Станки для художественной ковки BlackSmith и кузнечное оборудование
Профессионально занимаетесь художественной ковкой? Вы изготавливаете (или только планируете открыть свой бизнес и производить) сложные изделия из кованых элементов (заборы, ворота, ограждения, ограды, перила, решетки, навесы и козырьки, мангалы, подставки для цветов, кованую мебель и скамейки и т.п.)? Тогда вы не зря посетили наш сайт! Наша компания может вам предложить полный спектр качественного оборудования для художественной ковки BlackSmith, официальным дилером которой является наша компания — Невское Оборудование!
Каталог станков и оборудования Blacksmith можно посмотреть и скачать:
Примеры изделий художественной ковки:
Краткие видео обзоры кузнечного инструмента и станков:
ручные станки для холодной ковки
Полный спектр ручного инструмента для холодной и художественной ковки. Это надежный и качественный инструмент: для гибки завитков, продольного скручивания, для гибки металла, для изготовления декоративных элементов методом ручного прессования, для загиба углов и колец, для изготовления декоративных «корзинок» и торсировки, для стягивания и растяжения кромок листового металла и т.д.
Вам будет полезен также раздел: ручные трубогибы и профилегибы.
кузнечные индукционные нагреватели
Кузнечные индукционные нагреватели для быстрого местного нагрева заготовок под последующую операцию ковки, или термической обработки стальных деталей. Нагрев осуществляется электрическими токами, которые индуцируются переменным магнитным полем. Нагрев подходит только для изделий из проводящих материалов.
Основное достоинство данного оборудования — высокоскоростной нагрев деталей, а также то обстоятельство, что дает возможность нагревать определенную часть заготовки.
станки для художественной ковки
Целый спектр различных станков для холодной и художественной ковки изделий. Применяются в серийном и мелко серийном производстве кованых изделий. Это специализированные многофункциональные станки для:
- художественного проката и гибки завитков;
- продольного скручивания и торсировки;
- гибки колец, изготовления «лапок» и «корзинок»;
- накатки труб, проката «реборды» на профильных трубах;
А также станки для гибки и резки прутка, квадрата, прессы гидравлические для штамповки различных кованых элементов (например «балясин») и т.д.
Смотрите также раздел электрические профилегибы и трубогибы.
пневматические кузнечные молоты
Серия кунечных молотов с пневмоприводом (вес падающих частей от 16 до 25 кг).
Будут полезны как в небольших мастерских, так и на курупном производстве в качестве вспомогательного оборудования для ковки поковок из черных, цветных металлов и сплавов. Главная особенность данных молотов: простота и надежность, удобная система управления, высокая частота и точность ударов, а также, что немаловажно — низкая цена (одна из самых низких на рынке кузнечного оборудования).
Горны и аксессуары
Специальные небольшие кузнечные горны, работающие на пропан-бутане — предназначен для нагрева металлических заготовок, до температуры ковки. Предназначены для кузнечных мастерских, в которых нет возможности установить стационарный горн и дымоход. В разделе также представлены вентиляторы для кузнечных горнов (с различной мощностью и диаметрами выходного канала).
Ручные станки для гибки армированной и гладкой арматуры, а также прутка. Экономные и недорогие станки для простых гибочных операций. Широко применяются в строительных работах, т.
к. не требуют применения электроэнергии и специального обслуживания, к тому же не требуют специальных навыков в работе.
*Доставка оборудования осуществляют транспортные компании по предварительному согласованию с покупателем. Территория охвата доставки — все города и регионы Российской Федерации, без исключения.
- Станки для ковки
- Ручной инструмент для холодной ковки
- Кузнечные молоты
- Индукционные нагреватели
- Кузнечные горны
- Станки для гибки арматуры
Ручные станки для художественной ковки
В последнее время все большую популярность приобретают небольшие мастерские и студии по изготовлению кованых изделий методом художественной холодной ковки. Для работы в мастерской достаточно купить кузнечное оборудование, включающее в себя 6 основных станков для художественной ковки металла, которые позволят делать весь спектр стандартных кованых элементов.
Актуальная информация от производителя на странице Кузнечное оборудование для холодной ковки
Любой кованый узор состоит из отдельных элементов, это круги, кольца, спирали, ромбы, вензеля, волюты, волны и прочие.
Материалом для изготовления холоднокованых изделий является металлопрокат. Методом гнутья из него получают различные фигуры. Гнуть полосу или квадрат можно с помощью ручных станков для ковки, прилагая некоторое физическое усилие. Ручные станки для художественной ковки рассчитаны на работу с определенным сечением, если взять материал толще расчетных значений, то можно повредить инструмент.
Металлопрокат – различные виды металлических заготовок: прутки с квадратным или круглым сечением, трубы с квадратным, прямоугольным или круглым профилем, а также полосы, уголки и швеллеры.
Комплект оборудования для художественной ковки
Комплект ручных станков для художественной ковки состоит из шести оснасток: «Улитка», «Гнутик», «Фонарик», «Твистер», «Объёмная» и «Волна». С помощью станка для ручной ковки «Улитка» можно делать спирали, завитки и многозаходные завитки разного диаметра. Для того чтобы согнуть заготовку по дуге или под углом пригодится станок «Гнутик».
