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(lài)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。基于高光譜成像的無(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)瑞和憑借其先進(jìn)的高光譜成像設(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(lèi)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(hù)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。其技術(shù)不僅填補(bǔ)了傳統(tǒng)檢測(cè)的空白，更為文物的科學(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。

審核編輯 黃宇