CN105868433B

CN105868433B - 一种用于钻石加工的系统和方法

Info

Publication number: CN105868433B
Application number: CN201510383037.1A
Authority: CN
Inventors: 亚伦·阿里尔
Original assignee: TRIFECTA INDUSTRIES Ltd
Current assignee: TRIFECTA INDUSTRIES Ltd
Priority date: 2014-10-10
Filing date: 2015-07-02
Publication date: 2021-04-16
Anticipated expiration: 2035-07-02
Also published as: GB201511199D0; US20160103938A1; BE1024038B1; CA2893898A1; HK1222242A1; BE1024038A1; GB2535554A; CN105868433A; IL239264A0

Abstract

本公开技术用于钻石加工。获取钻石参数信息并将用于许多钻石的信息合计并入数据库。通过基于存储在所述存储器中的选择标准应用逻辑，基于处理接收的测量信息，识别出至少一个再切割潜能候选钻石。接着至少部分基于接收的测量信息生成至少一个候选钻石的虚拟模型。通过应用再切割标准以确定指示再切割潜能参数，分析所述虚拟模型。这就是选择钻石用于再切割操作中的输出。通过减少对运输钻石到分析场所的需求，实现显著的能源、加工和环境效益。

Description

一种用于钻石加工的系统和方法

相关申请的交叉引用

本申请在此要求2014年10月10日申请的美国临时专利申请No.62/062,785的优先权。该申请的全部内容通过引用结合于此。

技术领域

本技术通常涉及材料加工，更具体地，涉及钻石加工。

背景技术

从钻石开采操作中直接获取的原钻通过切割操作加工成用于转售的抛光钻石。首次切割并不总是产生最佳的结果，在某些情况下，对已经抛光过的钻石进行再切割是有利的。如果原生产商在加工钻石时做出了不完美的决定，那么就是这种情况。

很不像其它大多数材料的处理和加工问题，钻石切割和加工是在技术上有困难的过程。钻石切割和加工涉及对稀有、昂贵且个体间存在特征差异的原材料操作的高度专业化的工具，并且在材料加工操作期间具有极小的实际试验和错误余地。因此，分析钻石以识别出所需的合适切割和用于切割的合适候选是整个材料加工操作中的重要部分。该步骤中的一个困难是识别出用于再切割的有希望的候选钻石。传统上这一点与其说是涉及人类专家的科学，不如说是技艺。然而，也存在一些自动化。例如，像萨林(Sarine)技术有限公司提供的DiaExpert^TM这样的机器就提供了自动化的测量和分析。在物理上对钻石进行测量和分析之后，相当多的数量可能被认定为不适合作为再切割的候选。常规的人类和自动化的方法都是浪费的——很大一部分的原材料都被拒绝，以及相关的运输和存储空间、能源消耗以及购买和零售成本。安全经营具有极高价值的原材料(钻石)的实际问题又大大加剧了上述的处理问题，这意味着在现实世界中运输一件仅重大约一克的原材料消耗了不成比例大的数量的能源。

附图说明

图1是一个框图，其说明了本公开技术的某些实施例能够操作的设备的概述。

图2是一个框图，其说明了本公开技术的某些实施例能够操作的环境的概述。

图3是一个框图，其说明了在某些实现中能够用在使用了本公开技术的系统中的组件。

图4是一个流程图，其说明了根据本技术的某些实施例评估具有再切割潜能的钻石的过程。

图5给出了钻石认证文件的例子。

图6说明了根据本技术的一个实施例的用于生成钻石虚拟模型的系统的图形用户界面。

图7说明了根据本技术的一个实施例的用于评估钻石再切割潜能的系统的另一个图形用户界面。

具体实施例

本技术指向加工钻石的系统和方法。特别地，此处描述的本技术的实施例无需物理上测量和分析每个钻石就能分析具有再切割潜能的钻石。这使得钻石再切割的选择更为有效。例如，可以构建用于钻石的虚拟模型。然后，可以分析这一虚拟模型用于再切割潜能，使得在选择用于再切割的候选钻石时做出更加充分的决定。

