部分VVS1)。这可以使用图1及其说明中展示的具有Z轴扫描的高放大率成像系统来完成。

在1104处，该方法可包括首先测量云台侧面表面特征，然后测量云台侧面内部特征。这可以使用图1及其说明中展示的具有Z轴扫描的高放大率成像系统来完成。

在1106处，该方法可以包括测量其他琢面上的表面特征。这可以使用图2A及其说明中展示的系统完成。

在1108处，该方法可以包括测量亭部/腰部侧内部净度特征(部分VVS1)。这可以包括用暗场/背光对亭部/腰部成像。这可以使用图2A及其说明中展示的系统来完成。在一些情况下，这可能需要比反射成像相机更高的放大率。如有必要，该系统还可以测量冠部侧内部特征。

图11中这些方法步骤的内部和表面特征的分析可由计算机使用软件完成，该软件可分析所捕捉的宝石琢面的数字像素化图像以及其中展示的任何净度特征。这种图像分析可包括边界分析、对比度像素分析、像素计数或任何其他类型的像素颜色或阴影或对比度图像分析，以定位、绘制以及继而识别任何净度特征。这种软件可对任何已识别和/或映射的净度特征进行登记，并帮助对宝石净度进行分级。

在1110处，如果钻石没有内部净度特征，并且只有表面净度特征(IF)，则该方法可包括使用先所收集的数据评估其表面净度特征。

在1112处，如果钻石没有内部和表面净度特征，计算机软件可将钻石评估为无暇。

如果钻石确实有内部和/或表面净度特征，则可将其与描述各种净度分级限制的阈值表进行比较，从而对钻石进行相应的评估。

钻石琢面成像自动化

如上文对图2A和图12硬件布置的描述，在许多情况下，成像系统的硬件设计可以调整倾斜和聚焦以实现一致的宝石成像。然而，样品对准可能并非易事。对准的要求可以是方位角和斜角的角度，并且聚焦可以分别为大约±0.5°和±0.2mm。此外，样品定位的偏移和系统的初始偏移也会影响对准。在许多情况下，即使有硬件设备支持角度和聚焦调整，也可能需要较长的时间(例如，长达1小时)才能正确聚焦钻石上的每个琢面。为此，可以创建软件协议，将相机自动聚焦到每个琢面上。

在一些实例中，本文的系统和方法可用于使用软件协议自动捕捉琢面图像，该软件协议基于对钻石尺寸信息的了解、电动旋转云台、电动倾斜云台和电动线性平移云台，以适当调整相机的方位角、斜角和焦距，以自动捕捉钻石的所有琢面信息(例如，除台面琢面外，其可被云台/支架阻挡并使用如图1所示的硬件设置进行成像)。这种硬件在图2A中展示，并在本文相关段落以及图12中进行了描述，其中相机和/或照明的机械臂运动的细节如图13、14、15、16、17、18和19中描述。本文所述的系统和方法可包括系统校准和样品对准策略。所收集的图像可用于各种钻石评估系统，诸如，如本文所述的系统。

本文所述的成像系统可以自动扫描整颗钻石，以对表面特征进行成像，为净度评估提供图像。整个过程可以实现自动化，并且成像系统可以提供一致的分级结果。

例如，本文的系统和方法可用于计算调整方位角和斜度旋转以及聚焦平移的要求，以便基于输入信息(如宝石尺寸信息)自动依次聚焦于每个钻石琢面。本文系统和方法可用于补偿任何系统校准误差，如设计和组装最终硬件设置之间的距离或倾斜度不匹配。本文的系统和方法可用于补偿任何宝石定位误差，如宝石中心与系统旋转中心的中心(旋转云台上)之间的不匹配。本文的系统和方法可用于基于计算机对所捕捉的图像的反馈来确定图像的焦点质量，所述反馈为相机提供反馈回路，以调整系统的焦点。

在一些实例中，系统可以使用不同的设计来实现图像捕捉、照明和宝石旋转的自动化。例如，这种设计可以包括设备不断旋转和倾斜样品，并使用激光作为照明光源以照射在样品宝石上，并使用相机捕捉图像。在样品宝石旋转和倾斜期间，当激光和相机之间的角度相同时，每个琢面都会对激光光斑形成镜面反射。每个形成的镜面反射的激光光斑可以代表样品宝石或钻石上的一个琢面。如本文所述，可以记录样品宝石的方向，如旋转云台的角度。该系统可将样品宝石调整到这些角度，并聚焦相机以捕捉钻石宝石表面的图像。在一些非限制性实例中，对于具有56个琢面加1个台面的普通圆形切割钻石，扫描和聚焦可能需要约15分钟。

