RU2699751C1 - Method of sorting objects by their colour characteristics - Google Patents
Method of sorting objects by their colour characteristics Download PDFInfo
- Publication number
- RU2699751C1 RU2699751C1 RU2019108157A RU2019108157A RU2699751C1 RU 2699751 C1 RU2699751 C1 RU 2699751C1 RU 2019108157 A RU2019108157 A RU 2019108157A RU 2019108157 A RU2019108157 A RU 2019108157A RU 2699751 C1 RU2699751 C1 RU 2699751C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- objects
- sorting
- color
- image
- class
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B07—SEPARATING SOLIDS FROM SOLIDS; SORTING
- B07C—POSTAL SORTING; SORTING INDIVIDUAL ARTICLES, OR BULK MATERIAL FIT TO BE SORTED PIECE-MEAL, e.g. BY PICKING
- B07C5/00—Sorting according to a characteristic or feature of the articles or material being sorted, e.g. by control effected by devices which detect or measure such characteristic or feature; Sorting by manually actuated devices, e.g. switches
- B07C5/34—Sorting according to other particular properties
- B07C5/342—Sorting according to other particular properties according to optical properties, e.g. colour
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B07—SEPARATING SOLIDS FROM SOLIDS; SORTING
- B07C—POSTAL SORTING; SORTING INDIVIDUAL ARTICLES, OR BULK MATERIAL FIT TO BE SORTED PIECE-MEAL, e.g. BY PICKING
- B07C5/00—Sorting according to a characteristic or feature of the articles or material being sorted, e.g. by control effected by devices which detect or measure such characteristic or feature; Sorting by manually actuated devices, e.g. switches
- B07C5/34—Sorting according to other particular properties
- B07C5/342—Sorting according to other particular properties according to optical properties, e.g. colour
- B07C5/3422—Sorting according to other particular properties according to optical properties, e.g. colour using video scanning devices, e.g. TV-cameras
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B07—SEPARATING SOLIDS FROM SOLIDS; SORTING
- B07C—POSTAL SORTING; SORTING INDIVIDUAL ARTICLES, OR BULK MATERIAL FIT TO BE SORTED PIECE-MEAL, e.g. BY PICKING
- B07C5/00—Sorting according to a characteristic or feature of the articles or material being sorted, e.g. by control effected by devices which detect or measure such characteristic or feature; Sorting by manually actuated devices, e.g. switches
- B07C5/34—Sorting according to other particular properties
- B07C5/342—Sorting according to other particular properties according to optical properties, e.g. colour
- B07C5/3425—Sorting according to other particular properties according to optical properties, e.g. colour of granular material, e.g. ore particles, grain
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Sorting Of Articles (AREA)
- Spectrometry And Color Measurement (AREA)
Abstract
Description
Область техникиTechnical field
Изобретение относится к способам сортировки различных объектов на ограниченное количество классов в соответствии с их цветом. Основное применение изобретение находит для процессов сортировки драгоценных камней, прежде всего алмазов, по их цвету и для устройств, осуществляющих эти процессы.The invention relates to methods for sorting various objects into a limited number of classes in accordance with their color. The invention finds its main application for the processes of sorting precious stones, primarily diamonds, by their color and for devices carrying out these processes.
Предшествующий уровень техникиState of the art
Известные способы сортировки объектов по цвету и иным оптическим признакам основываются на следующих общих принципах: организация транспортирования последовательности объектов специальным устройством через зону наблюдения, освещение индивидуально каждого проходящего зону наблюдения объекта, регистрация отраженного или прошедшего через объект электромагнитного излучения в виде электрических сигналов, преобразование и обработка полученных сигналов в цифровую форму, анализ этой информации в вычислительном устройстве на предмет соответствия заранее установленной системе параметров, определяющих принадлежность объекта к определенному классу, принятие решения и выдача команды на исполнительный механизм о перемещении объекта в соответствующий бункер - накопитель объектов одного из классов по избранной классификации.Known methods for sorting objects by color and other optical characteristics are based on the following general principles: arranging transportation of a sequence of objects with a special device through the observation zone, lighting individually each object passing through the observation zone, registering electromagnetic radiation reflected or transmitted through the object in the form of electrical signals, conversion and processing the received signals in digital form, the analysis of this information in a computing device for the subject of correspondence to a predetermined system of parameters that determine whether an object belongs to a certain class, making a decision and issuing a command to the actuator to move the object to the appropriate bunker - a drive of objects of one of the classes according to the selected classification.
