AIによる画像認識技術を用いた皮革文化財の動物種および鞣し剤種識別システムの構築
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22K00999
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 03060:Cultural assets study-related
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| Research Institution | Tokyo National University of Fine Arts and Music |
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Principal Investigator |
飯岡 稚佳子 東京藝術大学, 学内共同利用施設等, 教育研究助手 (70875608)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岡嶋 克典 横浜国立大学, 大学院環境情報研究院, 教授 (60377108)
田口 智子 東京藝術大学, 学内共同利用施設等, 研究員 (90755472)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2024: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | 皮革文化財 / 動物種 / 鞣し剤種 / AI / 深層学習 / 人工知能 / 画像認識 / 動物種同定 / 鞣し剤 |
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| Outline of Research at the Start |
皮革は動物種・鞣し剤種によって見た目や柔軟性、耐熱性、耐候性、機械的性質などが異なるにも関わらず、皮革文化財では同一の保存修復処置が行われている。これは、非破壊で客観的な動物種・鞣し剤種の識別方法が確立していないことに起因すると考えられる。
本研究では人工知能（AI）による最新の画像認識技術を用いることで、非破壊かつ客観的に皮革の動物種・鞣し剤種を識別するシステムを構築する。システムは、①未劣化サンプルの識別、②劣化サンプルの識別、③皮革文化財の画像データの識別と、段階的な学習と検証実験を繰り返すことで識別精度を高め、最終的に皮革文化財への適用を目指す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本課題では、AIによる画像認識技術を使用した非破壊・簡便であり客観的で精度の高い皮革の動物種・鞣し剤種の識別システムを開発し、現存する皮革文化財の動物種・鞣し剤種識別に実際に応用するための研究を進めている。本年度は画像認識技術に必要な基本的な識別システムの構築のため、文化財の素材として使用頻度の高い牛・豚・鹿の３種類について２種類の鞣し処理（植物タンニン鞣し、クロム鞣し）が施された未劣化の革を計６種類用意し、各150枚づつ合計900枚の毛穴画像を取得した。取得した画像はAdobe Photoshopにより画像のグレースケール化および分割を行い、画像を訓練画像とテスト画像に分けシステム構築の検証を行った。皮革分類システムは、Python、TensorFlow-keras(Google)、OpenCVなどプログラミング言語とライブラリを使用し、Visual Studio Code(Microsoft)上で実装した。
他方で、現存する皮革文化財の劣化状況を確認するために、北海道博物館にてアイヌ関連資料の資料調査を、函館市立博物館にて今後の調査受け入れに関する打ち合わせを実施した。調査では外観撮影とデジタルマイクロスコープ（AnMo Electronics製、DINOAF4915ZT）を使用し、皮革文化財の劣化状態の指標の1つである毛穴の状況を確認した。北海道博物館所蔵の皮革文化財について使用された動物種は不明であるものの、毛穴の状況は擦れや圧迫などによる長期的な影響を受けていると考えられた。
資料調査の結果を受け、劣化の状況を再現した皮革サンプルの作製に向けた劣化因子を選定することができた。現在は劣化サンプルの作製を進めており、次年度においてAIの追加学習用画像として整理・追加していくところである。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初の研究計画通り、初年度は未劣化の動物皮革を入手しAIによる基本的な識別システム構築に必要となる毛穴画像を取得することができ、システムの構築は順調に推移している。さらに、現在は次段階に進むための劣化サンプルを作製しており、次年度に向けた準備も順調である。初年度の研究内容は、日本文化財科学会や、東京藝術大学アーツ＆サイエンスラボ1Fギャラリーにて開催された「芸術資源の保存・継承・アーカイヴを支える自然科学展」で成果報告を行った。そのため、現在までの進捗状況を「おおむね順調に進展している」と判断した。
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| Strategy for Future Research Activity |
初年度に実施した未劣化の皮革サンプルの毛穴画像取得では、サイズが小さく平面的なサンプルを使用し撮影条件を決定したが、皮革文化財の毛穴画像取得では想定していなかった撮影課題が２点見つかった。１点目は、サイズの大きな資料の場合にデジタルマイクロスコープの固定具の長さが足りず撮影箇所が限定されるため、資料中心部を撮影することが不可能であった。２点目は、表面が平滑ではない資料や立体資料の場合に撮影レンズと資料表面が平行になるよう角度を調整することが出来ず、撮影が困難であった。こうした課題から、次年度は課題解決に向けた撮影治具の改良などの撮影方法の検討に取り組む予定である。その上で、初年度に調査受け入れに対し打ち合わせ済である市立函館博物館を含む国内外の博物館や美術館での資料調査及び撮影を実施し、皮革文化財の多種多様な毛穴画像を取得する。
また、当初の予定通りAIによる画像認識技術を用いた皮革の動物種・鞣し剤種識別システムの精度を更に高めるため、次年度は作製した劣化サンプルや、DNA解析により動物種が明らかな皮革文化財について毛穴画像を取得し、本システムへ追加学習させ、検証と修正を繰り返す。
さらに、動物種や鞣し剤種と時代や地域性との相関を文献調査により明らかにする。今年度に得られた成果は学会で報告する予定である。
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Report
(1 results)
Research Products
(1 results)
