科学博物馆集团拥有庞大的藏品库，涵盖了从摄影技术到时间测量，从照明设备到印刷与书写，从家用电器到导航工具等多个类别。传统的博物馆参观局限于物理空间，使得大量珍贵藏品长期处于仓储状态，难以得到充分展示和研究。随着数字化和计算机视觉技术的快速发展，利用图像处理和机器学习手段分析大规模藏品照片，成为探索与理解博物馆藏品的全新途径。本文以2020年科学博物馆集团数字实验室的研究为例，详细介绍了如何通过计算机视觉从超过7000张藏品照片中提取颜色、形状和质感信息，揭示历史变化趋势及藏品特征的独特性。颜色作为物品视觉特征的核心之一，具有强烈的时代与材料印记。研究发现，在所分析的7000余件物品中，深炭灰色是最常见的颜色，虽然它在绝大多数照片中仅占像素比例很小，但出现率超过八成。
通过将对象按年代分组，观察不同时间段的颜色分布，发现随着时间推移，灰色调显著增加，同时棕色和黄色的使用呈现下降趋势。这种趋势反映了材料科技的发展与变迁，尤其是从木材向塑料等合成材料的转变。上世纪六十年代开始，某些非常饱和的颜色开始明显出现，暗示着工业设计和消费文化的演变。此外，比较不同年代的技术产品，颜色的丰富度和来源亦体现出时代特征。以1844年的电报机和2008至2010年的iPhone 3G为例，电报机中大量摩根木材质地带来丰富的木纹色彩，相互叠加的光影效果增添了色彩层次感，而新型手机则多依赖金属和塑料材质，呈现更为单一且质感均匀的色彩。对细节颜色的挖掘也带来惊喜。
例如，19世纪的怀表中虽然蓝色像素极为稀少，却经常出现在表针或螺丝部件中，源自于“热蓝化”防锈处理技术，这种肉眼难以察觉的细节因计算机视觉得以发现并诠释。藏品中色彩异常丰富的物体往往与包装设计有关，特别是20世纪80年代起，随着计算机辅助设计和印刷技术的普及，以及消费主义兴起，许多计算机游戏及棋盘游戏成为颜色使用繁多的典型例证。针对电话类藏品的分析进一步印证了颜色随时间的变迁。早期电话多采用黑色和银色，色调简洁稳重，而1960至80年代电话则尝试更多色彩，80年代末开始的“砖头”手机则使颜色回归灰调，反映了工业设计主流的回归与审美趋同。颜色之外，形状与质地同样构成物品独特视觉语言的重要部分。借助机器学习中的卷积神经网络（VGG16模型）提取藏品照片的特征向量，并使用主成分分析与t-SNE降维技术，将物品按形态和色彩的相似度聚类描绘成地图式排列。
通过这种方式，现代物品普遍呈现盒状几何形态，覆盖了从香烟盒到电视机，再到手机和游戏机器等多样对象，而早期的盒子状物体如钱箱、砝码、鼻烟壶也被归入相近簇群，体现出跨时代形态上的关联。例外的“两块岛屿”则展现了极富特色的藏品群体，如带有复杂造型与曲线手柄的桌面电话，以及以透明材质和装饰性形态为特征的玻璃盘和瓶子。独树一帜的物件包括打字机，这类物品因其露出的机械构件、多样化的杠杆和圆柱形滚筒，形成了独特的视觉聚类。打字机曾被誉为商业运转的“灵魂”，其特殊的设计语言和操作机制使其在博物馆藏品中拥有不可替代的地位。此外，机器学习技术还便于识别出极具独特形态的单件藏品，如专用食品工具、艺术装饰品以及富有创新设计的观看装置。甚至人工合成的草皮和再生利用的蓝色玻璃碎片这些代表循环再利用理念的特殊物件，也被有效地捕捉和分类。
这项研究同样指出了数字化藏品分析的诸多挑战。高清彩色照片的获取与处理受到拍摄环境、照明条件及背景颜色的影响，非统一背景带来的干扰尤其明显。因此，排除背景不均匀的图像是确保颜色提取准确性的关键。此外，颜色判别的阈值设置需权衡背景与物品之间的颜色距离，否则可能出现背景颜色的误入或物品色彩的遗漏。形态分析的限制在于无法判断物体实际尺寸，类似轮廓但大小不一的物体可能被归为相似，影响结果的精确度。尽管如此，此次基于计算机视觉的研究展现了在线博物馆藏品数据的巨大潜力，不仅有助于丰富馆藏目录，更拓展了用户浏览和搜索藏品的新维度。
通过对藏品颜色和形状的深度分析，不同年代物品的共性与差异被鲜明呈现，现代工业设计的趋同及古老工艺的细节之美都得到了科学解读。未来，随着视觉算法的更迭与数据规模的扩大，博物馆数字藏品的研究将不断深化，为公众和学者带来更多启示，让沉睡于仓库中的珍宝焕发新的生命力。