因此，不像现有技术中的人类或自动化方法，根据本技术的再切割分析并不是直接针对钻石本身，而是针对钻石的虚拟模型。这来源于按照本技术的这样一个认识，在分析时并不直接使用钻石的不同技术方法可提高整个加工操作，而不是试着提供工具来帮助或模仿传统的人类评估方法。参数能通过网络获取，再切割评估也能通过网络输出。因此，许多钻石能从远程来源被快速评估，而不存在将原材料运输到评估点的问题，仅仅那些被选择为切割操作的才需要被获取以及被运输到切割操作场所。虽然逻辑规则可自动执行分析，但是实施例可允许或包括操作员在评估和选择模块中输入或可包括基于存储的模型进行进一步的最后评估。

所描述技术的一些实施例参考附图在下文以更具体的形式讨论。现在转到附图，例如，图1是一个框图，其举例说明了本公开技术的某些实施例可操作的设备100的概述。该设备可包括用于操作钻石评估系统的设备100的硬件组件。例如，该设备100包括一个或多个为CPU(处理器)110提供输入的输入设备120，将用户执行的行为通知给CPU110。该行为通常由硬件控制器作为媒介，其解释接收自输入设备的信号并使用通信协议将信息传达给CPU110。输入设备120包括例如鼠标、键盘、触摸屏、红外传感器、触摸板、可穿戴输入设备、基于相机或图像的输入设备、麦克风、或其它用户输入设备。

CPU110可以是一个设备中或分布在多个设备中的单个处理单元或多个处理单元。CPU110可以耦合到其它硬件设备，例如通过使用总线，如外部控制器接口总线(PCI BUS)或小型计算机系统接口总线(SCSI BUS)。CPU110能为例如显示器130这种设备与硬件控制器进行通信。显示器130能用来显示文字和图形。在某些实施例中，显示器130为用户提供图形和文字的视觉反馈。在某些实现中，该显示器将输入设备纳入显示器的一部分，比如当输入设备是触摸屏或与配备有视觉方向监视系统时。而在某些实现中，该显示器与输入设备分离。这种显示设备的例子包括LCD显示屏、LED显示屏、投影显示器(比如仰视显示设备或头戴设备)等。其它I/O设备140也能耦合到处理器，例如网卡、显卡、声卡、USB、火线或其它外部设备、相机、打印机、扬声器、CD-ROM驱动、DVD驱动、磁盘驱动、或蓝光设备。

在某些实现中，设备100也包括能够与网络节点进行无线或有线通信的通信设备。该通信设备能通过网络使用例如TCP/IP协议与另一个设备或服务器进行通信。例如，设备100能利用通信设备在多个网络设备间进行分布式操作。

CPU110具有对存储器150的访问权限。存储器包括用于易失或非易失存储的一个或多个硬件设备，并可包括只读和可写存储器。例如，存储器可包括随机存取存储器(RAM)、CPU寄存器、只读存储器(ROM)和诸如闪存、硬盘驱动器、软盘、CD、DVD、磁存储设备、磁带驱动器、设备缓冲区等可写非易失存储器。存储器并非脱离于基础硬件的传播信号，因此存储器是非暂时的。存储器150包括数据存储器170和程序存储器160，其存储程序和软件，比如操作系统162、形状生成器164和其它任何应用程序166。

本公开技术在具有许多其它通用目的或专用目的的计算系统环境或配置下操作。可适合于本技术使用的熟知的计算系统、环境和/或配置的例子包括但不限于个人计算机、服务器计算机、手持式或便携式设备、移动电话、可穿戴电子产品、平板设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、机顶盒、可编程消费电子产品、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括任何以上系统或设备的分布式计算环境等。

图2是框图200，其说明了本公开技术的某些实施例可操作的环境的概述。用于实现本技术的环境可包括一个或多个客户端计算设备205A-D，其示例可包括设备100。客户端计算设备205能在网络环境中通过网络230运用逻辑连接到一个或多个像服务器计算设备这种远程计算机进行操作。

在某些实现中，服务器210可以是边缘服务器，其接收客户端请求并通过比如服务器220A-C这些其它的服务器协调这些请求的实现。服务器计算设备210和220能包括像设备100这种计算系统。虽然每个服务器计算设备210和220逻辑上显示为单一服务器，但是这些服务器计算设备可以各自是包含位于相同或在地理上不同的物理位置的多个服务器的分布式计算环境。在某些实现中，每个服务器220对应于一组服务器。