Так, известен способ сортировки объектов в соответствии с их оптическими свойствами (патент США 4,186,838, МПК В07С 5/342), в котором может осуществляться сортировка по характеристикам отраженного или прошедшего через объект излучения осветителя выбранного спектрального диапазона, то есть по цветовым характеристикам. Регистрация излучения осуществляется в процессе последовательного прохождения каждым объектом в фазе свободного падения через интегрирующую излучение объекта сферу. Устройствами для регистрации были выбраны фотоприемные устройства, как минимум два фотоэлектронных умножителя (ФЭУ) с соответствующими оптическими фильтрами, обеспечивающими необходимые цветозависимые сигналы для различения сортируемых объектов по цветовым признакам. Определение наборов (критериев отнесения к цветовому классу) уровней цветозависимых сигналов при осуществлении способа проводилось на образцовых коллекциях объектов заранее известной цветовой классификации. Недостатки способа проявляются при необходимости сортировки на большое число классов, нежели чем классы трех основных цветов, например. В этом случае критерии сортировки, основанные на пороговых (или интервальных) характеристиках сигналов дают существенные ошибки вследствие нестабильности во времени параметров электронных трактов регистрации и условий освещения объектов в интегрирующей сфере. В способе также ограничены возможности для учета крупности (физического размера) сортируемых объектов, от которой зависят уровни сигналов фотоприемных устройств.So, there is a known method of sorting objects according to their optical properties (US patent 4,186,838, IPC В07С 5/342), in which sorting can be performed according to the characteristics of the illuminator of the selected spectral range reflected or transmitted through the object, that is, by color characteristics. Registration of radiation is carried out in the process of successive passage by each object in the phase of free fall through the sphere integrating radiation of the object. The photodetector devices, at least two photoelectronic multipliers (PMTs) with the appropriate optical filters that provide the necessary color-dependent signals to distinguish the sorted objects by color, were selected as devices for registration. The determination of sets (criteria for assigning to the color class) of color-dependent signal levels during the implementation of the method was carried out on exemplary collections of objects of a previously known color classification. The disadvantages of the method are manifested when it is necessary to sort into a large number of classes, rather than classes of three primary colors, for example. In this case, the sorting criteria based on the threshold (or interval) characteristics of the signals give significant errors due to the instability in time of the parameters of the electronic recording paths and lighting conditions of objects in the integrating sphere. The method also has limited possibilities for taking into account the size (physical size) of sorted objects, on which the signal levels of photodetectors depend.
Известно устройство (патент США 4,951,825, МПК В07С 5/342) для автоматической сортировки по предустановленным классам зернистого материала, включая и алмазное сырье. В этом устройстве средством транспортирования объектов через зону освещения - наблюдения является роторный транспортер с вакуумированными посадочными местами для размещения объектов сортировки, причем регистрация излучения от объекта ведется фотоприемными устройствами в различных спектральных диапазонах, аналогично патентному источнику, описанному выше. Классификационное решение об отнесении объекта к тому или иному классу принимается вычислительным устройством также на основе системы предустановленных интервалов (уровней) сигналов фотоприемников в соответствующем спектральном диапазоне совместно с анализом погрешности определения границ этих интервалов или по критерию минимальной суммы отклонений при неопределенности отнесения объекта к предустановленному классу. Система или набор комбинаций уровней сигналов в спектральных каналах устройства может быть задан аналитически или получен эмпирически на основе изменений представительных коллекций цветовых объектов, классифицированных заранее. Для учета влияния крупности объектов сортировки используется дополнительные светодиодные источники излучения инфракрасного диапазона, при этом погрешности нестабильности параметров измерительных трактов по спектральным диапазонам компенсируются периодической калибровкой по стандартам белого и черного. В этом патентном источнике описан способ, позволяющий реализовать сортировку кристаллических объектов по ряду оптических характеристик и, в частности, по цвету. Этому способу, хотя и в меньшей мере, присущи уже упомянутые выше недостатки. Это ограниченное практически число классов сортировки (4 и один класс для не идентифицированных объектов), принципиально не устранимая погрешность вследствие ярких бликов или темных дефектов на поверхности объектов, ограниченное поле обзора отражающей (пропускающей) излучение поверхности, сложная конструкция и высокие требования к аппаратуре для реализации способа.A device is known (US patent 4,951,825, IPC
