CN116026770A - 白玉-青玉颜色分类分级的测定方法、评定方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种白玉‑青玉颜色分类分级的测定方法包括：启动测量仪器对预分类样品进行测量以得到各样品的反射率值并根据反射‑色度计算公式形成相应类别下样品的色度坐标值集合，在进行均值化处理后得到各类别下样品的初始色度坐标平均值；根据欧式距离值对各类别下的样品进行重新划分，均值化处理后得到新的各类别样品的复核色度坐标平均值；通过比对复核色度坐标平均值与初始色度坐标平均值的结果确定各类别下标准颜色值。本发明通过使用积分球分光光度计来对白玉‑青玉颜色进行定量测量，并使用色度坐标来定量表征白玉‑青玉的颜色，并通过欧式距离公式的计算对白玉‑青玉颜色结果的类别和等级进行重复验证，提高了白玉‑青玉颜色分类分级的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及和田玉颜色级别测定技术领域，具体涉及一种白玉-青玉颜色分类分级的测定方法、评定方法及装置。
背景技术
近年来，和田玉渐渐成为国人喜爱的玉石品种，且价格逐年攀升。和田玉各类品种中，尤以白玉-青玉系列颜色品种产量最多，市场份额占比最高，且不同的品种市场价格差异极大。而白玉-青玉系列颜色的形成，是由于Fe元素类质同象替代了和田玉化学成分中的Mg元素，并随着Fe元素的含量逐渐增加，其颜色从白色逐渐变化为浅青色到青色、深青，乃至黑青。不同颜色品种中，尤其以羊脂白玉、晴水绿、湖水绿、鸭蛋青和沙枣青等颜色品种尤其受到消费者的喜爱，但市场上对于和田玉颜色的评定(测量)都是基于感官评价方法，即目视观察+语言描述，或者是目视观察+色卡比色的操作方法，有相当大的离散性和随机误差，且在量值传递的理解方面有很大的偏差，且未能给出其在白玉、青白玉和青玉类别中对应的颜色级别，以及定量颜色色度坐标。这大大地制约了行业的发展，因此如何准确地对白玉-青玉系列的颜色量化等级划分则显得尤为迫切，而这恰恰是行业内的一直无法解决的难题。
发明内容
针对所述缺陷，本发明实施例公开了一种白玉-青玉颜色分类分级的测定方法，其通过使用积分球分光光度计来对白玉-青玉颜色进行定量测量，并基于CIE1976 L*a*b*色空间的色度坐标结果来表征白玉-青玉的颜色，并通过欧式距离公式的计算对白玉-青玉颜色结果的类别和等级进行重复验证，最终确定样品颜色的类别和等级。
本发明实施例第一方面公开了白玉-青玉颜色分类分级的测定方法，包括：
启动测量仪器对预分类样品进行测量以得到各预分类下的各个样品的反射率值，所述测量仪器的仪器参数以及测试条件被配置完成，所述预分类样品包括第一类别样品、第二类别样品以及第三类别样品；
根据所述反射率值以及预先设置的反射-色度计算公式计算得到各类别样品的色度坐标值并形成相应类别下样品的色度坐标值集合，对所述色度坐标值集合进行均值化处理以得到各类别下样品的初始色度坐标平均值；
计算所有样品的色度坐标值与所述各类别样品的初始色度坐标平均值的欧式距离值，根据欧式距离值最小原则对各类别下的样品进行重新划分并形成新的各类别下的样品的色度坐标值集合，对所述新的各类别下的样品的色度坐标值集合进行均值化处理以得到新的各类别样品的复核色度坐标平均值；
对所述复核色度坐标平均值与所述初始色度坐标平均值进行比对以得到相应的比对结果；
根据比对结果确定各类别样品的类别色度坐标平均值；并根据所述类别色度坐标平均值来确定各类别下标准颜色值。
作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述根据比对结果确定各类别样品的类别色度坐标平均值，包括：
当比对结果不一致时，将各类别样品的所述初始色度坐标平均值重置为相应的所述复核色度坐标平均值后形成新的各类别样品的初始色度坐标平均值，重新计算所有样品的色度坐标值与所述新的初始色度坐标平均值的欧式距离值，根据欧式距离值最小原则对各类别下的样品进行重新划分并形成新的各类别下的样品的色度坐标值集合，对所述新的各类别下的样品的色度坐标值集合进行均值化处理得到各类别样品新的复核色度坐标平均值，直至所述新的复核色度坐标平均值与所述新的初始色度坐标平均值比对一致，确定各类别样品的类别色度坐标平均值以完成所有样品的分类。
作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述根据比对结果确定各类别样品的类别色度坐标平均值之后，还包括：
划分所述各类别样品下的级别数量，并确定相应类别样品下各个级别的初始分级中心点；
计算各类别下各自级别的样品到对应初始中心点的欧式距离值，根据欧式距离值最小原则对各类别下各自级别的样品进行重新划分并形成新的各类别下对应级别的复核分级中心点；