客户端计算设备205(″客户端″)与服务器计算设备210和220(″服务器″)能各自作为对其它服务器/客户端设备的服务器或客户端。服务器210可以连接到数据库215。数据库215能存储例如批发钻石列表、钻石的测量值或其它特征、涉及钻石虚拟模型的信息、钻石市场信息(比如取决于多种特征的钻石公平市场价格)等信息。

服务器220A-C能各自连接到相应的数据库225A-C。如上所述，每个服务器220可对应于一组服务器，这些服务器每个都能共享一个数据库或能拥有其自己的数据库。虽然数据库215和225逻辑上显示为单一单元，但是数据库215和225可以各自是包含多个服务器的分布式计算环境，可以位于它们对应的服务器内，或可位于相同或在地理上不同的物理位置。

网络230可以是局域网(LAN)或广域网(WAN)，但也可以是其它有线或无线网络。网络230可以是互联网或一些其它的公用或专用网络。客户端计算设备205可以通过像有线或无线通信这种网络接口连接到网络230。虽然服务器210和服务器220间的连接显示为分开的连接，但这些连接可以是任何类型的局域、广域、有线或无线网络，包括网络230或单独的公用或专用网络。

图3是一个框图，其说明了在某些实现中能够用在实现了本公开技术的系统中的组件300。该组件300包括硬件302、通用软件320和专用组件340。如上所述，实现本公开技术的系统可使用包括中央处理单元304、工作存储器306、储存存储器308和输入输出设备310在内的多种硬件。组件300可以在诸如客户端计算设备205这种客户端计算设备上或诸如服务器计算设备210或220这种客户端计算设备上实现。

通用软件320可包括多种应用，包括操作系统322、局部程序324和基本输入/输出系统(BIOS)326。专用组件340可以是通用软件应用320的子组件，例如局部程序324。专用组件340可包括候选选择模块344、建模模块346和再切割分析模块348，以及可用于控制和接收来自例如接口342这样的专用组件的数据的组件。在某些实现中，组件300可以跨多个计算系统分布或可以包括对基于服务器的应用的接口。

候选选择模块344能从在线批发钻石网站检索到钻石库存(inventory)信息。候选选择模块344可以搜索钻石库存信息的数据库以过滤出匹配一组参数的钻石，该些参数可使过滤出的钻石可能成为用于再切割的良好的候选对象。一旦识别出至少一个再切割候选钻石，就能获取到对应于所识别出的候选钻石的测量值。在某些情况下，关于识别出的候选钻石的一些信息可能会丢失。在某些实施例中，候选选择模块344可以基于提供的测量值计算或推断出丢失的测量值。一旦候选选择模块344识别出至少一个候选钻石，并得到了所需测量值的完整清单，这一信息可以被传输到建模模块346。

建模模块346可使用识别出的候选钻石的测量值生成3D模型。该钻石的虚拟模型可以是真实钻石的预测近似，类似于用萨林的DiaExpert^TM或其它设备通过该钻石的物理测量值所获取的。

然后，再切割分析模块348能评估建模模块346生成的模型。例如，可以提供关于切割和对称性参数的特别指令。再切割分析模块348能接着评估虚拟模型601，根据这些特别的限制推断出再切割抛光钻石的重量。在某些实施例中，提出的再切割可根据例如对称性、理想的切割等多种选择的参数自动计算。除了技术分析，再切割分析模块348也可用其他存储的标准在提出的再切割后评估候选钻石的公平市场价值，例如基于估计的再切割重量和其它形状因素。

图4是一个流程图，说明了在某些实施例中用于评估具有再切割潜能的钻石的过程。例程400开始于框402。在框404中，钻石库存信息被接收并存储于数据库中。例如，钻石信息可以由例如美国宝石协会(GIA)或其它实体这样的第三方认证机构提供。图5举例说明了一个GIA钻石证书500，该证书包括关于某一钻石的信息，例如尺寸、角度和钻石的切割等级、光泽和对称性的定性评估。例如，在某些实施例中，各种定性评估可将钻石鉴定为不良(P)、尚可(F)、良好(G)、优良(VG)、极优(EX)。因为认证机构发布的证书能确定钻石的公平市场价值，所以是购买或销售钻石时一项重要的考虑因素。在切割、光泽和对称性方面具有极好等级的钻石(被称为″三极优″)通常要比更大的但较差的切割、光泽和对称性等级的钻石值钱。因此，当在生产过程结束时评估钻石时，制造商可在过程中决定对钻石进行再切割，并牺牲一些克拉的重量，以实现切割、光泽和对称性的整体更好的等级。这些考虑因素可与其它技术标准组合用于评估再切割。