Известен способ цветовой классификации объектов, являющийся одним из прототипов настоящего способа (патент РФ №2468345, МПК5 G01N 21/85, G01J 3/51). Способ обеспечивает возможность одновременной классификации сразу нескольких как неподвижных, так и движущихся объектов при произвольном их расположении в зоне анализа, адаптацию измерений к изменяющимся условиям идентификации объектов. Полученное с помощью многоэлементных матричных приемников излучения на основе приборов с эффектом переноса заряда (фотокамера с ПЗС-матрицей) цветное изображение объекта преобразовывают в три двумерных массива целых чисел, каждый из которых содержит информацию о пространственном распределении в изображении одного из трех цветов - красного, зеленого и синего. Эти двумерные массивы преобразуют в цветовое пространство HLS, сравнивают значение цветовой координаты с априорно известными значениями так называемых характеристических зон. Для несовпадающих по цветовой координате элементов проводят выравнивание цветовых координат по приведенному в источнике соотношению. Данное действие является, по сути, средством снижения числа элементов разложения изображения анализируемого объекта и сглаживания характеристики распределения цветовых координат объекта с целью сокращения объема обрабатываемой информации и упрощения классификационного критерия. Способ и устройство для его реализации ориентированы, прежде всего, на задачи сортировки объектов сильного цветового контраста с доминирующим преобладанием одного цвета. Для сортировки объектов слабовыраженных цветовых оттенков данный способ будет иметь ограниченное применение.There is a method of color classification of objects, which is one of the prototypes of the present method (RF patent No. 2468345, IPC 5 G01N 21/85, G01J 3/51). The method provides the possibility of simultaneous classification of several simultaneously both stationary and moving objects at their arbitrary location in the analysis zone, adaptation of measurements to changing conditions of identification of objects. The color image of an object obtained using multi-element matrix radiation detectors based on devices with a charge transfer effect (a camera with a CCD matrix) is converted into three two-dimensional arrays of integers, each of which contains information about the spatial distribution in the image of one of three colors - red, green and blue. These two-dimensional arrays are converted to the HLS color space, the value of the color coordinate is compared with the a priori known values of the so-called characteristic zones. For elements that do not coincide in the color coordinate, the color coordinates are aligned according to the ratio given in the source. This action is, in fact, a means of reducing the number of decomposition elements of the image of the analyzed object and smoothing the distribution characteristics of the color coordinates of the object in order to reduce the amount of processed information and simplify the classification criterion. The method and device for its implementation are focused primarily on the tasks of sorting objects of strong color contrast with a dominant predominance of one color. To sort objects of weakly expressed color shades, this method will have limited use.
Известно (Патент РФ 2424859, МПК В07С 5/342) другое устройство для сортировки кристаллов алмазов, имеющее узел поштучной подачи объектов и горизонтальный транспортирующий диск. В этой установке имеются средства освещения и наблюдения, управляющее вычислительное устройство и сортировочный узел для помещения кристаллов в бункеры в соответствии с классификационными критериями. В этом же патентном источнике описан способ цветовой сортировки (классификации) объектов, также являющийся прототипом настоящего изобретения. В качестве источника информации используется цифровое изображение (пиксельное представление) объекта сортировки в формате трех основных цветов фильтровой системы многоэлементного приемника излучения цифровой фотокамеры. Алгоритм компьютерной программы, осуществляющей обработку цифровых массивов изображения и выработку классификационного решения, включает по-пиксельный анализ полученного изображения с идентификацией принадлежности данного элемента разложения фону или анализируемому объекту, дефекту объекта или дифракционному блику на гранях кристалла. Последние исключаются из финальной обработки - получения интегральной цветовой характеристики объекта для принятия классификационного решения. Осуществление способа требует получения большого объема априорной информации, необходимой для обработки пиксельных массивов, при этом сам анализ, связанный с оценкой каждого отдельного элемента разложения в пиксельном массиве, является достаточно затратным по времени и ограничивает получение требуемых для обработки алмазного сырья производительностей.It is known (RF Patent 2424859, IPC
Раскрытие изобретенияDisclosure of invention
Целью предлагаемого технического решения является способ, обеспечивающий сочетание высокой производительности и эффективности процессов сортировки объектов по их цветовым признакам.The purpose of the proposed technical solution is a method that provides a combination of high performance and efficiency of the processes of sorting objects by their color characteristics.
