综述：优化生物标本图像采集以支持计算机视觉驱动的分类鉴定与性状识别

这篇综述为生物标本数字化成像提供了首个跨学科实践框架，系统阐述了如何优化图像采集流程以适应计算机视觉（CV）分析需求。文章整合了分类学家、生态学家与计算机科学家的专业见解，提出10项核心考量因素，涵盖元数据规范、标本定位、色彩校准等关键环节，并配套可操作性检查清单和设备选型指南，旨在弥合传统数字化实践与人工智能分析之间的技术鸿沟。

　　

计算机视觉语境下的生物标本成像

生物标本馆收藏着数百万份标本，其数字化图像正通过开放平台日益普及。然而现有成像协议多针对人类观察设计，未充分考虑自动化分析需求。随着计算机视觉（CV）技术革新分类鉴定与性状提取方法，当前数字化实践与计算分析需求间存在显著差距。

模型泛化与数据泄漏

CV系统需像分类学家一样处理标本的形态变异，通过数据增强、域适应等方法提升鲁棒性。但需警惕两类数据泄漏风险：训练集与测试集样本混淆，或模型学习非普适性特征（如背景噪点）。这要求成像时需系统记录标本保存状态、数字化方法等元数据，为后续模型开发提供纠偏依据。

生物标本成像的十大考量

元数据：科学研究的基石

完备的元数据应包含标本唯一标识符、采集信息和成像参数（表1）。采用达尔文核心（Darwin Core）等标准格式存储，并通过OCR技术实现机器可读。特别强调需建立图像文件名与标本记录的可靠关联，这是所有下游分析的根基。

标本定位：消除光学畸变

镜头畸变（桶形/枕形）会导致边缘测量误差（图3）。建议通过校准网格测试确定最小畸变区，将标本和比例尺置于该区域。对于分类模型，应采集多角度图像以增强泛化能力；而性状测量项目则需严格统一姿态。

尺寸与色彩校准

比例尺必须与标本处于同一焦平面（图4），推荐使用TIFF格式保留原始数据。色彩校准需包含标准色卡，这对依赖颜色特征的分类至关重要。实验显示，去除背景后CV模型的注意力更集中于形态特征（图6）。

多标本与背景处理

批量成像时需确保个体间距，避免重叠干扰检测（图5）。背景选择存在权衡：均一背景利于性状提取，而自然背景可能包含栖息地信息。可通过景深控制或焦点堆栈技术优化清晰度。

设备选型指南

根据标本类型推荐差异化的成像方案（表4）：扁平标本（如植物标本）适用平板扫描仪；三维小标本（昆虫）需宏观镜头配合漫射光；玻片标本则首选全片扫描仪。

社区标准化建设路线

当前亟需制定像素密度最低标准、统一文件名规范等跨机构协议。建议通过专业协会协调试点研究，建立包含典型变异样本的参考数据集。这种标准化将释放现有标本库的分析潜力，为表型组学、生态进化研究提供前所未有的数据支撑。

（注：全文严格依据原文证据链缩编，专业术语如OCR、FAIR等均按原文格式标注，图示引用已转换为文字说明）