本实例可以提供将宝石尺寸信息转换为方位角、斜度和距离信息的方法，并相应地调整电动云台以进行表面成像。此外，校准方法可以考虑设计与实际系统对准之间的偏差。校准过程可用于补偿偏差。此外，可进行额外的转换，以补偿宝石几何形状造成的偏移。该方法可以自动捕捉钻石每个琢面的反射图像。

本实例可用于各种应用。例如，本文所述方法可自动检测宝石表面特征或识别钻石表面抛光或净度特征。此外，本文所述方法可收集净度特征图像，用于净度分级或检测潜在的表面处理，如激光钻孔或高压高温处理产生的烧痕。

图12中展示的实例描绘了用于捕捉宝石尺寸信息并将宝石尺寸信息转换为方位角、斜度和距离信息并相应调整电动云台以进行表面成像的系统的硬件设置。这种布置描绘了实用硬件元件，其可用于捕捉极坐标定位的图像，与图2A的简化布置类似。如图12所示，系统1200可包括侧面相机1202、远心LED 1204、尺寸测量相机1206、聚焦调整子系统1208、斜度调整子系统1210和方位角调整子系统1212中的任意一个。宝石可放置或真空附接在上面(台面侧朝下或朝上)的云台1240可与通过方位角旋转电机1242转动或旋转的主轴或其部分通信。如本文所述，通过转动宝石云台，进而通过360度方位角转动宝石样品，各种相机继而可捕捉宝石琢面的图像。

在一些实例中，尺寸测量相机1206可以捕捉放置在系统1200中由背光照明系统1230背光照明的宝石的尺寸。此外，聚焦调整子系统1208可以操纵配置为捕捉宝石侧视图的侧面相机1202和远心LED 1204，以修改系统1200在捕捉宝石图像时的聚焦。斜度调整子系统1210和方位角调整子系统1212可以调整系统1200以捕捉宝石每个琢面的方位角(φ)、斜角(θ)和距离(d)信息。在图12的实例中，各种调节组件可通过与一台或多台计算机通信的电机移动，如本文所述的。在这种实例中，该计算机系统可以发送指令，使机器人组合件围绕枢轴移动，以移动和调整各种相机和/或照明光源，如本文所述的。例如，斜度调节1210系统可以是电机，用于移动安装有侧面相机1202的机械臂，以调节坐标的斜角，从而进行图像捕捉，如本文所述的。例如，方位角调整1212可以是用于转动放置样品宝石的云台的电机，以改变侧面相机1202相对于宝石的方位角。

图12中的系统1200可以捕捉宝石每个琢面的方位角斜角(θ)和距离(d)信息中的任何一个。此外，可读取线框/尺寸信息来调整宝石的方向。此外，这些信息可用于表面抛光测量。例如，侧面相机斜度方位可在+90°至-75°之间，方位角约为360°。在一些情况下，本文所述的系统可使用图2A中所述的相机202和云台206上的宝石210实施表面成像。

图像分析和等级确定

如所描述的，可使用本文所述的方法和系统拍摄样品宝石的各种表面和内部图像。在实例中，该计算机系统可分析这些数字图像并据此生成净度等级。

对于表面分析，在一些实例中，这可包括表面特征图像的数据分析。在这种实例中，该计算机可以从每个琢面的镜面反射图像中定位表面和表面到达特征。在一些实例中，这可以通过边界分析或每个图像内像素的对比度比较来实现。在一些实例中，该计算机可以接着在图像中识别表面和表面到达特征的类型。例如，图像可展示异常内含物，如但不限于羽毛、凹坑、划痕、抛光线、表面纹理、烧伤或其他。接下来，该计算机可基于特征的大小和对比度对表面和表面到达特征的程度进行分类。这种分类可以是计算机将所检测的内含物的大小和/或对比度与之前确定的阈值进行比较。在一些实例中，由计算机进行的这种分类可以使用查找表或图表。在一些实例中，人工智能可用于比较所检测的内含物，以确定每个夹内含物的分类。

对于内部分析，在一些实例中，计算机可以从不同方位角和深度的所捕捉的散射数字图像中定位内部和表面到达内部特征。在这种实例中，方位角和深度的组合可被计算机视为不同的视角，以帮助宝石中特征的定位。然后，计算机可识别内部和表面到达内部特征的类型，例如但不限于，羽毛、针状、云状、内部纹理或其他内含物类型。然后，计算机可使用来自表面分析的信息来区分仅内含物和其他特征，其中仅内部特征不会出现在宝石表面。接着，计算机可基于特征的大小和对比度，对内部和表面到达内部特征的程度进行分类。这种分类可以是计算机将所检测的内含物大小和/或对比度与之前确定的阈值进行比较。在一些实例中，由计算机进行的这种分类可以使用查找表或图表。在一些实例中，人工智能可用于比较所检测的内含物，以确定每个内含物的分类。