对所述初始分级中心点与所述复核分级中心点相应的进行比对以得到比对结果，当比对结果不一致时，将所述各自级别的初始分级中心点重置为所述对应级别的复核中心点以形成新的各自级别的初始分级中心点，重新计算所有样品的色度坐标值与所述新的各自级别的初始分级中心点的欧氏距离值，根据欧式距离值最小原则对所述各类别下相应级别的样品进行重新划分并形成新的各自级别的复核分级中心点，直至所述新的各自级别的复核分级中心点与所述新的初始分级中心点比对一致，确定各类别下各自级别的最终分级中心点对应的标准色度坐标平均值以完成各类别下各自级别样品的分级；
根据比对结果确定各自级别样品的分级下的级别色度坐标平均值；并根据所述级别色度坐标平均值来确定各级别下标准颜色值。
作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述确定相应类别样品下各自级别的初始分级中心点，包括：
在每个类别所有样品对应色度坐标值的数据点中选出密度最大的一个点作为第一级别初始中心点；
选择该类别中距离此点最远的点作为第二级别初始中心点；
选择该类别中距离前两个点的最短距离最大的点作为第三级别初始中心点，直至每个类别各自选出对应级别数量的初始分级中心点。
作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，根据所述最终分级中心点对应的标准色度坐标平均值挑选差值范围内相应级别下限的实物标准样品。
作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述测量仪器的仪器参数以及测试条件被配置完成，包括：
所述测量仪器选用积分球分光光度计，照明体选用CIE标准照明体D65，采用SCI测试模式，测试波长范围为380-780nm，测量波长间隔设置为10nm，并选用CIE1964标准色度观察者为标准色度观察者。
作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，根据所述反射率值以及预先设置的反射-色度计算公式计算得到各类别样品的色度坐标值，包括：
根据所述反射率值计算样品的反射颜色结果，通过所述反射颜色结果以CIE1976L*a*b*色度坐标进行表征的方式得到各类别样品的色度坐标值。
本发明实施例第二方面公开一种白玉-青玉颜色分类分级的评定方法，包括：
启动测量仪器对待测白玉-青玉进行测量以得到所述待测青-白玉的反射率值，所述测量仪器的仪器参数以及测试条件被配置完成；
根据所述反射率值以及预先设置的反射-色度计算公式计算得到所述待测白玉-青玉的色度坐标值；
根据所述色度坐标值与各类别级别下标准颜色值进行匹配以确定待测白玉-青玉的颜色分类分级。
本发明实施例第三方面公开一种电子设备，包括：
存储有可执行程序代码的存储器；与所述存储器耦合的处理器；所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，用于执行本发明实施例第一方面所述的青-白玉颜色分类分级的测定方法。
本发明实施例第四方面公开一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行本发明实施例第一方面所述的白玉-青玉颜色分类分级的测定方法。
与现有技术相比，本发明实施例具有以下有益效果：
本发明实施例中公开的白玉-青玉颜色分类分级的测定方法，通过使用积分球分光光度计来对白玉-青玉颜色进行测定，并使用色度坐标来定量表征和田玉的颜色，实现白玉-青玉颜色的结果表征和颜色量值传递，为白玉-青玉的颜色分类、颜色分级提供了定值依据，避免检测人员的颜色视觉差异，提高了白玉-青玉颜色识别的准确性。此外，通过测试结果还可以批量制作白玉-青玉色卡和标准样品，方便对白玉-青玉的颜色进行快速匹配及鉴定。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例公开的白玉-青玉颜色分类分级的测定方法的流程示意图；
图2是本发明实施例公开的白玉-青玉颜色分类分级的评定方法的具体流程示意图；
图3是本发明实施例公开的白玉-青玉颜色分类分级的评定方法的流程示意图；
图4是本发明实施例公开的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等是用于区别不同的对象，而不是用于描述特定顺序。本发明实施例的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，示例性地，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
实施例一
请参阅图1，图1是本发明实施例公开的白玉-青玉颜色分类分级的测定方法流程示意图。其中，本发明实施例所描述的方法的执行主体为由软件或/和硬件组成的执行主体，该执行主体可以通过有线或/和无线方式接收相关信息，并可以发送一定的指令。当然，其还可以具有一定的处理功能和存储功能。该执行主体可以控制多个设备，例如远程的物理服务器或云服务器以及相关软件，也可以是对某处安置的设备进行相关操作的本地主机或服务器以及相关软件等。在一些场景中，还可以控制多个存储设备，存储设备可以与设备放置于同一地方或不同地方。