Станок для изготовления художественной ковки «Фонарик» помогает делать особый объемный элемент под названием «корзинка», или «фонарик», еще его называют «шишка». Данный элемент состоит из нескольких пруточков, сваренных с двух концов, а в середине загнутых по спирали в объемную фигуру.
Торсирование – скручивание металлических стержней в горячем или холодном состоянии относительно собственной оси. Полученные декоративные элементы используются для украшения кованых решеток.
«Твистер» для ковки делает элемент торсион, который украшает прямые элементы кованого узора. За счет перекручивания прутка вдоль оси получается красивый необычный элемент, придающий рисунку замысловатость и объемность. Ручной станок для холодной художественной ковки под названием «Объемная» позволяет делать узоры большого радиуса, которые применяются для крупногабаритных кованых изделий, таких как заборы, ограды, перила, мостики, козырьки и многое другое.
Станок «Волна» делает волнообразные узоры и синусоиды.
Сварка – неразъемное соединение твердых материалов и отдельных деталей в общую конструкцию под воздействием межатомных сил. Для изготовления металлоконструкций чаще всего применяется метод сварки плавящимся электродом.
Использование ручных кузнечных станков
Ручные станки для холодной ковки выполняются из прочной закаленной стали, способны выдерживать большие нагрузки и длительную работу. Срок службы кузнечных станков зависит от соблюдения правил эксплуатации. Как и любой другой инструмент, они требуют бережного обращения, не стоит испытывать их на прочность, чтобы не повредить. Мастерство приходит с опытом, поэтому начинающие умельцы должны потренироваться. Сначала стоит попробовать выполнить небольшие изделия, состоящие из простейших элементов художественной холодной ковки. Соединить вместе с помощью сварочного аппарата.
Зачистка – механическое удаление с изделий различных дефектов металла, наплывов сварных швов, окалины и прочих изъянов.
Красота кованого изделия, созданного методом холодной ковки, напрямую зависит от аккуратности и точности исполнения, качества сварных швов. Швы следует тщательно зачищать, чтобы не было подтеков и наплывов. Хороший сварной шов — визитная карточка мастера. Защитить изделия холодной ковки и продлить срок службы поможет окрашивание. Чтобы краска держалась дольше перед нанесением стоит поверхность тщательно загрунтовать. Для покраски кованых изделий используют краску по металлу, аэрозольные баллончики и порошковые красители.
Грунтовка, или грунтование, – нанесение предварительного покрытия на изделие для повышения сцепления с основным защитным или декоративным слоем, чаще всего, краской.
Холодная художественная ковка как идея для бизнеса
Использование в работе ручного оборудования для холодной ковки дает возможность открыть небольшой бизнес с минимальными партиями заказов. Мини станки для художественной ковки экономичны, потому что не требуют оплаты за электричество, а работают только за счет мускульной силы человека.
Этот ИИ может распознать подделку произведений искусства
Анализ картины Леонардо да Винчи «Спаситель мира» требовал разделения изображения с высоким разрешением всей картины
на набор перекрывающихся квадратных плиток. Но только те плитки, которые содержали достаточную визуальную информацию, такие как
, описанные здесь, были введены в нейросетевой классификатор автора.
Звук, должно быть, был оглушительным — все эти пробки от шампанского вылетали из
Но даже когда молоток упал, настойчивый хор сомневающихся выразил скептицизм. Это действительно было нарисовано Леонардо да Винчи , выдающийся мастер эпохи Возрождения, как определила группа экспертов шестью годами ранее? Чуть более 50 лет назад мужчина из Луизианы купил картину в Лондоне всего за 45 фунтов стерлингов.
И до повторного открытия Спаситель мира , ни одна картина Леонардо не была обнаружена с 1909 года.
Некоторые из сомневающихся экспертов усомнились в происхождении работы — исторических данных о продажах и передачах — и отметили, что сильно поврежденная картина подверглась обширной реставрации. Другие видели скорее руку одного из многочисленных протеже Леонардо, чем работу самого мастера.
Можно ли установить подлинность произведения искусства на фоне противоречивых мнений экспертов и неполных доказательств? Научные измерения могут установить возраст картины и выявить подповерхностные детали, но они не могут напрямую идентифицировать ее создателя. Это требует тонких суждений о стиле и технике, которые, казалось бы, могут дать только искусствоведы. На самом деле эта задача хорошо подходит для компьютерного анализа, особенно с помощью нейронных сетей — компьютерных алгоритмов, которые превосходно изучают закономерности. Сверточные нейронные сети (CNN), предназначенные для анализа изображений, успешно используются в широком спектре приложений, включая распознавание лиц и помощь в управлении беспилотными автомобилями.
Почему бы также не использовать их для аутентификации произведений искусства?
Автор применил свою нейронную сеть к этой картине Рембрандта [вверху], ранее приписываемой ему [в центре] и «Спасителю мира» Леонардо [внизу]. Горячие цвета показывают области, которые классификатор определил с высокой вероятностью как нарисованные художником, связанным с произведением. КАРТЫ ВЕРОЯТНОСТИ: СТИВЕН И АНДРЕА ФРАНК
Это то, о чем я спросил свою жену, Андреа М. Франк, профессионального куратора художественных изображений, в 2018 году. Хотя большую часть своей карьеры я проработал юристом по интеллектуальной собственности, мое пристрастие к онлайн-образованию недавно вылилось в получение диплома о высшем образовании. в искусственном интеллекте от Колумбийский университет . Андреа подумывал об уходе на пенсию. Итак, вместе мы приняли этот новый вызов.
