文献推荐|课题组与国家博物馆合著文章——清代卷轴画《蚱蜢与紫菀花》的无损颜料鉴定与表征

为了更全面地了解和保护卷轴画，本研究选取清代江有渚等七幅书画轴之一的《蚱蜢与紫菀花》为研究对象，采用了更广泛的检查技术。通过透射光摄影技术揭示了画作历史装裱情况，运用高光谱成像技术增强肉眼难辨的褪色细节并实现虚拟修复，结合红外反射成像与宏观X射线荧光技术确认了碳基黑色颜料的存在。最终，通过综合分析，成功确定了画作中的主要颜料，包括朱砂、孔雀石、赭石、靛蓝和方铅矿。

关键词：Chinese scroll paintings; transmitted light photography; hyperspectral imaging; infrared-reflected imaging; digital microscopy; Raman spectroscopy; macro-X-ray fluorescence (MA-XRF)

相较于其他文物，卷轴画表现出了更大的脆弱性，更容易受到环境因素和微生物的影响，针对卷轴画如何建立更全面的无损分析？

如何通过多种无损分析技术的互相佐证，精准鉴定《蚱蜢与紫菀花》卷轴画的颜料成分和退化特征，为修复提供可靠依据？

通过多种无损分析技术，成功鉴定了画作中的大多数颜料成分，还揭示了其退化特征，为理解清代绘画技法和艺术风格提供了重要依据，为这幅艺术品提供了更为深入的解读。

展示了如何通过无损技术系统性地分析纸质文物的颜料、结构和退化情况，推动了纸质文物保护方法的发展，为类似艺术品的保护与修复提供了可借鉴的经验和技术路径。

以《蚱蜢与紫菀花》为例，为纸质文物的数字化保护提供了创新思路。实现了画作的数字化重建，为实际修复提供参考，并促进了文物在博物馆等数字平台上的展示与传播。

1.透光摄影

下图展示了对这幅画进行透光摄影的结果。黄色标记区域完全位于画心内部，表明衬里由三个部分组成，其重叠结构可通过透射光摄影清晰观测。相比之下，蓝色标记区域同时跨越画心与装裱部分，揭示了褙纸的接缝部位。透射光摄影技术明确了画心与装裱的结构特征。整幅画作保存完整，未见任何损伤或裂痕。

透射光摄影图像

2. 高光谱成像

利用高光谱相机对画作进行扫描后，对数据进行了包络线去除处理。包络线去除是一种稳健的光谱分析技术，通过增强光谱曲线的吸收与反射特性，可显著提升特定吸收特征的可见性。应用包络线去除后，选取640 nm、550 nm和459 nm波长分别对应红、绿、蓝通道合成RGB图像，成功增强了模糊印章的辨识度。此外，采用860 nm（红）、650 nm（绿）和550 nm（蓝）波长合成的假彩色RGB图像，有效凸显了受液体污渍影响的区域。

对画作中的印章和水渍区域进行增强前后的图像

对画作的高光谱数据采用主成分分析（PCA）、最小噪声分离（MNF）和独立成分分析（ICA）三种方法进行处理。值得注意的是，ICA的第二主成分显著增强了因褪色而模糊的细节，这对应于背景中的草。为进一步提升这些特征的可见性，对第二主成分施加2%线性拉伸以增强对比度。与此同时，PCA的第五主成分与MNF的第三主成分也揭示了近乎不可辨的草，但其清晰度弱于ICA。推测，针对绢本绘画，ICA在提取褪色信息方面可能具有轻微优势。

ICA 的前六个主成分

可见光图像与增强图像的比较（红色框线为背景中的草）

通过 PCA 第五主成分和 MNF 第三主成分增强的结果

高光谱图像中不同物质的光谱特征具有显著差异，这些特征可有效用于颜料识别。通过‌纯像元指数（PPI）‌和‌ n维可视化工具‌提取端元光谱后，将其与已构建的典型绘画颜料光谱库中的颜料光谱进行‌光谱特征拟合（SFF），并基于匹配得分实现不同区域的颜料判定。进一步采用‌混合调谐匹配滤波（MTMF）‌方法进行反演，估算各颜料丰度，从而揭示其空间分布与密度特征。

下图展示了不同区域的光谱及其对应颜料识别结果。研究发现：

‌红色颜料（印章部分）‌：最高匹配得分为朱砂（cinnabar）；

‌绿色区域（如蚱蜢）‌：最优匹配为孔雀石（malachite）；

‌深绿色区域（如紫菀花叶子）‌：最佳匹配为靛蓝（indigo）；

‌暗红色颜料（如秋叶）‌：最高匹配得分为赭石（ocher）。

根据各颜料丰度分布图。丰度反演结果清晰呈现了画作中颜料的空间分布特征，数值范围0-1对应颜料浓度，值越高表明该区域颜料含量越大。

颜料光谱匹配结果

丰度反演结果

绘画表面液体污渍的实际修复是一项极具挑战性的任务。每次将画作从装裱中拆解以进行重装时，均涉及文物损伤风险。‌高光谱技术‌凭借其丰富的谱段信息，可实现对液体污渍的‌虚拟修复‌，为实际修复提供非接触式参考依据，同时支持博物馆文物的‌数字化展陈‌。

