明成化斗彩三秋杯：姹紫光谱与极薄胎体透光色温数据集

采集内容与维度： 光谱指纹层：重点采集“姹紫”色块的 BRDF（双向反射分布函数），量化其表面特有的干涩与无光质感。 透光色度层：在 D65 光源透射下，采集胎体的 CIE-xy 色品坐标，锁定成化麻仓土特有的“牙白泛红”暖色调。 微观气泡层：采集釉下青花区域的 气泡密度分布，建立“寥若晨星”般的疏密模型。 采集方式与工具： 表面分析：使用 共聚焦激光扫描显微镜 (CLSM)，在微米尺度下测量釉上彩料的表面粗糙度。 透光检测：利用 积分球式分光光度计，进行全方位的胎体透光率与色温测试。 成分验证：采用 拉曼光谱仪 (Raman) 无损分析青花料（平等青）的矿物相结构。 采集周期与规模： 基础采集：2026年1月8日完成双杯的全维物理信号提取，建立“成化极薄胎”基准数据库。 增量生成：针对市面上“化学强化瓷”仿薄胎技术，算法生成针对性的光谱鉴别模型。 数据规模：包含 2 个核心物理锚点（Cup A/B），裂变生成 20 行 核心样本及关联的 16,500 条微观特征数据，数据总量 1.8TB。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集专注于明代成化斗彩三秋杯的数字化鉴别，通过高光谱显微成像和色度学分析，精确量化了'姹紫'彩料的表面粗糙度、胎体透光色温以及釉下气泡密度等关键物理特征。数据集包含从实物提取的基准数据，并利用生成式对抗网络模拟了多种高仿样本，为AI鉴伪模型提供了丰富的训练数据，旨在解决传统文物鉴定中的主观性问题，提升鉴别准确性和效率。