图5所示的证书上所描述的钻石的测量值通常反映了广泛的代表性，而非运用像萨林的DiaExpertTM或其它设备这样的钻石评估设备个别扫描钻石之后所获取的具体测量值。认证机构可能描述了平均的测量值，然而更详细的物理分析可提供个别测量值。举例说明，腰部(钻石最宽的部分)与其正上方的刻面(″冠部刻面″)之间的角度被称为″冠部角″。实际上，钻石上的冠部角通常不是绕着钻石完全一致的。认证机构可能不会在其钻石尺寸的报告中反映出这一变化，但更详细的物理分析可捕获到绕钻石上的这一差异。

从认证机构或其它实体获取的信息例如可通过网络连接电子接收。比如在某些实施例中，第一脚本能从在线批发钻石网站上检索钻石库存信息。在某些实施例中，由钻石供应商提供的任何钻石库存清单或由钻石供应商直接发送的任何订阅库存每日供给也可用作钻石库存信息的来源。第一脚本能将各种钻石库存信息合计并入数据库中用于进一步分析。

例程400通过为候选钻石进行数据库搜索在框406中继续。例如，第二脚本能搜索数据库以过滤出匹配一组参数的钻石，该参数可使过滤出的钻石可能被可盈利地再切割。一旦识别出至少一个再切割候选钻石，就能从框408中的数据库获取到对应于所识别出的候选钻石的测量值。在某些情况下，关于识别出的候选钻石的一些信息可能会丢失。在某些实施例中，第三脚本可以基于提供的测量值计算或推断出丢失的测量值。在某些实施例中，第三脚本能从相关的实验室证书中获取测量值(例如图5所示的美国宝石协会的证书)。在某些实施例中，丢失的信息可以从另一个来源获取，例如基于网络的实验室应用程序接口(API)，通过这样的接口，能用搜索识别出钻石。

在这一阶段，至少一个候选钻石已被识别出并已获取所需测量值的完整清单。在框410中，识别出的候选钻石的测量值被提供给生成3D模型的形状生成器系统。例如，图6举例说明了用于形状生成器系统的图形用户界面600。如图所示，识别出的候选钻石的3D虚拟模型601可基于获取的测量值被生成并向用户显示。虚拟模型601是真实钻石的预测近似，类似于用萨林的DiaExpert^TM或其它这样的设备通过该钻石的物理测量值所获取的。

在框412中，分析了3D模型的再切割潜能。例如，能够提供关于切割和对称性参数的特别指令。然后，第四脚本可以利用虚拟模型601根据这些特别的限制推断出再切割抛光钻石的重量。例如，如果候选钻石具有″尚可的切割等级″，第四脚本可根据输入的指令将产生的再切割抛光钻石推定为具有″优良的切割等级″或″极优的切割等级″。一般而言，钻石的等级越高，在再切割过程中失去的重量越大。第四脚本也可考虑试验历史以确定误差幅度(error margin)从而联系计算出的再切割。例如，图7说明了可以被第四脚本使用的再切割分析软件的图形用户界面700。图中所示的是推断出的再切割701，以及阴影区703，其反映了在提出的再切割中将会被移除的候选钻石的一部分。虽然这一实施例说明了再切割抛光钻石，但是在其它实施例中能从一个单一的原钻切割出一个或多个钻石。在某些实施例中，提出的再切割可根据例如对称性、理想的切割等多种选择的参数自动计算。

例程400通过经由网络输出再切割潜能，在框414中继续。例如，再切割潜能可电子地提供给购买者或其它实体。基于提出的再切割，能确定候选钻石的公平市场价值。在某些实施例中，第五脚本通过搜索用于出售的相似钻石并与相似钻石比较价格能确定再切割钻石的公平市场价格。在某些实施例中，第五脚本能根据对称性、等级、尺寸等再切割钻石的识别出的参数自动评估公平市场价值。接着，确定出的公平市场价值可与识别出的候选钻石的价格进行比较。基于比较，用户可确定是否要购买该候选钻石用于实际的再切割。在框416中，例程400结束。