在一些实例中，一旦确定了宝石表面和内部区域内含物的分类和数量，该信息可用于生成宝石的整体净度等级。同样，这种分析可包括计算机利用查找表、图表比较、人工智能分析或其他诊断。

另外或可选地，本文的系统和方法检测到的任何内含物都可以存储起来，用于指纹类型匹配。在这种实例中，可以存储表面和/或内部内含物的定位和映射，并与后来测量的宝石进行比较，以达到匹配和识别的目的。在一些实例中，这种映射信息可打印出来并展示给用户。在一些实例中，可为分析的宝石生成带有等级和映射内含物的证明。

相机轴校准

图13、14和15描绘了本文系统和方法可使用的各种校准布置，以校准相机角度，以便捕捉宝石琢面的图像进行分析。这种校准对于保持准确的琢面计数和识别以及改善图像的聚焦非常有用。实例校准可包括臂旋转轴，如相对于云台旋转中心位置的斜度调整中心。相机和云台的布置可涉及本文描述的任何设置，包括但不限于在图1、图2A和图12中描述的设置。

图13和图14示出了在X方向上进行臂轴校准的实例配置1300和1400。此外，图15示出了在Z方向上进行臂轴校准的配置1500。

例如，在图13中，配置1300可以包括放置在云台1304上方距离D0 1310的相机1302。作为另一个实例，在图14中，配置1430，云台1404的内部边缘与相机1402之间的距离D1。此外，距离D3 1440可以包括云台1404的中心与相机1402的内边缘之间的距离。云台1404可以包括直径D2和半径D 1450。

从Z方向看，如图15所示，配置1500可以包括云台上方的高度H 1508、云台的高度H1 1510以及云台的高度H0 1520(H1)和云台上方的高度(H)。

移动相机和/或云台的每个描述可包括从本文所述计算机向与电机通信的电机发送命令，以移动本文所述硬件。通过移动相机的电机和/或云台，可相对彼此移动每个硬件组件以达到所需位置，如本文所述的。

如图13所示，臂轴校准过程可以包括将相机1302归位位置设置为相机视角轴垂直于云台1304平面的位置。从该位置可以测量相机和云台之间的距离D0 1310。

如图14所示，该过程还可以包括将相机1402旋转约90度和/或使用云台1404侧面上的第二相机位置，然后通过测量相机到云台边缘之间的距离D1 1430和云台直径D2或两倍半径D 1450来测量相机到云台旋转中心之间的距离D3 1440。在这种实例中，相机1402可以具有固定的焦平面/工作距离。可以调整相机与云台之间的这种距离，以最大限度地提高云台边缘图像的清晰度。云台边缘1404与相机1402之间的距离可以等于相机的工作距离D11430。

在一些情况下，如图13-14所示，在X轴方向上臂轴向旋转云台中心的偏移量可以为D＝D0-(D1+0.5*D2)。如图15所示的在Z轴垂直方向上臂轴向云台表面的偏移可以通过将臂从原位置旋转90度来进行或使用布置在云台侧面的第二相机，并捕捉云台的图像，以及计算云台相对于图像中心的高度H 1508＝H0 1520-H1 1510来进行。

表面反射捕捉

在高净度分级中，表面反射图像可能非常有用。为了捕捉这种表面反射图像，可以基于不同切割石材上的各种琢面类型执行表面反射捕捉过程。例如，对于圆形明亮切割(RBC)钻石，琢面捕捉可以按照以下顺序进行：(1)亭部主面，(2)下腰部，(3)上腰部，(4)风筝面(bezel)，(5)星面。为了拍摄这种反射图像，机械臂可利用校准例程和定位指令在云台和样品宝石周围移动，以捕捉表面反射图像，用于分析和/或存储。

在表面反射捕捉之前，带有机械臂位置的相机可以处于原点位置，该位置可以垂直于云台，限定的θ值为0。机械臂可在XY平面上绕轴A旋转。基于琢面信息：ρ、θ和φ、石材中心和校准的轴A位置，可要求在捕捉图像前完成三个步骤。(注意图16中的坐标平面与其他图不同)。

图16是用于表面反射捕捉的坐标平面实例示意图1600。如图16所示，S1610可以指定石材中心，A1612可以指定相机臂1620旋转轴，该旋转轴可以平行于Z轴。

作为执行表面反射捕捉过程的一部分，云台可以基于琢面方位角θ值和斜度值φ进行旋转。当臂从亭部侧旋转到冠部侧时，镜头与投射到云台平面的光线之间的角度会发生变化。描述角度变化的几何图形可指定为：

