Скачать презентацию
Идет загрузка презентации. Пожалуйста, подождите
Презентация была опубликована 11 лет назад пользователемpublichenko.ru
1 Метод автоматизированного анализа эмульсионных данных для измерения спектра ПКИ
2 Эксперимент RUNJOB Площадь камеры 50см×80см Высота полета ~32 км (10 г/см 2 ) Время одного полета ~150 часов Суммарная экспозиция за 10 полетов 575 часов Диапазон измеряемых энергий 100 ГэВ÷100 ТэВ на частицу
3 Структура камеры Расположение пленок SXF в камере RUNJOB Первичный (Primary) и мишенный (Target) блоки содержат 10 рядов SXF. Взаимодействие ядра в камере
4 Алгоритм вершинного триггера поиск опорных треков, (найдено вручную 12 треков) «сшивка» камеры, восстановление общей системы координат, (специальная программа сшивки, точность сшивки – 40 мкм для 10 пленок площадью 40×50 см2). сканирование всех пленок поиск и определение координат пятен в пленках SXF восстановление траекторий по следам в пленках SXF предсказание координат вершин в эмульсии верификация вершин в полуавтоматическом режиме
5 Пленка SXF Структура рентгеновской пленки в поперечном сечении, без экранов-сцинтилляторов. Изображение пленки в микроскопе, размер поля зрения 3.89 × 2.96 мм 2
6 Измерительная система Механически стол MICOS Оптическая система Система ввода изображения Персональный компьютер Программное обеспечение
7 Параметры измерительной системы Прецизионный стол MICOS –диапазон перемещений по осям: 800мм × 400мм × 200мм –точность измерения координат: 0.5 мкм –габариты установки: 2.5×1.2×2.4 м 3 –вес:1000 кг Система ввода изображения –пространственное разрешение матрицы: 1360×1024 пикселя –разрядность АЦП: 10 бит (1024 градации яркости) –кадровая частота: 7.5 Гц –время накопления экспозиции: 43 мс -114 сек –размер пикселя: 4.65x4.65 мкм 2 Микроскоп –Оптическое увеличение системы от 200 до 1000 крат (участок 400×300 мкм2 выводится на экран 40×30 см), пространственное разрешение при максимальном увеличении - 1 пиксель = 1 мкм
8 Внешний вид установки Чистая комнатаОптическая система контроллерджойстик
9 Программа сканирования Управление режимами работы Micos Перемещение стола в заданную точку по 3 осям координат (X,Y,Z), ±0.001 мм Калибровка стола Вывод изображения на экран Запись изображения в файл в форматах BMP и JPG Управление режимами работы CCD-камеры Автоматическое выделение пятен Интерфейс программы Scan.
10 Параметры сканирования Soling WAT-902ASony ICX205IL Поле зрения, мм23.89 × × Размер изображения, пикс × × 1024 Шаг сканирования, мм3.282 × 2.342= × 7.173=69.45 Полезное поле кадра, пикс × × 964 Количество шагов сканирования162 × 146 = × 52 = 2548 Время сканирования, часов~ 8 часов1 час 45 минут Анализ изображенияon-lineOff-line Отступ от края пленки, мм10000 Скорость, мкм/с10000 Ускорение, мкм/с
12 Пошаговое сканирование Положение системы координат пленки и системы координат стола Micos. Показаны отступы при сканировании от начала координат в системе Мicos – Xdeadband, Ydeadband. Edge1, Edge2 – правый нижний и левый нижний углы пленки, через них проходит ось абсцисс системы координат пленки.
13 Выделение пятен Исходное изображение, 640×480 пикселей Результат выделения пятен. Найдено 42 пятна и их центры
14 алгоритм Блок схема работы алгоритма распознавания пятен.
15 Иллюстрация этапов обработки C[2][0]beginend C[2][1]beginend C[2][2]beginend C[2][3]beginend C[2][4]beginend C[2][5]beginend C[2][6]beginend Бинаризация – разделение пикселей на черные(1) и белые(1) по порогу После фильтрации – удалении тонких перешейков, длиной менее 2 пикселей. Кластеризация – объединение конгломератов пикселей в кластеры Организация хранения кластеров в памяти
16 Результат при разных параметрах Исходный участок изображения порог K=7/20. Масштаб изображения 5.065×3.81 мм2 (1/4 изображения). Количество найденных пятен – 9 штук. порог K=12/20. Масштаб изображения 5.065×3.81 мм2 (1/4 изображения). Количество найденных пятен – 39 штук Гистограмма яркости пикселей кадра
17 Плавающий порог Выбор порога В данной работе используется набор из нескольких порогов (3-5), каждый из которых дает свою картину кластеров. Результаты работы алгоритма с каждым из порогов потом сопоставляются между собой, так чтоб выявить истинные пятна Теоретически, применяя неограниченный набор порогов бинаризации, т.е. делая множество срезов на «местности» рельефа яркости пикселей, можно выделить все пятна потемнения.