Технический результат изобретения выражается в обеспечении высокой производительности способа сортировки объектов по цветовым классам с одновременным снижением доли ошибок классификации, выражающейся в числе объектов, подлежащих повторной или ручной переборке. Другим техническим результатом предлагаемого изобретения является обеспечение гибкости подготовки оборудования, осуществляющего способ сортировки, к работе, повышение эффективности использования оборудования для сортировки и упрощение процесса настройки.The technical result of the invention is expressed in providing a high performance method for sorting objects by color classes while reducing the percentage of classification errors expressed in the number of objects to be re-sorted or manually sorted. Another technical result of the invention is the provision of flexibility in the preparation of equipment for sorting, to work, increasing the efficiency of using equipment for sorting and simplifying the configuration process.
Технический результат изобретения достигается тем, что в предлагаемом способе сортировки объектов в соответствии с их цветовыми характеристиками, включающем поштучную подачу объектов в зону освещения-наблюдения в фазе свободного падения, получение в излучении осветителей изображения объектов двумя электронными устройствами регистрации изображений, представляющими собой, например, двумерные матричные фотоприемники, преобразование этого изображения в электронный вид - файл данных одного из стандартных форматов пиксельного изображения цифровой камеры, передачу этого файла в вычислительное устройство, обработку этого файла с целью отнесения объекта на изображении к одному из предустановленных классов, формирование команды на исполнительное сортировочное устройство и помещение объекта в соответствующий его форме бункер-накопитель, дополнительно, на основе представительной выборки классифицированных (отсортированных) объектов по каждому цветовому классу, проводится получение изображения каждого объекта этой выборки в идентичных последующей сортировке условиях, обработка файла данных изображения с преобразованием каждого элемента разложения в векторное представление в цветовом пространстве, получение гистограмм распределения основных цветов элементов разложения выборки по классам сортировки, уточнение наиболее информативных признаков векторного представления с целью снижения размерности признакового пространства, проверка значимости каждого признака одним из известных критериев и построение численной модели классифицирующего решения на основе методологии многомерной аппроксимации и интерполяции, которая позволяет однозначно отнести совокупность векторных представлений в признаковом пространстве данного сортируемого объекта к предустановленному цветовому классу. Другими словами, способ включает два основных этапа: получение статистически достоверной модели (классифицирующего правила) на этапе машинного обучения с использованием представительной коллекции объектов, заранее отнесенных к тому или иному классу по цветовым характеристикам, и собственно последующую сортировку массива объектов с использованием полученной на первом этапе модели. Вычислительные процедуры способа реализуются в алгоритмах программ и программных библиотек, функционирующих в вычислительном устройстве, обрабатывающем цифровые массивы изображений объектов. Математический аппарат этих алгоритмов построен на основе теории случайных функций с использованием метода машинного обучения на основе алгоритма многомерной интерполяции и аппроксимации случайных функций (Т.А. Ширабакина, Ю.Н. Бахвалов, А.Н. Зуев, Изв. ВУЗов. «Приборостроение», том 48, 2005, №2, стр. 5-8; Ю.Н. Бахвалов, Л.Л. Малыгин, П.С. Черкасс, Метод машинного обучения на основе алгоритма многомерной интерполяции и аппроксимации случайных функций. Вестник Череповецкого государственного университета, том 2, 2012, №2, стр. 7-10). Для задачи классификации, являющейся основой предлагаемого способа, каждый элемент обучающей выборки или каждый объект представительной коллекции на этапе обучения воспринимается вычислительным устройством, как совокупность или вектор признаков, получаемых из его изображения обработкой пиксельного массива данных от цифровой камеры. В общем случае это могут быть координаты элемента разложения изображения в одном из цветовых представлений (пространств), их выборочные распределения и статистические характеристики, наличие или отсутствие тех или иных основных цветов или их комбинаций в классе, различные пороговые признаки и тому подобное. Таким образом, на этапе получения классифицирующей модели вся совокупность признаков или входной вектор признаков любого элемента представительной коллекции (обучающей выборки) сопоставляется с выходным вектором, имеющим единственный признак - предустановленный класс объектов, в соответствии с настоящим изобретением - это класс по цветовым характеристикам. Классифицирующая модель, получаемая на этапе