以画作上方污染最严重的区域为案例，研究人员对其高光谱数据进行了主成分分析（PCA）。值得注意的是，第二主成分因显著凸显液体污渍区域被剔除，不再参与后续分析。第一、第三、第四、第五及第八主成分在较好保留绘画主要信息的同时，仅显示微量液体污渍特征，因此被选为进行主成分逆变换。该处理方法已同步应用于画作其他受液体污渍影响的区域。

在主成分逆变换处理后，采用640纳米（红）、550纳米（绿）及459纳米（蓝）波段合成了RGB图像，画作上方的液体污渍得到显著淡化。然而，逆变换导致画中狗尾草（Setaria viridis）出现模糊现象。为此，选取第八主成分图像（该成分能清晰呈现狗尾草特征），将其与合成RGB图像进行拉普拉斯融合，最终生成的虚拟修复图像。实现了效虚拟修复污渍的同时，恢复了狗尾草区域的纹理细节与视觉清晰度。

画作高光谱数据的 PCA 结果：(a) 第一主成分图像，(b) 第二主成分图像，(c) 第三主成分图像，(d) 第四主成分图像，(e) 第五主成分图像，以及 (f) 第八主成分图像

液体污渍虚拟修复前后的图像对比：（a）合成的 RGB 图像，（b）PCA 成分 1、3、4、5 和 8 逆变换后合成的 RGB 图像，以及（c）液体污渍虚拟修复的结果

3. 红外反射成像

下图展示了画作的红外成像图，其中蚱蜢躯体的绿色区域（如红色轮廓线标注处）在红外波段呈现显著吸收特性，推测其使用铜基颜料（如孔雀石），此现象与含铜矿物颜料红外响应模式一致。对比发现，蚱蜢后胫节及狗尾草浅绿叶片在红外反射成像中的近乎透明，暗示其可能采用有机染料而非矿物颜料，该推论符合Villafana与Edwards（2019）对植物源染料的红外透射特性描述。此外，树枝、花心、花瓣边缘及秋叶脉络在红外成像中反射率较低（呈现深色），可能与碳基颜料（碳黑）的使用相关。同时，950纳米波长高光谱成像结果与红外反射图像高度吻合，进一步验证了上述材料鉴别结论。

高光谱合成 RGB 图像与红外反射图像的比较：(a) 合成 RGB 图像，(b) 红外反射图像，(c) 高光谱图像。

4. 数码显微镜

显微分析表明，该画作绘制于绢上，基底采用双丝结构。经线以双丝并置成组排列，组间保留约单丝宽度的间隙，形成密度渐变效果；纬线则由双丝交替编织构成。值得注意的是，经纬线均未施加捻转。经线密度为36根/厘米，单丝宽度100-150微米；纬线密度为26根/厘米，单丝宽度约250微米。

放大100倍的双丝绢

显微图像分析表明：蚱蜢眼部区域可见丝状基底纹理及表面附着的颜料颗粒，以绿色颗粒为主，眼部下缘分布少量白色颗粒；其背部区域的绿色颜料呈现多阶明度分层，底层为平涂绿色，上层叠加厚涂深绿色层，且颜料层因自然干燥形成显著龟裂纹理。花瓣边缘与花蕊的显微结构进一步揭示特殊工艺，即立粉法。花蕊基部采用紫色基底，表面堆积白、黄色混合颜料，通过白色颜料的立体堆塑形成侧壁凸起、中心凹陷的三维形态；花瓣边缘则以白色打底，覆盖致密紫色颜料层，通过白紫色彩对比强化轮廓辨识度。

画作不同区域的显微图像

5. 拉曼光谱

拉曼光谱被用于确定矿物相并识别绘画表层的成分。分析位置的选择基于画作的主色调及整体颜色变化。下图显示了选定的分析位置，包括印章、蚱蜢、紫菀花叶和花蕊。通过原位检测获得的拉曼光谱显示出显著的荧光背景，但特征峰强度足以进行物相鉴定。由于荧光干扰，紫色花瓣、黄色花蕊和褐色树干区域未能获得有效光谱。

‌红色印章颜料的拉曼光谱分析‌

其特征峰位于254 cm⁻¹（极强）、282 cm⁻¹（弱）及342 cm⁻¹（中等）。通过与RRUFF数据库标准光谱进行比对，上述特征峰与朱砂（HgS）的拉曼光谱特征高度吻合，证实该红色颜料为天然朱砂矿物。

‌绿色颜料的拉曼光谱分析‌

其特征峰位于180 cm⁻¹（极强）、220 cm⁻¹（中等）、268 cm⁻¹（极强）、430 cm⁻¹（极强）、534 cm⁻¹（中等）、718 cm⁻¹（弱）、1055 cm⁻¹（中等）、1097 cm⁻¹（中等）、1364 cm⁻¹（弱）、1493 cm⁻¹（极强）、3312 cm⁻¹（极强）及3383 cm⁻¹（极强），与孔雀石（Malachite）的光谱特征一致。结合MA-XRF得到的铜元素分布图，可推断蚱蜢身体绿色区域颜料为孔雀石。

