限られたデータシミュレーションによる発掘された陶器の欠陥の光学識別に関する調査
Haotian Yuan1, Xiaohan Dou1, Gengpei Zhang1
1School of Electronic Information and Electrical Engineering, Yangtze University, Jingzhou 434100, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|August 28, 2025
まとめ
テラコッタ・アーミーの裂け目や擦り傷などの欠陥を検出するための 自動化されたコンピュータ・ビジョンシステムを導入しました このシステムは文化遺産の保存の効率と精度を高めます.
科学分野:
- 遺産保護科学
- コンピュータ・ビジョン・アプリケーション
- デジタル文化遺産
背景:
- 重要な文化遺産であるテラコッタ・アーミーには 裂け目や割れ目を含む侵食による物理的な劣化があります
- これらの欠陥に対する従来の手作業の検査方法は,時間がかかり,主観的で,精度が不足しています.
研究 の 目的:
- テラコッタ軍の侵食を特定する効率と精度を向上させるために,コンピュータビジョンを用いた自動化された欠陥検出システムを開発する.
- 文化遺産の継続的な保存に 拡張可能で客観的な解決策を提供すること
主な方法:
- 高解像度画像取得,洗練された画像照明処理,および高度なデータ増強技術を含むシステムの実装.
- 精密な欠陥検出のためのYOLOv10アルゴリズムの利用,照明強化の弱光画像を含む拡張データセットでトレーニング.
主要な成果:
- 照明が強化された低光画像を用いたデータ増強プロセスは,オリジナルの画像 (PSNRとSSIMで測定された) と高い類似性を示した.
- YOLOv10アルゴリズムは高平均検出率を達成しました:亀裂は91.71%,擦り傷は93.04%.
結論:
- 提唱されたコンピュータビジョンシステムは,テラコッタ軍の欠陥を検出する効率的で正確な方法を提供し,その保存を支援します.
- この研究は,将来の遺産の保存と欠陥分析の進歩にとって貴重な参考資料となります.