虽然本文公开的某些实施例涉及再切割抛光钻石，但是在某些实施例中也可同样分析原钻的切割和抛光钻石的潜能。在某些实施例中，候选钻石的尺寸和形状以及提出的再切割的尺寸和形状都有相当大的变化。如前所述，存在很多再切割能盈利的情况(例如，提高钻石的切割等级以改正原生产商的错误或缺陷，如果生产商具有能卖出高于一般市场价格的分销渠道，或如果生产商具有针对能从传统形状中切割出的专有形状的分销渠道)。这些多样化的选择可加入到框414的公平市场分析中。

在某些实施例中，例程400可包括多个候选钻石同时并行的识别与分析。例如，在某些实施例中，例程400可识别并评估数十、成百或上千个钻石以识别出再切割候选。在某些实施例中，第一、第二、第三、第四脚本的一个或多个以及形状生成器可在单一计算设备或在通过网络相互连接的多种不同的计算设备上运行。在某些实施例中，技术处理例程400可整合到工作流自动化系统，可能不会简单地触发切割步骤，但也可能基于确定出的公平市场价值与候选钻石价格之间的比较自动地触发购买步骤。在某些实施例中，例程400可进一步自动地执行购买，而无需人类干预。在这些实施例中，例程400不仅自动地识别和评估候选钻石，而且选择并购买那些被推测为再切割能盈利的子集，同时还提供提出的每个购买的钻石的再切割的输出。然后根据提出的再切割可执行所购买钻石的再切割(例如，使用基于计算机的切割机器)。这一端到端的自动化除了减少分析阶段的能源和运输成本或切割阶段的损耗以外，还可增加过程的效率和盈利能力。

本公开技术的多个实施例参考附图如上所述。可实现所描述技术的计算设备可包括一个或多个中央处理单元、存储器、输入设备(例如键盘和指向装置)、输出设备(例如显示设备)、存储设备(例如磁盘驱动器)和网络设备(例如网络接口)。存储器和存储设备是能够存储实现所描述技术的至少一部分的指令的计算机可读存储介质。此外，可通过像通信链路上的信号这样的数据传输媒介存储或传输数据结构和消息结构。可以使用多种通信链路，例如互联网、局域网、广域网、或点对点拨号连接。因此，计算机可读介质可包括计算机可读存储介质(例如″非暂时″介质)和计算机可读传输介质。

虽然主题是以特定于具体的结构特征和/或方法行为的语言所描述的，但是应当理解的是所附权利要求中限定的主题并不一定限于这些上述的具体的特征或行为。本文所描述的具体实施例和实现仅出于举例说明的目的，在没有背离这些实施例和实现的范围的情况下可以做出各种修改。上述公开的具体特征和行为作为实现下述的权利要求书的实例。因此，实施例与实现并不限于本文所明确描述的那些。

