Метод автоматизированного анализа эмульсионных данных для измерения спектра ПКИ

1. Метод автоматизированного анализа эмульсионных данных для измеренияспектра ПКИ

2. Эмульсионная пленка • Область применения: обнаружение и регистрация заряженных частиц в экспериментах ядерной физики • Преимущества:высокое разрешение ~1мкм, определение углов 10-3÷10-4 радиан • Недостатки: большое время обработки, трудоемкость. Огромный прогресс в развитии сканирующих и измерительных систем позволяют преодолеть главный недостаток эмульсии – чрезвычайно большое время ее обработки.

3. Актуальность темы • Автоматизация обработки эмульсионных данных для различных экспериментов • Увеличение статистики по тяжелым ядрам в эксперименте RUNJOB

4. Спектр всех частиц Всех частиц 277 Протоны- 358 Гелий 78 Углерод-кислород- 50 Неон-кремний 22 Железо-8

5. Эксперимент RUNJOB • 10 полетов на высоте 33 км (11 г/см2 атмосферы) • Суммарная экспозиция: 575 м2час (1996-1999) • Энергетический диапазон: 30-1000 ТэВ/частицу • Площадь камеры: 80×40 см2 • Средняя жесткость R=3 ГВ

6. Структура камеры RUNJOB Расположение пленок SXF в камере RUNJOB Первичный (Primary) и мишенный (Target) блоки содержат 13 рядов SXF. Взаимодействие ядра в камере

7. Новизна работы • Создан полностью автоматизированный измерительный комплекс (ПАВИКОМ) для обработки эмульсионных данных • Разработан метод «вершинного триггера» в эксперименте RUNJOB для регистрации тяжелых ядер

8. Пленка SXF Изображение пленки в микроскопе, размер поля зрения 3.89 × 2.96 мм2 Структура рентгеновской пленки в поперечном сечении, без экранов-сцинтилляторов.

9. Измерительная система • Механически стол MICOS • Оптическая система • Система ввода изображения • Персональный компьютер • Программное обеспечение

10. Технические характеристики • Прецизионный стол MICOS • диапазон перемещений по осям:800мм ×400мм × 200мм • точность измерения координат: 0.5 мкм • габариты установки: 2.5×1.2×2.4 м3 • вес:1000 кг • Система ввода изображения • разрешение матрицы: 1360×1024 пикселя • разрядность АЦП: 10 бит (1024 градации яркости) • кадровая частота: 7.5 Гц • экспозиция: 43 мс -114 сек • размер пикселя: 4.65x4.65 мкм2 • 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

11. Внешний вид установки «Чистая» комната Оптическая система микроконтроллер Джойстик-мышь

12. Алгоритм вершинного триггера • «Сшивка» камеры по опорным трекам • Сканирование всех пленок • Выделение пятен в пленках SXF • Трекинг пятен SXF • Предсказание вершин взаимодействия в эмульсии • Поиск вершин в полуавтоматическом режиме

13. 1) Опорные треки Количество треков: 8 Точность сшивки камеры: 40 мкм Интерфейс программы Plotter. Расположение опорных треков по площади пленки

14. Опорные треки

15. 2)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.

16. Параметры сканирования

17. Изображение SXF пленки Пример кадра изображения пленки SXF, полученный в ходе сканирования с помощью камеры Soling WAT-902A. Размер кадра 3.890×2.960 мм2.Пленка SXF '97 Пример кадра изображения пленки SXF, полученный в ходе сканирования с помощью камеры Sony ICX205IL. Размер кадра 3.890×2.960 мм2.Пленка SXF '96.

19. 8×8 кадров Участок пленки SXF размером 7.75 ×5.74 см2

20. Измерение поля зрения Первое положении: (X1,Y1) [мм] в системе стола; (a1,b1) [px -] координаты на картинке. Второе положение положение: (X2,Y2) [мм] и (a2,b2) [px] соответсвенно. Не трудно посчитать размер 1 пикселя в мм: , (2.1) соответственно ширина и высота кадра: , (2.2) Измерение центра пятна при 2 положениях камеры над плёнкой.

21. Система координат

22. Пошаговое сканирование

23. 3)Проблема распознавания образов • поиск и измерение координат пятен на пленках SXF - ключевой этап в автоматической обработке вершинного триггера. • Выделения образа пятна над фоном в SXF есть частная задача общей проблемы распознавания образов. • Алгоритм выделения пятен объединяет стандартные методы и авторские наработки

24. Обработка изображения Исходное изображение Порог 100 по яркости Closing 3 медианный фильтр

25. Выделение пятен Исходное изображение, 640×480 пикселей Результат выделения пятен. Найдено 42 пятна и их центры

26. алгоритм Блок схема работы алгоритма распознавания пятен.