Мы начали с , рассматривая препятствия для анализа картин с помощью нейронных сетей, и сразу определили самые большие из них.
Во-первых, это огромный размер: изображение картины с высоким разрешением слишком велико для обычной CNN. Но изображениям меньшего размера, подходящего размера для CNN, может не хватать информации для поддержки необходимой дискриминации. Другое препятствие — это цифры. Нейронным сетям требуются тысячи обучающих образцов, намного больше, чем количество картин, которые даже самый плодовитый художник мог бы создать за всю жизнь. Неудивительно, что компьютеры мало способствовали разрешению споров о подлинности картин.
Проблема размера не уникальна для художественных изображений. Оцифрованные биоптаты, которые патологоанатомы исследуют для диагностики рака и других состояний, также содержат огромное количество пикселей. Медицинские исследователи сделали эти изображения доступными для CNN, разбив их на гораздо более мелкие фрагменты — например, на квадратные плитки. Это также может помочь решить проблему с числами: вы можете создать очень много обучающих плиток из одного изображения, особенно если вы позволите им перекрываться по вертикали и горизонтали.
Конечно, большая часть информации в каждой плитке будет избыточной, но оказывается, что это менее важно, чем наличие большого количества плиток. Часто при обучении нейронной сети количество — это качество .
Мы подумали, что если бы этот подход мог работать для искусства, следующей проблемой было бы определение того, какие тайлы использовать. Salvator Mundi имеет области, богатые графической информацией, а также фоновые области, которые не представляют большого визуального интереса. Для целей обучения эти области с низкой информативностью, по-видимому, не имеют большого значения — или, что еще хуже, если им не хватает характеристик авторской подписи, потому что Леонардо потратил на них мало времени, или если многие художники склонны изображать простые области фона неразличимыми, обучение, основанное на этих регионы могут ввести CNN в заблуждение. В этом случае пострадает его способность проводить значимые различия.
Нам нужен был какой-то критерий, который помог бы нам идентифицировать визуально выделяющиеся фрагменты, которые компьютер мог бы применять автоматически и последовательно.
Я думал, что теория информации может предложить решение или, по крайней мере, указать путь. Глаза Андреа начали стекленеть, когда я начал математику. Но Клод Шеннон , пионер в этой области, был гонщиком на одноколесном велосипеде, создателем огнеметных труб и летающих тарелок с ракетным двигателем. Насколько плохо это может быть?
Одним из оплотов теории информации является понятие энтропия . Когда большинство людей думают об энтропии, если они вообще об этом думают, они представляют себе вещи, разлетающиеся в беспорядке. Однако Шеннон думал об этом с точки зрения того, насколько эффективно вы можете передавать информацию по проводам. Чем больше избыточности содержится в сообщении, тем легче его сжать и тем меньшая пропускная способность требуется для его отправки. Сообщения, которые могут быть сильно сжаты, имеют низкую энтропию. Сообщения с высокой энтропией, с другой стороны, не могут быть сжаты настолько сильно, потому что они обладают большей уникальностью, большей непредсказуемостью, большим беспорядком.
Клод Шеннон, пионер теории информации, был гонщиком на одноколесном велосипеде, создателем огнеметных труб и летающих тарелок с ракетным двигателем.
Изображения, как и сообщения, несут информацию, и их энтропия аналогичным образом указывает на их уровень сложности. Полностью белое (или полностью черное) изображение имеет нулевую энтропию — совершенно излишне записывать какое-то огромное количество единиц или нулей, когда вы с таким же успехом могли бы просто сказать «все черное» или «все белое». Хотя визуально шахматная доска кажется более загруженной, чем одна диагональная полоса, на самом деле она не намного сложнее в смысле предсказуемости, а это означает, что она имеет лишь немного больше энтропии. Однако натюрморт обладает гораздо большей энтропией, чем любой из них.
Но было бы ошибкой думать, что энтропия указывает на количество информации в изображении — даже очень маленькие изображения могут иметь высокую энтропию. Скорее, энтропия отражает разнообразие изобразительной информации.
Мне, как половине команды, у которой нет аллергии на математику, пришло в голову, что мы могли бы исключить плитки с низкой энтропией в наших усилиях по устранению фона и других визуально монотонных областей.
Мы начали наше приключение с портретов голландского мастера Rembrandt (Rembrandt Harmenszoon van Rijn), работа которого была предметом многовековых споров об атрибуции. Для обучения CNN идентификации настоящих Рембрандтов явно потребуется набор данных, который включает некоторые картины Рембрандта и некоторые другие. Но сборка этого набора данных представляла собой загадку.
Если бы мы выбрали 50 портретов Рембрандта и 50 портретов других художников, выбранных случайным образом, мы могли бы обучить систему отличать Рембрандта от, скажем, Пабло Пикассо , а не из учеников и почитателей Рембрандта (тем более фальсификаторов). Но если бы все изображения, не относящиеся к Рембрандту, в нашем обучающем наборе выглядели бы слишком похожими на Рембрандта, CNN бы подогнался.
