紙質(zhì)文物承載著歷史與文化的重要信息,但其保存過(guò)程中易受“狐斑”(foxing)病害侵蝕,。狐斑表現(xiàn)為黃褐色斑點(diǎn),,不僅影響文物外觀,還會(huì)導(dǎo)致紙張酸化,、強(qiáng)度下降,,甚至引發(fā)不可逆的損壞。傳統(tǒng)檢測(cè)依賴人工目視,,存在滯后性,、主觀性強(qiáng)等問(wèn)題,尤其對(duì)印章,、墨跡覆蓋區(qū)域的狐斑難以識(shí)別,?;诟吖庾V成像的無(wú)損檢測(cè)技術(shù),,結(jié)合光譜分析與機(jī)器學(xué)習(xí),為狐斑的精準(zhǔn)識(shí)別提供了創(chuàng)新解決方案,。中達(dá)瑞和憑借高光譜成像設(shè)備(國(guó)產(chǎn)替代)與IrisCube光譜分析軟件(中達(dá)瑞和自主研發(fā)),,在該領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了技術(shù)突破,,為文物保護(hù)提供了高效、可靠的檢測(cè)手段,。
高光譜成像技術(shù)原理與中達(dá)瑞和的技術(shù)優(yōu)勢(shì)
高光譜成像技術(shù)通過(guò)連續(xù)窄波段(通常覆蓋可見(jiàn)光至近紅外范圍)捕獲目標(biāo)的空間與光譜信息,,形成“圖譜合一”的數(shù)據(jù)立方體。其核心優(yōu)勢(shì)在于:
無(wú)損檢測(cè):無(wú)需接觸文物表面,,避免二次損傷,;
高分辨率光譜:可識(shí)別肉眼不可見(jiàn)的微弱光譜差異;
多維信息融合:結(jié)合圖像紋理與光譜特征,,提升檢測(cè)精度,。
高性能成像設(shè)備:中達(dá)瑞和自主研發(fā)的高光譜相機(jī)(光譜范圍400-1000 nm),具備高信噪比與快速掃描功能,,確保圖像清晰無(wú)失真,。
智能算法支持:采用最小噪聲分離(MNF)和主成分分析(PCA)技術(shù),有效分離噪聲并提取狐斑特征波段(如464 nm和767 nm),;通過(guò)波段運(yùn)算(如差值,、比值)增強(qiáng)狐斑與背景的對(duì)比度。
機(jī)器學(xué)習(xí)模型優(yōu)化:基于K-近鄰(KNN)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的判別模型,,實(shí)現(xiàn)狐斑識(shí)別率超85%(BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)),,尤其擅長(zhǎng)處理與墨跡、印章重疊的復(fù)雜區(qū)域,。
實(shí)驗(yàn)方法與結(jié)果
實(shí)驗(yàn)流程:
數(shù)據(jù)采集:使用中達(dá)瑞和高光譜系統(tǒng)(含鹵素光源,、一維掃描臺(tái))獲取模擬文物的高光譜圖像;
預(yù)處理:剔除噪聲波段,,提取感興趣區(qū)域(ROI)的平均光譜,;
特征提取:通過(guò)MNF變換與波段運(yùn)算,分離狐斑特征,;
建模與驗(yàn)證:劃分180條數(shù)據(jù)為訓(xùn)練集(120條)與測(cè)試集(60條),,對(duì)比KNN與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能。
結(jié)果分析:
光譜差異:狐斑區(qū)域在450~600 nm反射率顯著高于健康區(qū)域,,600 nm附近出現(xiàn)特征峰,;
圖像增強(qiáng)效果:MNF變換后,狐斑區(qū)域呈現(xiàn)藍(lán)色,,與紙張(紅色),、墨跡(黑色)明顯區(qū)分;
模型性能:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)總體判別率達(dá)85%,,較KNN(73.3%)更優(yōu),,尤其在墨跡覆蓋區(qū)域識(shí)別率超83%。
中達(dá)瑞和的高光譜系統(tǒng)支持批量采集與智能分析,可快速定位隱蔽狐斑,,為博物館提供預(yù)防性保護(hù)方案,;針對(duì)不同文物類型(如古籍、書(shū)畫(huà)),,優(yōu)化波段選擇與算法參數(shù),,提升檢測(cè)適應(yīng)性;從硬件設(shè)備到數(shù)據(jù)處理軟件,,提供“采集-分析-診斷”一體化解決方案,,降低用戶技術(shù)門(mén)檻。
中達(dá)瑞和以高光譜成像技術(shù)為核心,,通過(guò)硬件創(chuàng)新與算法優(yōu)化,,為紙質(zhì)文物狐斑檢測(cè)提供了高效、無(wú)損的解決方案,。文物的科學(xué)保護(hù)與傳承開(kāi)辟了新路徑,,彰顯了科技賦能文化遺產(chǎn)保護(hù)的深遠(yuǎn)價(jià)值。