基于机器视觉及深度学习的珍珠颜色色彩特征数据

本数据集基于机器视觉采集与深度学习识别技术，在标准光照与成像条件下获取珍珠样本的高分辨率表面图像。 数据用于珍珠颜色特征的量化与标准化分析。通过图像识别模型自动定位珍珠有效区域（Region of Interest, ROI），并区分不同类型样本（如正常珍珠与存在瑕疵的珍珠）。随后对 ROI 区域进行多色彩空间（RGB、HSV、Lab 等）下的特征量化与统计处理，构建结构化的“珍珠颜色色彩特征数据库”。 该数据集重点反映珍珠在标准条件下的色彩分布规律，为后续颜色分级标准研究、质量评估与智能识别模型的开发提供客观的数字化支撑。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集基于机器视觉和深度学习技术，在标准光照条件下采集珍珠样本的高分辨率图像，通过自动识别模型定位有效区域并提取多色彩空间（如RGB、HSV、Lab）的特征，构建了结构化的珍珠颜色色彩特征数据库。数据集包含27万条数据，以xlsx格式存储，重点量化珍珠的色彩分布规律，适用于珍珠品质分级、自动化检测设备训练以及颜色学与材料表征研究等领域，为产业标准化提供客观的数字化支撑。