θ＝Atan(Dx/Dz)。

当相机臂旋转时，Dx(镜头与云台平面上的光线之间的距离)可以保持不变，以及Dz(镜头到旋转轴的距离)可以根据琢面斜角φ发生变化。

图17是旋转相机臂的坐标平面实例示意图1700，其可用于本文所述的系统和方法，以照亮和/或捕捉宝石的图像。表面反射捕捉过程还可以包括基于琢面斜角φ旋转相机臂。此外，表面反射捕捉过程可包括基于琢面信息ρ、θ、φ、石材中心和臂旋转轴位置聚焦相机。

图18是基于已知或预加载的宝石线框模型进行聚焦调整的实例示意图1800。相机镜头到臂旋转轴的距离D＝Da+R+WD，其中Da为调整后的距离，R为石材中心到琢面的距离ρ，以及WD为镜头工作距离。基于臂轴与石材中心的几何关系Da＝Das*cos(θ)，Das可以是相机臂轴与石材中心的距离，θ＝θ1+θ2；θ1＝90-φ，φ为琢面斜角，θ2可以是臂轴与石材中心连线的斜角。

图19是线框几何关系的实例示意图1900。表面反射捕捉过程还可以包括通过Z扫描优化聚焦。

图20是将宝石尺寸信息转换为方位角、斜度和距离信息并相应调整电动云台以进行表面成像的实例工作流程的流程2000。在2002处，该过程可包括校准系统的臂轴。

臂轴校准依赖于相机1206的剪影图像和侧面相机1202的喷嘴1240图像的反馈。首先，拍摄一系列云台喷嘴的剪影图像，以确认喷嘴旋转期间云台喷嘴的上表面是平整的。然后调整侧面相机1202，以对云台喷嘴进行成像。当相机1202垂直于云台喷嘴时，喷嘴平面的面积尺寸最大。

在2004处，该过程可以包括将宝石样品放在云台上以捕捉宝石尺寸信息。这可以包括使用剪影成像技术执行尺寸测量。这也可以包括从另一个测量系统加载尺寸信息。此外，可通过扫描识别2或3个琢面。扫描可以基于相对方位角和斜度差来定位这些琢面。基于已知的琢面，可以计算出样品中心到云台旋转中心之间的偏移量。已知的琢面可投射到尺寸数据中，并估算出其他琢面。

在2006处，该过程可以包括依次测量来自所有琢面的表面反射。这可以包括基于琢面方位角θ值和斜度值φ旋转云台。这还包括基于几何形状调整角度偏移。这还包括基于琢面信息ρ、θ、φ、宝石中心和臂旋转轴位置对相机进行对焦。这还可以包括基于几何关系应用附加偏移、扫描相机以优化聚焦、和/或捕捉表面镜面反射图像中的任何一个。

在实例实施方式中，提供了一种将宝石尺寸信息转换为各种信息类型并修改电动云台以用于表面成像的方法。在一些情况中，该方法可包括对连接到相机的臂的轴执行校准过程，臂的轴是相对于云台的。在一些情况下，校准过程至少基于臂的目标对准和实际对准之间的偏移。

该方法还可以包括确定云台上宝石的尺寸信息集。该尺寸信息集可基于剪影成像过程确定。确定尺寸信息集可以包括从测量系统获取尺寸信息集。在一些情况下，确定尺寸信息集可以包括计算宝石中心到云台旋转中心之间的偏移。

该方法还可以包括使用尺寸信息集识别宝石的一个或多个琢面。在一些情况下，识别一个或多个琢面包括基于相对方位角和斜度差识别宝石的两个或三个琢面。

该方法还可以包括测量来自每个已识别琢面的表面反射数据集。在一些情况中，测量该表面反射数据集进一步包括基于琢面方位角θ值和斜度值φ值旋转云台。

在一些情况下，测量表面反射数据集进一步包括基于宝石的限定的几何形状调整角度偏移。

在一些情况中，测量表面反射数据集进一步包括基于ρ、θ、φ、宝石中心和臂旋转轴位置中的任一个来聚焦相机。

在一些情况下，测量表面反射数据集进一步包括基于宝石的几何关系应用额外的偏移。

在一些情况中，测量表面反射数据集进一步包括对相机执行扫描过程以优化相机的聚焦。

在一些情况下，测量表面反射数据集进一步包括捕捉宝石的表面镜面反射图像。

该方法还可以包括基于表面反射数据集调整云台的位置以用于宝石表面成像。

在一些情况下，该方法进一步包括将一个或多个琢面中的每个琢面投射(project)到尺寸信息集，以估计宝石的每个其他琢面的位置。

网络实例

图21中展示了本文可以利用的联网计算布置的实例。在图21中，用于处理来自相机(图1中的142)的图像的计算机2102可以生成包括所捕捉的图像的像素数据的数据。计算机2102可以是单独或组合的任何数量的计算机类型，如与相机本身、光源本身一起包括的那些，和/或与相机和/或光计算机组件以及在一些实例中与云台电机和/或相机镜头电机通信的另一种计算机布置，包括但不限于用于处理和传输数字化数据的笔记本电脑、台式机、平板电脑、平板手机、智能手机或任何其他种类的设备。这种计算机2102可用于控制相机2180和/或光生成设备2190，如本文所述的。计算机2102的另外或可选实例如图8所述。

