競賽細節
題目敘述
1 . 題目背景與產業重要性(含現行自身/同業處理方式)
考古發掘出土遺物中以陶片為最大宗,動輒達數萬或數十萬件,然目前大多僅仍以初步分類或抽樣分類的方式進行資料呈現,一方向無法全數取得相關數據,二則需大量人力進行作業。近來,人力聘用對各學術單位皆是不易之事,同時亦導致工作人員缺乏經驗累積,而對出土陶片分類過程造成極大的挑戰。
2 . 問題情境與痛點(Pain point)
透過AI技術的輔導,減少人力分類的時間,並提高分類的正確性,同時建立大量數位資料,提供研究人員進行修復建議與研究之可能性。本題希望能建置一針對考古出土陶片進行數位分析與資料建置之系統,讓作業人員將陶片搭配比例尺於鏡頭下依序拍下數張照片,即可完成該陶片長寬厚等量測數據與其弧度或曲率半徑等資訊,並自動完成編號與建檔。第二階段可利用前述照片針對陶片之部位與表面紋飾進行分類。第三階段則分析陶片質地與摻合料粗細,後二階段亦可同時建置於前述資料中。最後藉由上述資料分析可能屬於同一個陶器之陶片,以利作為後續拼合修復之參考。
3 . 預期透過AI達到的目的與利益點(Gain)
透過電腦視覺技術加速完成陶片部位分辨、質地分析、尺寸量測等相關資料之判斷。
建立完整陶片資料庫,以演算法提供考古人員陶片資訊分析、提供拼合可能性建議。
同步建立文物數位化資料庫,公開相關文物資訊。
4 . 成果應用方式及情境等內容
透過電腦視覺技術加速完成陶片部位分辨、質地分析、尺寸量測等相關資料之判斷。
建立完整陶片資料庫,以演算法提供考古人員陶片資訊分析、提供拼合可能性建議。
同步建立文物數位化資料庫,公開相關文物資訊。
解題人才及技術條件
無
期望成果需求
(1) 可以開發一個影像辨識的方式,讓作業人員將陶片置於鏡頭下,即可完成基本尺寸測量和數位資料建檔。基本操作方式期望未來工作人員可將標本搭配比例尺與色卡置放與鏡頭前,即可完成拍照與建檔,每片陶片至少3張照片,第1張照片為正面,測量長度與寬度之最大值、第2張照片為背面測量厚度與垂直弧度(或曲率半徑),第3張為頂面,測量厚度與水平弧度(或曲率半徑),除可建置數位照片外,同時可自動編號並完成資料建檔。
(2) 可以有效分析陶片的部位與表面紋飾。部位分為口緣、頸部、肩部、底部、圈足與陶把等,無法分類部位者則分為陶片。表面紋飾有等類別,希望精準度可達95%以上。
(3) 可以分析陶片摻合料粗細與質地。此項為進階項目,由於每個考古遺址的主要陶器類別與質地皆有各財之特色,建議可針對每個考古遺址先建立分析樣本依據,再進行分析,摻合料細以極粗砂、粗砂、細砂、極細砂等,還有泥質陶;夾雜礦物分析主要有石英、長石、板岩、輝石、貝殼砂等,精準度需達90%以上。
(4) 可以針對所有分析陶片提出分類報告與推測可能屬於同一件陶器之陶片,精準度需達90%以上。
其他備註
無
題目圖檔
題目說明檔檔下載
各CSV檔注意事項
資料型態
資料集整備度與細節說明
請登入後加入競賽
時程
113年3月至11月
申請資格
1.年滿
18 歲。
2.技術資格
3.證照
4.其他
競賽規則
參賽者須簽署保密同意書 (NDA)
獎勵辦法
無
公司簡介
企業名稱
國立臺灣史前文化博物館
企業簡介
考古出土的大量陶片一直是工作中最不易處理的遺物,也因破損而不易進行分析與研究,在考古整理過程中亦是花費最多資源的項目。藉由此次競賽,期待開發可以快速針對陶片進行整理、建檔的系統,並進一步有效分辨陶片的部位、質地,甚至分析是否有拼合的可能性,主要可藉由AI識別影像進行陶片尺寸的量測(需到mm以下)、部位辨識達(口部、頸部、肩部、底部、把手、圈足、陶蓋等)、紋飾辨識、質地辨識(摻合料
企業產業別
公部門
地址
台東縣台東市博物館路1號
網址
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