如图1和图2所示，该基于白玉-青玉颜色分类分级的测定方法包括以下步骤：
S101：启动测量仪器对预分类样品进行测量以得到各预分类下的各个样品的反射率值，且测量仪器的仪器参数以及测试条件被配置完成，上述预分类样品包括第一类别样品、第二类别样品以及第三类别样品。
可将收集的白玉-青玉中不同颜色的待测样品，通过分析市场行情现状、消费者的认可程度，并结合目视观察结果，将其规整为三个类别，分别为青玉、青白玉和白玉，样品数量表示为nij，其中i表示和白玉-青玉分类类别种类、j表示计数，i＝a,b,c，j＝0,1,2,.....g，a表示白玉类、b表示青白玉类、c表示青玉类并且可要求每个类别样品数量不少于200件样品，然后使用测量仪器测量上述样品的反射率值。
本实施例中的测量仪器为积分球分光光度计，积分球分光光度计是一种用于物理学领域的物理性能测试仪器，原理是在积分球中先用标准参考灯定标，再测量被测灯，再由电脑进行比较处理的相对法测量。当被测灯与标准参考灯在各方面都相似时，误差就会减少到最小。积分球分光光度计有四个主要部件：光源，积分球，光栅(分光单色器)和光电检测器，又可分为“双光束测量”和“单光束测量”两种类型。双光束积分球分光光度计有两个光栅和两个检测器。光源仅在测量期间闪烁一次，并且还测量样品和参比白板，可以克服系统变化引起的误差，并且测量数据的准确性非常高。单光束积分球分光光度计只有一个光栅和一个检测器。因此，光源在测量期间闪烁两次，并且分别测量样品和参比白板。两次测量时的系统误差(光源强度分布差异，光路变化，温度变化，电路漂移等)被视为样品与参比白板之间的差异。本实施例中使用的是双光束积分球分光光度计对白玉-青玉的颜色进行测量。在本发明实施例中，白玉-青玉指的是青玉、青白玉和白玉这三种玉石。
此外，测量仪器的仪器参数以及测试条件被配置完成，包括：
将积分球分光光度计的测试波长范围设置为380-780nm，测量波长间隔设置为10nm，并选用CIE1964标准色度观察者为标准色度观察者。
另外，本实施例中的积分球分光光度计使用的光源为D65标准光源。D65标准光源是标准光源箱中对色常用的一种光源，是一种模拟日光的人工光源。D65标准光源色温是6504K，常见的D65标准光源通过带滤光器的高压氙灯、带滤光器白炽灯和带滤光器的荧光灯三种来实现。
S102：根据上述反射率值以及预先设置的反射-色度计算公式计算得到各类别样品的色度坐标值并形成相应类别下样品的色度坐标值集合，对上述色度坐标值集合进行均值化处理以得到各类别下样品的初始色度坐标平均值。
根据反射率值计算上述样品的反射颜色，然后通过计算得到反射颜色结果以CIE1976 L*a*b*色度坐标值得方式来进行表征，其中L*、a*、b*保留小数点后2位数字，然后通过计算得到上述样品的色度坐标值根据上述类别进行分类，这样可得到相应类别下样品的色度坐标值集合。
然后，根据分类结果可形成白玉、青白玉和青玉不同类别的数据集
其中C表示样品颜色的CIE 1976 L*a*b*色度坐标值。
对上述色度坐标值集合进行均值化处理，可通过计算每个类别样品的CIE1976 L*a*b*色度坐标的平均值的方式得到，其计算公式为:
其中i＝a,b,c；j＝0,1,2，……,g；t代表次数，t＝0,1,2,……,m。这样通过计算出来的数据集
值可得到各类别下样品的初始色度坐标平均值并作为每个类别的分类中心。
本发明实施例中的反射-色度计算公式包括光谱反射公式、三刺激值计算公式和色度坐标计算公式，其中，光谱反射公式为：δ0(λ)＝γ0(λ)×ρ0(λ)，其中γ0(λ)为标准白板的光谱响应值；：ρ0(λ)为标准白板的光谱反射比；δ0(λ)为标准白板反射曲线值，并建立标准白板的反射曲线。
三刺激值计算公式为：
其中，X10、Y10、Z10为青白玉的三刺激值；k10为归一化系数；ρ(λ)为青白玉的光谱反射比；S(λ)为标准照明体D65相对光谱功率分布；
为CIE1964标准色度系统色匹配函数；Δλ为波长间隔，取10nm。
所述色度坐标计算公式为：
L*＝116f(Y10/Yn)-16
a*＝500[f(X10/Xn)-f(Y10/Yn)]
b*＝200[f(Y10/Yn)-f(Z10/Zn)]
其中，L*、a*、b*为被测样品的CIE1976均匀色空间的色度坐标；X10、Y10、Z10为被测样品的CIE1964标准色度系统的三刺激值；Xn、Yn、Zn为CIE标准照明体D65在CIE1964标准色度观察者下的三刺激值，其中Xn＝94.81，Yn＝100.00，Zn＝107.32。
CIE1976L*a*b*色空间(CIE LAB色空间)，是1976年由国际照明学会(CIE)推荐的均匀色空间。该空间是三维直角坐标系统。是目前最受广用的测色系统。以明度L*和色度坐标a*、b*来表示颜色在色空间中的位置。L*表示颜色的明度，a*正值表示偏红，负值表示偏绿；b*正值表示偏黄，负值表示偏蓝。通过上述公式可以计算得到相应的色度坐标值。
