RU2718483C2 - Система и/или способ распознавания покрытия для стекла - Google Patents

Система и/или способ распознавания покрытия для стекла Download PDF

Info

Publication number
RU2718483C2
RU2718483C2 RU2016138012A RU2016138012A RU2718483C2 RU 2718483 C2 RU2718483 C2 RU 2718483C2 RU 2016138012 A RU2016138012 A RU 2016138012A RU 2016138012 A RU2016138012 A RU 2016138012A RU 2718483 C2 RU2718483 C2 RU 2718483C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
coatings
video
detected
recognition
color coordinates
Prior art date
Application number
RU2016138012A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2016138012A (ru
RU2016138012A3 (ru
Inventor
Максим КОЛДЫШЕВ
Original Assignee
Общество с ограниченной ответственностью "Гардиан Стекло Сервиз"
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Общество с ограниченной ответственностью "Гардиан Стекло Сервиз" filed Critical Общество с ограниченной ответственностью "Гардиан Стекло Сервиз"
Priority to RU2016138012A priority Critical patent/RU2718483C2/ru
Priority to PCT/IB2017/053661 priority patent/WO2018055457A1/en
Priority to EP17736767.9A priority patent/EP3516586A1/en
Priority to US15/627,573 priority patent/US10311563B2/en
Publication of RU2016138012A publication Critical patent/RU2016138012A/ru
Publication of RU2016138012A3 publication Critical patent/RU2016138012A3/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2718483C2 publication Critical patent/RU2718483C2/ru

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/8422Investigating thin films, e.g. matrix isolation method
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01JMEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J3/00Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
    • G01J3/46Measurement of colour; Colour measuring devices, e.g. colorimeters
    • G01J3/50Measurement of colour; Colour measuring devices, e.g. colorimeters using electric radiation detectors
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/27Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands using photo-electric detection ; circuits for computing concentration
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/55Specular reflectivity
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/01Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
    • G06F3/048Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI]
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/14Digital output to display device ; Cooperation and interconnection of the display device with other functional units
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/0002Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004Industrial image inspection
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/70Determining position or orientation of objects or cameras
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/90Determination of colour characteristics
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40Extraction of image or video features
    • G06V10/56Extraction of image or video features relating to colour
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04BTRANSMISSION
    • H04B10/00Transmission systems employing electromagnetic waves other than radio-waves, e.g. infrared, visible or ultraviolet light, or employing corpuscular radiation, e.g. quantum communication
    • H04B10/11Arrangements specific to free-space transmission, i.e. transmission through air or vacuum
    • H04B10/114Indoor or close-range type systems
    • H04B10/116Visible light communication
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04BTRANSMISSION
    • H04B10/00Transmission systems employing electromagnetic waves other than radio-waves, e.g. infrared, visible or ultraviolet light, or employing corpuscular radiation, e.g. quantum communication
    • H04B10/50Transmitters
    • H04B10/501Structural aspects
    • H04B10/502LED transmitters
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04MTELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M1/00Substation equipment, e.g. for use by subscribers
    • H04M1/02Constructional features of telephone sets
    • H04M1/0202Portable telephone sets, e.g. cordless phones, mobile phones or bar type handsets
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/56Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof provided with illuminating means
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/8422Investigating thin films, e.g. matrix isolation method
    • G01N2021/8427Coatings

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

Изобретение относится к области измерительной техники и касается электронной системы обнаружения и распознавания покрытий. Система содержит камеру и обрабатывающие ресурсы, включающие в себя процессор и соединенную с ним память, хранящую инструкции, при выполнении которых осуществляют захват изображения, включающего в себя отражения исходного света, связанные с каждой из главных поверхностей изделия, идентификацию области для каждого из отражений исходного света и вычисление характеристик цветовых координат для каждого из идентифицированных отражений. Обнаружение и распознавание покрытий производят путем сравнения расчетных характеристик цветовых координат с информацией, хранящейся в базе данных. В результате формируют выходные данные, указывающие главную поверхность (поверхности), на которой сформировано каждое обнаруженное и распознанное покрытие, и идентификатор каждого покрытия. Технический результат заключается в повышении точности и упрощении способа измерений. 6 н. и 19 з.п. ф-лы, 17 ил., 1 табл.