回到图21，系统任何方面的计算机资源都可以通过网络2120以联网或分布式格式驻留。此外，从任何一台计算机2102捕捉到的像素化图像数据都可以传输到后端计算机2130和相关数据存储2132中进行保存和分析。在一些实例中，传输可通过蜂窝或WiFi传输与相关路由器和集线器进行无线传输2110。在一些实例中，传输可以通过有线连接2112进行。在一些实例中，传输可通过网络(如互联网2120)到达后端服务器计算机2130和相关数据存储2132。在后端服务器计算机2130和相关数据存储2132处，可以存储、分析像素化图像数据，与先前存储的图像数据进行比较以进行匹配，或进行任何其他类型的图像数据分析。在一些实例中，图像数据的存储、分析和/或处理可在参与原始图像捕捉的计算机2102上完成。在一些实例中，数据存储、分析和/或处理可由本地计算机2102和后端计算系统2130分担。联网计算机资源2130可以利用比本地计算机2102更强的数据处理能力。以这种方式，图像数据的处理和/或存储就可以卸载到网络上可用的计算资源上。在一些实例中，联网计算机资源2130可以是云基础设施中的虚拟机器。在一些实例中，联网计算机资源2130可以通过云基础设施分布在多个计算机资源上。单个计算机服务器2130的实例无意是限制性的，并且仅是本文所述系统和方法可利用的计算资源的一个实例。

实例计算机设备

如所描述的，任何数量的计算设备都可以布置到本文所述系统的各个组分部件中或与之连接，和/或用于实施本文所述方法。例如，相机系统可以包括自己的计算系统，照明系统可以包括自己的计算系统，来自相机图像的数据可以使用计算系统收集、存储和分析。在一些实例中，一些计算资源可以联网，或通过网络进行通信，使得它们不必要与本文所述的光学系统共同定位。在任何情况下，这里使用的任何计算系统都可以包括图22所述的组分部件。

图22展示了可用于本文所述系统和方法的实例计算设备2200。在实例计算机2200中，CPU或处理器2210通过总线或其他通信方式2212与用户界面2214通信。用户界面包括实例输入设备，如键盘、鼠标、触摸屏、按钮、操纵杆或其他用户输入设备。用户界面2214还包括显示设备2218，如屏幕。图22中展示的计算设备2200还包括网络接口2220，它与CPU 2220和其他组件通信。网络接口2220可以允许计算设备2200与其他计算机、数据库、网络、用户设备或任何其他具有计算能力的设备进行通信。在一些实例中，通信方法可以通过WiFi、蜂窝、低功耗蓝牙、有线通信或任何其他通信方式。在一些实例中，实例计算设备2200包括还与处理器2210通信的外设2224。在一些实例中，外设包括用于通信的天线2226。在一些实例中，外设2224可以包括相机设备2228。在一些实例中，计算设备2200的存储器2222与处理器2210通信。在一些实例中，该存储器2222可包括执行软件的指令，如操作系统2232、网络通信模块2234、其他指令2236、应用程序2238、将图像数字化的应用程序2240、处理图像像素的应用程序2242、数据存储2258、数据如数据表2260、事务日志2262、样本数据2264、加密数据2270或任何其他类型的数据。

结论

如本文所公开的，与本实施方式一致的可以通过计算机硬件、软件和/或固件实施。例如，本文所公开的系统和方法可以以各种形式实施，包括例如数据处理器，如也包括数据库、数字电子电路、固件、软件、计算机网络、服务器的计算机，或它们的组合。此外，虽然一些公开的实施方案描述了特定的硬件组件，但与本文创新一致的系统和方法可以通过硬件、软件和/或固件的任何组合来实施。此外，本文创新的上述方面和原理可在各种环境中实施。这种环境和相关应用可专门构建用于执行根据实施方式的各种例程、流程和/或操作，或者它们可包括通过代码选择性激活或重新配置以提供必要功能的通用计算机或计算平台。本文所公开的流程与任何特定的计算机、网络、架构、环境或其他设备没有内在联系，可以通过硬件、软件和/或固件的适当组合来实现。例如，各种通用机器可与根据本实施方式的教导编写的程序一起使用，或者构建专门的装置或系统来实施所需的方法和技术可能更加方便。