S103：计算所有样品的色度坐标值与所述各类别样品的初始色度坐标平均值的欧式距离值，根据欧式距离值最小原则对各类别下的样品进行重新划分并形成新的各类别下的样品的色度坐标值集合，对上述新的各类别下的样品的色度坐标值集合进行均值化处理以得到新的各类别样品的复核色度坐标平均值。
上述欧式距离是一个通常采用的距离定义，是指在多维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度(即该点到原点的距离)。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离，其计算公式为：
其中
表示第i个类别中的第j个样品到第t次的第i个类别的类别分类中心的距离值，i＝a,b,c；j＝0,1,2,……,g；t＝1,2,……,m。
然后根据最小距离原则，将每个样品分类到距离值最小的类别集合中，形成白玉、青白玉和青玉不同类别新的数据集
再通过对不同类别新的数据集
进行均值化处理，这样得到新的各类别样品的复核色度坐标平均值并作为新的不同类别的分类中心。
S104：对上述复核色度坐标平均值与上述初始色度坐标平均值相应的进行比对以得到相应的比对结果，根据比对结果确定各类别样品的类别色度坐标平均值。
当比对结果不一致时，可将各类别样品的初始色度坐标平均值重置为相应的复核色度坐标平均值后形成新的各类别样品的初始色度坐标平均值，然后重新计算所有样品的色度坐标值与上述新的初始色度坐标平均值的欧式距离值，并且根据欧式距离值最小原则对各类别下的样品进行重新划分并形成新的各类别下的样品的色度坐标值集合，然后再对上述新的各类别下的样品的色度坐标值集合进行均值化处理得到各类别样品新的复核色度坐标平均值，这样重复进行比对验证，直至上述新的复核色度坐标平均值与上述新的初始色度坐标平均值比对一致，即不同类别的分类中心不再变化时，该分类中心即为白玉、青白玉和青玉的最终类别分类中心
其中i＝a,b,c；t＝m，即
从而可确定各类别样品的类别色度坐标平均值以完成所有样品的最终分类。S105：根据比对结果确定各类别样品的类别色度坐标平均值；并根据上述类别色度坐标平均值来确定各类别下标准颜色值。
在得到各类别样品的类别色度坐标平均值后，可根据上述欧式距离值最小原则计算白玉、青白玉和青玉的所有样品对应的CIE 1976 L*a*b*色度坐标与各个类别的最终类别分类中心
的距离值，最小的距离值即为对应的颜色类别，这样便完成了对白玉-青玉颜色的最终分类。
S106：划分上述各类别样品下的级别数量，并确定相应类别样品下各个级别的初始分级中心点。
在上述已分好类的白玉、青白玉和青玉样品中，可将白玉分成三个级别，分别为特级白、一级白、二级白；并且将青白玉分成三个级别，分别为浅青白、青白、深青白；再将青玉分为四个级别，分别为浅青、中青、深青和黑青。即白玉中ka＝3，青白玉中kb＝3，青玉中kc＝4，每个颜色级别中的若干个级别其颜色应为连续渐变。
然后选取白玉、青白玉和青玉类别中所有级别的初始中心点，选取方法为：每个类别所有的数据点中选出密度最大的一个点作为第一个级别初始中心点，然后选择该类别中距离此点最远的点作为第二个级别初始中心点，然后再选择该类别中距离前两个点的最短距离最大的点作为第三个级别初始中心点，以此类推，直至每个类别各自选出kie个级别初始中心点。
其中，白玉类下的级别初始中心点的选取结果为：
ka1的坐标为L*为70.23，a*为-2.88，b*为-5.02；
ka2的坐标为L*为58.75，a*为-4.50，b*为4.08；
ka3的坐标为L*为64.12，a*为-2.47，b*为-5.57。
青白玉类下的级别初始中心点的选取结果为：
kb1的坐标为L*为55.58，a*为-4.76，b*为-5.38；
kb2的坐标为L*为51.55，a*为-2.13，b*为-1.26；
kb3的坐标为L*为42.30，a*为-3.50，b*为4.03。
青玉类下的级别初始中心点的选取结果为：
kc1的坐标为L*为42.03，a*为-3.43，b*为3.33；
kc2的坐标为L*为36.41，a*为-3.14，b*为5.42；
kc3的坐标为L*为33.83，a*为-3.12，b*为0.48；
kc4的坐标为L*为28.56，a*为-0.34，b*为0.03。
上述选出密度最大的一个点的选取方法为：以1为半径，每个数据点为球心，落在这个球内的样品数(不包括作为球心的数据点)称为这个数据点的密度，然后计算所有数据点的密度，这样可通过选择密度最大的数据点作为第一个级别初始中心点。
S107：计算各类别下各自级别的样品到对应初始中心点的欧式距离值，根据欧式距离值最小原则对各类别下各自级别的样品进行重新划分并形成新的各类别下对应级别的复核分级中心点。
分别计算白玉、青白玉和青玉类别中所有样品到各自级别中不同级别的初始中心点的欧氏距离，计算公式为：
其中
表示i个类别中的第j个样品分别到e个级别的初始中心点的欧式距离值，i＝a,b,c；j＝1,2,……,g；e＝1,2,3,4。
然后据欧式距离值的大小，可将样品分到各自级别中欧式距离值最小的对应级别中，这样形成白玉、青白玉和青玉类别中不同级别的新的数据集