附加的示例

1.一种用于钻石加工的系统，所述系统具有存储器和处理器，并且包括：

输入接口，其被配置为通过网络接收用于多个钻石的测量信息；

候选选择模块，其被配置为通过基于存储在所述存储器中的选择标准应用逻辑，基于处理接收的测量信息的所述处理器，从所述多个钻石中识别出至少一个候选钻石；

建模模块，其被配置为至少部分基于所述接收的测量信息生成所述至少一个候选钻石的虚拟模型；以及

再切割分析模块，其被配置为通过所述处理器应用存储在所述存储器中的再切割标准以确定指示再切割潜能参数，分析所述虚拟模型，

输出接口，其被配置为通过所述网络输出确定的再切割潜能参数，以用于再切割操作中的钻石选择。

2.根据示例1所述的系统，进一步包括配置为基于所述确定的再切割潜能切割所述候选钻石的再切割模块。

3.根据示例1-2所述的系统，其中所述再切割分析模块进一步被配置为基于所述确定的再切割潜能确定用于所述候选钻石再切割的加工成本或收益。

4.根据示例3所述的系统，其中所述再切割分析模块进一步被配置为基于确定的加工成本或收益建议对所述候选钻石的拒绝或选择。

5.根据示例1-4所述的系统，其中所述测量信息包括对所述至少一个候选钻石的至少一个定性评估。

6.一种通过具有处理器和存储器的计算设备执行的用于钻石加工的方法，所述方法包括：

接收用于多个钻石的钻石库存信息；

通过基于存储在所述存储器中的选择标准应用逻辑，基于处理接收的钻石库存信息的处理器，从所述多个钻石中识别出至少一个候选钻石；

获取与所述至少一个候选钻石相关联的测量信息；以及

至少部分基于获取的测量信息，自动生成基于所述获取的测量信息的所述至少一个候选钻石的虚拟模型。

7.根据示例6所述的方法，进一步包括通过所述处理器应用存储在所述存储器中的再切割标准以确定指示具有再切割潜能的参数，分析所述至少一个候选钻石的所述虚拟模型。

8.根据示例7所述的方法，进一步包括通过网络输出所述确定的再切割潜能参数，以用于再切割操作中的钻石选择。

9.根据示例7-8所述的方法，进一步包括基于所述指示再切割潜能的参数切割所述至少一个候选钻石。

10.根据示例9所述的方法，其中所述至少一个候选钻石具有第一等级，并且再切割的候选钻石具有第二等级，所述第二等级高于所述第一等级。

11.根据示例7-10所述的方法，进一步包括基于确定的再切割潜能确定用于所述候选钻石再切割的加工成本或收益。

12.根据示例11所述的方法，进一步包括基于确定的加工成本或收益建议对所述候选钻石的拒绝或选择。

13.根据示例6-12所述的方法，其中获取与所述至少一个候选钻石相关联的测量信息包括从所述钻石库存信息中提取测量信息。

14.根据示例13所述的方法，其中获取与所述至少一个候选钻石相关联的测量信息进一步包括基于提取的测量信息计算附加的测量信息。

15.根据示例6-14所述的方法，其中所述测量信息包括对所述至少一个候选钻石的至少一个定性评估。

16.一种存储用于钻石加工的计算机可执行指令的计算机可读介质，所述计算机可执行指令包括当被具有处理器和存储器的计算机系统执行时能引起所述计算机系统执行操作的指令，所述操作包括：

接收用于多个钻石的钻石库存信息；

通过基于存储在所述存储器中的选择标准应用逻辑，基于处理接收的钻石库存信息的所述处理器，从所述多个钻石中识别出至少一个候选钻石；

获取与所述至少一个候选钻石相关联的测量信息；以及

17.根据示例16所述的计算机可读介质，其中所述操作进一步包括通过所述处理器应用存储在所述存储器中的再切割标准以确定指示再切割潜能的参数，自动分析所述至少一个候选钻石的所述虚拟模型。

18.根据示例17所述的计算机可读介质，其中所述操作进一步包括通过网络输出确定的再切割潜能参数，以用于再切割操作中的钻石选择。

19.根据示例17所述的计算机可读介质，其中所述操作进一步包括基于确定的再切割潜能计算用于所述候选钻石再切割的加工成本或收益。

20.根据示例16-19所述的计算机可读介质，其中获取与所述至少一个候选钻石相关联的测量信息包括从所述钻石库存信息中提取测量信息。

Claims

1.一种用于通过将钻石测量信息转换为用于分析将被考虑用于再切割的候选钻石的模型来提高在钻石分析系统中的效率的系统，所述系统包括：

输入接口，其被配置为通过网络从第三方获取用于将被考虑用于再切割的多个钻石的测量信息；

候选选择模块，其被配置为从将被考虑用于再切割的所述多个钻石中自动地识别出至少一个候选钻石；

建模模块，其被配置为至少部分基于所述获取的测量信息自动地生成所述至少一个候选钻石的虚拟模型，其中生成所述虚拟模型包括从所获取的测量推断所述候选钻石被预期所具有的但没有包括在来自第三方的测量信息的至少一个测量，以及其中所述推断的至少一个测量是所述候选钻石的对称性或尺寸的一个方面，其中所述虚拟模型包括被指示为移除的至少一个区域；以及

再切割分析模块，其被配置为基于候选钻石在再切割后的至少一个预计重量自动地分析所述虚拟模型以确定再切割潜能，

其中所述接口被进一步配置为通过所述网络提供所述再切割潜能至制造商。

2.根据权利要求1所述的系统，进一步包括配置为基于所述确定的再切割潜能切割所述候选钻石的再切割模块。

3.根据权利要求1所述的系统，其中所述再切割分析模块进一步被配置为基于所述确定的再切割潜能确定用于所述候选钻石再切割的加工成本或收益。

4.根据权利要求3所述的系统，其中所述再切割分析模块进一步被配置为基于确定的加工成本或收益建议对所述候选钻石的拒绝或选择。

5.根据权利要求1所述的系统，其中所述测量信息包括对所述至少一个候选钻石的至少一个定性评估。

接收用于将被考虑用于再切割的多个钻石的钻石库存信息；

基于处理接收的钻石库存信息的处理器，通过基于存储在所述存储器中的选择标准应用逻辑，从所述将被考虑用于再切割的多个钻石中自动地识别出至少一个候选钻石；

从第三方获取与将被考虑用于再切割的所述至少一个候选钻石相关联的测量信息；至少部分基于获取的测量信息，自动生成基于所述获取的测量信息的所述至少一个候选钻石的特定候选钻石的虚拟模型，其中所述虚拟模型包括被指示为移除的至少一个区域；