本文所述方法和系统的各方面(如逻辑)可作为编程到各种电路中的任何一种电路的功能来实现，包括可编程逻辑器件(“PLD”)，如现场可编程门阵列(“FPGA”)、可编程阵列逻辑(“PAL”)器件、电可编程逻辑和存储器件、标准单元器件以及特定应用集成电路。实现各方面的其他可能性包括：存储器件、带存储器(如EEPROM)的微控制器、嵌入式微处理器、固件、软件等。此外，各方面可以在具有基于软件的电路仿真、离散逻辑(顺序和组合)、定制设备、模糊(神经)逻辑、量子设备以及上述任何设备类型的混合体的微处理器中实施方式。底层器件技术可采用多种元件类型，例如，互补金属氧化物半导体(CMOS)等金属氧化物半导体场效应晶体管(“MOSFET”)技术、发射极耦合逻辑(“ECL”)等双极技术、聚合物技术(例如，硅缀合聚合物和金属缀合聚合物-金属结构)、模拟和数字混合等。

还应注意的是，就其行为、寄存器传输、逻辑组件和/或其他特征而言，本文公开的各种逻辑和/或功能可使用硬件、固件的任意数量组合实现和/或作为体现在各种机器可读或计算机可读介质中的数据和/或指令来实现。可在其中实施这种格式化数据和/或指令的计算机可读介质包括但不限于各种形式的非易失性存储介质(例如，光学、磁性或半导体存储介质)以及可用于通过无线、光学或有线信号介质或其任意组合传输这种格式化数据和/或指令的载波。通过载波传输此类格式化数据和/或指令的例子包括但不限于通过一个或多个数据传输协议(例如，HTTP、FTP、SMTP等)在互联网和/或其他计算机网络上进行传输(上传、下载、电子邮件等)

除非上下文另有明确要求，否则在整个描述和权利要求中，“包括(comprise)”、“包括(comprising)”等词语应理解为包含性的，而不是排他性的或穷尽性的；也就是说，应理解为“包括但不限于(including,but not limited to)”。使用单数或复数的词语也分别包括复数或单数。此外，“本文(herein)”、“下面(hereunder)”、“以上(above)”、“以下(below)”以及类似含义的词语指的是本申请的整体，而不是本申请的任何特定部分。当“或”字用于指两个或两个以上项目的清单时，该词涵盖了该词的以下所有解释：清单中的任何项目、清单中的所有项目以及清单中项目的任何组合。

尽管本文已具体描述了某些目前优选的实施方式，但对于本描述所涉及的技术领域的技术人员来说，显而易见的是，在不脱离本实施方式的精神和范围的情况下，可以对本文展示和描述的各种实施方式进行变化和修改。因此，本发明的实施方式仅限于适用法律规则所要求的范围。

本实施方式可以以方法和用于实施这些方法的装置的形式体现。本实施方式还可以以体现在有形介质中的程序代码的形式体现，如软盘、CD-ROM、硬盘或任何其他机器可读存储介质，其中，当程序代码被加载到机器(如计算机)中并由机器执行时，机器就成为用于实施本实施方式的装置。本实施方式也可以是程序代码的形式，例如，无论是存储在存储介质中、加载到机器中和/或由机器执行，还是通过某种传输介质传输，如通过电线或电缆、通过光纤或通过电磁辐射，其中，当程序代码加载到机器(如计算机)中并由机器执行时，机器就成为实施本实施方式的装置。当在通用处理器上执行时，程序代码段与处理器相结合，提供了一个类似于特定逻辑电路运行的独特装置。

软件存储在机器可读介质中，该介质可以有多种形式，包括但不限于有形存储介质、载波介质或物理传输介质。例如，非易失性存储介质包括光盘或磁盘，如任何计算机中的任何存储设备或类似设备。易失性存储介质包括动态存储器，如计算机平台的主存储器。有形传输介质包括同轴电缆、铜线和光纤，包括构成计算机系统内总线的电线。载波传输介质的形式可以是电信号或电磁信号，也可以是声波或光波，如射频(RF)和红外(IR)数据通信过程中产生的声波或光波。因此，计算机可读介质的常见形式包括：磁盘(例如，硬盘、软盘、柔性盘)或任何其他磁性介质、CD-ROM、DVD或DVD-ROM、任何其他光学介质、任何其他物理存储介质、RAM、PROM和EPROM、FLASH-EPROM、任何其他存储芯片、传输数据或指令的载波、传输此类载波的电缆或链接，或计算机可从中读取程序代码和/或数据的任何其他介质。这些形式的计算机可读介质中有许多都可以涉及将一个或多个指令序列传送到处理器中执行。

为解释目的的上述说明已参照具体实施方式进行了描述。然而，上述说明性讨论并不打算详尽无遗，也不打算将实施方式限制为所公开的精确形式。鉴于上述教导，许多修改和变化都是可能的。选择和描述所述实施方式是为了最好地解释实施方式的原理及其实际应用，从而使本领域的其他技术人员能够最好地利用各种实施方式，并根据所考虑的特定用途进行各种适合的修改。