То есть, он не будет обобщать дальше своего обучения. Итак, Андреа приступила к работе по составлению набора данных с не-Рембрандтовскими записями, варьирующимися от тех, которые были очень близки к работам Рембрандта, до тех, которые напоминали о Рембрандте, но легко отличались от настоящих.
Затем нам нужно было сделать несколько дополнительных выборов. Если бы мы собирались разбить картины Рембрандта на плитки и оставить только те, у которых достаточно высокая энтропия, то каким должно быть наше отсечение по энтропии? Я подозревал, что плитка должна иметь по крайней мере столько же энтропии, как и все изображение, чтобы она могла надежно вносить вклад в классификацию. Эта догадка, подтвердившаяся на практике, связывает порог энтропии с характером картины, который, очевидно, будет варьироваться от одной работы к другой. И это высокая планка — обычно менее 15 процентов плиток соответствуют требованиям. Но если это приведет к слишком малому количеству, мы можем увеличить перекрытие между соседними тайлами, чтобы получить достаточное количество тайлов для учебных целей.
Области с низкой вероятностью однозначно не сигнализируют о работе другой руки. Они могут быть результатом смелого, нестандартного эксперимента художника или даже просто неудачного дня.
Результаты этого выбора, основанного на энтропии, интуитивно понятны — действительно, плитки, которые проходят проверку, — это те, которые вы, вероятно, выбрали бы сами. Как правило, они фиксируют черты, на которые полагаются эксперты при оценке авторства картины. В случае Salvator Mundi , выбранные плитки покрывают лицо Иисуса, боковые кудри и благословляющую руку — те самые атрибуты, которые наиболее яростно оспаривались учеными, обсуждающими авторство картины.
Следующим соображением был размер плитки. Обычно используемые CNN, работающие на стандартном оборудовании, могут удобно обрабатывать изображения размером от 100 × 100 пикселей до 600 × 600 пикселей. Мы поняли, что использование маленьких плиток ограничит анализ мелкими деталями, в то время как использование больших плиток может привести к чрезмерной подгонке CNN к обучающим данным.
Но только путем обучения и тестирования мы смогли определить оптимальный размер плитки для конкретного художника. Для портретов Рембрандта наша система работала лучше всего, используя плитки размером 450 × 450 пикселей — размер лица объекта — со всеми изображениями, масштабированными до одинакового разрешения.
Мы также обнаружили, что простые конструкции CNN работают лучше, чем более сложные (и более распространенные). Поэтому мы остановились на использовании CNN всего с пятью слоями. Хорошо подобранный набор данных Андреа состоял из 76 изображений картин Рембрандта и других художников, которые мы перетасовали четырьмя различными способами в отдельные наборы из 51 обучающего и 25 тестовых изображений. Это позволило нам «перекрестно проверить» наши результаты, чтобы обеспечить согласованность всего набора данных. Наш пятислойный CNN научился отличать Рембрандта от его учеников, подражателей и других портретистов с точностью более 90 процентов.
Вдохновленные этим успехом , мы причудливо назвали наш доблестный маленький CNN «A-Eye» и использовали его для работы над пейзажами, нарисованными другим голландским гением, Винсентом Ван Гогом .
Мы выбрали Ван Гога, потому что его работы сильно отличаются от работ Рембрандта — скорее эмоциональные, чем продуманные, его мазки смелые и выразительные. На этот раз наш набор данных состоял из 152 картин Ван Гога и других картин, которые мы разделили четырьмя различными способами на наборы из 100 обучающих и 52 тестовых изображений.
A-Eye хорошо зарекомендовал себя в работе Ван Гога, снова добившись высокой точности на наших тестовых наборах, но только с гораздо меньшими плитками. У лучших исполнителей было всего 100 x 100 пикселей, размером с мазок. Кажется, что масштаб «подписи» работы художника — размер отличительного элемента, облегчающий точную классификацию на основе CNN, — специфичен для этого художника, по крайней мере, в рамках такого жанра, как портреты или пейзажи.
Как именно CNN находит ключевые детали — что она «видит», когда делает прогноз, — установить нелегко. Деловая часть CNN (фактически ее средняя часть) представляет собой последовательность сверточных слоев, которые постепенно разбивают изображение на детали, которые каким-то непостижимым образом производят классификацию.
Черный ящик нашего инструмента — хорошо известная проблема с искусственными нейронными сетями, особенно с теми, которые анализируют изображения. Что мы знаем, так это то, что при правильном обучении на тайлах нужного размера CNN надежно оценивает вероятность того, что область холста, соответствующая каждому тайлу, была нарисована художником. И мы можем классифицировать картину в целом на основе вероятностей, определенных для различных отдельных плиток, которые ее охватывают — проще всего, найдя их общее среднее значение.
Чтобы более подробно рассмотреть прогнозы по изображению, мы можем назначить вероятность, связанную с плиткой, для каждого из содержащихся в ней пикселей. Обычно более одной плитки перехватывают пиксель, поэтому мы можем усреднить соответствующие вероятности на уровне плитки, чтобы определить значение, присваиваемое этому пикселю. В результате получается карта вероятностей, показывающая области, которые с большей или меньшей вероятностью были нарисованы художником.
