Программный комплекс для анализа данных трековых детекторов методами распознавания образов и его применение в физике высоких энергий, элементарных частиц и космических лучей

• Автор: Старков, Николай Иванович
• Шифр специальности: 01.04.01
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2010
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 167 с. : ил.

Содержание
I. Введение. Твёрдотельные детекторы и их применение в физике
высоких энергий, элементарных частиц и космических лучей
II. Установка ПАВИКОМ. Особенности поиска следов заряженных
частиц в твёрдотельных детекторах методами распознавания образов
III. Предварительная обработка изображений. Кластеризация.
Бинаризация
IV. Определение параметров треков и характеристик заряженных частиц в
экспериментах с ядерными фотоэмульсиями
1. Исследование структуры нейтроноизбыточных
ядер в экспериментах с ядрами 6Не
2. Методика измерения зарядов релятивистских
ядер в толстослойных эмульсиях
3. Изучение спектров электронов внутренней конверсии
ядер группы лантаноидов
V. Исследования на основе методики твёрдотельных трековых
детекторов
1. Измерение характеристик потока нейтронов в пластиковых детекторах в эксперименте "Энергия плюс

Трансмутация"
2. Изучение зарядового распределения тяжёлых и сверхтяжёлых ядер космических лучей по их следам в оливинах из метеоритов
VI. Применение нейронной сети для обработки данных RICH-
детектора
VII. Заключение
VIII. Приложение. Краткое описание структуры программного

комплекса
Литература

I. Введение.
Твёрдотельные детекторы и их применение в физике высоких энергий, элементарных частиц и космических лучей.
Целью данной работы было создание программного комплекса (ПК), разработанного на основе метода распознавания образа и использованного для анализа треков частиц целого ряда экспериментов в физике высоких энергий, элементарных частиц и космических лучей. На защиту выносится ПК для обработки изображений в трековых детекторах и результаты его применения на установке ПАВИКОМ [1-4], а также результаты использования искусственной нейронной сети, разработанной в рамках ПК для анализа изображений RICH детектора [5,6].
Твёрдотельные трековые детекторы (в том числе ядерные фотоэмульсии) широко используются в экспериментах по физике частиц на протяжении уже многих десятилетий [7-11]. Столь продолжительная жизнь методики, безусловно, связана с их уникальным пространственным разрешением и возможностью разделения треков частиц. Так, например, ни один из применяемых сейчас детекторов элементарных частиц не может обеспечить пространственное разрешение, которое дает ядерная эмульсия: при размере зерна 0.3 - 1 мкм, отклонение зерен от восстановленной траектории движения частицы в среднем не превышает 0.8 мкм. Использование двусторонней эмульсии позволяет определять направление движения частиц с погрешностью менее одного миллирадиана. Простота твёрдотельных трековых детекторов (ТТД) также обеспечивает им существенное преимущество перед многими другими системами детектирования. Метод трековых детекторов непрерывно развивается, совершенствуется его методика, и в настоящее время трудно найти такую область науки и техники, где бы он не использовался. Это и физика высоких энергий, и физика космических лучей, реакторная физика, металлургия, геология, археология, медицина, биология, исследования метеоритов и образцов лунных пород.
В этой связи, первостепенное значение приобретают методики, которые должны обеспечить быстрое и качественное извлечение информации из данных,

получаемых с помощью трековых детекторов. Просмотр больших площадей детекторов, как правило, с большим увеличением представляет собой достаточно сложную техническую проблему. Обработка данных трековых детекторов, проводившаяся оператором на оптических микроскопах вручную, требовала огромных затрат труда и времени. Скорость измерений при этом оказывалась невысокой, что определяло низкую статистику обработанных событий. Кроме того, при таких измерениях достаточно велика вероятность появления трудно улавливаемых ошибок, поэтому получаемые результаты плохо поддавались проверке на возможные сбои, возникающие в процессе обработки материала (например, потери измерителями следов частиц и другие ошибки).
В последние годы этот недостаток в значительной мере был преодолен благодаря прогрессу, который достигнут в производстве прецизионной техники, и созданию оптических столов с высокой точностью перемещения по командам от компьютеров, широкому применению современных приборов с зарядовой связью (CCD-камеры) для регистрации и оцифровывания оптических изображений и вычислительным возможностям современных компьютеров. Благодаря применению этих достижений прецизионной механики, возможностям средств вычислительной техники и разработке необходимого программного математического обеспечения для обработки и анализа изображений стала реальностью полная автоматизация труда микроскопистов. При измерениях в таком автоматическом режиме оцифрованные изображения следов заряженных частиц и ядер в трековых детекторах, полученные при помощи CCD-камер, вводятся в компьютеры, математическое обеспечение которых позволяет производить поиск, распознавание и изучение треков, восстанавливать их пространственное положение, реконструировать вершины взаимодействия и т. д.
В связи с созданием в ФИАН автоматизированного комплекса ПАВИКОМ [1-4] возникла необходимость создания программных продуктов, способных восстанавливать треки заряженных частиц в трековых детекторах. Изначально комплекс создавался для обработки материалов эксперимента EMU-15 [12-15], в котором эмульсионная камера, включающая свинцовую мишень толщиной 0,

Как правило, отбор признаков выполняется человеком визуально на начальном этапе. Эта процедура выполняется специалистом в предметной области, который вначале на основе экспертной оценки производит классификацию кластеров, относя их к следам частиц или помехам. Затем сравнением характеристик кластеров следов частиц и помех производится построение пространства признаков для кластеров следов частиц разного типа. В процессе построения программы эти наборы могут уточняться.
Такая процедура не всегда бывает необходима от начала до конца, т.к., например эксперименты с фотоэмульсией проводятся уже много лет и за это время накопился большой опыт работы с ней. Хотя иногда дополнительный анализ требуется и в этом случае (см. главу IV).
Поиск треков и восстановление их расположения в пространстве (трекинг), а также их анализ, производятся на основе пространства признаков с использованием характеристик, полученных на этапе кластеринга.