自然史コレクションは生物多様性研究に不可欠な3十億点超の標本を収蔵している一方で、北米の節足動物標本の画像化割合は2%未満にとどまっており、広い時間・空間スケールでの形質に基づく解析のボトルネックとなっている。複数標本の一括写真撮影はスループットを高めるが、大規模に検出された個体をデータベース記録へ結び付けることは、未解決の運用上の課題である。米国生態系観測ネットワーク（NEON）は、空間・時間にわたる標本データの拡張と、デジタイズの取り組みをどのように結び付けられるかを探る上で前例のない機会を提供する形で、米国内の各地から標本を収集し、同時に共存する生物的・非生物的データも取得している。特にNEONでは、メタデータと論理的に整合するように標本を順序付けて管理するというキュレーション手法によって、多標本が1つのトレイ単位で写った画像における画像領域を、個体メタデータへ結び付けることが可能になる。本研究では、NEONバイオリポジトリから取得した65,236個の地上ニシンムシ科（Carabidae）を対象に、高スループットな一括撮影と、針でとめた昆虫標本からの個体抽出のための、アクセスしやすいフレームワークを提示する。ワークフローは、一般向け機材による標準化されたトレイ撮影、訓練を受けた技術者による冗長なメタデータ取得、NEONデータベースに対する自動検証、ならびに基盤モデルに基づく検出とセグメンテーション（Grounding DINO、SAM）を統合し、検証済みのメタデータ連結を伴う個体画像を生成する。自動化された論理クエリにより、トレイの78%で標本を正常に連結でき、残る23%は構造化された手作業によるレビューで解決した。反復型検出パイプラインは、518種にまたがる3,649トレイに対し、トレイ単位の精度96%を達成した。さらにこのパイプラインは、微小なキュレーション上の誤りの検出も可能にし、撮影とメタデータ連結の取り組みが、注意を要する領域をフラグ付けすることで、標本を収蔵するコレクションへ還元する機会を提供する。本研究は、完全なコード、ドキュメント、および標準作業手順を提供する。
https://doi.org/10.3897/arphapreprints.e213643