Распределение вероятностей по холсту может быть поучительным, особенно для художников, о которых известно (или подозревается), что они работали с помощниками, или для тех, чьи картины были повреждены, а затем восстановлены. Портрет Рембрандта его жены Саскии ван Эйленбург, например, имеет области сомнения на нашей карте вероятностей, особенно в лице и фоне. Это согласуется с мнением исследователей Рембрандта о том, что эти области были позже закрашены кем-то другим, а не Рембрандтом.
Какими бы наводящими на размышления ни были такие результаты, области с низкой вероятностью однозначно не сигнализируют о работе другой руки. Они могут быть результатом смелого, нестандартного эксперимента художника или даже просто неудачного дня. Или, может быть, некоторые из этих областей возникают из-за простых ошибок классификации. Ведь ни одна система не идеальна.
Мы проверили нашу систему, оценив 10 работ Рембрандта и Ван Гога, которые стали предметом жарких споров об атрибуции среди экспертов.
Во всех случаях, кроме одного, наши классификации соответствовали текущему консенсусу ученых. Ободренные таким образом, мы чувствовали себя готовыми к гораздо более серьезной задаче оценки Salvator Mundi — Я говорю больше, потому что количество картин, однозначно приписываемых Леонардо, очень мало (менее 20).
В конечном счете, мы смогли получить правдоподобную классификацию на уровне плитки и создать наглядную карту вероятностей. Наши результаты ставят под сомнение авторство Леонардо предыстории и благословляющей руки Спаситель мира . Это согласуется с обширной реставрацией картины, которая включала полную перекраску фона. И, как уже отмечалось, эксперты резко расходятся во мнениях по поводу того, кто нарисовал благословляющую руку.
Покупатель, который заплатил 450 миллионов долларов США за Salvator Mundi в 2017 году, был анонимным, и текущее местонахождение картины неизвестно. Но в некоторых сообщениях говорится, что он теперь живет на суперъяхте Serene наследного принца Саудовской Аравии Мухаммеда бин Салмана.
МАНДЕЛЬ НГАН/AFP GETTY IMAGES
Установив определенную степень доверия к нашему подходу, мы лелеем одно экстравагантное стремление. Это касается единственного случая, когда наша система отклоняется от сегодняшнего консенсуса по атрибуции, — картины под названием Человек в золотом шлеме . Давно любимый как особенно яркий Рембрандт, он был деатрибутирован его владельцем, Государственным музеем в Берлине, в 1985 году. Ученые музея сослались на несоответствия в обращении с краской, заключив, что они не соответствуют известному способу работы Рембрандта.
Теперь считающийся работой неизвестного художника «Круг Рембрандта», его блеск значительно поблек в общественном сознании, если не на впечатляющем шлеме мрачного солдата. Но наша нейронная сеть строго классифицирует картину как Рембрандта (возможно, с небольшой доработкой или помощью). Более того, наши общие результаты предостерегают от того, чтобы основывать атрибуции Рембрандта на мелких поверхностных особенностях, потому что сужение нашего анализа CNN до таких особенностей делает его предсказания не лучше, чем предположение.
Мы надеемся, что однажды вопрос о понижении в должности старого воина будет пересмотрен.
Энтропия изображения — универсальный помощник. Он может идентифицировать части сложного изображения, которые лучше всего соответствуют целому, делая даже самые большие изображения, включая медицинские изображения [см. «От картин до патологии» выше], поддающимися компьютерному анализу и классификации. Благодаря упрощению обучения и уменьшению потребности в больших наборах данных небольшие CNN теперь могут работать выше своего веса.
Эта статья опубликована в сентябрьском печатном выпуске 2021 г. как «Современное состояние дел».
Портрет портретных сыщиков
СТИВЕН И АНДРЕА ФРАНК
В 2011 году Марк Андриссен написал знаменитую фразу о том, что программное обеспечение пожирает мир. В настоящее время земной шар поглощает особый тип программного обеспечения: глубокое обучение, которое позволяет машинам решать задачи, которые совсем недавно казались немыслимыми для компьютера, включая вождение автомобиля и постановку медицинских диагнозов.
Приготовьтесь добавить к этому списку еще одну удивительную возможность — распознавать поддельные картины.
То, что компьютер может помочь экспертам аутентифицировать произведения искусства, является результатом усилий команды мужа и жены, Стивена и Андреа Франк, которые разработали сверточную нейронную сеть, которая может оценивать вероятность того, что картина или даже части картины были нарисован предполагаемым создателем. Недавно они применили эту нейронную сеть для оценки подлинности картины Леонардо да Винчи. Картина «Спаситель мира » была продана на аукционе Christie’s в 2017 году за 450 миллионов долларов США, что сделало ее самой дорогой картиной из когда-либо проданных.
То, что Стивен взял на себя задачу создать нейронную сеть, которая могла бы аутентифицировать произведения искусства, особенно удивительно, учитывая, что он не специалист по информатике, а юрист. Но в 2012 году, после прохождения EdX Введение в электронику , он обнаружил, что не может перестать посещать такие онлайн-курсы.
