揭秘深层的华美：用于艺术品与考古检测的高光谱技术

导读

历经岁月的文物与艺术品的避免不了失真的遗憾，而高光谱技术恰巧能够揭示表象下的深层信息。友思特新品 MUSES 9系列光谱相机，其高空间分辨率与超宽光谱范围的优势特征，帮助解密古文物与艺术品隐藏的历史真相。

探索文物与字画的深层信息

艺术史学家、博物馆馆长、鉴定师和修复师对颜料、活页夹、清漆和底图的鉴定非常关注。通过评估艺术品的结构/构图特征，可以获取有关年代、出处、鉴定和保护行动的关键信息，为整个人类历史、人文以及艺术方向提供更多强有力的证据。揭示丰富的艺术、文化和历史信息（通常包含在艺术作品中）需要各种分析技术，这些分析技术在不给文物带来任何宏观或潜在危害的前提下, 分析文物的组成和结构、研究文物腐蚀老化的机理, 获得与文物产地、制作年代与工艺、存在病害等有关信息。

 

在文物研究和修复保护中，需要透过表面观察文物内部或表面的影像信息，越来越多的现代工业手段则被引入文物的观察环节。

多种修复研究技术及其局限

X光照相技术是通过物质对X光吸收的不同, 而显示出不同黑白对比的照片，通过对X光片的分析可以反映文物内部的信息, 如破损程度、修复状况和文字纹饰等。X光照相技术应用于文物种类较广且方法操作简便，无需制样, 测试结果清晰易懂。因测试仪器样品仓的大小局限，大型文物较难进行测试。

红外成像技术是通过摄取目标物体表面的红外辐射能，并将其转换成形象直观的热图像(灰度图或彩色图), 这一图像可有效反应被测物体的状况。红外热成像技术对文物保存状况的分析检测具有重要意义, 如彩绘泥塑、石窟、土遗址等。红外成像技术不随周围光照条件的变化而变化, 因此可以实现24小时的长期测控, 同时测试无需接触文物, 使得一些保存状况较差、不可移动文物可以通过此技术了解其内部信息, 但是它无法实现较远距离的测试。

图2. 友思特 InGaAs 短波红外相机

光学显微镜以可见光作为光源, 在待测物表面形成局部散射或反射而形成不同的对比, 再经凸透镜将其放大成像, 以提取样品的微细结构信息，特别是金相显微镜在古代金属文物制作工艺研究方面具有重要的使用价值。

当然，还有CT技术、X射线荧光光谱分析等技术方案，可以对外观、以及化学成分组成、微观形貌等做更多检测。然而，所有这些仪器/技术都还需要更多发展，比如需要能够现场应用（壁画等艺术品无法转移到实验室），尽可能减少对操作人员和艺术品的破坏性，以及减少所涉及的高人工消耗。

友思特光谱成像技术：MUSES9相机系统

光谱成像技术是以物体对不同波长光线的吸收存在差异为原理, 将光谱分析技术与光学成像技术完美结合而成的新型成像技术, 它不仅可以实现光谱分析技术的定性定量分析功能, 还可以通过光学成像技术, 获取更准确直观的目标物体分布图, 为分析、 监控、 测量等应用提供更为精准的资料信息。

 图3. 光谱成像技术

光谱成像技术不仅可以获取文物的目标物体分布图, 还可以对文物进行定性定量分析检测, 实现了影像分析和化学组成分析的双结合。另外，目前很多光谱成像产品也有推出在线操作的手持版本，更有利于考古现场的应用。

友思特 MUSES9 相机系统在一个可现场部署的光谱相机系统中集成并全面推进了一长串成像和光谱仪器和技术。

图4. 友思特 MUSES9 相机系列

MUSES9 相机系列将多种成像和分析技术集成到一台经济实惠的便携式相机中，大大提高了诊断和记录功能。

在这之中，MUSE9-SnS 带有集成照明系统，与平板电脑连接。平板电脑安装在可穿戴支架上，相机由 PC 的电池供电，支持4小时自主操作。

通过在从 UV 到 IR 的超宽光谱范围内进行光谱成像，MUSE9 系列光谱相机实现了不可见特征的实时可视化。基于嵌入式机器学习算法，还可以实现更多材料识别和光谱/成分特征可视化。光谱相机是在线实现文物保护/修复任务的宝贵工具，通过早期发现无形的恶化和减少侵入性诊断干预，为保护我们的文化遗产做出突出贡献。