其中每个类别中不同级别的样品数为niej。
通过计算白玉、青白玉和青玉类别中不同级别样品的CIE 1976 L*a*b*色空间色度坐标的平均值，可作为新的不同级别的分级中心，计算公式为：
其中i＝a,b,c；e代表不同的级别，e＝1,2,3,4；j＝1,2,……,k；t代表次数，t＝1,2,……,m。
这样通过上述计算的方式便可得到新的各类别下对应级别的复核分级中心点。
S108：对上述初始分级中心点与上述复核分级中心点相应的进行比对以得到比对结果，当比对结果不一致时，将上述各自级别的初始分级中心点重置为上述对应级别的复核中心点以形成新的各自级别的初始分级中心点，重新计算所有样品的色度坐标值与所述新的各自级别的初始分级中心点的欧氏距离值，根据欧式距离值最小原则对上述各类别下相应级别的样品进行重新划分并形成新的各自级别的复核分级中心点，直至上述新的各自级别的复核分级中心点与上述新的初始分级中心点比对一致，便可确定各类别下各自级别的最终分级中心点对应的标准色度坐标平均值以完成各类别下各自级别样品的分级。
计算白玉、青白玉和青玉类别中所有样品到每个类别中不同级别的分级中心点的欧氏距离值，计算公式为：
其中，
表示i个类别中的第j个样品分别到e个级别的中心点averiet的欧氏距离值，i＝a,b,c；j＝1,2,……,g；e＝1,2,3,4，t代表次数，t＝1,2,……,m。
然后重复步骤S7进行迭代验证，直至白玉、青白玉和青玉类别中各自级别的不同分级中心不再变化，该中心即为白玉、青白玉和青玉类别中的各自级别的最终分级中心
其中t＝m，即
通过欧式距离公式计算白玉、青白玉和青玉各类别的样品对应的CIE 1976L*a*b*色空间色度坐标与各个级别的最终分级中心
的欧式距离，欧式距离最小的即为对应的颜色级别，完成分级，形成白玉、青白玉和青玉各类别中不同级别的最终数据
从而完成对白玉、青白玉和青玉各类别下的颜色分级；
S109：根据上述最终分级中心点对应的标准色度坐标平均值挑选差值范围内相应级别下限的实物标准样品。
将形成白玉、青白玉和青玉类别中不同级别的最终数据
各自按照
的降序进行排序，挑选低值中
的变化范围在该级别中
最大和最小差值的10％范围内的样品，结合每个类别中不同级别的颜色变化规律特点(白玉类别中
值基本不变，
值逐渐增大，且
值小于0；青白玉类别中
值随颜色变化逐渐减小，
值逐渐增大，且
值均大于0；青玉类别中
值随颜色变化逐渐减小，
值逐渐增大，且
值均大于0),以及欧氏距离值来挑选各个下限实物标准样品(要求相邻级别的欧氏距离值一致或接近)。
此外，还可通过挑选出的白玉、青白玉和青玉不同类别和不同级别的下限实物标准样品的CIE 1976L*a*b*色度坐标值，借助色卡、比色石等材料复现颜色，实现标准样品颜色的复制。
本发明实施例中公开的白玉-青玉颜色分类分级的测定方法，通过使用积分球分光光度计来对白玉-青玉颜色进行测定，并使用色度坐标来定量表征白玉-青玉的颜色，实现白玉-青玉颜色的结果表征和颜色量值传递，并通过欧式距离公式的计算对白玉-青玉颜色结果的类别和等级进行重复验证，为白玉-青玉的颜色分类、颜色分级提供了定值依据，避免检测人员的颜色视觉差异带来的误差，提高了白玉-青玉颜色识别的准确性。此外，通过上述测定方法还可以批量制作白玉-青玉色卡和标准样品。
实施例二
请参阅图3，图3是本发明实施例公开的白玉-青玉颜色分类分级的评定方法流程示意图。其中，本发明实施例所描述的方法的执行主体为由软件或/和硬件组成的执行主体，该执行主体可以通过有线或/和无线方式接收相关信息，并可以发送一定的指令。当然，其还可以具有一定的处理功能和存储功能。该执行主体可以控制多个设备，例如远程的物理服务器或云服务器以及相关软件，也可以是对某处安置的设备进行相关操作的本地主机或服务器以及相关软件等。在一些场景中，还可以控制多个存储设备，存储设备可以与设备放置于同一地方或不同地方。
如图3所示，该基于白玉-青玉颜色分类分级的评定方法包括以下步骤：
S201：启动测量仪器对待测白玉-青玉进行测量以得到所述待测白玉-青玉的反射率值，测量仪器的仪器参数以及测试条件被配置完成.
S202：根据上述反射率值以及预先设置的反射-色度计算公式计算得到上述待测青-白玉的色度坐标值。
S203：根据上述色度坐标值与各类别级别下标准颜色值进行匹配以确定待测白玉-青玉的颜色分类分级。
实施例二中的步骤S201和步骤S202与实施例一中的步骤S101和步骤S102大致相同，这里不再赘述。
S203：根据上述色度坐标值与各类别级别下标准颜色值进行匹配以确定待测白玉-青玉的颜色分类分级。
通过上述测量方法可得到待测白玉-青玉色度坐标值，然后与上述各类别级别下标准颜色值进行匹配即可完成对待测白玉-青玉进行相应的分类分级。
本发明实施例中公开的白玉-青玉颜色分类分级的评定方法，可以对白玉-青玉颜色的分类分级进行快速匹配和鉴定。本发明实施例的方案主要基于设备采集到的客观参数来进行计算，避免检测人员的颜色视觉差异带来的误差，提高了白玉-青玉颜色识别的准确性；最终使得检测到的结果更加准确。