«Это превратилось в своего рода зависимость», — говорит Стивен, который позже благодаря электронному обучению получил диплом выпускника Колумбийского университета по искусственному интеллекту.
Вооруженный хорошим пониманием нейронных сетей, Стивен, член IEEE, стремился применить эти знания к реальной проблеме. Андреа, искусствовед, посвятившая большую часть своей карьеры созданию художественных образов, подумывала о выходе на пенсию и располагала свободным временем. Так что они взялись за дело. Трудно представить лучшую команду для решения этой конкретной задачи.
Высокотехнологичные инструменты, используемые для разоблачения подделок произведений искусства
Исилио Федерико Джони (1866–1946) был искусным итальянским художником средневековой живописи. Обученный приемам ремесленников Средневековья, Джони использовал свои навыки для законной реставрации произведений 14-го века. Затем он начал их подделывать.
Содержимое
- Следите за пчелиным воском
- Высокая (светлая) бровь
- Врезание
- Появление трещин
- Продвижение вперед
«Что касается красоты — они прекрасны! Но их слишком много», — сказала искусствовед Мэри Беренсон о фальшивых средневековых произведениях искусства, появившихся в начале XIX века.
00с. (Тем не менее, ее муж Бернард, казалось, продолжал выдавать их за настоящие даже после того, как выяснил, что задумала Джони.)
В 1951 году жертвователи подарили Художественному музею Индианаполиса Мадонна с младенцем , картина XIV века, которую они купили несколькими годами ранее в итальянской художественной фирме.
Позолоченная картина, изображающая Марию в голубом одеянии, держащую неподвижно смотрящего младенца Иисуса, висела в музее до 1990-х годов. Именно тогда куратор, недавно посетивший лекцию о выдающемся фальсификаторе, заметил буквальные трещины на фасаде картины.
После того, как картина провела несколько десятилетий в хранилище, Грег Смит, старший научный сотрудник музея, решил более внимательно изучить предполагаемую подделку.
«В нашей лаборатории есть научное оборудование и системы визуализации на сумму около полутора миллионов долларов, поэтому мы использовали все эти произведения искусства в своего рода крещендо», — сказал он Digital Trends. Гленнис Райерманн, в то время аспирант Вашингтонского университета, помогал с проектом, пытаясь выяснить, действительно ли картина была подделкой и виновата ли Джони.
Обратите внимание на пчелиный воск В 2006 году Ким Мьюир и Нараян Кхандекар опубликовали статью в Journal of the American Institute for Conservation о методах, которые они использовали для анализа картины Джони. Хотя художник 20-го века был реставратором, все, к чему он прикасался, вызывало подозрение. Как отметили исследователи, куратор Джанни Маццони однажды сказал: «Было время, примерно в 1930 году, когда дурная слава Джони выросла до такой степени, что придавала неуверенность каждой картине с золотым грунтом, привезенной из Сиены и Флоренции.
антикварные лавки».
Используя статью Мьюира и Хандекара в качестве шаблона, Райерманн изложил план анализа картин музея Индианаполиса с нуля. «Сначала вы делаете все, что можете, неинвазивно, неразрушающе», — объяснила она. Это означало фотографию, рентгеновские лучи, инфракрасное излучение, ультрафиолетовое излучение и микроскопы.
С помощью рентгена она «искала кости картины», сказала она. Нарисованная на деревянных панелях модель «Мадонна с младенцем» состоит из двух досок, скрепленных четырьмя деревянными шарнирами. Другие элементы, обнаруженные с помощью рентгеновского снимка, такие как структура древесины, форма гвоздей и расположение застежек, все соответствовало средневековому изготовлению. Однако отнести эти результаты к колонке «это не подделка» непросто. Джони изучил эти методы и часто использовал очень старое дерево, чтобы его подделки выглядели подлинными.
«У меня есть пара подозрений, что то, что мы видим…. не из средневековья».
Одним из неинвазивных методов старения древесины является дендрохронология, например, подсчет годичных колец на дереве. Но картина Джони покрыта пчелиным воском, что скрывает контрольные линии. Это многовековая практика, используемая художниками для предотвращения коробления дерева. По словам Смита, если окрашена только одна сторона дерева, обратная сторона со временем имеет тенденцию набухать.
«Это мог быть трюк, который Джони проделал, чтобы попытаться помешать вам увидеть обратную сторону дерева, что-то, что могло бы выдать тот факт, что это не древнее», сказал Смит, «Или он мог быть делая это намеренно, чтобы попытаться имитировать технику».
Высокая (светлая) бровь Рентгеновский снимок выявил детали, не ограничивающиеся только конструкцией картины. Райерманн описывает картину как слоеный пирог, и снизу вверх он сложен следующим образом: деревянные панели, слой грунта, подготовительный слой, слои краски и поверхность.
Рентген не перескочил через всех и сразу в лес. Он показал призрачные очертания матери и ребенка на подготовительном слое. Лица не имеют различимых черт.
IMA Conservation: Documentation Imaging
Как Художественный музей Индианаполиса документирует картину слой за слоем.Как правило, в Средние века и даже во времена Рембрандта художники использовали свинцовые белила на этом нижнем слое, чтобы нарисовать нос, брови, верхнюю губу и другие области, чтобы сделать блики и придать конечному изображению больше объема. Они ярко видны на рентгеновских снимках, но отсутствуют в «Мадонна с младенцем» .