其中生成所述虚拟模型包括从所获取的测量推断所述特定的候选钻石被预期所具有的但没有包括在从第三方获取的测量信息的至少一个测量；以及

通过所述处理器应用存储在存储器中的再切割标准来分析至少一个所述候选钻石的虚拟模型，以基于所述候选钻石在再切割后将具有的至少一个预计重量来确定再切割潜能。

7.根据权利要求6所述的方法，进一步包括通过所述处理器应用存储在所述存储器中的再切割标准以确定指示具有再切割潜能的参数，分析所述至少一个候选钻石的所述虚拟模型。

8.根据权利要求7所述的方法，进一步包括通过网络输出所述确定的再切割潜能参数，以用于再切割操作中的钻石选择。

9.根据权利要求7所述的方法，进一步包括基于所述指示再切割潜能的参数切割所述至少一个候选钻石。

10.根据权利要求9所述的方法，其中所述至少一个候选钻石具有第一等级，并且再切割的候选钻石具有第二等级，所述第二等级高于所述第一等级。

11.根据权利要求7所述的方法，进一步包括基于确定的再切割潜能确定用于所述候选钻石再切割的加工成本或收益。

12.根据权利要求11所述的方法，进一步包括基于确定的加工成本或收益建议对所述候选钻石的拒绝或选择。

13.根据权利要求6所述的方法，其中获取与所述至少一个候选钻石相关联的测量信息包括从一个或多个认证实验室证书中提取测量信息。

14.根据权利要求6所述的方法，其中所述测量信息包括对所述至少一个候选钻石的至少一个定性评估。

15.一种存储用于钻石加工的计算机可执行指令的非暂时性计算机可读介质，所述计算机可执行指令包括当被具有处理器和存储器的计算机系统执行时能引起所述计算机系统执行操作的指令，所述操作包括：

接收用于将被考虑用于再切割的多个钻石的钻石库存信息；

基于处理接收的钻石库存信息的所述处理器，通过基于存储在所述存储器中的选择标准应用逻辑，从所述将被考虑用于再切割的多个钻石中自动地识别出至少一个候选钻石；

获取与所述至少一个候选钻石相关联的测量信息；

至少部分基于获取的测量信息，自动生成基于所述获取的测量信息的所述至少一个候选钻石的特定候选钻石的虚拟模型，

其中生成所述虚拟模型包括从所获取的测量推断被预期为描述所述特定候选钻石但是没有包括在已获取的测量信息的至少一个测量；

基于生成的虚拟模型自动地计算所述特定候选钻石的再切割；

提供描述在所述再切割中将被移除的所述特定候选钻石的一部分的所述特定候选钻石的所述再切割的视图；和

16.根据权利要求15所述的非暂时性计算机可读介质，其中所述操作进一步包括：

通过所述处理器应用存储在所述存储器中的再切割标准以确定指示再切割潜能的参数以自动地分析所述至少一个候选钻石的所述虚拟模型；以及

基于确定的再切割潜能计算用于所述候选钻石再切割的加工成本或收益。

17.根据权利要求15所述的非暂时性计算机可读介质，其中获取与所述至少一个候选钻石相关联的测量信息包括从所述钻石库存信息中提取测量信息。

18.根据权利要求15所述的非暂时性计算机可读介质，其中所述操作进一步包括：

基于生成的虚拟模型自动地计算所述特定候选钻石的再切割；以及

通过分析再切割的实验历史，为计算的再切割运算误差范围。

19.根据权利要求15所述的非暂时性计算机可读介质，其中所述操作进一步包括：

基于生成的虚拟模型计算所述特定候选钻石的再切割潜能；以及

没有人类干预以及基于计算的再切割潜能，自动地影响购买所述特定候选钻石。