Description

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ, К КОТОРОЙ ОТНОСИТСЯ ИЗОБРЕТЕНИЕ
[0001] Некоторые примерные варианты осуществления этого изобретения относятся к системе и/или способу распознавания покрытия для стекла. Более конкретно, некоторые примерные варианты осуществления этого изобретения относятся к методикам для идентификации того, имеется ли какое-либо тонкопленочное покрытие, сформированное на какой-либо из главных поверхностей покрытого изделия или компоновки, содержащей покрытое изделие (такой как, например, блок изолирующего стекла), и если покрытие имеется, то что собой могут представлять эти покрытия.
УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ И СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ
[0002] Покрытые изделия включают в себя прозрачные подложки (например, стеклянные подложки), которые содержат покрытия на одной или более из своих главных поверхностей. Покрытия, используемые в таких изделиях, могут быть функциональными покрытиями, предусматриваемыми по любому количеству различных причин. Например, покрытия, снижающие излучение, управляющие пропусканием солнечных лучей, снижающие эксплуатационные расходы, обладающие антибактериальным действием, антиотражающие (AR), антибликовые и другие типы покрытий становятся все более распространенными во множестве областей - в жилом секторе, в коммерции, для транспортных средств, в электронике, а также в других приложениях. Эти покрытия могут быть сформированы с использованием множества различных методик, таких как, например, магнетронное напыление, химическое парофазное осаждение (CVD), обжиговое осаждение, методики влажного покрытия (такие как нанесение покрытия методом центрифугирования, нанесение покрытия методом погружения или другие методики покрытия), и т.д.
[0003] Существует растущая потребность в покрытых изделиях со стороны конечных потребителей. Например, покрытия, снижающие излучение, управляющие пропусканием солнечных лучей, снижающие эксплуатационные расходы, а также другие типы напыляемых или других покрытий могут быть очень эффективными, способствовать тому, чтобы здания и сооружения соответствовали энергетическим и/или другим стандартам, и т.д.
[0004] К сожалению, однако, конечным потребителям зачастую трудно быть в достаточной степени уверенными, что «специальное» покрытие на самом деле нанесено на одну или более поверхностей покрытого изделия. Например, домовладелец может быть не в состоянии проверить, что снижающее излучение покрытие сформировано на купленном и установленном окне, что антибактериальное покрытие сформировано на дверце душевой кабины и т.д. В большинстве случаев покрытие для стекла является настолько тонким (например, имеет толщину меньше микрона и зачастую меньше чем несколько сотен нанометров) и прозрачным, что конечным потребителям очень трудно его обнаружить. Даже отраслевым специалистам может быть сложно определить, существует ли покрытие, без использования дополнительных инструментов (таких как «детектор покрытия» или «спектрофотометры»). Такие инструменты являются довольно дорогими и навряд ли будут использоваться конечными потребителями. Кроме того, хотя некоторые отраслевые специалисты могут иметь такие инструменты, бригады установщиков их обычно не имеют.
[0005] Таким образом, было бы желательно иметь методику достоверного обнаружения и распознавания покрытия, которая не требовала бы значительных инвестиций в оборудование и была бы доступна широкому спектру пользователей (включая конечных потребителей) во всем мире.
[0006] Некоторые примерные варианты осуществления относятся к электронной системе обнаружения и распознавания покрытия, содержащей камеру. Обрабатывающие ресурсы включают в себя по меньшей мере один процессор и соединенную с ним память, реально хранящую инструкции, которые при их выполнении обрабатывающими ресурсами осуществляют, по меньшей мере: захват с использованием камеры изображения и/или видео изделия, на которое направлен исходный свет, причем захваченное изображение и/или видео включает в себя отражения исходного света, связанные с каждой из главных поверхностей изделия; идентификацию области для каждого из отражений исходного света; вычисление характеристик цветовых координат для каждого из идентифицированных отражений исходного света; обнаружение и распознавание любых покрытий, сформированных на главных поверхностях изделия, путем сравнения (a) расчетных характеристик цветовых координат и/или изменений между расчетными характеристиками цветовых координат с (b) информацией, хранящейся в базе данных, которая поддерживается машиночитаемым носителем данных и которая включает в себя записи об известных характеристиках цветовых координат и/или известных изменениях между характеристиками цветовых координат для каждого из множества различных известных покрытий; а также в ответ на обнаружение и распознавание одного или более покрытий, генерирование выходных данных, указывающий главную поверхность (поверхности), на которой расположено каждое упомянутое обнаруженное и распознанное покрытие, и идентификатор каждого упомянутого обнаруженного и распознанного покрытия.
[0007] Некоторые примерные варианты осуществления относятся к электронной системе обнаружения и распознавания покрытия, содержащей камеру. Обрабатывающие ресурсы включают в себя по меньшей мере один процессор и соединенную с ним память, реально хранящую инструкции, которые при их выполнении обрабатывающими ресурсами осуществляют, по меньшей мере: захват с использованием камеры изображения и/или видео изделия, на которое направлен исходный свет, причем захваченное изображение и/или видео включает в себя отражения исходного света, связанные с каждой из главных поверхностей изделия; а также передачу захваченного изображения и/или видео по сетевому соединению к удаленной вычислительной системе. Эта передача заставляет удаленную вычислительную систему: получить захваченное изображение и/или видео; вычислить характеристики цветовых координат для каждого из отражений исходного света в полученном захваченном изображении и/или видео; обнаружить и распознать любые покрытия, сформированные на главных поверхностях изделия, путем сравнения (a) расчетных характеристик цветовых координат и/или изменений между расчетными характеристиками цветовых координат с (b) информацией, хранящейся в хранилище данных удаленной вычислительной системы, которое включает в себя записи об известных характеристик цветовых координат и/или известных изменениях между характеристиками цветовых координат для каждого из множества различных известных покрытий; а также ответить на обнаружение и распознавание одного или более покрытий путем генерирования вывода, указывающего главную поверхность (поверхности), на которой расположено каждое упомянутое обнаруженное и распознанное покрытие, и идентификатор каждого упомянутого обнаруженного и распознанного покрытия.
[0008] Некоторые примерные варианты осуществления относятся к электронной системе обнаружения и распознавания покрытия, содержащей камеру. Обрабатывающие ресурсы включают в себя по меньшей мере один процессор и соединенную с ним память, реально хранящую инструкции, которые при их выполнении обрабатывающими ресурсами осуществляют, по меньшей мере: прием захваченного изображения и/или видео изделия, на которое направлен исходный свет, причем захваченное изображение и/или видео включает в себя отражения исходного света, связанные с каждой из главных поверхностей изделия; вычисление характеристик цветовых координат для каждого из отражений исходного света в полученном захваченном изображении и/или видео; обнаружение и распознавание любых покрытий, сформированных на главных поверхностях изделия, путем сравнения (a) расчетных характеристик цветовых координат и/или изменений между расчетными характеристиками цветовых координат с (b) информацией, хранящейся в хранилище данных, которое включает в себя записи об известных характеристиках цветовых координат и/или известных изменениях между характеристиками цветовых координат для каждого из множества различных известных покрытий; а также в ответ на обнаружение и распознавание одного или более покрытий генерирование выходных данных, указывающих главную поверхность (поверхности), на которой расположено каждое упомянутое обнаруженное и распознанное покрытие, идентификатор каждого упомянутого обнаруженного и распознанного покрытия, вероятность, связанную с обнаружением и распознаванием каждого упомянутого обнаруженного и распознанного покрытия, а также содержащих указание на любые вероятно непокрытые поверхности.
[0009] Также в настоящем документе рассматриваются способы для использования и/или конфигурирования этих и/или других систем. Аналогичным образом в настоящем документе рассматриваются энергонезависимые машиночитаемые носители данных, реально хранящие инструкции, которые при их выполнении аппаратным процессором выполняют эти и/или другие способы.
[0010] Особенности, аспекты, преимущества, и примерные варианты осуществления, описанные в настоящем документе, могут комбинироваться для того, чтобы реализовать дополнительные варианты осуществления.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
[0011] Файл патента или заявки содержит по меньшей мере один чертеж, выполненный в цвете. Копии публикации этого патента или патентной заявки с цветным чертежом (чертежами) будут предоставлены патентным офисом по запросу при соответствующей оплате.
[0012] Эти и другие особенности и преимущества могут быть лучше и более полно поняты после изучения следующего подробного описания примерных иллюстративных вариантов осуществления в совокупности с чертежами, на которых:
[0013] Фиг.1 представляет собой схематическое изображение блока изолирующего стекла (IG), который может быть предметом некоторых примерных вариантов осуществления;
[0014] Фиг.2-4 помогают продемонстрировать, как отличаются цвета отражения источника света в зависимости от присутствия/отсутствия покрытия на подложке, и таким образом могут быть обнаружены и распознаны в соответствии с некоторыми примерными вариантами осуществления;
[0015] Фиг.5 представляет собой матрицу, показывающую окрашивание различных типов покрытий, получаемую и используемую некоторыми примерными вариантами осуществления;
[0016] Фиг.6 представляет собой блок-схему электронного устройства, которое включает в себя модуль анализа изображения для обнаружения и распознавания покрытия в соответствии с некоторыми примерными вариантами осуществления;
[0017] Фиг.7 представляет собой блок-схему системы, которая включает в себя модули анализа изображения, которые взаимодействуют друг с другом для обнаружения и распознавания покрытия в соответствии с некоторыми примерными вариантами осуществления;
[0018] Фиг.8A-8B демонстрируют, как угол, под которым отображается отражение, влияет на распознавание изображения для покрытия, нанесенного на вторую поверхность блока IG, в некоторых примерных вариантах осуществления;
[0019] Фиг.9A-9C демонстрируют, как угол, под которым отображается отражение, влияет на распознавание изображения для покрытия, нанесенного на третью поверхность блока IG, в некоторых примерных вариантах осуществления;
[0020] Фиг.10 представляет собой матрицу, показывающую отражения источника света для различных типов покрытий, нанесенных на вторую поверхность блока IG, получаемую и используемую в связи с некоторыми примерными вариантами осуществления;
[0021] Фиг.11-13 представляют собой снимки экрана программного приложения, обнаруживающего и распознающего различные покрытия на поверхностях различных блоков изолирующего стекла (IG), в соответствии с некоторыми примерными вариантами осуществления; и
[0022] Фиг.14 представляет собой блок-схему, показывающую, как функционирует система распознавания покрытия некоторых примерных вариантов осуществления.
ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ ПРИМЕРНЫХ ВАРИАНТОВ ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ НАСТОЯЩЕГО ИЗОБРЕТЕНИЯ
[0023] Некоторые примерные варианты осуществления относятся к методикам для обнаружения и распознавания тонких покрытий (например, тонкопленочных покрытий), сформированных на главных поверхностях покрытых изделий и компоновок, включающих в себя покрытые изделия. В некоторых примерных вариантах осуществления источник света (который в некоторых случаях может быть единообразным или по существу единообразным источником света, таким как, например, свет от газовой зажигалки, свечи, светоизлучающего диода и т.п.) направляется на изделие, и спектр его отражения (от стекла с покрытием и/или других поверхностей) захватывается с использованием цифрового фотоаппарата или других средств визуализации, и анализируется. Этот подход выгодно позволяет обнаруживать присутствие покрытия на поверхности, а также позволяет распознавать тип покрытия с высокой точностью. Для того, чтобы улучшить точность, некоторые примерные варианты осуществления могут включать в себя учебные методики, например, для распознавания различных типов покрытий, исследования различных типов изделий, использования различных типов источников света и т.д.
