Recognition of Assay Markings in Precious Metals Using Smartphones

Abstract

The validation of the authenticity of precious metals has always posed a considerable challenge for non-expert buyers. In addressing this issue for the Portuguese Mint and Official Printing Office (INCM), the VIS Team of the Institute of Systems and Robotics (ISR) of the University of Coimbra (UC) has proposed a novel authentication framework in the scope of the UniqueMark project. It consists of carving unique laser markings on metals, with posterior identification using deep learning techniques. By employing this approach, the project aims to significantly improve the recognition and verification process, providing a reliable and efficient means for ensuring the legitimacy of precious metals. Such a solution has the potential to significantly impact the field, offering enhanced security and confidence for both buyers and sellers in the realm of precious metal transactions. Following the previous contributions, the proposed goal is to study the possibility of correctly identifying and authenticating small laser markings on precious metals using only a smartphone and its native camera. To overcome this challenge, Deep Learning techniques based on CNN's were used. Given the time and cost to construct a big enough dataset, Transfer Learning techniques are also proposed, with weights from ImageNet dataset. The previously available dataset was expanded, focusing now on captures made with smartphones, studying the effect of the lens, the Macro feature and ambient conditions such as light.

A validação da autenticidade de metais preciosos sempre representou um desafio considerável para compradores não especializados. Ao abordar esta questão para a Imprensa Nacional Casa da Moeda (INCM), a VIS Team do Instituto de Sistemas e Robótica (ISR) da Universidade de Coimbra (UC) propôs uma nova tecnologia de autenticação para o projeto UniqueMark. Consiste na gravação de marcações a laser em metais, com posterior identificação através de técnicas de Deep Learning. Com esta abordagem, o projeto pretende melhorar significativamente o processo de reconhecimento e verificação, proporcionando um meio confiável e eficiente para garantir a legitimidade dos metais preciosos. Tal solução tem o potencial de impactar significativamente o campo, oferecendo maior segurança e confiança tanto para compradores quanto para vendedores no domínio das transações de metais preciosos.Com base nas contribuições anteriores, o objetivo é estudar a possibilidade de identificar e autenticar corretamente pequenas marcações a laser em metais preciosos utilizando apenas um smartphone e a sua câmaras nativa. Assim, foram utilizadas técnicas de Deep Learning baseadas em CNN's. Dado o tempo e o custo para construir um dataset suficientemente grande e representativo, utilizaram-se técnicas de Transfer Learning, com pesos do ImageNet.O dataset anteriormente disponível foi ampliado, focando agora nas capturas feitas com smartphones, estudando o efeito da lente, o recurso Macro e as condições ambiente como a luz.