Пигменты, которые художники использовали в 13 и 14 веках, были ограничены, и персиковые телесные тона часто имели зеленоватый оттенок. Художники использовали пигмент зеленой земли для затенения и придания глубины лицам. С помощью специальных ламп Райерманн зафиксировал инфракрасные изображения с картины и смог определить, какие пигменты присутствовали.
Фотоаппараты и рентгеновские лучи пока могли только провести анализ, а для некоторых методов требовался реальный образец картины.
Лица Мадонны и младенца имеют оттенок зелени при обычном освещении, но эти области выглядят румяно-розовыми на инфракрасных изображениях в искусственных цветах. Отфотошопленные версии инфракрасных изображений затем показывают, как пигмент поглощает и отражает свет. Зеленая земля казалась темно-коричневой, почти черной. Ничего подобного нет на картине в музее Индианаполиса. Зеленый оксид хрома, зеленый кадмий, виридиан и зеленый титанат кобальта выглядят розовыми или красными на изображениях с искусственными цветами.
«Все это современные синтетические пигменты, поэтому их не существовало примерно до 1700 года», — сказал Райерманн. «Даже по исходным данным у меня есть подозрения, что то, что мы видим на картине, не относится к средневековью».
Посетив мастерскую Джони в 1899 году, Мэри Беренсон описала его в своем дневнике как «развязного вида мужчину лет тридцати, очень свободного и легкомысленного — хорошего парня». По ее словам, подделки были общим делом, созданным «веселой группой молодых людей», у каждого из которых была своя задача: рисование, налипание грязи на картину и изготовление рамы.
Группа детей и их большая собака наблюдали за картинами, пока они сохли на солнце. Они считали себя торговцами, а не художниками, объяснил Беренсон, и у них не было причин скрывать то, что они делали.
Фотоаппараты и рентгеновские лучи пока могли только провести анализ, а для некоторых методов требовался реальный образец картины. Чтобы свести ущерб к минимуму, Райерманн взял крошечный кусочек — в масштабе миллиметров — из области рядом с трещиной. Есть несколько инструментов, которые ученые могут использовать для создания миниатюрных отверстий, в том числе скальпели глазных хирургов или вольфрамовая игла с химическим травлением. Чтобы снять образец с картины, она использовала одну прядь оленьего меха. В итоге полоска оказалась меньше толщины человеческого волоса.
Изображение «до» (слева) и «после» образца, использовавшегося в текущих испытаниях картины «Мадонна с младенцем» . Образец размером менее миллиметра будет меньше кончика карандаша.
Музей искусств ИндианаполисаНесмотря на крошечный размер выборки, Райерманн извлек много информации. Она использует аналогию со слоеным пирогом. Если бы современные пигменты, обнаруженные на инфракрасном изображении, были просто глазурью поверх других типов краски, то они могли бы быть работой настоящего реставратора, пытающегося, например, спасти поврежденное произведение искусства 14-го века. Чтобы получить представление о составе каждого слоя, Райерманн поместил образец в пластиковую смолу, вылечил его и отполировал новый плоский край.
Как вы, возможно, помните из уроков рисования, темперные краски, которыми пользовались средневековые художники, представляли собой смесь пигментов и яичного желтка. Он быстро высыхал, создавал яркий оттенок и быстро прилипал к поверхности. «У меня сложилось впечатление, что с темперой очень тяжело работать», — сказал Райерманн. По этой причине масляная живопись начала распространяться в 15 веке, потому что она была более универсальной и позволяла художникам накладывать цвета друг на друга.
Используя различные инструменты, Райерманн хотел увидеть Мадонну с младенцем 9.связующий материал для краски 0013. Если бы это было яйцо, это больше соответствовало бы средневековому произведению.
Сначала, используя инфракрасную спектроскопию с преобразованием Фурье, она обнаружила «молекулярный отпечаток» связывающей среды, который основан на том, какие длины волн инфракрасного света поглощает вещество. Существуют библиотеки известных отпечатков пальцев, и Райерманн сопоставил образец краски с состаренным яичным желтком. Но одного отпечатка пальца недостаточно для осуждения. Может, у яичного желтка был сообщник.
Масс-спектрометр бомбардирует образец электронами, разрушая его, но позволяя исследователю увидеть типы и пропорции присутствующих молекул. Соотношение жирных кислот в красящем ломтике не коррелировало с чистым яичным желтком.
(Чтобы избежать дальнейшего повреждения картины, Райерманн решил не брать еще один образец для проверки белков.)
В эпизоде CSI скорость, с которой испаряется одна из молекул, позволила бы лаборанту рассчитать возраст краски, но в реальной жизни множество факторов могут испортить этот расчет. Пигменты могут ускорить реакцию, как и нагрев картины — что, безусловно, сделал Джони, чтобы состарить свои подделки.