实施例三
请参阅图4，图4是本发明实施例公开的一种电子设备的结构示意图。电子设备可以是计算机以及服务器等，当然，在一定情况下，还可以是手机、平板电脑以及监控终端等智能设备，以及具有处理功能的图像采集装置。如图4所示，该电子设备可以包括：
存储有可执行程序代码的存储器510；
与存储器510耦合的处理器520；
其中，处理器520调用存储器510中存储的可执行程序代码，执行实施例一中的青-白玉颜色分类分级的测定方法中的部分或全部步骤。
本发明实施例公开一种计算机可读存储介质，其存储计算机程序，其中，该计算机程序使得计算机执行实施例一中的白玉-青玉颜色分类分级的测定方法中的部分或全部步骤。
本发明实施例还公开一种计算机程序产品，其中，当计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行实施例一中的白玉-青玉颜色分类分级的测定方法中的部分或全部步骤。
本发明实施例还公开一种应用发布平台，其中，应用发布平台用于发布计算机程序产品，其中，当计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行实施例一中的白玉-青玉颜色分类分级的测定方法中的部分或全部步骤。
在本发明的各种实施例中，应理解，所述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的必然先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物单元，即可位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。所述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元若以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可获取的存储器中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或者部分，可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干请求用以使得一台计算机设备(可以为个人计算机、服务器或者网络设备等，具体可以是计算机设备中的处理器)执行本发明的各个实施例所述方法的部分或全部步骤。
在本发明所提供的实施例中，应理解，“与A对应的B”表示B与A相关联，根据A可以确定B。但还应理解，根据A确定B并不意味着仅仅根据A确定B，还可以根据A和/或其他信息确定B。
本领域普通技术人员可以理解所述实施例的各种方法中的部分或全部步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存储器(Random Access Memory，RAM)、可编程只读存储器(Programmable Read-only Memory，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)、一次可编程只读存储器(One-time Programmable Read-Only Memory，OTPROM)、电子抹除式可复写只读存储器(Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、只读光盘(CompactDisc Read-Only Memory，CD-ROM)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。
以上对本发明实施例公开的白玉-青玉颜色分类分级的测定方法、装置、电子设备及存储介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (10)
1.一种白玉-青玉颜色分类分级的测定方法，其特征在于，包括：
启动测量仪器对预分类样品进行测量以得到各预分类下的各个样品的反射率值，所述测量仪器的仪器参数以及测试条件被配置完成，所述预分类样品包括第一类别样品、第二类别样品以及第三类别样品；
根据所述反射率值以及预先设置的反射-色度计算公式计算得到各类别样品的色度坐标值并形成相应类别下样品的色度坐标值集合，对所述色度坐标值集合进行均值化处理以得到各类别下样品的初始色度坐标平均值；
计算所有样品的色度坐标值与所述各类别样品的初始色度坐标平均值的欧式距离值，根据欧式距离值最小原则对各类别下的样品进行重新划分并形成新的各类别下的样品的色度坐标值集合，对所述新的各类别下的样品的色度坐标值集合进行均值化处理以得到新的各类别样品的复核色度坐标平均值；
对所述复核色度坐标平均值与所述初始色度坐标平均值进行比对以得到相应的比对结果；
根据比对结果确定各类别样品的类别色度坐标平均值；并根据所述类别色度坐标平均值来确定各类别下标准颜色值。
2.如权利要求1所述的测定方法，其特征在于，所述根据比对结果确定各类别样品的类别色度坐标平均值，包括：
