計劃簡介

               近年來文資局積極推動文物普查，所以我國經指定登錄的古物數量逐年增加，預防性保存是保護古物最好的方法，方法有定期檢視、改善環境，以及防災防盜排除危害因子等。由於大部分古物存置於戶外及半開放空間，這些空間潛藏環境或人為破壞的風險，傳統的人力巡查方式無法及時發現劣化或破壞。

本計劃運用影像追蹤辨識技術來監測木質古物的劣化徵狀，並結合環境監測數據找出劣化的關聯因子。因此計劃提出使用高解析監視器和人工智慧輔助影像追蹤辨識技術，來解決人力、成本、時間和檢視品質等問題，實現古物的預防性保存。本計劃將以木質試樣進行測試，進行戶外自然老化及加速老化試驗，並對照環境監測數據的變動，嘗試找出劣化的關聯因子，研究主要分為幾個階段，包括資料集的建立、影像前處理、資料標記、模型訓練等，最終目的是建立一個即時影像辨識系統，能夠自動檢測古物的劣化徵狀，並嘗試比較前後影像劣化區域是否有擴大或縮小。

計劃預期成果包括發表國內期刊論文、工作報告及申請專利等，並希望通過這些研究成果，提升文化資產的保存技術，為未來的古物管理維護提供參考。

工作進度與成果

                 本計劃為一年期計劃，主要可分為a. 建立木質試樣資料庫、b. 建置適用古物老化與環境資料相關性監測平台、c. 木質試樣褪色辨識、d. 訓練木質試樣瑕疵檢測模型、e. 使用感測器數據找出劣化環境因子。

a.     建立木質試樣資料庫

目前已建立彩繪木質與原木質試樣，也將試樣分別放置在自然老化環境與加速老化環境進行試驗。

b.     建置適用古物老化與環境資料相關性監測平台

已建置適用古物老化與環境資料相關性監測平台。

c.     木質試樣褪色辨識

透過自然老化與加速老化機取得褪色木質試樣，目前將影像轉換至LAB色彩空間進行色差比較，有觀察出木板樣本在4次的褪色當中，平均色差有些許的變化，並且加速老化的樣本變化幅度較自然老化樣本高，後續將老化實驗條件改變，讓木板樣本有更大的變化，並持續測試觀察。

d.     訓練木質試樣瑕疵檢測模型

目前透過建立的木質試樣資料庫，訓練出YOLOv8與U-Net分割模型，經過測試模型已具有辨別瑕疵木質試樣之能力，將持續蒐集木質試樣影像並訓練模型。

e.     使用感測器數據找出劣化環境因子

目前已透過感測器收集數據，預計將使用該數據找出劣化因子。