珠寶國檢 “首席科學家?guī)降堋表椖砍晒?/p>
——基于深度學習圖像識別技術(shù)的祖母綠產(chǎn)地溯源嘗試
“科技是第一生產(chǎn)力、人才是第一資源、創(chuàng)新是第一動力”，為加快實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，促進技術(shù)創(chuàng)新人才梯隊建設，提高整體科技創(chuàng)新能力和技術(shù)水平，珠寶國檢于2020年推出“首席科學家?guī)降堋敝贫?，讓?shù)位青年科研人員在首席科學家陸太進博士的帶領(lǐng)下，以“師父帶徒弟”的方式承擔珠寶國檢的專項科研課題。在該項制度實施三年來，珠寶國檢在解決實驗室檢測技術(shù)疑難問題、科技創(chuàng)新及成果轉(zhuǎn)換方面收獲累累碩果?！吨袊鴮毷冯s志就該項制度的實施情況及已取得的部分科研成果，對珠寶國檢深圳實驗室技術(shù)部專職科研人員馬瑛進行了采訪。
01
項目承擔單位：珠寶國檢深圳實驗室
02
項目主要承擔者：馬瑛
03
研究過程和科研成果
2017年后，許多國際珠寶檢測機構(gòu)逐漸將人工智能（AI）技術(shù)引入彩色寶石產(chǎn)地區(qū)分。2021年，為了挑戰(zhàn)人工智能技術(shù)，馬瑛及其團隊成員黎輝煌、張?zhí)礻?、唐娜、寧珮瑩、楊晶、梁榕、吳亮亮等人，承擔了珠寶國檢“首席科學家?guī)降堋表椖恐械淖诱n程——“基于深度學習圖像識別技術(shù)的祖母綠產(chǎn)地溯源嘗試”。該項目屬于計算機視覺算法領(lǐng)域，基于目前主流的圖像識別深度學習算法開展。
珠寶國檢母綠產(chǎn)地識別系統(tǒng)（V1.0）
左起：巴基斯坦祖母綠包裹體（樣品照）、巴西祖母綠包裹體（樣品照）中國新疆祖母綠包裹體（樣品照）
馬瑛和團隊成員采集了6個不同產(chǎn)地來源（哥倫比亞、巴基斯坦、贊比亞、阿富汗、中國、巴西）的祖母綠顯微圖片，將圖片按照6：3：1劃分為訓練集、驗證集以及測試集。主要采用單一圖像識別以及同一圖像中不同目標識別的兩種方法。單一的圖像識別主要嘗試了AlexNet、VGGNet和Inception三種算法，其訓練與驗證精度分別為60%、60%和99%。目標識別主要嘗試了Yolo算法，將不同產(chǎn)地祖母綠圖片的包裹體分為73類進行框定，結(jié)果顯示該算法對包裹體的識別準確率為90%。目前，團隊已成功取得軟件著作權(quán)。
受訪專家 馬瑛? 博士，珠寶國檢深圳實驗室技術(shù)部專職科研人員，主要從事珠寶玉石檢測技術(shù)研究。 我和團隊通過采用不同的深度學習圖像識別框架，完成了對計算機視覺智能領(lǐng)域圖像識別的深入了解，制作了祖母綠產(chǎn)地識別系統(tǒng)的“V1.0”“V2.0”，獲得了軟件著作權(quán)。這是珠寶國檢在智能識別領(lǐng)域展開的創(chuàng)新嘗試，希望以此為參考，用于引導今后的類似項目，直達技術(shù)邊界。 未完待續(xù)
原文刊登于《中國寶石》雜志2023年5、6月
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