‌紫菀花叶中使用的深绿色颜料的拉曼光谱分析

特征峰：131（弱）、170（弱）、251（中）、263（弱）、543（中）、597（中）、674（弱）、1012（弱）、1222（弱）、1572 cm⁻¹（极强）。上述峰位与拉曼光谱库中靛蓝（Indigo）特征峰高度匹配，暗示该区域颜料中存在靛蓝成分。而元素分布显示该区域以有机染料为主。根据中国传统绘画技法，深绿色通常由靛蓝与藤黄混合而成。尽管未检测到藤黄，仍可推断该颜料为靛蓝与藤黄的混合物。

白色的拉曼光谱分析‌

花蕊白色颜料的拉曼光谱显示：在 1049 cm⁻¹ 处显示出一个微弱的特征峰，同时在 464 cm⁻¹ 处显示出一个突出的石英拉曼光谱峰。对比研究显示，铅白（2PbCO₃·Pb(OH)₂）通常呈现1051 cm⁻¹（中等）与1048 cm⁻¹（弱）的双峰结构，而方铅矿（PbCO₃）仅在1053 cm⁻¹（弱）处显示单峰。值得注意的是，该光谱中未检测到-OH峰，也进一步证明了白色颜料是方铅矿而不是铅白。在古代壁画、彩色陶器和化妆品中都发现过方铅矿，而且方铅矿中经常含有石英等杂质，这也与拉曼检测的结果相吻合。

颜料的拉曼光谱结果（获取拉曼光谱所用的激光波长为 785 nm）： (a) 原位检测位置，(b) 红色颜料区（印章），(c) 绿色颜料区（蚱蜢），(d) 深绿色颜料区（紫菀花叶），(e) 白色颜料区（雄蕊）

6. 宏观X射线荧光

MA-XRF 被用于获取所调查绘画的元素图。分析确定了铜 (Cu)、铅 (Pb)、硫 (S)、铁 (Fe)、汞 (Hg)、钾 (K)、硅 (Si)、磷 (P)、钛 (Ti) 和钙 (Ca) 等元素的存在。

画作内的印章区域含有元素Hg和S，这些元素的检测与拉曼光谱中朱砂的识别结果相对应。通过高光谱成像、拉曼光谱、MA-XRF等综合分析，确定印章所用的红色颜料为朱砂，朱砂也是中国传统绘画中使用最广泛的颜料。

蚱蜢身体的绿色表明铜的存在，这与拉曼光谱的发现一致，表明使用了孔雀石。铜的分布图显示紫菀花叶和狗尾草叶的铜含量较低。这一观察结果表明，可能使用了孔雀石颜料来覆盖这些叶子，可以使得叶子的外观更加明显。

通过宏观X射线荧光（MA-XRF）分析发现，蚱蜢眼部及腹部下方的白色区域含有铅（Pb）和硫（S）元素。在花瓣与花蕊部位，仅检测到Pb与S的存在，表明此处使用了铅基白色颜料作为绘画的底层基料。

相比之下，花瓣边缘与花蕊处观察到的紫色可能源自有机染料。此外，狗尾草花序区域同样存在Pb和S元素分布，推测创作者通过铅基白色颜料进行明暗晕染，以增强花序形态的立体感与生动性。

秋叶与树干区域检测到铁（Fe）元素。结合高光谱的光谱匹配分析结果，该区域的颜料被鉴定为赭石。铁元素的浓度分布表明，叶脉与叶缘采用了从深至浅的渐变晕染技法。

除上述提及的主要元素外，背景区域还检测到钾（K）、硅（Si）、磷（P）、钛（Ti）和锰（Mn）的浓度显著升高。此外，钙（Ca）主要源自传统手工纸的制备工艺，导致画纸与背纸接合区域的钙浓度显著升高。受水渍污染的痕迹区域同样表现出较高的钙富集现象。

“蚱蜢和紫菀花”中发现的颜料

针对这幅清代绘画开展的诊断性研究，旨在评估其保存状态、增强褪色图案、揭示不可见细节、进行虚拟修复，并鉴定所使用的颜料。通过透射光摄影与高光谱成像技术获得的研究结果令人振奋，这些技术揭示了肉眼无法感知的要素，例如衬里重叠结构及因褪色而不可见的绘画细节。此外，基于高光谱成像技术，结合主成分分析（PCA）正逆变换与拉普拉斯融合技术，成功实现了画作中液体污渍的虚拟修复。通过综合运用高光谱成像、红外反射成像、数字显微镜、拉曼光谱及宏观X射线荧光（MA-XRF）技术，完成了对画作中大部分颜料的鉴定。

然而，传统中国绘画采用灵活的色彩混合与多层叠加着色技法，这导致通过无损分析方法全面获取颜料信息变得尤为复杂。未来，需进一步引入新型无损分析技术，或将其与微损技术（如表面增强拉曼光谱、液相色谱-质谱联用）结合，以突破当前研究的局限，尤其是解决有机染料鉴定的难题。

关注我们