обучения, оптимизируется исключением слабозначимых элементов обучающей выборки для сокращения времени выполнения вычислительных процедур при сортировке за счет сокращения числа слагаемых функции решающего правила.The technical result of the invention is achieved by the fact that in the proposed method for sorting objects in accordance with their color characteristics, which includes the piecewise supply of objects to the lighting-observation zone in the free fall phase, receiving images of objects in radiation from illuminators with two electronic image recording devices, which are, for example, two-dimensional matrix photodetectors, converting this image into electronic form - data file of one of the standard pixel image formats digital camera, transferring this file to a computing device, processing this file in order to assign the object in the image to one of the predefined classes, forming a command for the executive sorting device and placing the object in its corresponding storage hopper form, additionally, on the basis of a representative sample of classified (sorted) objects for each color class; image of each object of this sample is obtained in the conditions identical to the subsequent sorting processing the image data file with the conversion of each decomposition element into a vector representation in color space, obtaining histograms of the distribution of the primary colors of the elements of the decomposition of the sample by sorting class, clarifying the most informative signs of the vector representation in order to reduce the dimension of the attribute space, checking the significance of each sign with one of the known criteria and construction of a numerical model of a classifying solution based on the methodology of multidimensional approximation and interpolation, which allows you to unambiguously attribute the set of vector representations in the attribute space of a given sortable object to a predefined color class. In other words, the method includes two main stages: obtaining a statistically valid model (classifying rules) at the machine learning stage using a representative collection of objects assigned in advance to a particular class according to color characteristics, and actually subsequent sorting of an array of objects using the one obtained at the first stage models. The computational procedures of the method are implemented in the algorithms of programs and software libraries operating in a computing device that processes digital arrays of images of objects. The mathematical apparatus of these algorithms is built on the basis of the theory of random functions using the machine learning method based on the algorithm of multidimensional interpolation and approximation of random functions (T.A. Shirabakina, Yu.N. Bakhvalov, A.N. Zuev, Izv. VUZov. "Instrument Engineering" , Volume 48, 2005, No. 2, pp. 5-8; Yu.N. Bakhvalov, L. L. Malygin, P. S. Cherkass, Machine Learning Method Based on the Algorithm of Multidimensional Interpolation and Approximation of Random Functions.Vestnik of Cherepovets State University ,
В результате первого этапа предлагаемого способа классифицирующая модель или классификатор сохраняется в файле данных и параметров настройки и функционирования компьютерной программы оптоэлектронной системы классификации и используется для сортировки объектов по цветовым классам из общей несортированной массы. На этом втором этапе совокупность признаков, полученных обработкой пиксельных массивов изображения объекта или, другими словами, входной вектор признаков сортируемого элемента, уже определяет значение функции - решающего правила классификатора. В свою очередь, значение функции сопоставляется с предустановленными значениями для классов сортировки, полученными на первом этапе предлагаемого способа, то есть на этапе обучения с представительной коллекцией элементов. Результат сопоставления - это классификационное решение об отнесении данного элемента к предустановленному классу по цветовым характеристикам.As a result of the first stage of the proposed method, the classification model or classifier is stored in the data and settings file and the functioning of the computer program of the optoelectronic classification system and is used to sort objects by color classes from the total unsorted mass. At this second stage, the set of features obtained by processing the pixel arrays of the image of the object or, in other words, the input feature vector of the sorted element, already determines the value of the function - the decisive rule of the classifier. In turn, the value of the function is compared with the predefined values for the sorting classes obtained at the first stage of the proposed method, that is, at the training stage with a representative collection of elements. The result of the comparison is a classification decision on assigning this element to a predefined class according to color characteristics.