27. Иллюстрация этапов обработки Бинаризация – разделение пикселей на черные(1) и белые(1) по порогу После фильтрации – удалении тонких перешейков, длиной менее 2 пикселей. Организация хранения кластеров в памяти Кластеризация – объединение конгломератов пикселей в кластеры

28. Результат при разных параметрах порог K=7/20. Масштаб изображения 5.065×3.81 мм2 (1/4 изображения). Количество найденных пятен – 9 штук. Исходный участок изображения порог K=12/20. Масштаб изображения 5.065×3.81 мм2 (1/4 изображения). Количество найденных пятен – 39 штук Гистограмма яркости пикселей кадра

29. Плавающий порог 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. Выбор порога

30. Исходный кадр

31. Результат работы алгоритма выделения пятен, порог K=7/20. Масштаб изображения 5.065×3.81 мм2 (1/4 изображения). Количество найденных пятен – 9 штук.

32. Результат работы алгоритма выделения пятен, порог K=12/20. Масштаб изображения 5.065×3.81 мм2 (1/4 изображения). Количество найденных пятен – 39 штук.

33. 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.

34. 4)Трекинг • Восстановление траекторий частиц по следам в пленках SXF

35. Процедура трекинга – объединение пятен в треки Проскочившая частица Проскочившая частица Остановившая частица Провзаимодействовавшая частица

36. Исходные данные

37. Блок схема программы трекинг.

38. Плотность и размер пятен Размер пятна в пикселях, 1 пиксель=0.0075 мм, пленка №1 Количество зарегистрированных пятен в кадре 9.683×7.174, пленка №1 Плотность пятен составляет ~200 см-2.

39. Расстояние между пятнами расстояние междуслучайными пятнами - среднее расстояние между пятнами при случайном распределении 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

40. Предсказание в следующий слой - уравнение трека, где: - трехмерный единичный вектор направления - вектор в плоскости XY0, λ – скалярная величина

41. Выбор двойного пятна Двойное пятно - лучший кандидат Предсказание в следующий слой

42. Основные этапы трекинга • Объединяем точки в пары. • Вычисляем начальное направления трека для каждой из пары, делаем предсказание в следующий слой. • Выбираем в радиусе предсказания наилучшее двойное пятно, как кандидат для продления трека. Если кандидат найден, идем к пункту 4. • Обновляем параметры вектора трека, рассчитываем предсказание в следующий слой. • Возврат к пункту 3.

43. Интерфейс программы На этой вкладке задаются параметры работы программы

44. (Параметры трекинга)

45. Развитие программы трекинга Чтобы минимизировать потери треков, в алгоритм вводятся следующие пункты: • Продление трека возможно через слой, т.е. допускаются пропуски (Gaps) в некоторых рядах камеры. • Базовый (начальный) слой для продления выбирается отличным от первого. Для «затравки» трека используются 1,2,3 ряды камеры. • Прослеживание трека ведется сначала в прямом, а потом и в обратном направлении в слои, где еще не найдены пятна. Пример: 23467(поворачиваем назад)51. • проводится сопоставление треков между собой, одинаковые траектории – объединяются, двойники – удаляются.

46. Выбор параметров алгоритма • Сравнение результатов трекинга при различных параметрах. • Влияние размера ячейки для объединения в пары. • Какова величина потерь при переходе от слоя к слою? • Нужно ли начинать прослеживание треков с разных рядов? • С каких слоев начинать прослеживать треки? • Правильно ли работает отсев треков-двойников? • Влияние размера ячейки для сортировки треков.

47. Количество треков по рядам Количество треков, прослеженных до определенного ряда. Разными значками обозначены треки с разными значениями χ в мм. Gap=1, start={1}.

48. Количество треков по рядам Количество треков, прослеженных до определенного ряда. Разными значками обозначены треки с разными значениями χ в мм. Gap=1, start={1,2,3}

49. Как тестировали Прямой и обратный трекинг Визуальная проверка Сравнение с расчетами Проверка по эмульсии

50. Прямой и обратный трекинг Вывод: Потери треков при прослеживании из ряда в ряд - 6%.