[0024] В некоторых примерных вариантах осуществления коммерчески доступный смартфон, планшет или другое электронное устройство может иметь установленное на нем приложение. Это приложение в некоторых примерных вариантах осуществления использует встроенную в электронное устройство или присоединяемую камеру для того, чтобы получить изображение отражений, создаваемых при направлении источника света на изделие. Источник света может быть встроенным в электронное устройство или присоединяемым светоизлучающим диодом, светом от газовой зажигалки и т.п. Конечные потребители и т.п. могут легко обнаруживать и распознавать тип покрытия (покрытий), сформированного на поверхности (поверхностях) изделия. В некоторых примерных вариантах осуществления может использоваться дешевое специализированное устройство. В некоторых примерных вариантах осуществления это специализированное устройство может быть встроено и/или иным образом помещено в упаковку, в которой поставляется изделие. Включение специализированного устройства в упаковку может быть выгодным в некоторых примерных случаях, поскольку устройство может быть ориентировано под углом, подходящим для визуализации, известный источник света может использоваться под хорошим углом и на подходящем расстоянии от визуализируемого изделия, упаковка может помочь создать желаемые условия окружающего освещения (например, очень темный фон), и т.д. В дополнение к этому, включение в упаковку источника света и/или электронного устройства может помочь уменьшить вероятность падения и/или повреждения устройства, источника света и/или визуализируемого изделия во время операций обнаружения и распознавания покрытия.
[0025] Поскольку многие наносимые магнетронным напылением покрытия осаждаются на «воздушной стороне» поверхности флоат-стекла (например, при использовании так называемого «офлайнового способа») и работают на основе отражения определенных длин волн (например, в случае низкоизлучающих покрытий) первоначального видимого света/инфракрасного излучения, было экспериментально подтверждено, что отраженный свет (так же, как и проходящий свет) изменяет свою первоначальную длину волны. Это изменение соответствует типу покрытия, нанесенного на стеклянную поверхность. Изменение длины отраженной волны зачастую трудно обнаружить человеческим глазом. Фактически, одна из целей конструктивного решения покрытия зачастую состоит в том, чтобы минимизировать изменение цвета проходящих и/или отраженных лучей, особенно внутри видимой области. Следовательно, эта цель по самой своей природе делает обнаружение изменения длины волны отраженного света более трудным. Однако компьютеризированное зрение (например, с использованием современных камер, установленных в смартфонах, или используемых отдельно для офлайнового анализа изображения) может облегчить это обнаружение и обеспечить последующее распознавание.
[0026] Обратимся теперь более конкретно к чертежам, на которых одинаковые ссылочные цифры обозначают одинаковые части на различных чертежах, и этот принцип демонстрируется на Фиг.1-5. Фиг.1 представляет собой схематическое изображение блока изолирующего стекла (IG), который может быть предметом некоторых примерных вариантов осуществления, а Фиг.2-4 помогают продемонстрировать, как отличаются цвета отражения источника света в зависимости от присутствия/отсутствия покрытия на подложке, и таким образом могут быть обнаружены и распознаны в соответствии с некоторыми примерными вариантами осуществления.
[0027] Блок IG, проиллюстрированный на Фиг.1, включает в себя первую и вторую подложки 100a и 100b, расположенные на некотором расстоянии друг от друга по существу параллельно друг другу. Первая и вторая подложки 100a и 100b могут быть стеклянными, пластмассовыми и т.п. Первая и вторая подложки 100a и 100b поддерживаются на некотором расстоянии друг от друга по существу параллельно друг другу посредством распорной системы 102. Первая и вторая подложки 100a и 100b, вместе с распорной системой 102, определяют зазор или полость 104 между ними. Зазор или полость 104 может быть заполнен, по меньшей мере частично, инертным газом, таким как, например, аргон, гелий, криптон, ксенон и т.п. В некоторых случаях зазор или полость 104 может быть заполнен смесью воздуха и инертного газа. Одна или более тонких пленок или других покрытий могут быть сформированы на одной или более главных поверхностях первой подложки 100a и/или второй подложки 100b. Например, как показано на Фиг.1, покрытие 106 из тонкой пленки формируется на внутренней поверхности первой подложки 100a (то есть на той поверхности 2 блока IG, проиллюстрированного на Фиг.1, которая обращена ко второй подложке 100b).
[0028] Фиг.2-4 показывают блок IG, имеющий покрытие ClimaGuard N, нанесенное на его вторую поверхность. Покрытие ClimaGuard N является коммерчески доступным у представителей компании. Пламя от коммерчески доступной зажигалки зажигается сразу за поверхностью 1 блока IG. Поскольку пламя и блок IG, показанные на Фиг.2-4, находятся в относительно темной среде, получаются четыре отражения пламени, по одному отражению на каждую главную поверхность блока IG. Эти поверхности пронумерованы как #1, #2, #3 и #4. Что касается Фиг.2, спектр самого пламени (в «Области 1») может быть проанализирован и классифицирован в соответствии с известной системой координат, такой как, например, HSB, RGB, CMYK или другой системой координат, либо может быть классифицирован с использованием шестнадцатеричного или другого представления. В примере, проиллюстрированном на Фиг.2, пламя имеет ядро, которое является в основном белым, и представление этого цвета в координатах HSB определяется как H=0, S=0, B=100.
[0029] Что касается Фиг.3, можно заметить, что каждая из непокрытых поверхностей («Область 2») имеет отражение пламени с тем же самым или очень похожим цветом, обычно желтым. Здесь пламя, отраженное на непокрытых поверхностях, имеет представление координат цвета HSB, определяемое как H=60, S=1, B=100. В отличие от этого, на Фиг.4 можно увидеть, что покрытая поверхность («Область 3») имеет отражение пламени с совсем другой окраской. Таким образом, представление координат цвета HSB для Области 2 определяется как H=300, S=1, B=100.
[0030] Пламя в этом случае является исходным источником света, который может использоваться непосредственно для калибровочных целей. Непокрытые поверхности имеют один и тот же или очень похожий цвет в соответствующем отражении ядра пламени. В отличие от этого, поверхность с покрытием имеет цвет, который отличается от отражений пламени, а также от самого ядра пламени.
[0031] Хотя различные покрытия могут иметь свои собственные различные отражательные спектры, при наличии базы данных изображений, сделанных с помощью различных камер и в различных условиях освещения, возможно обучить систему распознавать такие покрытия по одному или более изображениям, и/или путем анализа видео, которое захватывает отражения с помощью смартфона, планшета или другого электронного устройства. Дополнительные подробности этих примерных методик приведены ниже. В дополнение к этому, следует понимать, что некоторые покрытия могут быть очень близкими по цвету отражения. Следовательно, вероятность успешного распознавания может быть вычислена и выведена на экран пользователю приложения.
[0032] Фиг.5 представляет собой матрицу, показывающую окрашивание различных типов покрытий, получаемую и используемую некоторыми примерными вариантами осуществления; Фиг.5 показывает цвета для 20 различных образцов различных коммерчески доступных покрытий. Информация об этом окрашивании может храниться в базе данных для консультации. Например, эта информация может включать в себя диапазон HSB или других характеристик цветовых координат, среднее значение HSB или других цветовых координат, медианное значение HSB или других цветовых координат и т.п. Эта информация может быть связана с идентификатором покрытия, поверхностью, на которую это покрытие обычно наносится, и т.д. Примерные записи приведены ниже:
Название покрытия Цветовые координаты (L,а*,b*); (RGB)
ClimaGuard N, Поверхность #3 (26,16, 2, -7);(59,73, 61,42, 71,87)
ClimaGuard Solar, Поверхность #2 (54,03, 1, -6,5);(125,48, 129,14, 139,18)
ClimaGuard Titan, Поверхность #2 (30,7, -2, -8);(61,8, 73,79, 83,87)
ClimaGuard Titan, Поверхность #3 (58,6, 0,2, -2);(139,65, 141,04, 143,26)
[0033] Эти методики могут быть воплощены в вычислительной системе, такой как, например, электронное устройство, вычислительная система, включающая в себя электронное устройство, и т.п. Например, Фиг.6 представляет собой блок-схему электронного устройства 200, которое включает в себя модуль 208 анализа изображения для обнаружения и распознавания покрытия в соответствии с некоторыми примерными вариантами осуществления. Электронное устройство 200, изображенное на Фиг.6, включает в себя обрабатывающие ресурсы, содержащие по меньшей мере один процессор 202, оперативно соединенный с памятью 204. Память 204 может представлять собой любую подходящую комбинацию энергозависимой и/или энергонезависимой памяти, такой как, например, RAM, ROM, флэш-память, память на жестком диске и т.п. Память 204 может включать в себя сохраненные инструкции, которые при их выполнении процессором (процессорами) 202 заставляют электронное устройство 200 выполнять автоматизированную функциональность. В этой связи память 204 включает в себя операционную систему 206, подходящую для электронного устройства 200. Если устройство 200 является смартфоном, планшетом, и т.п., операционная система 206 может представлять собой систему Android, iOS или другую операционную систему, которая может быть встроена в устройство 200. Если устройство 200 является персональным компьютером, ноутбуком и т.п., операционная система 206 может представлять собой систему Windows, MAC или другую операционную систему. В некоторых случаях операционная система 206 может быть специализированной, облегченной встроенной операционной системой.
[0034] Операционная система 206 может поддерживать выполнение модуля 208 анализа изображения и обеспечивать или иным образом предоставлять доступ к базе данных 210 покрытий. База данных 210 покрытий может включать в себя информацию описанного выше типа, и она может храниться локально на устройстве 200 (например, в памяти 204), или быть внешней по отношению к устройству 200 (например, может находиться на внешнем сервере или другой вычислительной системе, как более подробно объясняется ниже).
[0035] Модуль 208 анализа изображения может быть выполнен с возможностью управления устройством 200 для того, чтобы использовать устройство 212 формирования изображения для получения фотоснимков, видео и т.п. Аналогичным образом модуль 208 анализа изображения может быть выполнен с возможностью выполнения операций балансировки белого, приведения в действие вспышки с использованием источника света электронного устройства 200 или иного, и т.д. Модуль 208 анализа изображения также может быть выполнен с возможностью взаимодействия или получения информации от акселерометра, гироскопа или другого блока устройства 200 или соединенного с ним. Эта информация может быть полезной при вычислении наклона или положения устройства, например, относительно поверхности изделия, визуализируемого с использованием устройства 212 формирования изображения. В некоторых примерных вариантах осуществления устройство 212 формирования изображения представляет собой просто камеру, встроенную в смартфон, планшет, и т.п. Модуль 208 анализа изображения может выполнять функции обнаружения и/или распознавания типа покрытия, более подробно описываемые ниже, например, для захваченных изображений и/или видео, и/или он может обмениваться информацией с внешней системой таким образом, чтобы обработка изображений могла быть выполнена на удалении от устройства 200.
[0036] После того, как изображение и/или видео будет обработано, модуль 208 анализа изображения может представить полученную в итоге информацию пользователю с помощью дисплея электронного устройства 200 или соединенного с ним. Далее более подробно описываются примерные экраны пользовательского интерфейса. Дополнительно или альтернативно в некоторых примерных вариантах осуществления полученная в результате анализа информация может быть передана по электронной почте пользователю, отправлена посредством SMS или MMS на телефон или другое пользовательское устройство (например, если информация о нем была предварительно обеспечена), представлена в напечатанном отчете, который позже отправляется обычной почтой пользователю, и т.д.
[0037] В некоторых примерных вариантах осуществления электронное устройство 200 включает в себя встроенный динамик 214. Этот динамик может использоваться для того, чтобы обеспечить акустическую обратную связь, например, когда электронное устройство оказывается в правильной ориентации относительно визуализируемого изделия, когда захватывается изображение и/или видео, когда начинается и/или завершается обработка, и т.д.
[0038] Как уже было упомянуто выше, электронное устройство 200 может быть встроено или иным образом соединено с упаковкой изделия или с самим визуализируемым изделием.