Краткое описание обозначений фигуры 1.A brief description of the notation of figure 1.
На фигуре 1 приведена блок-схема устройства, поясняющая осуществление предлагаемого способа сортировки объектов по их цветовым характеристикам.The figure 1 shows a block diagram of a device explaining the implementation of the proposed method for sorting objects according to their color characteristics.
1 - устройство поштучной подачи объектов;1 - device piece feed objects;
2 - датчик входа объекта в зону освещения - наблюдения;2 - sensor entrance of the object into the lighting zone - observation;
3 - устройства регистрации изображений объектов (цифровые высокоскоростные камеры);3 - devices for recording images of objects (digital high-speed cameras);
4 - рассеиватель освещения объектов;4 - diffuser lighting objects;
5 - светодиодные осветители объектов;5 - LED illuminators of objects;
6 - датчик входа объекта в зону сортировки;6 - sensor input of the object into the sorting zone;
7 - принимающий узел - буферный барабан - промежуточный накопитель с ячейками;7 - receiving unit - buffer drum - intermediate drive with cells;
8 - бункер - накопитель по классам объектов;8 - bunker - drive for classes of objects;
9 - пневматические отсекатели объектов для перемещения в соответствующий их цвету бункер - накопитель.9 - pneumatic cut-offs of objects for moving into a hopper - drive corresponding to their color.
Предпочтительный вариант осуществления изобретенияPreferred Embodiment
Способ сортировки объектов по их цветовым характеристикам заключается в поштучной подаче объектов в зону освещения - наблюдения, которую объект проходит в фазе свободного падения, одновременным включением осветителей и обеих камер, формировании изображений объектов в виде цифровых массивов данных, передаче вычислительному устройству данных массивов и их обработке на предмет отнесения к предустановленным классам по цвету, прохождении зоны сортировки с промежуточными накопителями с ячейками и распределении объекта по бункерам-накопителям сообразно решению программного классификатора.The method of sorting objects according to their color characteristics consists in the unit-by-unit supply of objects to the lighting zone — the observation that the object passes in the free fall phase, simultaneously turning on the illuminators and both cameras, imaging objects in the form of digital data arrays, transferring data arrays to the computing device and processing them for assignment to predefined classes by color, passage of the sorting zone with intermediate drives with cells and distribution of the object to storage bins elyam according to the decision of the classifier software.
Устройство, реализующее предлагаемый способ, состоит из подающего узла 1, включающего в себя вакуумный роторный подающий транспортер объектов и два вибропитателя, формирующие последовательность объектов, что обеспечивает равномерную, регулируемую и воспроизводимую подачу классифицируемых объектов в зону освещения-наблюдения по траектории свободного падения. На входе объекта в зону освещения-наблюдения установлен первый оптоэлектронный датчик входа объекта в зону 2 освещения - наблюдения, запускающий синхронизированный процесс съемки объекта каждой цифровой высокоскоростной камерой 3. Освещение объекта происходит в рассеивателе 4 многоэлементными светодиодными осветителями 5 объектов белого излучения. Устройство синхронизации (на фиг. 1 не показано) одновременно запускает светодиодные осветители и камеры, формирующие пиксельные файлы изображения объекта сортировки в зоне освещения - наблюдения. Файлы изображений от двух камер передаются в вычислительное устройство - персональный компьютер (на фиг. 1 не показан), где реализуются обработка изображений в цифровом виде и вычислительные процедуры предлагаемого способа.A device that implements the proposed method consists of a