МОЛЕКУЛЯРНАЯ ОТПЕЧАТКА
Чтобы получить помощь в определении типа соединений, используемых в красках, ученые-консерваторы будут тестировать образцы, используя метод, называемый рамановской спектроскопией с преобразованием Фурье. Затем эта машина идентифицирует молекулярный отпечаток определенного типа материала/краски. Для дальнейшего исследования вещества яичного желтка Райерманн применил к образцу краситель, связывающий белок, чтобы увидеть, где он флуоресцирует. Как и следовало ожидать от темперы, содержащей белок, засветился слой краски. При нанесении липидного красителя тот же участок снова флюоресцировал.
Это подкрепило результаты масс-спектрометрии: связующей средой было не только яйцо, но и масло, отличное от того, что естественным образом содержится в яйцах.
«Все эти разные маленькие кусочки как бы складывались воедино», — сказал Райерманн. В нижней части образца липидное пятно также освещало подготовительный слой. Это могла быть работа реставратора, но маловероятно, что художник средневековья добавил бы масляную краску к нижней части картины.
Появление трещинВ 1932 году Джони опубликовал мемуары, в которых подробно описал некоторые из своих методов подделки документов. «В основном это его советы и приемы, как сделать старую картину», — сказал Райерманн. «Это очень здорово».
Микроскопическая трещина на картине «Мадонна с младенцем ». Трек содержит подсказки о видах соединений, использованных при его создании. Если картина содержит следовые количества соединений из красителей, которые не появились, например, до 1700-х годов, это будет явным признаком того, что это не картина 14-го века.
Музей искусств Индианаполиса,Он не прочь обнародовать метод имитации кракелюра, естественных трещин, которые образуются на темперных и масляных картинах, когда слои реагируют на изменения температуры и влажности. После травления трещин Джони закатывала картину, чтобы создать их.
В конце концов, его фальшивые кракелюры стали слишком узнаваемы, и ему пришлось искать новый способ их создания.
В письме, которое Джони написал незадолго до своей смерти, он немного объяснил свой новый процесс распыления и сушки своих подделок, чтобы сделать трещины. Но он также сообразил, что нужно создать трещины и в левкасе, или в грунтовом слое, иначе кракелюр краски будет выглядеть искусственным.
«Это не просто современные штрихи, добавленные поверх средневековой краски».
На картине Мадонна с младенцем есть два размера трещин: большие, измеряемые в миллиметрах, которые уходят в слой земли, и меньшие, величиной в микроны, которые находятся на уровне поверхности.
В своем письме, отмечает Райерманн, Джони использует два разных итальянских слова, в зависимости от того, какой тип трещины он описывает.
Поскольку Джони ломал несколько слоев на своих картинах, левкас время от времени проглядывал сквозь разорванную краску. Это была очевидная ошибка, которую он исправил, покрыв белый левкас умброй.
Электронный микроскоп позволяет зрителю рассмотреть даже крошечные образцы в мельчайших деталях. Когда электронный луч настроен на достаточно высокую энергию, образец испускает рентгеновские лучи, которые могут показать, какие элементы присутствуют. Часть образца, где была трещина, содержала марганец и железо, что соответствовало пигменту, состоящему из оксида железа и оксида марганца, также известного как умбра.
Исилио Федерико Джони (1866–1946) был художником 19 века, который специализировался на создании подделок картин эпохи Возрождения.
В трещине были и другие элементы. Там был фосфор. Когда Райерманн сравнил результат с эталонной библиотекой, он совпал с пигментом, называемым костяным черным.
— Можно себе представить, что картина, которой сотни лет, если ее выставить у камина, то в трещинах может скапливаться сажа, — сказала она, — но то, что она черная, как кость, — это искусственный пигмент, и поэтому тот факт, что он присутствует в трещине, означает, что кто-то намеренно добавил туда этот черный пигмент». Без небольшого количества скопившейся пыли трещины фальсификатора выглядели бы слишком аккуратными и новыми.
С помощью той же электронной микроскопии на слоях краски также обнаружился интересный элемент. «В трех очень разных областях картины — области синего цвета, области плоти и области красного халата — я вижу титан сверху вниз по всему слою краски», — сказал Райерманн
. Это соответствует изображениям в искусственных цветах, где пигменты проявляются малиновым оттенком. Молекулярные отпечатки образца совпадают с анатазными титановыми белилами, виридиановыми, кобальтово-фиолетовыми светлыми и синтетическими ультрамариновыми пигментами, ни один из которых не был создан до 1800 года.
Белый пигмент не был широко доступен до 19 века.18. «Это было самое убийственное из них», — сказал Райерманн. «Это не просто современные штрихи, добавленные поверх средневековой краски. Все современно».
«Я полагаю, что нет ни одного музея, в коллекции которого не было бы подделки», — сказал Смит. Стопка доказательств того, что Мадонна с младенцем из Художественного музея Индианаполиса является работой Джони, убедительна, но это не значит, что она обречена навсегда остаться в хранилище.
Криминалистика художественных подделок: как отличить поддельную картину
«Вся наука и технология, которые используются для разоблачения или раскрытия одной из этих подделок, могут быть увлекательными для нашей публики и могут действительно показать, что такое подлинное произведение искусства», — сказал он. «Итак, представьте выставку, где картина Джони висит рядом с картиной Дуччо или Якопо, которая является оригиналом, и вы можете подчеркнуть, чем одна отличается от другой».