[0039] Фиг.7 представляет собой блок-схему системы, которая включает в себя модули 204ʹ и 308 анализа изображения, которые взаимодействуют друг с другом для обнаружения и распознавания покрытия в соответствии с некоторыми примерными вариантами осуществления. Фиг.7 является аналогичной Фиг.6 за исключением того, что по меньшей мере часть обнаружения и распознавания покрытия выполняется удаленно. В этой связи портативное или другое электронное устройство 200ʹ включает в себя обрабатывающие ресурсы, содержащие один или более процессоров 202 и оперативно соединенную с ними память 204ʹ. Эта память включает в себя операционную систему 206, и потенциально упрощенный модуль 208ʹ анализа изображения. В некоторых примерных вариантах осуществления потенциально упрощенный модуль 208ʹ анализа изображения взаимодействует с устройством 212 формирования изображения для того, чтобы получить неподвижные изображения и/или видео, и взаимодействует с сетевым интерфейсом 310a для того, чтобы отправить эту информацию удаленному узлу сети для обработки. Как показано в примере, проиллюстрированном на Фиг.7, сетевой интерфейс 310 портативного или другого электронного устройства 200ʹ передает информацию удаленной вычислительной системе 300 по сети 312. Эта сеть может быть локальной сетью (LAN), глобальной сетью (WAN), беспроводной сетью (например, 3G, 4G/LTE или другой сетью) и т.п. В некоторых примерных вариантах осуществления сетевой интерфейс 310a может включать в себя интерфейсы для взаимодействия с сетью 312 по стандарту беспроводной связи 802,11 или по другому стандарту, по сотовому стандарту, по Bluetooth или другому подходящему протоколу. В некоторых примерных вариантах осуществления портативное или другое электронное устройство 200ʹ обменивается информацией с удаленной вычислительной системой 300 напрямую, например, на одноранговой основе, потенциально обходя сеть 312.
[0040] Вычислительная система 300 также включает в себя обрабатывающие ресурсы. Эти обрабатывающие ресурсы аналогичным образом содержат по меньшей мере один процессор 302 и оперативно соединенную с ним память 304. Память 304 хранит операционную систему 306, отдельный модуль 308 анализа изображения, а также базу данных 210 покрытий. Информация может быть получена вычислительной системой 300 посредством ее сетевого интерфейса 310b.
[0041] Информация, которая может быть получена вычислительной системой 300, включает в себя фото- и/или видеоизображения, захваченные с использованием устройства формирования изображения 212 портативного или другого электронного устройства 200ʹ, передаваемые через модуль 208ʹ анализа изображения портативного или другого электронного устройства 200ʹ. Здесь вычислительная система 300 может быть более мощной, чем портативное или другое электронное устройство 200ʹ, и таким образом может обрабатывать фото- и/или видеоизображения, захваченные с использованием устройства формирования изображения 212 портативного или другого электронного устройства 200ʹ, сравнивать данные с информацией, хранящейся в базе данных 210 покрытий, и определять, имеются ли какие-либо покрытия на визуализированном изделии, и если они имеются, то где именно и какими именно они могут быть. Когда обработка в вычислительной системе 300 выполнена, эта информация может быть передана обратно портативному или другому электронному устройству 200ʹ через сетевой интерфейс 310b. После ее получения модуль 208ʹ анализа изображения может представить итоговую информацию пользователю с помощью дисплея портативного или другого электронного устройства 200ʹ или соединенного с ним. Как уже было отмечено выше, дополнительно или альтернативно в некоторых примерных вариантах осуществления полученная в результате анализа информация может быть передана по электронной почте пользователю, отправлена посредством SMS или MMS на телефон или другое пользовательское устройство (например, если информация о нем была предварительно обеспечена), представлена в напечатанном отчете, который позже отправляется обычной почтой пользователю, и т.д.
[0042] Было найдено, что цвет отражения зависит от угла визуализации. Таким образом, отражения различаются, когда источник света перпендикулярен поверхности изделия, и когда он отклоняется от нормали к поверхности изделия. Было найдено, что тип и степень этой разности зависит от покрытия. Например, некоторые покрытия дают только изменения насыщенности, в то время как другие могут давать изменения как в насыщенности, так и в цветовом тоне. Наличие знаний об изменениях, которые происходят под различными углами освещения, может помочь более точному обнаружению и распознаванию. Фиг.8A-8B демонстрируют, как угол, под которым отображается отражение, влияет на распознавание изображения покрытия, нанесенного на вторую поверхность блока IG, в некоторых примерных вариантах осуществления, а Фиг.9A-9C демонстрируют, как угол, под которым отображается отражение, влияет на распознавание изображения покрытия, нанесенного на третью поверхность блока IG, в некоторых примерных вариантах осуществления.
[0043] Более конкретно, на Фиг.8A-8B изображено покрытие Neutral 80/58 (ClimaGuard Premium T+) на второй поверхности блока IG, доступное у представителей компании. На Фиг.8A-8B источником света является пламя свечи, расположенное под углом 40 и 60 градусов к поверхности изделия, соответственно. Фиг.9A-9C также относятся к покрытию Neutral 80/58 (ClimaGuard Premium T+), но здесь покрытие расположено на третьей поверхности блока IG. На Фиг.9A-9C источником света является пламя свечи, расположенное под углом 40, 50 и 60 градусов к поверхности изделия, соответственно. Можно заметить, что имеется хорошее разделение отраженного пламени, и что изменение цвета для поверхности с покрытием является явным. Некоторые примерные варианты осуществления таким образом могут включать в себя визуализацию под углами от 30 до 75 градусов к поверхности визуализируемого изделия, более предпочтительно под углами от 40 до 60 градусов и, например, под углом 45 градусов. Было найдено, что угол в 45 градусов работает особенно хорошо с различными покрытиями, обеспечивая, например, хорошее разделение отраженного пламени (способствуя тем самым легкому и точному обнаружению отражений) и хорошие изменения цвета для поверхностей с покрытием (способствуя тем самым легкому и точному распознаванию отражений). В некоторых примерных вариантах осуществления база данных может быть построена на основе общего угла, и этот «тренируемый угол» или угол, близкий к нему (например, в пределах приблизительно 5-10 градусов), может использоваться в некоторых примерных вариантах осуществления.
[0044] Фиг.10 представляет собой матрицу, показывающую отражения источника света для различных типов покрытий, нанесенных на вторую поверхность блока IG, получаемую и используемую в связи с некоторыми примерными вариантами осуществления. Эта матрица показывает различные образцы блоков IG, имеющих нанесенные на них покрытия. Эти образцы были взяты в лабораторных условиях. Используя эту информацию об образцах, можно обучить некоторые примерные варианты осуществления работать с различными балансами белого. Это становится возможным, потому что некоторые примерные варианты осуществления могут рассматривать изменение цвета от одного отражения к другому вместо или в дополнение к единственным отражениям. Другими словами, в некоторых примерных вариантах осуществления образцы могут быть получены и, вместо или в дополнение к сохранению информации об окрашивании отражений для каждой из множества различных компоновок, изменения окрашивания могут отслеживаться от поверхности к поверхности для каждой из множества различных компоновок. Следует иметь в виду, что обучение может быть выполнено с использованием изображений, полученных со стороны поверхности 1 блока IG, и/или со стороны поверхности 4 блока IG. Таким образом, некоторые примерные варианты осуществления могут обучаться с внешней стороны и/или с внутренней стороны от главной поверхности (поверхностей) визуализируемых изделий. В некоторых примерных вариантах осуществления пользователь может получить запрос на получение изображений как с внутренней стороны, так и с внешней стороны визуализируемого изделия, например для того, чтобы улучшить точность посредством получения большего количества необработанной информации.
[0045] Фиг.11-13 представляют собой снимки экрана программного приложения, обнаруживающего и распознающего различные покрытия на поверхностях различных блоков изолирующего стекла (IG), в соответствии с некоторыми примерными вариантами осуществления. Каждая из Фиг.11-13 включает в себя в левой части полученную фотографию блока IG, пламени и отражений этого пламени. В результате обработки изображение может быть аннотировано для того, чтобы указать положение пламени, а также положения каждого из отражений и поверхности, с которыми они связаны. В этих примерах номера отражений соответствуют номеру поверхности блока IG минус 1. Справа от каждого из изображений показаны основные, доминирующие, средние или медианные цветовые координаты для каждого из отражений в данной системе цветовых координат, вместе с указанием на поверхность, связанную с каждым отражением. В этом примере используется система цветовых координат HSB. Рядом с этой информацией о цвете находится указание на то, является ли связанная с ним поверхность покрытой, и если да, то какое покрытие может находиться на этой поверхности. Значение вероятности для распознавания также обеспечивается в некоторых примерных вариантах осуществления.
[0046] Когда пользователь выбирает данную поверхность, показывается результат классификации. Как показано на Фиг.11-13, это включает в себя список покрытий в порядке убывания вероятности того, что данное покрытие нанесено на эту поверхность (если оно вообще есть). Фиг.11 показывает покрытие Bright Green 40-29 на поверхности 2, Фиг.12 показывает покрытие Neutral 60-40 на поверхности 2, и Фиг.13 показывает покрытие Super Neutral 70-37 на поверхности 2. Если вероятность обнаружения покрытия имеет значение меньше, чем заданный порог (например, 90% или 95%), некоторые примерные варианты осуществления могут дополнительно включать в себя визуальный индикатор так, чтобы распознавание могло быть оценено визуально. В качестве примера Фиг.12-13 включают в себя горизонтальные полоски, длина которых пропорциональна вероятности распознавания.
[0047] Фиг.14 представляет собой блок-схему, показывающую, как функционирует система распознавания покрытия некоторых примерных вариантов осуществления. На стадии S1402 определяются условия окружающего освещения, например, с пользованием камеры, инфракрасного детектора или другого элемента визуализации электронного устройства. В случае необходимости или желательности (например, если рассеянный свет слишком ярок для того, чтобы получить надежные отражения), приложение, выполняющееся на устройстве, может запросить пользователя изменить условия освещения. Например, может быть выдана аудиовизуальная, текстовая или другая подсказка, предлагающая затемнить или выключить свет, указывающая, что фоновая подсветка является слишком яркой, и т.д. Аудиовизуальная, текстовая или другая подсказка может указывать пользователю приложения, когда условия окружающего освещения являются хорошими.
[0048] На стадии S1404 пользователю приложения выдаются указания по расположению электронного устройства. Это может включать в себя, например, визуальный показ или иное описание того, как устройство должно быть ориентировано относительно визуализируемого изделия. Например, для того, чтобы показать, что электронное устройство должно быть размещено вблизи от внутренней или наружной поверхности изделия и под заданным углом, могут использоваться иконки. С использованием акселерометра, гироскопа, инфракрасного детектора, камеры и т.п. могут быть обнаружены положение или наклон электронного устройства относительно поверхности. Когда положение становится правильным (например, совпадающим или близким к желаемому углу или диапазону углов), может быть выдана аудиоподсказка. Аудиоподсказка может быть желательной, поскольку может быть трудно увидеть визуальную индикацию на экране дисплея устройства в зависимости от его расположения относительно визуализируемого изделия.
[0049] На стадии S1406 свет направляется на визуализируемое изделие. Свет может быть встроен или иным образом соединен с электронным устройством. Например, в некоторых примерных вариантах осуществления может использоваться свет от светодиодной вспышки смартфона и т.п. В некоторых примерных вариантах осуществления могут использоваться зажигалка, пламя свечи, фонарик в виде ручки, фонарик, встроенный в упаковку, например, в коробку, белое изображение или изображение другого цвета (например, квадрат, круг, стилизованный объект, который легко распознать с помощью методик компьютерного зрения, и т.п.), выведенное на экран электронного устройства (такого как смартфон, планшет и т.п.), или другой источник света. Предпочтительно, чтобы свет был высоконаправленным. Для того, чтобы обеспечить это, могут использоваться оптические элементы.
[0050] На стадии S1408 захватывается изображение и/или видео изделия. Этот захват может быть выполнен камерой электронного устройства или присоединенной к нему, и это может происходить автоматически (например, в течение предопределенного времени после того, как пользователю была выдана подсказка поместить электронное устройство в соответствующее положение относительно визуализируемого изделия, как только угол определен как корректный, и т.д.), и/или вручную (например, как только будет нажата кнопка на экране дисплея, на боковой поверхности и т.п. В некоторых примерных вариантах осуществления для получения изображения может использоваться спусковая кнопка. В некоторых примерных вариантах осуществления нажатие кнопки, обычно зарезервированной для регулировки громкости, включения/выключения питания, получения доступа к домашнему экрану и т.п., может быть переопределено для захвата изображения или видео. Эта методика может облегчить ручное получение изображения или захват видео при удержании устройства в правильной ориентации относительно визуализируемого изделия.
