随着数字技术的快速发展，传统博物馆正在迎来全新的转型机遇。科学博物馆群（Science Museum Group）率先采用计算机视觉技术，利用其丰富的在线收藏数据，展开了一场以色彩与形状为核心的科学与艺术探索之旅。此次研究不仅帮助人们更全面地了解藏品的视觉特征，也为数字博物馆的访客体验和内容展示带来了创新启示。科学博物馆群包含多个知名馆所，如伦敦科学博物馆、布拉德福德国家科学与媒体博物馆、约克国家铁路博物馆以及曼彻斯特科学与工业博物馆等。馆内收藏涵盖了从摄影技术到计时仪器、照明设备到印刷与书写工具，家用电器到导航仪器等多个日常与专业领域的物件。通过分析超过7000张涵盖21个类别的高质量照片，研究团队得以从色彩和形状的维度出发，解读藏品的设计演化和文化内涵。
色彩作为物体视觉识别最重要的因素之一，其在收藏品中的分布及变化揭示了历史材料使用和设计风尚的变迁。研究显示，深炭灰色是最普遍出现的颜色，超过80%的照片中包含这种基调。虽然该颜色在单个物件的像素比例常常较小，但其广泛存在反映了现代工业设计中材料质感和功能需求的共同趋势。更有趣的是，色彩组合随着时间推移呈现明显变化。20世纪初期，家具等技术物件多以木材为主，呈现丰富的棕色和黄色调；而进入1960年代后，塑料和金属材料普及，使物件色彩趋于灰色调及更加饱和的明亮色彩。数字化影像还揭示了传统与现代技术色彩的鲜明对比。
例如19世纪中期的库克和惠特斯通双针电报，其深色的桃花心木与复杂光影形成丰富色彩层次；而21世纪初的iPhone 3G机型则以简洁的金属银灰色和塑料黑白色调为主，展现了工业设计的简约美学。除了宏观的色彩趋势，计算机视觉还能挖掘对象内部的细微色彩变化。蓝色的细节尤为显著，如19世纪的怀表中蓝色是非常罕见却有纪念价值的色彩，主要来自于“蓝钢”螺丝——一种通过加热形成氧化层以防锈蚀的工艺。这些隐藏的小蓝点不仅体现了当时制造工艺的精湛，也为藏品的鉴赏和保护提供了新的视角。利用计算机视觉还可以识别色彩最丰富的物件。通过比较不同藏品包装与本体的颜色多样性，可以看到20世纪80年代的一些电脑及棋盘游戏包装色彩丰富，反映了消费文化和数字设计技术的发展。
关于形状和质感的分析同样令人瞩目。利用卷积神经网络（VGG16）提取图像特征，结合主成分分析和t-SNE降维技术，研究人员对藏品进行自动聚类并绘制形状地图。结果揭示了现代物件高度趋同的设计风格，尤其是盒状结构（长方体和正方体）的大量存在，如手机、电视、烟盒等。该趋势反映出工业制造和包装便捷化的时代需求。与此同时，形状地图上的“孤岛”现象也提供了丰富的视觉与文化线索。例如，一群打字机因其独特的机械结构、显露的零部件和特殊的杠杆装置被聚集在一起，彰显出打字机在人类办公自动化历史中的地位。
其他视觉独特的组群还包括粘胶纱线线团和古代的埃及及叙利亚砝码，这些藏品因形态和纹理的差异而被机器学习模型排布在明显的类别中。此外，该方法还能发现极具个性的单件物品，如家用小工具、艺术装饰品、翻页摄影设备Kinora等。这些个体物件的独特形状使其在整个集合中脱颖而出，激发了对设计美学和功能创新的进一步思考。值得关注的是，这项研究不仅昭示了收藏品的视觉演变，也反映了博物馆数字化进程中的挑战和机遇。色彩受拍摄条件、光线环境以及背景影响较大，如何在保证数据准确性的同时处理这些外部干扰，是计算机视觉技术应用必须面对的问题。同时，数据集本身由于馆藏进展和图像采集策略的变化，结果也具有一定的动态性和非随机性。
然而，正是这些挑战推动了方法论的不断改进和跨学科的融合。将计算机视觉与博物馆学相结合，不仅丰富了藏品数字化的内涵，也为科研人员和公众提供了更便捷、直观的探索途径。访客通过在线库可以突破地理限制，深度了解平时难以接触的藏品细节；研究人员则可借助这些数字资源，进行跨时空、跨类别的比较分析，从而发现物件背后的材料变迁、设计趋势和文化意涵。不难预见，随着人工智能技术，特别是计算机视觉的不断提升，未来的数字博物馆将具备更智能的搜索功能、个性化推荐和互动体验。色彩与形状作为视觉识别的基础元素，将成为连接物件历史与现代审美的桥梁。科学博物馆群的这一实践成果，既为其它博物馆数字化探索提供了宝贵经验，也为公众认识工业与文化遗产提供了全新视角。
综上所述，利用计算机视觉技术分析科学博物馆群的藏品，不仅展现了藏品丰富多样的色彩纹理和形态特征，也揭示了工业设计与材料科学的演进轨迹。通过数字手段，我们得以更全面地理解和欣赏这些历史遗产的价值。面对数字化浪潮，博物馆不仅是文化的守护者，更应成为技术创新的先驱者，让更多人享受科技带来的文化盛宴。