Далее объект идентифицируется определенным цветовым классом или принимается решение о невозможности классифицировать цвет объекта. Пройдя зону освещения - наблюдения объект перед входом в зону отсечки регистрируется вторым оптоэлектронным датчиком 6 входа объекта в зону сортировки 7. Зона отсечки состоит из вращающегося буферного барабана -промежуточного накопителя 7 с ячейками, рядом пневматических отсекателей 9 и бункеров-накопителей 8 для отсортированных по форме объектов. После прохождения второго оптоэлектронного датчика 6 входа объекта в зону сортировки объект попадает в одну из ячеек буферного барабана 7, угловое положение которой в этот момент фиксируется вычислительным устройством и используется для последующего перемещения объекта с помощью отсекателя 9 в бункер-накопитель 8 соответствующего класса цвета.Further, the object is identified by a specific color class or a decision is made about the impossibility of classifying the color of the object. Having passed the lighting - observation zone, the object in front of the cut-off zone is registered by the second
Совокупность отличительных признаков описанного способа сортировки по цвету, включающее предварительное получение статистически достоверной классифицирующей модели, анализ признаков классов по их значимости и влиянию на классифицирующее правило и, в целом, использование методологии многомерной аппроксимации и интерполяции, обеспечивает оптимальное сочетание высокой скорости программной реализации алгоритмов решения задачи классификации с одновременным снижением доли неклассифицированных объектов в общем их количестве за счет меньшей вероятности ошибок идентификации по сравнению с известными способами. Классифицирующие модели при наличии представительных коллекций объектов легко создаются, сохраняются в виде специализированных компонент данных компьютерных программ и обеспечивают быструю перенастройку оборудования сортировки в процессе обработки больших объемов алмазного сырья по различным критериям цветовых характеристик.The set of distinguishing features of the described method for sorting by color, including the preliminary obtaining of a statistically reliable classifying model, the analysis of class attributes by their significance and influence on the classification rule, and, in general, using the multidimensional approximation and interpolation methodology, provides the optimal combination of high speed software implementation of problem solving algorithms classification with a simultaneous decrease in the share of unclassified objects in their total number due to enshey probability of identification errors as compared to the prior art. Classification models, in the presence of representative collections of objects, are easily created, saved as specialized components of these computer programs and provide quick reconfiguration of the sorting equipment during processing of large volumes of rough diamonds according to various criteria of color characteristics.
Промышленная применимость и примеры практической реализации способаIndustrial applicability and practical examples of the method
Примером практической реализации предлагаемого способа может служить установка сортировки сырья алмазов по цвету АСА-1Ц. Данные установки используется для сортировки алмазного сырья в промышленных условиях. Испытания установки при сортировке на 13 классов по цвету сырья показали производительность до 10 кристаллов в секунду. При этом доля не идентифицированных кристаллов для повторной сортировки была менее 3% весовых по отношению к исходному, несортированному массиву.An example of the practical implementation of the proposed method is the installation of sorting rough diamonds by color ASA-1C. These plants are used for sorting rough diamonds in industrial conditions. Tests of the installation when sorting into 13 classes according to the color of the raw materials showed a productivity of up to 10 crystals per second. The share of unidentified crystals for re-sorting was less than 3% by weight relative to the initial, unsorted array.
