研究目的
开发一种用于自动分级欧泊的机器视觉系统，以解决当前欧泊评估实践中存在的主观性和不一致性问题。
研究成果
GDA系统利用成像和统计学习技术，相比人工评估为欧泊分级提供了更一致、客观的方法。该系统以高精度对欧泊进行分类和分级的性能，展现了其在宝石行业的应用潜力。
研究不足
可用于实验的欧泊数量有限，可能会影响结果的准确性。增加各类及每类中不同等级的样本将有助于改善实验结果。
1：实验设计与方法选择：
GDA系统通过模拟人类在受控光照下旋转观察欧泊并采集图像，随后分析图像提取品质特征进行分类与分级。
2：样本选择与数据来源：
在不同光照角度和相机曝光条件下，对欧泊进行全视角范围扫描。
3：实验设备与材料清单：
GDA系统包含双轴半透明载物台、白色LED光源、500万像素相机、顶置及斜射卤素灯以及抽吸装置。
4：实验流程与操作步骤：
每日图像采集前执行校准，通过多角度旋转倾斜拍摄图像并提取特征。
5：数据分析方法：
采用统计机器学习（具体为支持向量机）实现欧泊的分类与分级。
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Gemological Digital Analyzer
GDA
Opal Producers Australia Ltd.
Automated grading of opals using imaging and statistical learning.
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Macbeth color card
Color calibration for the GDA system.
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Kodak white card
Kodak
Lighting correction for the GDA system.
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Kodak gray card
Kodak
Lighting correction for the GDA system.
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