[0051] Стадия S1408 может включать в себя корректировку баланса белого для камеры и/или настройку фокуса. В некоторых примерных вариантах осуществления может использоваться автоматическая фокусировка. В других случаях автоматическая фокусировка может фокусироваться на неправильном элементе (например, на отражении или другом элементе, что приводит к плохому качеству изображения). Таким образом, автоматическая фокусировка может быть запрещена в некоторых примерных вариантах осуществления. Вместо этого некоторые примерные варианты осуществления могут использовать фиксированный фокус, вычисляемый на основе используемого устройства, расположения его камеры, его угла относительно визуализируемого изделия и т.п. В этой связи некоторые примерные варианты осуществления могут включать в себя приложение, загруженное на смартфон и т.п., и тип устройства может определяться этим приложением. Используя эту информацию, устройство может найти настройки фокуса (например, потому что может быть известно, что некоторые устройства имеют определенное расположение камеры, расстояние может быть вычислено на основе известного форм-фактора устройства и угла, определяемого в соответствии с вышеописанным, и т.д.), и/или иным образом вычислить такие настройки. В некоторых примерных вариантах осуществления автоматические настройки, обычно выполняемые некоторыми камерами, могут быть переопределены путем установки режима ISO и т.п.
[0052] В некоторых примерных вариантах осуществления вспышка, интегрированная в устройство, может сама по себе являться неподходящей для хорошей визуализации. Например, хотя многие смартфоны, планшеты и другие устройства используют светоизлучающие диоды для подсветки, оптические элементы часто используются для рассеяния того, что иначе могло бы быть очень линейным источником света. Во вспышках камер, смартфонов, планшетов и т.п. рассеиватели света. Таким образом, обрезающий или другой оптический элемент может использоваться для того, чтобы сделать свет более линейным или иным образом сфокусировать его в более направленную и более желательную форму, например, для того, чтобы по меньшей мере частично устранить влияние встроенного или иным образом интегрированного рассеивателя.
[0053] Обращаясь еще раз к Фиг.14, на стадии S1410 область исходного света идентифицируется, например, на изображении и/или видео. На изображении исходный свет скорее всего будет самым ярким элементом у одного из краев полученного фотоснимка (например, самый яркий элемент слева или справа на изображении). Для этой цели может использоваться любая методика обнаружения объектов. Например, как только яркое пятно обнаруживается на краю, приблизительные контуры этого объекта могут быть определены путем продолжения наружу в горизонтальном и вертикальном направлениях, путем спирального расширения наружу от обнаруженного края и т.п., например, до тех пор, пока не будет достигнута площадь с цветовым контрастом больше, чем некоторый порог. Это может соответствовать, например, переходу между ярким исходным светом и темными условиями окружающей среды. Затем контуры могут быть определены путем отслеживания краев объекта (например, отслеживания областей, в которых превышается порог), рассматривая максимальные вертикальные и горизонтальные области как прямоугольные, и т.п. Эта ограниченная область может рассматриваться как объект исходного света. В некоторых примерных вариантах осуществления для обнаружения объекта исходного света может использоваться методика автоматической обработки изображений, такая как эта. В некоторых примерных вариантах осуществления объект исходного света может быть идентифицирован вручную (например, пользователем приложения). В некоторых примерных вариантах осуществления кандидат на объект исходного света может быть обнаружен автоматически, и может быть запрошено или затребовано ручное подтверждение.
[0054] На стадии S1412 вычисляются цветовые координаты для объекта исходного света. Это может быть выполнено путем выбора значения в центре объекта, путем выбора значения в приблизительном горизонтальном центре объекта и немного выше вертикального центра объекта, путем вычисления средних или медианных цветовых координат, путем выбора значения пользователем вручную и т.п. В некоторых примерных вариантах осуществления кандидат для определения цветовых координат объекта исходного света может быть обнаружен автоматически, и может быть запрошено или затребовано ручное подтверждение.
[0055] Стадии S1414 и S1416 выполняют обычно функции, аналогичные объясненным выше для стадий S1410 и 1410, за исключением того, что стадии S1414 и S1416 относятся к областям отражений и к цветовым координатам этих отражений. Этот процесс может быть облегчен, если пользователь вводит тип визуализируемого изделия. Например, уточнение того, что визуализируемое изделие имеет только одну подложку, даст устройству команду искать два различных отражения, уточнение того, что визуализируемое изделие является блоком IG, даст устройству команду искать четыре различных отражения, и т.д. Кроме того, указание визуализируемого изделия может дополнительно повысить точность. Например, указание толщины подложки, толщины распорной детали и/или расстояния между подложками и т.д. может обеспечить информацию о том, в каком месте отражаемые объекты должны появляться относительно друг друга, на каком расстоянии друг от друга они должны быть расположены и т.д. В некоторых примерных вариантах осуществления на основе отражений могут быть определены толщина стекла и величина расстояния между подложками. Кроме того, когда толщина стекла известна, в некоторых ситуациях угол может быть определен более легко. Следует отметить, что та же самая или аналогичные методики автоматического распознавания и/или ручного выбора/проверки цвета могут использоваться также для учебных целей, например, для того, чтобы построить подходящую базу данных изображений.
[0056] В некоторых примерных вариантах осуществления некоторые или все из стадий S1408-1414 могут выполняться локально на электронном устройстве или на удаленном устройстве. Например, отдельная цифровая камера может использоваться для того, чтобы захватить неподвижное изображение или видео, и обработка изображений может быть выполнена в офлайне на внешней вычислительной системе с возможным представлением результатов анализа на этой или на другой внешней вычислительной системе. В некоторых примерных вариантах осуществления цветовые координаты могут быть обеспечены посредством ручного выбора.
[0057] На основе вычисленных цветовых координат и/или вычислений изменения координат для смежных или последовательных объектов может быть выполнен поиск в базе данных. Это может помочь определить вероятность присутствия одного или более покрытий, и может также помочь определить информацию о расположении и типе любого такого покрытия (покрытий). Это также включает в себя обнаружение и распознавание непокрытых поверхностей. Поиск может выполняться путем вычисления расстояния между цветовыми координатами объектов и цветовыми координатами, хранящимися в базе данных для различных покрытий. На основе эвклидовой или других мер расстояния может быть выполнено, например, ранжирование типов покрытия по их вероятности. В некоторых примерных вариантах осуществления вероятность соответствия может быть основана на той же самой мере расстояния или на других мерах расстояния. Та же самая или аналогичная методика может использоваться тогда, когда используются изменения цветовых координат. Следует иметь в виду, что сравнение между известным источником света и первым отражением может использоваться для того, чтобы определить и/или компенсировать баланс белого, калибровку цветовых температур и т.п.
[0058] На стадии S1420 результаты представляются пользователю посредством приложения, сообщения, отправляемого пользователю по электронной почте, SMS, MMS, или с помощью других средств обмена сообщениями, и т.п. Результаты могут включать в себя, например, аннотированную версию неподвижного изображения (например, если было получено неподвижное изображение, или неподвижного изображения, извлеченного или сгенерированного из видео), могут включать в себя указания области пламени и области каждого отражения и/или отметки поверхностей для отражений. Некоторая или вся информация, описанная в связи с Фиг.11-13 и т.п., также может быть обеспечена в некоторых примерных вариантах осуществления. На основе этих результатов пользователь может с заданной степенью вероятности узнать, имеются ли какие-либо поверхности с покрытием на продукте, и если они имеются, то какие именно покрытия могут находиться на таких поверхностях. Предпочтительно некоторые примерные варианты осуществления могут распознавать покрытия по меньшей мере с 80%-ой точностью, более предпочтительно по меньшей мере с 85%-ой точностью, еще более предпочтительно по меньшей мере с 90%-ой точностью, и еще более предпочтительно по меньшей мере с 95%-ой точностью.
[0059] В некоторых примерных вариантах осуществления описанная выше процедура может быть повторена полностью или частично для того, чтобы попытаться подтвердить точность обнаружения и распознавания. Это повторение может осуществляться с той же самой стороны, с противоположной стороны, или как с той же самой стороны, так и с противоположной стороны.
[0060] В ходе исследований было установлено, что некоторые покрытия с высокой отражательной способностью иногда производят «фантомное» третье отражение. Некоторые примерные варианты осуществления могут учитывать и устранять это отражение, использовать его обнаружение в качестве индикатора конкретного типа покрытия и т.п.
[0061] В некоторых примерных вариантах осуществления система может обучаться на конкурирующих продуктах для их поиска, для гарантии того, что приложение используется на правильном продукте (например, официально не сообщая, что конкурирующее покрытие было обнаружено и/или распознано с высокой степенью вероятности), и т.д.
[0062] Хотя некоторые примерные варианты осуществления были описаны в совокупности с системой цветовых координат HSB, следует понимать, что другие системы и/или представления также могут использоваться в других примерных вариантах осуществления. Такие системы включают в себя, например, системы цветовых координат RGB и CMYK, шестнадцатеричные представления и т.п.
[0063] Хотя некоторые примерные варианты осуществления были описаны как включающие стеклянные подложки, следует понимать, что другие типы прозрачных подложек также могут использоваться в других примерных вариантах осуществления. В дополнение к этому, хотя некоторые варианты осуществления были описаны в совокупности с блоками изолирующего стекла, следует понимать, что методики, раскрытые в настоящем документе, могут использоваться в совокупности с монолитным, ламинированным, вакуумным изолирующим стеклом (VIG), тройными блоками IG (например, блоками, включающими в себя первую, вторую и третью подложки, расположенные по существу параллельно на некоторых расстояниях друг от друга), и/или другими типами блоков и/или компоновок.
[0064] Кроме того, хотя некоторые примерные варианты осуществления были описаны с покрытиями, предусмотренными только на одной их поверхности, следует понимать, что покрытие может быть нанесено на множество поверхностей. В этой связи, хотя некоторые примерные варианты осуществления были описаны в совокупности с покрытием на поверхности 2 или на поверхности 3, покрытия могут быть предусмотрены на обеих поверхностях 2 и 3, на наружных поверхностях (например, для противоконденсатных или других продуктов), на любой одной или более из поверхностей 1-6 для тройного блока IG, и т.д. Одинаковые или различные покрытия могут быть сформированы на различных поверхностях в данной компоновке. Одинаковые или подобные описанным в настоящем документе обучающие методики могут использоваться для того, чтобы построить базу данных, и одинаковые или подобные методики для сравнения цветовых координат и/или изменения цветовых координат могут использоваться при таких обстоятельствах. Следует иметь в виду, что присутствие множественных покрытий может привести к отражениям, связанным с непокрытыми поверхностями, имеющими окраску, и что это может быть учтено в базе данных. В некоторых примерных вариантах осуществления может быть сделано предположение о том, что первая поверхность будет непокрытой, что, как было найдено, помогает значительно улучшить точность распознавания покрытия (например, потому что эталонный цвет поверхности чистого флоат-стекла может быть определен более точно). В некоторых примерных вариантах осуществления это предположение может устанавливаться как конфигурируемая пользователем опция.
[0065] Использующийся в настоящем документе термин «термическая обработка» означает нагревание изделия до температуры, достаточной для того, чтобы достичь термического отпуска и/или термического упрочнения содержащего стекло изделия. Это определение включает в себя, например, нагревание покрытого изделия в сушильном шкафу или печи при температуре по меньшей мере приблизительно 550 градусов по Цельсию, более предпочтительно по меньшей мере приблизительно 580 градусов по Цельсию, более предпочтительно по меньшей мере приблизительно 600 градусов по Цельсию, более предпочтительно по меньшей мере приблизительно 620 градусов по Цельсию, и наиболее предпочтительно по меньшей мере приблизительно 650 градусов по Цельсию в течение периода времени, достаточного выполнения термического отпуска и/или термического упрочнения. Этот период времени в некоторых примерных вариантах осуществления может составлять по меньшей мере вплоть до приблизительно 2 мин, вплоть до приблизительно 10 мин, вплоть до 15 мин и т.д.