当比对结果不一致时，将各类别样品的所述初始色度坐标平均值重置为相应的所述复核色度坐标平均值后形成新的各类别样品的初始色度坐标平均值，重新测量所有样品的色度坐标值与所述新的初始色度坐标平均值的欧式距离值，根据欧式距离值最小原则对各类别下的样品进行重新划分并形成新的各类别下的样品的色度坐标值集合，对所述新的各类别下的样品的色度坐标值集合进行均值化处理得到各类别样品新的复核色度坐标平均值，直至所述新的复核色度坐标平均值与所述新的初始色度坐标平均值比对一致，确定各类别样品的类别色度坐标平均值以完成所有样品的分类。
3.如权利要求1所述的测定方法，其特征在于，在所述根据比对结果确定各类别样品的类别色度坐标平均值之后，还包括：
划分所述各类别样品下的级别数量，并确定相应类别样品下各个级别的初始分级中心点；
计算各类别下各自级别的样品到对应初始中心点的欧式距离值，根据欧式距离值最小原则对各类别下各自级别的样品进行重新划分并形成新的各类别下对应级别的复核分级中心点；
对所述初始分级中心点与所述复核分级中心点相应的进行比对以得到比对结果，当比对结果不一致时，将所述各自级别的初始分级中心点重置为所述对应级别的复核中心点以形成新的各自级别的初始分级中心点，重新计算所有样品的色度坐标值与所述新的各自级别的初始分级中心点的欧氏距离值，根据欧式距离值最小原则对所述各类别下相应级别的样品进行重新划分并形成新的各自级别的复核分级中心点，直至所述新的各自级别的复核分级中心点与所述新的初始分级中心点比对一致，确定各类别下各自级别的最终分级中心点对应的标准色度坐标平均值以完成各类别下各自级别样品的分级；
根据比对结果确定各自级别样品的分级下的级别色度坐标平均值；并根据所述级别色度坐标平均值来确定各级别下标准颜色值。
4.如权利要求3所述的测定方法，其特征在于，所述确定相应类别样品下各自级别的初始分级中心点，包括：
在每个类别所有样品对应色度坐标值的数据点中选出密度最大的一个点作为第一级别初始中心点；
选择该类别中距离此点最远的点作为第二级别初始中心点；
选择该类别中距离前两个点的最短距离最大的点作为第三级别初始中心点，直至每个类别各自选出对应级别数量的初始分级中心点。
5.如权利要求3所述的测定方法，其特征在于，根据所述最终分级中心点对应的标准色度坐标平均值挑选差值范围内相应级别下限的实物标准样品。
6.如权利要求1所述的测定方法，其特征在于，所述测量仪器的仪器参数以及测试条件被配置完成，包括：
所述测量仪器选用积分球分光光度计，照明体选用CIE标准照明体D65，采用SCI测试模式，测试波长范围为380-780nm，测量波长间隔设置为10nm，并选用CIE1964标准色度观察者为标准色度观察者。
7.如权利要求1所述的测定方法，其特征在于，根据所述反射率值以及预先设置的反射-色度计算公式计算得到各类别样品的色度坐标值，包括：
根据所述反射率值计算样品的反射颜色结果，通过所述反射颜色结果以CIE1976L*a*b*色度坐标进行表征的方式得到各类别样品的色度坐标值。
8.一种白玉-青玉颜色分类分级的评定方法，其特征在于，包括：
启动测量仪器对待测白玉-青玉进行测量以得到所述待测白玉-青玉的反射率值，所述测量仪器的仪器参数以及测试条件被配置完成；
根据所述反射率值以及预先设置的反射-色度计算公式计算得到所述待测白玉-青玉的色度坐标值；
根据所述色度坐标值与各类别级别下标准颜色值进行匹配以确定待测白玉-青玉的颜色分类分级。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储有可执行程序代码的存储器；与所述存储器耦合的处理器；所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，用于执行权利要求1至7任一项所述的白玉-青玉颜色分类分级的测定方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行权利要求1至7任一项所述的白玉-青玉颜色分类分级的测定方法。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117686093A (zh) * | 2023-12-12 | 2024-03-12 | 广州番禺职业技术学院 | 一种和田玉黄玉颜色黄度的评价方法 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20080204705A1 (en) * | 2007-02-23 | 2008-08-28 | Yan Liu | Apparatus and method for color measurement and color grading of diamonds, gemstones and the like |