Claims (34)

1.一种方法，其包括，

通过与至少一个光源和数码相机通信的计算机，

用漫射光照射样品钻石台面；

通过所述计算机，使所述数码相机在所述漫射光下捕捉所述钻石台面的表面图像；

通过所述计算机，用准直光照射除所述台面外的样品钻石琢面；

通过所述计算机，使所述数码相机在所述准直光下捕捉除所述台面外的所述钻石琢面的表面图像；

通过所述计算机，用暗场照明对所述样品钻石台面进行照明；

通过所述计算机，使所述数码相机在所述暗场照明下在多个焦深处捕捉所述钻石台面的内部图像；

通过所述计算机，使所述数码相机在所述暗场照明下在多个焦深处捕捉穿过除所述台面外的琢面拍摄的所述钻石的内部图像。

2.根据权利要求1所述的方法，进一步包括，

通过所述计算机，分析所捕捉的所述钻石台面的表面数字图像和除所述台面外的所述钻石琢面的表面数字图像，以检测异常情况。

3.根据权利要求2所述的方法，进一步包括，

通过所述计算机，分析所捕捉的所述钻石台面的内部数字图像和穿过除所述台面外的所述钻石琢面表面拍摄的内部数字图像，以检测异常情况。

4.根据权利要求3所述的方法，进一步包括，

通过所述计算机，基于所分析的所述钻石台面的表面数字图像、除所述台面外的所述钻石琢面的表面数字图像、所述钻石台面的内部数字图像和穿过除所述台面外的钻石琢面拍摄的内部数字图像，给所述样品钻石指定净度等级。

5.根据权利要求1所述的方法，其中多个内部图像是以0.3mm的聚焦扫描步进拍摄的。

6.根据权利要求1所述的方法，其中在准直光下，除所述台面外的所述钻石琢面的表面的所捕捉的数码相机图像包括捕捉16个不同方位角的图像。

7.根据权利要求6所述的方法，其中在准直光下，除所述台面外的所述钻石琢面的表面的所捕捉的数码相机图像包括56个表面图像。

8.根据权利要求6所述的方法，其中所捕捉的所述内部图像的数码相机图像包括96个具有例如但不限于0.25mm或0.3mm的聚焦扫描步进的内部图像。

9.根据权利要求1所述的方法，进一步包括，通过所述计算机，利用边界分析或每个图像内像素的对比度比较，从每个琢面的表面图像中定位表面和表面到达特征，从而分析所述表面图像；