[0066] Используемые в настоящем документе термины «на», «поддерживаемый» и т.п. не должны интерпретироваться как означающие, что два элемента являются непосредственно смежными друг с другом, если это не указано явно. Другими словами, можно сказать, что первый слой находится на втором слое или поддерживается вторым слоем, даже если между ними имеется один или более слоев.
[0067] Некоторые примерные варианты осуществления относятся к электронной системе обнаружения и распознавания покрытия, содержащей камеру. Обрабатывающие ресурсы включают в себя по меньшей мере один процессор и соединенную с ним память, реально хранящую инструкции, которые при их выполнении обрабатывающими ресурсами осуществляют, по меньшей мере: захват с использованием камеры изображения и/или видео изделия, на которое направлен исходный свет, причем захваченное изображение и/или видео включает в себя отражения исходного света, связанные с каждой из главных поверхностей изделия; идентификацию области для каждого из отражений исходного света; вычисление цветовых координат для каждого из идентифицированных отражений исходного света; обнаружение и распознавание любых покрытий, сформированных на главных поверхностях изделия, путем сравнения (a) расчетных цветовых координат и/или изменений между расчетными цветовыми координатами с (b) информацией, хранящейся в базе данных, которая поддерживается машиночитаемым носителем данных и которая включает в себя записи об известных цветовых координатах и/или известных изменениях между цветовыми координатами для каждого из множества различных известных покрытий; а также способны к обнаружению и распознаванию одного или более покрытий, формируя при этом выходные данные, указывающие главную поверхность (поверхности), на которой расположено каждое упомянутое обнаруженное и распознанное покрытие, и идентификатор каждого упомянутого обнаруженного и распознанного покрытия.
[0068] В дополнение к особенностям предыдущего параграфа в некоторых примерных вариантах осуществления эти выходные данные могут дополнительно включать в себя вероятность, связанную с обнаружением и распознаванием каждого упомянутого обнаруженного и распознанного покрытия.
[0069] В дополнение к особенностям любого из двух предыдущих параграфов в некоторых примерных вариантах осуществления эти выходные данные могут дополнительно включать в себя указание любых вероятных непокрытых поверхностей.
[0070] В дополнение к особенностям любого из трех предыдущих параграфов в некоторых примерных вариантах осуществления может быть предусмотрено отображающее устройство, например, с выходными данными, обеспечиваемыми на этом отображающем устройстве, например, в связи с отображаемым на нем пользовательским интерфейсом.
[0071] В дополнение к особенностям предыдущего параграфа в некоторых примерных вариантах осуществления пользовательский интерфейс может быть выполнен с возможностью показа захваченного изображения и/или видео, аннотаций, соответствующих каждому из отражений исходного света, информации, соответствующей идентификатору каждого из обнаруженных и распознанных покрытий, и/или указания относительно расположения (расположений) каждого из обнаруженных и распознанных покрытий.
[0072] В дополнение к особенностям любого из пяти предыдущих параграфов в некоторых примерных вариантах осуществления исходный свет может быть пламенем, светодиодным источником света и т.п.
[0073] В дополнение к особенностям любого из шести предыдущих параграфов в некоторых примерных вариантах осуществления различные известные покрытия могут быть различными напыленными покрытиями с низким излучением.
[0074] В дополнение к особенностям любого из семи предыдущих параграфов в некоторых примерных вариантах осуществления инструкции могут быть дополнительно выполнены с возможностью по меньшей мере: вызывать определение условий окружающего освещения; определять, являются ли обнаруженные условия окружающего освещения желаемыми, на основе предварительно сохраненных правил; и опционально в ответ на определение того, что обнаруженные условия окружающего освещения не являются желаемыми, выдавать понятную инструкцию пользователю системы для того, чтобы скорректировать условия окружающего освещения.
[0075] В дополнение к особенностям любого из восьми предыдущих параграфов в некоторых примерных вариантах осуществления инструкции могут быть дополнительно выполнены с возможностью по меньшей мере: обнаруживать угол камеры относительно главных поверхностей изделия; определять, соответствует ли этот угол заданному диапазону; и опционально (a) в ответ на определение того, что угол соответствует заданному диапазону, сообщать пользователю, что изображение и/или видео могут быть получены, и/или (b) в ответ на определение того, что угол не соответствует заданному диапазону, выдавать понятную инструкцию пользователю системы о том, что угол необходимо изменить. Альтернативно или в дополнение к особенностям любого из восьми предыдущих параграфов в некоторых примерных вариантах осуществления инструкции могут быть дополнительно выполнены с возможностью по меньшей мере: определять угол камеры относительно главных поверхностей изделия; определять, соответствует ли этот угол заданному диапазону; и опционально в ответ на определение того, что этот угол соответствует заданному диапазону, автоматически захватывать изображение и/или видео.
[0076] Некоторые примерные варианты осуществления относятся к электронной системе обнаружения и распознавания покрытия, содержащей камеру. Обрабатывающие ресурсы включают в себя по меньшей мере один процессор и соединенную с ним память, реально хранящую инструкции, которые при их выполнении обрабатывающими ресурсами осуществляют, по меньшей мере: захват с использованием камеры изображения и/или видео изделия, на которое направлен исходный свет, причем захваченное изображение и/или видео включает в себя отражения исходного света, связанные с каждой из главных поверхностей изделия; а также передачу захваченного изображения и/или видео по сетевому соединению к удаленной вычислительной системе. Эта передача заставляет удаленную вычислительную систему: получить захваченное изображение и/или видео; вычислить цветовые координаты для каждого из отражений исходного света в полученном захваченном изображении и/или видео; обнаружить и распознать любые покрытия, сформированные на главных поверхностях изделия, путем сравнения (a) расчетных цветовых координат и/или изменений между расчетными цветовыми координатами с (b) информацией, хранящейся в хранилище данных удаленной вычислительной системы, которое включает в себя записи об известных цветовых координатах и/или известных изменениях между цветовыми координатами для каждого из множества различных известных покрытий; а также ответить на обнаружение и распознавание одного или более покрытий путем генерирования выходных данных, указывающих главную поверхность (поверхности), на которой расположено каждое упомянутое обнаруженное и распознанное покрытие, и идентификатор каждого упомянутого обнаруженного и распознанного покрытия.
[0077] В дополнение к особенностям предыдущего параграфа в некоторых примерных вариантах осуществления эти выходные данные могут дополнительно включать в себя вероятность, связанную с обнаружением и распознаванием каждого упомянутого обнаруженного и распознанного покрытия, и/или указание любых вероятно непокрытых поверхностей, например, определенные с помощью удаленной вычислительной системы.
[0078] В дополнение к особенностям любого из двух предыдущих параграфов в некоторых примерных вариантах осуществления может быть предусмотрено отображающее устройство, и инструкции могут быть дополнительно выполнены с возможностью получать выходные данные и отображать их на этом отображающем устройстве в связи с отображаемым на нем пользовательским интерфейсом.
[0079] Некоторые примерные варианты осуществления относятся к электронной системе обнаружения и распознавания покрытия, содержащей камеру. Обрабатывающие ресурсы включают в себя по меньшей мере один процессор и соединенную с ним память, реально хранящую инструкции, которые при их выполнении обрабатывающими ресурсами осуществляют по меньшей мере: прием захваченного изображения и/или видео изделия, на которое направлен исходный свет, причем захваченное изображение и/или видео включает в себя отражения исходного света, связанные с каждой из главных поверхностей изделия; вычисление цветовых координат для каждого из отражений исходного света в полученном захваченном изображении и/или видео; обнаружение и распознавание любых покрытий, сформированных на главных поверхностях изделия, путем сравнения (a) расчетных цветовых координат и/или изменений между расчетными цветовыми координатами с (b) информацией, хранящейся в хранилище данных, которое включает в себя записи об известных цветовых координатах и/или известных изменениях между цветовыми координатами для каждого из множества различных известных покрытий; а также ответ на обнаружение и распознавание одного или более покрытий путем генерирование выходных данных, указывающих главную поверхность (поверхности), на которой расположено каждое упомянутое обнаруженное и распознанное покрытие, идентификатор каждого упомянутого обнаруженного и распознанного покрытия, вероятность, связанную с обнаружением и распознаванием каждого упомянутого обнаруженного и распознанного покрытия, а также содержащих указание на любые вероятно непокрытые поверхности.
[0080] В дополнение к особенностям предыдущего параграфа в некоторых примерных вариантах осуществления может быть предусмотрен сетевой интерфейс, и захваченное изображение и/или видео могут быть получены по сетевому интерфейсу, и/или инструкции могут быть дополнительно выполнены с возможностью передавать выходные данные электронным образом на пользовательское устройство через этот сетевой интерфейс.
[0081] В дополнение к особенностям любого из двух предыдущих параграфов в некоторых примерных вариантах осуществления может быть предусмотрена камера, выполненная с возможностью захвата изображения и/или видео.
[0082] В дополнение к особенностям любого из трех предыдущих параграфов в некоторых примерных вариантах осуществления может быть предусмотрен светодиодный источник света, выполненный с возможностью испускать исходный свет.
[0083] В дополнение к особенностям любого из четырех предыдущих параграфов в некоторых примерных вариантах осуществления хранилище данных может представлять собой базу данных, хранящуюся в памяти.
[0084] В дополнение к особенностям любого из пяти предыдущих параграфов в некоторых примерных вариантах осуществления может быть предусмотрен по меньшей мере один акселерометр и/или гироскоп, а инструкции могут быть дополнительно выполнены с возможностью по меньшей мере получения данных по меньшей мере от одного акселерометра и/или гироскопа и вычисления наклона или положения интеллектуального устройства, например, если система представляет собой или содержит смартфон.
[0085] В дополнение к особенностям любого из 18 предыдущих параграфов в некоторых примерных вариантах осуществления система может представлять собой или может содержать электронное устройство, такое как, например, смартфон, планшет, и т.п., например, с инструкциями, предусматриваемыми в связи с приложением, выполненным с возможностью выполнения на этом электронном устройстве.
[0086] Способы, соответствующие любому из 19 предыдущих параграфов, также могут быть использованы в совокупности с некоторыми примерными вариантами осуществления. Например, в некоторых примерных вариантах осуществления предлагается способ для обнаружения и распознавания покрытий, содержащий: получение захваченного изображения и/или видео изделия, на которое направлен исходный свет, включающего в себя отражения исходного света, связанные с каждой главной поверхностью изделия; вычисление цветовых координат для каждого из отражений исходного света в полученном захваченном изображении и/или видео; обеспечение возможности, посредством по меньшей мере одного аппаратного процессора, обнаружения и распознавания любых покрытий, сформированных на главных поверхностях изделия, путем сравнения (a) расчетных цветовых координат и/или изменений между расчетными цветовыми координатами с (b) информацией, хранящейся в хранилище данных, которое включает в себя записи об известных цветовых координатах и/или известных изменениях между цветовыми координатами для каждого из множества различных известных покрытий; а также ответ на обнаружение и распознавание одного или более покрытий путем генерирования выходных данных, указывающих главную поверхность (поверхности), на которой расположено каждое упомянутое обнаруженное и распознанное покрытие, идентификатор каждого упомянутого обнаруженного и распознанного покрытия, вероятность, связанную с обнаружением и распознаванием каждого упомянутого обнаруженного и распознанного покрытия, а также содержащих указание на любые вероятно непокрытые поверхности. Аналогичным образом в некоторых примерных вариантах осуществления также возможно использование энергонезависимых машиночитаемых носителей данных, реально хранящих инструкции, которые при их выполнении аппаратным процессором выполняют такие способы.
[0087] В то время как изобретение было описано в связи с тем, что в настоящее время рассматривается как наиболее практичный и предпочтительный вариант осуществления, следует понимать, что настоящее изобретение не должно быть ограничено раскрытым вариантом осуществления, но напротив, предназначено для того, чтобы покрыть различные модификации и эквивалентные компоновки, соответствующие духу и области охвата прилагаемой формулы изобретения.