Claims (2)
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2019108157A RU2699751C1 (en) | 2019-03-21 | 2019-03-21 | Method of sorting objects by their colour characteristics |
PCT/RU2020/000006 WO2020190169A1 (en) | 2019-03-21 | 2020-01-10 | Method for sorting objects according to their colour characteristics |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2019108157A RU2699751C1 (en) | 2019-03-21 | 2019-03-21 | Method of sorting objects by their colour characteristics |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2699751C1 true RU2699751C1 (en) | 2019-09-09 |
Family
ID=67851935
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2019108157A RU2699751C1 (en) | 2019-03-21 | 2019-03-21 | Method of sorting objects by their colour characteristics |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU2699751C1 (en) |
WO (1) | WO2020190169A1 (en) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112858167A (en) * | 2021-01-07 | 2021-05-28 | 上海奕瑞光电子科技股份有限公司 | Multi-row dual-energy linear array detector scanning method, system, medium and device |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114403492B (en) * | 2022-02-14 | 2023-03-21 | 河南中烟工业有限责任公司 | Raw material tobacco leaf sorting method matched with cigarette formula |
CN114603729B (en) * | 2022-03-07 | 2024-03-12 | 宜昌南玻硅材料有限公司 | Polycrystalline silicon block visual discrimination zone-matched knife and dividing area multi-line cutting method |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5799105A (en) * | 1992-03-06 | 1998-08-25 | Agri-Tech, Inc. | Method for calibrating a color sorting apparatus |
RU2424859C1 (en) * | 2010-05-24 | 2011-07-27 | Учреждение Российской академии наук Конструкторско-технологический институт научного приборостроения Сибирского отделения РАН | Device to sort objects to visual attributes |
US20120055855A1 (en) * | 2002-11-13 | 2012-03-08 | Ackley Machine Corporation | Laser system for pellet-shaped articles |
RU2615625C1 (en) * | 2016-02-01 | 2017-04-05 | Акционерное общество "Научно-производственное предприятие "Буревестник" (АО НПП "Буревестник") | Method for sorting objects by shape and device for its implementation |
-
2019
- 2019-03-21 RU RU2019108157A patent/RU2699751C1/en active
-
2020
- 2020-01-10 WO PCT/RU2020/000006 patent/WO2020190169A1/en active Application Filing
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5799105A (en) * | 1992-03-06 | 1998-08-25 | Agri-Tech, Inc. | Method for calibrating a color sorting apparatus |
US20120055855A1 (en) * | 2002-11-13 | 2012-03-08 | Ackley Machine Corporation | Laser system for pellet-shaped articles |
RU2424859C1 (en) * | 2010-05-24 | 2011-07-27 | Учреждение Российской академии наук Конструкторско-технологический институт научного приборостроения Сибирского отделения РАН | Device to sort objects to visual attributes |
RU2615625C1 (en) * | 2016-02-01 | 2017-04-05 | Акционерное общество "Научно-производственное предприятие "Буревестник" (АО НПП "Буревестник") | Method for sorting objects by shape and device for its implementation |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112858167A (en) * | 2021-01-07 | 2021-05-28 | 上海奕瑞光电子科技股份有限公司 | Multi-row dual-energy linear array detector scanning method, system, medium and device |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2020190169A1 (en) | 2020-09-24 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6152845B2 (en) | Optical granular material sorter | |
JP6037125B2 (en) | Optical granular material sorter | |
RU2699751C1 (en) | Method of sorting objects by their colour characteristics | |
CN101234381B (en) | Granular material sorting classifying method based on visual sense recognition | |
CN104070016B (en) | A kind of little granule agricultural material quality detects and grading plant and method in real time | |
KR101926641B1 (en) | Analysis system for screening organic and inorganic materials in construction waste and recycled aggregate production method using the same | |
CN103917305B (en) | Utilize the somascope of alternately side lighting | |
JP6481263B2 (en) | Preparation method of quality discrimination standard in granular material appearance quality discrimination device | |
CN104368540A (en) | Double-wavelength automatic grain sorter based on near infrared technology | |
JP2010042326A (en) | Optical cereal grain sorting apparatus | |
Halcro et al. | The BELT and phenoSEED platforms: shape and colour phenotyping of seed samples | |
CN112474387B (en) | Image recognition and automatic sorting device for imperfect grains of raw grains | |
CN101439335A (en) | Multifunctional color selection method using colorful charge coupled device | |
AU2005305581A1 (en) | An apparatus for and method of sorting objects using reflectance spectroscopy | |
CN207222383U (en) | Plank sorting system | |
CN111801783A (en) | Perturbed excavation for novel defect discovery | |
CN201357150Y (en) | White melon seed color sorter | |
CN204486324U (en) | A kind of colored two CCD ginning cotton seed look selects system | |
CA2086256C (en) | Shape sorting | |
CN109829496A (en) | A kind of physical measurement classification method and equipment | |
Liu et al. | Intelligent bamboo part sorting system design via machine vision | |
RU2615625C1 (en) | Method for sorting objects by shape and device for its implementation | |
WO2021149820A1 (en) | Optical granular material discriminating device | |
RU2540489C1 (en) | Method of mineral material dressability assessment by optic method and device for method implementation | |
WO2020032905A2 (en) | An experiment assembly for evaluating equipment performance |