随着数字技术的不断进步，传统博物馆的参观体验正经历着深刻的变革。科学博物馆集团借助计算机视觉技术，成功利用其丰富的藏品照片库，开展了对藏品颜色和形状的全面分析，充分挖掘藏品背后的历史、设计与技术变迁信息。通过对超过7000张来自21个类别的照片进行研究，这一探索性项目不仅拓展了观众对馆藏的认知方式，也为博物馆数字化转型提供了宝贵的经验。 在线博物馆收藏作为文化遗产的重要组成部分，其数字化展示打破了空间和时间的限制，让公众有机会浏览平时难以面见的庞大藏品资源。科学博物馆集团因应这一趋势，选择具代表性的日常熟悉物件，以摄影技术捕捉其色彩和形状特征，开启了基于计算机视觉的全新馆藏分析模式。 在分析的过程中，研究团队发现暗炭灰是超过80%物件照片中最为频繁出现的颜色，尽管单个照片内该色占比极小。
时间推移带来的色彩变化同样引人注目，随着材料工艺革新，从木材到塑料使用的转变促进了灰色色调的提升，而棕色与黄色却呈现下降趋势。 这种色彩变化不仅反映技术制造的演进，也彰显了设计审美的变迁。1960年代起，鲜艳饱和色彩的使用逐渐增多，为工业设计注入新的活力。此外，一些意想不到的“隐藏色彩”现象，如19世纪怀表中的细微蓝色色素，透过抗锈处理带来的氧化膜效果得以显现，充分展现了材料与工艺的细节之美。 与此同时，从1844年库克与惠特斯通电报机到2008-2010年款iPhone 3G，不同年代技术产品的色彩及材质差异鲜明。古老电报机因采用桃花心木等天然材质呈现丰富色彩与纹理，而现代手机则趋于采用塑料与金属材料，保持简洁且颜色单一的设计风格。
计算机视觉不仅关注颜色，形状与纹理的数据同样被详细挖掘。基于卷积神经网络模型（VGG16），照片中的形态特征被转化为向量，并通过主成分分析和t-SNE技术实现低维可视化。此模型帮助识别出藏品间的相似性，例如各种长方体形状的现代物品被归纳到同一区域，而具有复杂结构的桌面电话组成了独特的簇群。 一些具有特殊外形的物件如打字机集合、黏胶丝团以及古埃及和叙利亚的古代权重器具被机器学习算法识别为“视觉上的孤岛”，揭示了博物馆藏品的多样化与独特性。更有趣的是，通过测算每件物品与其邻近五件物品的视觉距离，个别极具辨识度的藏品如家用器具、装饰艺术品和回收利用相关的创新材料也得以突出展示。 这一系列分析不仅加深了我们对于藏品间颜色、形状和材料的理解，也反映了收藏背后复杂的工艺、人文与技术发展进程。
越来越灰色调和标准化方盒形状的趋势映射出现代工业设计对简洁、功能的追求，同时保留了不同时代代表性物品的文化内涵。 研究中还揭示了数字化收藏在视觉识别上的挑战，如拍摄角度、背景色彩及物件尺寸等因素对色彩提取和相似度判断的影响。为确保数据准确，团队巧妙地通过去除背景相似色像素和统一色彩阈值，达到更精细的颜色分割，提供了可复制的分析方法。 未来，随着计算机视觉技术与算法的提升，博物馆将能够更深入挖掘数字藏品中蕴藏的信息，助力策展人制定更丰富的展览内容，同时为普通观众带来沉浸式、互动性更强的线上参观体验。这不仅为文化遗产的保护与传播带来创新手段，也助推了科技与人文艺术的跨界融合。 科学博物馆集团此次基于大数据与人工智能的首次尝试，展示了数字技术赋能传统文化机构的巨大潜力。
通过科学数据分析和视觉模型映射，博物馆藏品从单一物理形态转化为可计算、可视化的信息资源，促进了公众对科技发展历史的多维度理解。 总结来看，计算机视觉不仅为研究者提供了一种全新视角，也为收藏机构指明了数字资源管理的未来方向。持续更新的数字藏品库和多样化的分析手段，将不断丰富博物馆的服务内容与形式，加深文化传播的广度与深度，助推建设开放、包容且富有创新力的数字文化生态。