Claims (58)

1. Электронная система обнаружения и распознавания покрытий, содержащая:
камеру; и
обрабатывающие ресурсы, включающие в себя по меньшей мере один процессор и соединенную с ним память, реально хранящую инструкции, которые при их выполнении обрабатывающими ресурсами осуществляют по меньшей мере:
захват с использованием камеры изображения и/или видео изделия, на которое направлен исходный свет, причем захваченное изображение и/или видео включает в себя отражения исходного света, связанные с каждой из главных поверхностей изделия;
идентификацию области для каждого из отражений исходного света;
вычисление характеристик цветовых координат для каждого из идентифицированных отражений исходного света;
обнаружение и распознавание любых покрытий, сформированных на главных поверхностях изделия, путем сравнения (a) расчетных характеристик цветовых координат и/или изменений между расчетными характеристиками цветовых координатам с (b) информацией, хранящейся в базе данных, которая поддерживается машиночитаемым носителем данных и которая включает в себя записи об известных характеристиках цветовых координат и/или известных изменениях между характеристиками цветовых координат для каждого из множества различных известных покрытий; и
в ответ на обнаружение и распознавание одного или более покрытий генерирование выходных данных, указывающих главную поверхность (поверхности), на которой сформировано каждое упомянутое обнаруженное и распознанное покрытие, а также указывающих идентификатор каждого упомянутого обнаруженного и распознанного покрытия.
2. Система по п.1, в которой выходные данные дополнительно включают в себя вероятность, связанную с обнаружением и распознаванием каждого упомянутого обнаруженного и распознанного покрытия.
3. Система по п.2, в которой выходные данные дополнительно включают в себя указание любых вероятно непокрытых поверхностей.
4. Система по п.1, дополнительно содержащая устройство отображения, причем выходные данные поступают на устройство отображения в соответствии с пользовательским интерфейсом, представленным на нем.
5. Система по п.4, в которой пользовательский интерфейс выполнен с возможностью отображения захваченного изображения и/или видео, аннотаций, соответствующих каждому из отражений исходного света, информации, соответствующей идентификатору каждого из обнаруженных и распознанных покрытий, а также указания на расположение (расположения) каждого из обнаруженных и распознанных покрытий.
6. Система по п.1, в которой исходный свет является пламенем.
7. Смартфон, включающий в себя систему по п.1, снабженную инструкциями, связанными с приложением, выполненным с возможностью выполнения на электронном смартфоне.
8. Смартфон по п.7, дополнительно содержащий светодиодный источник света, выполненный с возможностью излучения исходного света.
9. Система по п.1, в которой различные известные покрытия являются различными напыленными низкоэмиссионными покрытиями.
10. Система по п.1, в которой инструкции дополнительно выполнены с возможностью по меньшей мере:
вызывать определение условий окружающего освещения;
определять, являются ли обнаруженные условия окружающего освещения желаемыми, на основе предварительно сохраненных правил; и
в ответ на определение того, что обнаруженные условия окружающего освещения не являются желаемыми, выдавать понятную инструкцию пользователю системы для того, чтобы скорректировать условия окружающего освещения.
11. Система по п.1, в которой инструкции дополнительно выполнены с возможностью по меньшей мере:
определять угол камеры относительно главных поверхностей изделия;
определять, соответствует ли этот угол заданному диапазону; и
(a) в ответ на определение того, что угол соответствует заданному диапазону, информировать пользователя о том, что изображение и/или видео могут быть получены, и/или (b) в ответ на определение того, что угол не соответствует заданному диапазону, выдавать понятную инструкцию пользователю системы о том, что угол должен быть скорректирован.
12. Система по п.1, в которой инструкции дополнительно выполнены с возможностью по меньшей мере:
определять угол камеры относительно главных поверхностей изделия;
определять, соответствует ли этот угол заданному диапазону; и
в ответ на определение того, что угол соответствует заданному диапазону, автоматически захватывать изображение и/или видео.
13. Электронная система обнаружения и распознавания покрытий, содержащая:
камеру; и
обрабатывающие ресурсы, включающие в себя по меньшей мере один процессор и соединенную с ним память, реально хранящую инструкции, которые при их выполнении обрабатывающими ресурсами осуществляют по меньшей мере:
захват с использованием камеры изображения и/или видео изделия, на которое направлен исходный свет, причем захваченное изображение и/или видео включает в себя отражения исходного света, связанные с каждой из главных поверхностей изделия; и
передачу по сетевому соединению захваченного изображения и/или видео к удаленной вычислительной системе, заставляющую удаленную вычислительную систему:
получить захваченное изображение и/или видео;
вычислить характеристики цветовых координат для каждого из отражений исходного света в полученном захваченном изображении и/или видео;
обнаружить и распознать любые покрытия, сформированные на главных поверхностях изделия, путем сравнения (a) расчетных характеристик цветовых координат и/или изменений между расчетными характеристиками цветовых координат с (b) информацией, хранящейся в хранилище данных удаленной вычислительной системы, которая включает в себя записи об известных характеристиках цветовых координат и/или известных изменениях между характеристиками цветовых координат для каждого из множества различных известных покрытий; и
в ответ на обнаружение и распознавание одного или более покрытий генерирование выходных данных, указывающих главную поверхность (поверхности), на которой расположено каждое упомянутое обнаруженное и распознанное покрытие, а также указывающих идентификатор каждого упомянутого обнаруженного и распознанного покрытия.
14. Система по п.13, в которой выходные данные дополнительно включают в себя вероятность, связанную с обнаружением и распознаванием каждого упомянутого обнаруженного и распознанного покрытия, а также указание любых вероятно непокрытых поверхностей как определенных с помощью удаленной вычислительной системы.
15. Система по п.13, дополнительно содержащая устройство отображения, при этом инструкции дополнительно выполнены с возможностью получать выходные данные и отображать их на этом отображающем устройстве в связи с представленным на нем пользовательским интерфейсом.
16. Электронная система обнаружения и распознавания покрытий, содержащая:
обрабатывающие ресурсы, включающие в себя по меньшей мере один процессор и соединенную с ним память, реально хранящую инструкции, которые при их выполнении обрабатывающими ресурсами по меньшей мере:
принимают захваченное изображение и/или видео изделия, на которое направлен исходный свет, причем захваченное изображение и/или видео включает в себя отражения исходного света, связанные с каждой главной поверхностью изделия;
вычисляют характеристики цветовых координат для каждого из отражений исходного света в полученном захваченном изображении и/или видео;
обнаруживают и распознают любые покрытия, сформированные на главных поверхностях изделия, путем сравнения (a) расчетных характеристик цветовых координат и/или изменений между расчетными характеристиками цветовых координат с (b) информацией, хранящейся в хранилище данных, которая включает в себя записи об известных характеристиках цветовых координат и/или известных изменениях между характеристиками цветовых координат для каждого из множества различных известных покрытий; и
в ответ на обнаружение и распознавание одного или более покрытий генерируют выходные данные, указывающие главную поверхность (поверхности), на которой сформировано каждое упомянутое обнаруженное и распознанное покрытие, идентификатор каждого упомянутого обнаруженного и распознанного покрытия, вероятность, связанную с обнаружением и распознаванием каждого упомянутого обнаруженного и распознанного покрытия, а также содержащих указание на любые возможно непокрытые поверхности.
17. Система по п.16, дополнительно содержащая сетевой интерфейс, при этом захваченное изображение и/или видео принимается через этот сетевой интерфейс.
18. Система по п.17, в которой инструкции дополнительно выполнены с возможностью генерировать выходные данные, которые должны быть электронным образом переданы к пользовательскому устройству через сетевой интерфейс.
19. Система по п.16, дополнительно содержащая камеру, выполненную с возможностью захвата изображений и/или видео.
20. Система по п.19, дополнительно содержащая светодиодный источник света, выполненный с возможностью излучения исходного света.
21. Система по п.20, в которой хранилище данных является базой данных, хранящейся в памяти.
22. Система по п.16, которая является интеллектуальным устройством.
23. Система по п.22, дополнительно содержащая по меньшей мере один акселерометр и/или гироскоп, при этом инструкции дополнительно выполнены с возможностью получения данных по меньшей мере от одного акселерометра и/или гироскопа и вычисления наклона или положения интеллектуального устройства.
24. Способ для обнаружения и распознавания покрытий, содержащий:
получение захваченного изображения и/или видео изделия, на которое направлен исходный свет, причем захваченное изображение и/или видео включает в себя отражения исходного света, связанные с каждой главной поверхностью изделия;
вычисление цветовых координат для каждого из отражений исходного света в полученном захваченном изображении и/или видео;
обнаружение и распознавание с помощью по меньшей мере одного аппаратного процессора любых покрытий, сформированных на главных поверхностях изделия, путем сравнения (a) расчетных характеристик цветовых координат и/или изменений между расчетными характеристиками цветовых координат с (b) информацией, хранящейся в хранилище данных, которое включает в себя записи об известных характеристиках цветовых координат и/или известных изменениях между характеристиками цветовых координат для каждого из множества различных известных покрытий; и
в ответ на обнаружение и распознавание одного или более покрытий генерирование выходных данных, указывающих главную поверхность (поверхности), на которой расположено каждое упомянутое обнаруженное и распознанное покрытие, идентификатор каждого упомянутого обнаруженного и распознанного покрытия, вероятность, связанную с обнаружением и распознаванием каждого упомянутого обнаруженного и распознанного покрытия, а также содержащих указание на любые возможно непокрытые поверхности.
25. Энергонезависимый машиночитаемый носитель данных, реально хранящий инструкции, которые при их выполнении аппаратным процессором выполняют способ по п.24.
RU2016138012A 2016-09-23 2016-09-23 Система и/или способ распознавания покрытия для стекла RU2718483C2 (ru)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2016138012A RU2718483C2 (ru) 2016-09-23 2016-09-23 Система и/или способ распознавания покрытия для стекла
PCT/IB2017/053661 WO2018055457A1 (en) 2016-09-23 2017-06-20 Glass coating recognition system and method
EP17736767.9A EP3516586A1 (en) 2016-09-23 2017-06-20 Glass coating recognition system and method
US15/627,573 US10311563B2 (en) 2016-09-23 2017-06-20 Glass coating recognition system and/or method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2016138012A RU2718483C2 (ru) 2016-09-23 2016-09-23 Система и/или способ распознавания покрытия для стекла