| RU2401421C1 (ru) * | 2009-07-23 | 2010-10-10 | Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Российский государственный торгово-экономический университет (ГОУ ВПО РГТЭУ) | Способ идентификации фарфора по виду материала |
| US20130033528A1 (en) * | 2010-04-09 | 2013-02-07 | Thomson Licensing | Method for controlling an image display device to allow the same perception of colours over a large variety of observers |
| US20150178611A1 (en) * | 2012-07-20 | 2015-06-25 | Color Grail Research | Method for encoding the color of an object in multispectral form by adaptive compression, and associated decoding method |
| CN106679811A (zh) * | 2016-11-23 | 2017-05-17 | 石朴（上海）光学科技有限公司 | 一种钻石颜色分级自动测量方法 |
-
2023
- 2023-01-18 CN CN202310061290.XA patent/CN116026770B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20080204705A1 (en) * | 2007-02-23 | 2008-08-28 | Yan Liu | Apparatus and method for color measurement and color grading of diamonds, gemstones and the like |
| RU2401421C1 (ru) * | 2009-07-23 | 2010-10-10 | Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Российский государственный торгово-экономический университет (ГОУ ВПО РГТЭУ) | Способ идентификации фарфора по виду материала |
| US20130033528A1 (en) * | 2010-04-09 | 2013-02-07 | Thomson Licensing | Method for controlling an image display device to allow the same perception of colours over a large variety of observers |
| US20150178611A1 (en) * | 2012-07-20 | 2015-06-25 | Color Grail Research | Method for encoding the color of an object in multispectral form by adaptive compression, and associated decoding method |
| CN106679811A (zh) * | 2016-11-23 | 2017-05-17 | 石朴（上海）光学科技有限公司 | 一种钻石颜色分级自动测量方法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| SOPHIE M. WUERGER: "Proximity judgments in color space: Tests of a Euclidean color geometry", VISION RESEARCH, vol. 35, no. 6, pages 827 - 835, XP022257855, DOI: 10.1016/0042-6989(94)00170-Q * |
| 沈澈: "宝石级刚玉的颜色定量研究", 硕士电子期刊, no. 3, pages 84 * |
| 纳秀溪等: "透明类缅甸琥珀颜色的定量分类", 桂林理工大学学报, vol. 40, no. 4, pages 713 - 718 * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117686093A (zh) * | 2023-12-12 | 2024-03-12 | 广州番禺职业技术学院 | 一种和田玉黄玉颜色黄度的评价方法 |
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