应用案例

MUSES9 光谱相机的8项功能以及在考古领域的具体应用案例：

1.成像光谱仪

二维光谱、基于光谱学的验证、检测已删除或被颜料覆盖的手稿。

图5. 使用 MUSES9-HS对 El Greco 绘画进行光谱分析 图6. 使用 MUSES9-HS对绘画进行光谱分析

2.近红外摄像头

用于底图、裂缝、Pentimenti 等的成像、材料标识。

3.拓展到1700nm的红外范围

更深底图的成像、壁画分析。

图7. Muses-MS红外图像还原被毁坏的拜占庭图像 图8. MUSES9-HS 揭示了看不见的旧字体（底部水平处）：“Porphyrogennetus”

4.伪彩色红外摄像机

用于融合可见光-红外成像、区分颜色相似但成分不同的颜料。

5.成像比色法

确保原始颜料和修复颜料之间的颜色匹配、校准的彩色摄影，用于准确记录。

6.紫外线反射相机

用于可视化表面特征、粗糙度、画笔笔触等、识别清漆和其他涂层、涂层去除的在线控制。

7.紫外荧光相机

用于结合介质、涂层等的成像、检测修饰、保护干预、评估艺术品的自然状况。

图9. 荧光成像结合了埃尔·格列柯 （El Greco） 的阿西西圣弗朗西斯 （St Francis of Assisi） 的光谱图像，揭示了无形的保护干预措施

8.机器学习驱动的光谱成像

λambda3+机器学习/基于 AI 的软件平台、将高光谱数据转换为合成图、可训练以检测/识别结构特征、图像分析工具。

友思特 Muses9 光谱相机系列

MUSES9-HS

MUSES9-HS 是一款基于全帧可调滤光片的高光谱相机，提供卓越的光通量 (94%) 和调谐范围 (370-1000nm)。在几十秒内，MUSE9-HS 会自动采集一个超立方体图像堆栈，其中包含多达 126 张（可扩展至 315 张）清晰聚焦的 640 万像素光谱图像，总共包含 640 万个光谱。

MUSES9-MS

MUSES9-MS 光谱相机满足了结合 UV-VIS-NIR-SWIR 的超宽光谱信息，是一款一体式的双传感器光谱相机，可在 365-1700nm 光谱范围内运行。它有效地满足了对集成、体积、重量和低价的需求，从而能够对所获的信息丰富的数据集直接进行比较分析。

MUSES9-SnS

MUSES9-SnS 是一款 6.4MP 快照、手持式、平板电脑操作的光谱成像仪，波长范围为 370-1000nm。具备 3096×2080 像素的超高空间分辨率，同时并排显示多达 24 个光谱图像、光谱分类和植被指数图，全部以视频刷新率显示。支持漫反射和荧光成像，并适应户外操作环境。SnS 包含手持式、台式、以及适合无人机集成版本。

λambda3+软件

λambda3+软件套件是一个机器学习平台，利用所有 MUSES9 产品变体生成的多/高光谱数据。该平台支持通过可定制的训练样本进行光谱标记，从而在目标对象中生成光谱和材料识别图。

【参考文献】

Costas      Balas: Stripping paintings of their secrets with hyperspectral imaging in      research outreach, physical sciences 2019.

Costas      Balas et al “Hyperspectral Imaging and Spectral Classification for      Pigment Identification and Mapping in Paintings by El Greco and his      Workshop” Journal of Multimedia Tools and Applications to appear      2018.

G. Chiari:      saving art in situ, NATURE Vol 453|8 May 2008.

Costas      Balas et al “A Novel Hyper-Spectral Imaging Apparatus for the      Non-Destructive Analysis of Objects of Artistic and Historic Value”      Journal of Cultural Heritage 4 (2003) 330s-337s.

C. Balas,      G. Epitropou, C. Pappas: “Multi/Hyper-Spectral Imaging” in Handbook      of Biomedical Optics, Taylor&Francis Books, Inc, USA, 2011.

E. Shank      and C. Balas “The MuSIS 2007 and its Applications to the Throne Room      Fresco at Knossos” in METRON-Measuring the Aegean Bronze AGE Eds      Foster and Laffineur, Yale, USA, 2003.

LING Xue,      WU Meng-lei, LIAO Yuan, ZHOU Yi-chen. Nondestructive Techniques in the      Research and Preservation of Cultural Relics[J]. Spectroscopy and Spectral      Analysis, 2018,38(7): 2026-2031.

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审核编辑 黄宇