Publications (3)

Publication Number Publication Date
RU2016138012A RU2016138012A (ru) 2018-03-27
RU2016138012A3 RU2016138012A3 (ru) 2019-11-20
RU2718483C2 true RU2718483C2 (ru) 2020-04-08

Family

ID=59295244

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2016138012A RU2718483C2 (ru) 2016-09-23 2016-09-23 Система и/или способ распознавания покрытия для стекла

Country Status (4)

Country Link
US (1) US10311563B2 (ru)
EP (1) EP3516586A1 (ru)
RU (1) RU2718483C2 (ru)
WO (1) WO2018055457A1 (ru)

Families Citing this family (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11423630B1 (en) 2019-06-27 2022-08-23 Amazon Technologies, Inc. Three-dimensional body composition from two-dimensional images
US11002999B2 (en) * 2019-07-01 2021-05-11 Microsoft Technology Licensing, Llc Automatic display adjustment based on viewing angle
US11232629B1 (en) * 2019-08-30 2022-01-25 Amazon Technologies, Inc. Two-dimensional image collection for three-dimensional body composition modeling
CN110738634B (zh) * 2019-09-10 2022-07-29 中国三峡建设管理有限公司 聚氨酯覆盖区域检测方法、装置、计算机设备和存储介质
US11903730B1 (en) 2019-09-25 2024-02-20 Amazon Technologies, Inc. Body fat measurements from a two-dimensional image
US11069131B2 (en) 2019-09-26 2021-07-20 Amazon Technologies, Inc. Predictive personalized three-dimensional body models
CN113689387B (zh) * 2020-06-18 2024-02-09 河北晨虹油漆有限公司 一种基于大数据的涂料涂覆检测系统
US11854146B1 (en) 2021-06-25 2023-12-26 Amazon Technologies, Inc. Three-dimensional body composition from two-dimensional images of a portion of a body
US11887252B1 (en) 2021-08-25 2024-01-30 Amazon Technologies, Inc. Body model composition update from two-dimensional face images
US11861860B2 (en) 2021-09-29 2024-01-02 Amazon Technologies, Inc. Body dimensions from two-dimensional body images
CN117214187B (zh) * 2023-11-08 2024-02-02 宁波旗滨光伏科技有限公司 检测方法和检测设备

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20020163640A1 (en) * 2001-02-28 2002-11-07 Yutaka Masuda Method for quickly retrieving approximate color of metallic paint color
WO2004042336A1 (en) * 2002-10-31 2004-05-21 E.I Du Pont De Nemours And Company Color selection method
US20040252308A1 (en) * 2003-06-12 2004-12-16 Arun Prakash Method of characterization of surface coating containing metallic flakes and device used therein
US20070258093A1 (en) * 2006-05-05 2007-11-08 Afg Industries, Inc. Apparatus and method for angular colorimetry

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE69627328T2 (de) 1995-06-14 2004-02-12 Kirin Beer K.K. Verfahren und vorrichtungen zur prüfung von beschichtungen
US6576349B2 (en) 2000-07-10 2003-06-10 Guardian Industries Corp. Heat treatable low-E coated articles and methods of making same
US7879448B2 (en) 2000-07-11 2011-02-01 Guardian Industires Corp. Coated article with low-E coating including IR reflecting layer(s) and corresponding method
EP1380553A1 (en) * 2002-07-10 2004-01-14 Glaverbel Glazing panel
US7315642B2 (en) * 2004-02-12 2008-01-01 Applied Materials, Israel, Ltd. System and method for measuring thin film thickness variations and for compensating for the variations
US7362450B2 (en) * 2005-12-23 2008-04-22 Xerox Corporation Specular surface flaw detection
US8409717B2 (en) 2008-04-21 2013-04-02 Guardian Industries Corp. Coated article with IR reflecting layer and method of making same
US8204294B2 (en) * 2009-11-25 2012-06-19 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Systems and methods for detecting defects in coatings utilizing color-based thermal mismatch
US8610885B2 (en) * 2010-06-17 2013-12-17 Verizon Patent And Licensing Inc. Coated optical-fiber bend-fatigue and reliability tester
US9134466B2 (en) 2013-02-19 2015-09-15 Guardian Do Brasil Vidros Planos Ltda. Mirror having reflective layer of or including silicon aluminum
US9410359B2 (en) 2013-03-14 2016-08-09 Intermolecular, Inc. Low-e panels and methods for forming the same
US8836922B1 (en) * 2013-08-20 2014-09-16 Google Inc. Devices and methods for a rotating LIDAR platform with a shared transmit/receive path
US9864909B2 (en) 2014-04-25 2018-01-09 Huntington Ingalls Incorporated System and method for using augmented reality display in surface treatment procedures

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20020163640A1 (en) * 2001-02-28 2002-11-07 Yutaka Masuda Method for quickly retrieving approximate color of metallic paint color
WO2004042336A1 (en) * 2002-10-31 2004-05-21 E.I Du Pont De Nemours And Company Color selection method
US20040252308A1 (en) * 2003-06-12 2004-12-16 Arun Prakash Method of characterization of surface coating containing metallic flakes and device used therein
US20070258093A1 (en) * 2006-05-05 2007-11-08 Afg Industries, Inc. Apparatus and method for angular colorimetry

Also Published As

Publication number Publication date
EP3516586A1 (en) 2019-07-31
RU2016138012A (ru) 2018-03-27
US20180089821A1 (en) 2018-03-29
US10311563B2 (en) 2019-06-04
RU2016138012A3 (ru) 2019-11-20
WO2018055457A1 (en) 2018-03-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2718483C2 (ru) Система и/или способ распознавания покрытия для стекла
US10389986B2 (en) Using a scene illuminating infrared emitter array in a video monitoring camera for depth determination
US10008003B2 (en) Simulating an infrared emitter array in a video monitoring camera to construct a lookup table for depth determination
US9571757B2 (en) Using infrared images of a monitored scene to identify windows
US9554064B2 (en) Using a depth map of a monitored scene to identify floors, walls, and ceilings
RU2677683C2 (ru) Способы и аппарат для беспроводного управления световыми эффектами сетевого источника света
FR3050305A1 (fr) Procedes de determination et de commande d'un equipement a commander, dispositif, utilisation et systeme mettant en œuvre ces procedes
US20160364966A1 (en) Using Scene Information From a Security Camera to Reduce False Security Alerts
EP3775810B1 (en) Calibrated brightness estimation using ambient color sensors
JP2007171033A (ja) 葉面積指数の間接測定方法および間接測定システム
KR20160013917A (ko) 베뉴 맵 생성 및 업데이팅
CN105898260A (zh) 一种调节摄像头白平衡的方法及装置
US20180196334A1 (en) Method for controlling infrared illuminator and related image-recording device
CN111397586B (zh) 测量系统及利用其来验证预配置目标属性的方法
WO2019218685A1 (zh) 一种具有食材采集功能的智能微波炉
CN116310678A (zh) 固态激光雷达与热成像视觉融合的火源识别及定位方法
TW201923331A (zh) 基於垂直腔面發射雷射的生物識別認證裝置
Bellia et al. Photometric characterisation of small sources with high dynamic range illuminance mapping
Huang et al. Indoor 3D NLOS VLP using a binocular camera and a single LED
US20240127576A1 (en) System and method for matching of image features with indistinguishable landmarks
WO2016201357A1 (en) Using infrared images of a monitored scene to identify false alert regions
WO2018028165A1 (zh) 一种终端及其制造工艺
Ding et al. Real-time robust direct and indirect photon separation with polarization imaging
FR3049098A1 (fr) Procede d’evaluation de la consommation energetique d’un batiment
TWI582515B (zh) 用於具有背光冠環的球形照明之方法、電腦系統及電腦程式產品