18 Исходный кадр
19 Результат работы алгоритма выделения пятен, порог K=7/20. Масштаб изображения 5.065×3.81 мм2 (1/4 изображения). Количество найденных пятен – 9 штук.
20 Результат работы алгоритма выделения пятен, порог K=12/20. Масштаб изображения 5.065×3.81 мм2 (1/4 изображения). Количество найденных пятен – 39 штук.
21 Результат работы алгоритма выделения пятен, плавающий порог K=7/20-12/20. Масштаб изображения 5.065×3.81 мм2 (1/4 изображения). Количество найденных пятен – 42.
22 Исходные данные Всего пятен После выборки< (-155) (-167) (-70) (-81) (-85) (-103) (-78) (-126) (-131) (-110) Всего кадров 49× Ширина кадра StepX, мм9.683 Высота кадра, StepY, мм7.174 Площадь кадра, мм S=9.683× Площадь сканированной пленки, мм 2 S скан =2548× Площадь всей пленки 50×40 мм Количество пятен на одной пленке
23 Блок схема программы трекинг.
25 Расстояние между пятнами - среднее расстояние между пятнами при случайном распределении расстояние между случайными пятнами Вывод: 1) Максимум распределения 250 мкм 2) максимум меньше среднего значения -> пятна коррелированны 3) Ограничение на максимальный угол – tan(θ) = 710/270=2.6, - cos(θ) min =0.36
26 Предсказание в следующий слой - трехмерный единичный вектор направления - вектор в плоскости XY0, λ – скалярная величина - уравнение трека, где:
27 Выбор двойного пятна Предсказание в следующий слой Двойное пятно - лучший кандидат
28 Количество треков Ря д Количество треков, прослеженных до определенного ряда. Разными значками обозначены треки с разными значениями χ в мм. Gap=1, start={1,2,3}
29 Процедура трекинга – объединение пятен в треки Проскочившая частица Проскочившая частица Остановившая частица Провзаимодействовав шая частица
30 Как тестировали Прямой и обратный трекинг Визуальная проверка Сравнение с расчетами Проверка по эмульсии
31 Во всех 100% случаях были найдены следы в эмульсии по трекам в SXF
32 Моделирование прохождение тяжелых ядер через камеру Постановка задачи На границу камеры падает спектр протонов, альфа- частиц, CNO, Sub Fe + Fe (от 3 ГВ по жесткости, что ) Распределение по энергиям: степенной закон (показатель спектра разный для разных групп ядер). Угловое распределение по θ изотропно (или соответствует прохождению 10 г/см2 атмосферы). Угловое распределение по φ изотропно. Равномерное распределение по поверхности камеры. Структура камеры, - слои экранной пленки на определенной глубине
33 Результаты моделирования треугольники - χ
34 Прослеживание в эмульсию Мы нашли оборванный трек Предсказали в эмульсию Fe Em SXF Fe Em SXF взаимодействие остановившийся потерянный
35 Множественность в Fe+Fe взаим. Число вторичных однозарядных частиц (charged) и фрагментов (fragments) в круге радиуса R, образовавшихся в середине слоя стали над слоем ядерной эмульсии для ядер железа разной энергии от 1 до 100 ГэВ/нуклон ВЫВОД: отбор вершин взаимодействия в полуавтоматическом режиме может быть проведен только для взаимодействий с энергией на нуклон 5-10 ГэВ, (что означает ГэВ на частицу, поскольку только такие события видны в эмульсии как узкая группа вторичных частиц
36 Остановившаяся частица
37 Потерянный трек
39 Выводы 1. Создано ПО для автоматического сканирования и анализа микроизображений в фоточувствительных материалах большой площади (0.5 м2) с высоким пространственным разрешением (7 мкм/пиксель и выше) на большой скорости (16 см2/мин). 2. Впервые на базе ПАВИКОМ разработан метод поиска вершин взаимодействий тяжелых ядер, зарегистрированных в SXF пленках эксперимента RUNJOB. Найдены 30 тыс. треков. 3. Проведена обработка SXF пленок камеры 1996 г., по ней получены эффективность и ограничения применимости метода в условиях высокого фона ~200 пятен/мм2. Показано, что метод может быть применен для получения спектров ядер с зарядом Z>17, E>10 ГэВ/н. Найдено 20 тыс. целеуказаний. 4. Проведено сравнение экспериментальных результатов с численным моделированием прохождения ядер через атмосферу и условий регистрации в камере и показано, что наблюдается удовлетворительное согласие распределений, полученных экспериментально и на основе расчётов.
Еще похожие презентации в нашем архиве:
© 2024 MyShared Inc.
All rights reserved.