通过所述计算机，识别图像中表面和表面到达特征的类型，其中类型包括羽毛、凹坑、划痕、抛光线、表面纹理或烧伤；

通过所述计算机，通过将检测到的内含物尺寸和对比度与先前确定的阈值进行比较，基于表面特征的尺寸和对比度对表面和表面到达特征的程度进行分类；

通过所述计算机，通过从不同方位角和深度的所捕捉的内部数字图像中定位内部和表面到达内部特征，分析所述内部图像；

通过所述计算机，识别内部和表面到达内部特征的类型，其中类型包括羽毛、针状、云状或内部纹理；

通过所述计算机，利用表面分析，区分内部内含物；

通过所述计算机，基于所述内部特征的大小和对比度，利用像素计数和对比度，对内部和表面到达内部特征的程度进行分类；

通过所述计算机，利用表面和内部分析，生成净度等级。

10.一种方法，其包括：

使用相机斜角θ230、方位角φ和所述相机到宝石的距离d，确定云台上宝石的尺寸信息集；

使用所述尺寸信息集识别所述宝石的一个或多个琢面；

从每个识别出的琢面测量表面反射数据集；和

基于所述表面反射数据集，调整所述云台的位置，以进行宝石表面成像。

11.根据权利要求10所述的方法，进一步包括，对连接到相机的臂的轴线执行校准过程，所述臂的轴线相对于所述云台。

12.根据权利要求11所述的方法，其中所述校准过程至少基于目标对准与所述臂的实际对准之间的偏移。

13.根据权利要求10所述的方法，其中所述尺寸信息集是基于使用背光的所述宝石的剪影成像过程确定的。

14.根据权利要求10所述的方法，其中确定所述尺寸信息集包括从测量系统获取所述尺寸信息集。

15.根据权利要求10所述的方法，其中识别所述一个或多个琢面包括基于相对方位角和斜度差识别所述宝石的两个或三个琢面。

16.根据权利要求10所述的方法，其中确定所述尺寸信息集包括计算所述宝石的中心到所述云台的旋转中心之间的偏移。

17.根据权利要求10所述的方法，其中所述方法进一步包括：

将所述一个或多个琢面中的每个投射到所述尺寸信息集，以估计所述宝石的每个其他琢面的位置。

18.根据权利要求10所述的方法，其中测量所述表面反射数据集进一步包括，基于琢面方位角θ值和斜度值φ值旋转所述云台。

19.根据权利要求10所述的方法，其中测量所述表面反射数据集进一步包括，基于所述宝石的限定的几何形状调整角度偏移。

20.根据权利要求10所述的方法，其中测量所述表面反射数据集进一步包括，基于ρ、θ、φ、宝石中心和臂旋转轴线位置中的任一个聚焦相机。

21.根据权利要求10所述的方法，其中测量所述表面反射数据集进一步包括，基于宝石的几何形状关系应用额外的偏移。

22.根据权利要求10所述的方法，其中测量所述表面反射数据集进一步包括，对相机执行扫描过程，以优化所述相机的聚焦。

23.根据权利要求10所述的方法，其中测量所述表面反射数据集进一步包括捕捉所述宝石的表面镜面反射图像。

24.一种捕捉宝石上的图像以确定净度等级的方法，所述方法包括：

通过与数码相机通信的计算机获取所述宝石的线框模型，其中所述宝石在云台上；

通过所述计算机，使用所述线框模型计算方位角(φ)、倾斜角(θ)和所述相机到所述宝石的每个琢面的距离(d)；

通过所述计算机，向云台电机、斜度电机、聚焦调整电机发送指令，所述云台电机配置为旋转所述云台，所述斜度电机配置为调整所述相机到所述云台的斜度，所述聚焦调整电机配置为调整所述相机到所述云台的聚焦；以及向所述相机和光源发送指令，以便照亮所述云台和宝石，并依次捕捉所述宝石上的每个琢面的图像；

通过所述计算机，调整所述斜度电机，使所述相机移动到与第一琢面成约45度角，并使暗场光源照亮所述宝石，并捕捉每个宝石琢面的暗场图像。

25.根据权利要求24所述的方法，其中获取线框模型包括，通过与云台电机通信的所述计算机，使所述云台与所述宝石一起旋转，并使数码相机在多个旋转角度捕捉所述宝石的剪影图像，以生成所述宝石的线框模型。

26.根据权利要求24所述的方法，其中捕捉的图像数量包括十六个方位角，其中有八个亭部主图像，每对下腰部之间的八个图像。

27.根据权利要求26所述的方法，其中在每个方位角处，通过所述计算机，从所述宝石表面到内部捕捉六个图像。

28.根据权利要求27所述的方法，其中所述六个图像的内部成像扫描步进为0.25mm。

29.根据权利要求28所述的方法，其中所述扫描步进与镜头的景深相匹配。

30.根据权利要求29所述的方法，进一步包括通过所述计算机，使所述相机移动到额外的斜角，以从所述宝石的台面侧获取内部图像。

31.一种系统，其包括：

带有处理器和存储器的计算机，其与至少一个光源和数码相机通信，所述计算机配置成用漫射光照明样品钻石台面，其中所述样品钻石被配置在云台上，使所述数码相机在所述漫射光下捕捉所述钻石台面的表面图像，用准直光照明除所述台面外的所述样品钻石琢面，使所述数码相机在所述准直光下捕捉除所述台面外的钻石琢面的表面图像，用暗场照明对所述样品钻石台面进行照明，使所述数码相机在所述暗场照明下在多个焦深处捕捉所述钻石台面的内部图像，以及使所述数码相机在所述暗场照明下在多个焦深处捕捉除所述台面外的钻石琢面的内部图像。

32.根据权利要求31所述的系统，其中所述系统进一步包括配置为旋转所述云台的云台电机，配置为调整所述数码相机到所述云台的斜度的斜度电机，以及配置为调整所述数码相机到所述云台的聚焦的聚焦调整电机。

33.根据权利要求32所述的系统，其中所述系统进一步包括背面剪影光源和剪影相机，所述剪影相机配置为捕捉旋转云台上所述样品宝石的多个数字剪影图像。

34.根据权利要求31所述的系统，其中所述计算机进一步配置为通过使用边界分析或每个图像内像素的对比度比较，从每个琢面的表面图像中定位表面和表面到达特征来分析所述表面图像；

识别图像中表面和表面到达特征的类型，其中类型包括羽毛、凹坑、划痕、抛光线、表面纹理或烧伤；

通过将检测到的内含物尺寸和对比度与先前确定的阈值进行比较，基于表面特征的尺寸和对比度对表面和表面到达特征的程度进行分类；

通过从不同方位角和深度的所捕捉的内部数字图像中定位内部和表面到达内部特征，分析所述内部图像；

识别内部和表面到达内部特征的类型，其中类型包括羽毛、针状、云状或内部纹理；

利用表面分析，区分内部内含物；

基于所述内部特征的大小和对比度，使用像素计数和对比度，对内部和表面到达内部特征的程度进行分类；和

利用表面和内部分析，生成净度等级。