Программный комплекс для анализа данных трековых детекторов методами распознавания образов и его применение в физике высоких энергий, элементарных частиц и космических лучей тема автореферата и диссертации по физике, 01.04.01 ВАК РФ

Учреждение Российской академии наук ФИЗИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ им. П.НЛЕБЕДЕВА РАН

^тти 004697657 „„

Старков Николай Иванович

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

Специальность 01.04.01 - приборы и методы экспериментальной физики

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора физико-математических наук

- 2 СЕН 2010

Москва 2010

004607657

Работа выполнена в Учреждении Российской академии наук Физическом институте им. П.Н. Лебедева РАН.

Официальные оппоненты: Доктор физико-математических наук,

профессор Улин С.Е., Московский инженерно-физический институт (Государственный университет)

Доктор физико-математических наук, профессор Галкин В.И., Научно-исследовательский институт ядерной физики им. Скобельцина МГУ

Доктор физико-математических наук, Мухамедшин P.A., Институт ядерных исследований РАН

Ведущая организация: Объединённый Институт ядерных исследовании,

г. Дубна.

Защита состоится_27_сентября 2010 года в_12_часов

на заседании специализированного ученого совета Д 002.023.02 Физического

института имени П.Н.Лебедева РАН

по адресу: 119991 Москва, Ленинский проспект, 53.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФИАН. Автореферат диссертации разослан 4 3 июля 2010 года.

Ученый секретарь

диссертационного совета

доктор физико-математических наук

¿^СЛ-, /Я.Н.Истомин/

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы.

В данной работе представлен программный комплекс для анализа данных методом распознавания образов (МРО) и результаты его применения при обработке экспериментальных материалов, полученных с использованием твёрдотельных трековых детекторов (ТТД) и для определения характеристик релятивистских заряженных частиц в детекторах черенковского излучения (Ring Imaging Cherenkov detector - RICH-детекторы).

Актуальность данной работы обусловлена важностью проблемы автоматизации обработки данных экспериментов с трековыми детекторами. Трековые детекторы широко используются в экспериментах по физике частиц на протяжении уже многих десятилетий, что связано 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, а при определенных условиях может быть уменьшено до 0.2 мкм. Таким образом, трековые детекторы имеют ряд преимуществ перед многими другими системами детектирования. Метод трековых детекторов непрерывно развивается, совершенствуется его методика и в настоящее время он используется в физике высоких энергий, в физике космических лучей, реакторной физике, металлургии, геологии, археологии, медицине, биологии, исследованиях метеоритов и образцов лунных пород.

Одним из недостатков ТТД является то, что 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.

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 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. Такие автоматизированные системы уже существуют во многих странах, в частности, в Японии, Италии, Швейцарии (эксперименты CHORUS, OPERA, DONUT).

С 2000 года успешно работает, созданный в ФИАН'е комплекс ПАВИКОМ -Полностью Автоматизированный Измерительный КОМплекс, в состав которого

входят два микроскопа. Изначально комплекс создавался для обработки данных эксперимента EMU-15, в котором эмульсионная камера, включающая свинцовую мишень толщиной 0,4 мм и 38 слоев фотоэмульсии, облучалась пучком ядер свинца с энергией 158 ГэВ/нуклон.

Универсальность и широкие возможности использованного при создании комплекса оборудования позволили значительно расширить круг решаемых экспериментальных задач, т.е. была реализована возможность обработки разных по своей природе ТТД: фотоэмульсий, пластиков и других твердотельных трековых детекторов. К настоящему времени ПАВИКОМ успешно использовался для анализа данных 9 экспериментов с ТТД. Такая широта охвата различных направлений исследований на ПАВИКОМ требует постоянной доработки программного обеспечения и делает невозможным использование одного программного пакета для всех задач. Основная причина такого подхода связана с тем, что не существует универсальных алгоритмов, применимых для одновременной обработки всех типов изображений, в том числе снимков следов частиц в ТТД различной природы. Это обусловлено большим разнообразием геометрических форм и комбинаций фигур, образуемых следами элементарных частиц в разных материалах, через которые они проходят. В то же время представляется нерациональным создавать множество узкоспециализированных программ по обработке материала каждого отдельного эксперимента.

Именно поэтому была поставлена задача разработки гибкой системы по автоматизированной обработке данных широкого спектра экспериментов с использованием трековых детекторов. Такая система была разработана и реализована автором в виде программного комплекса (ПК) блочно-модульного типа на основе применения метода распознавания образов.

Цели и задачи работы. Целью данной работы было создание универсального ПК для анализа данных трековых детекторов методом распознавания образов и его применение в физике высоких энергий, элементарных частиц и космических лучей. Разработанный ПК успешно используется на многоцелевой установке ПАВИКОМ для автоматизированной обработки данных разнообразных эмульсионных и твёрдотельных детекторов, что фактически сделало установку ПАВИКОМ уникальной.

К настоящему времени на ПАВИКОМ успешно обрабатываются данные, полученные в 9 экспериментах. Каждый из этих экспериментов нацелен на получение важных физических сведений о характеристиках взаимодействий элементарных частиц и ядер при релятивистских энергиях. Объем данных, требующих просмотра и анализа, составлял десятки тысяч изображений. Достигнутая высокая эффективность работы комплекса ПАВИКОМ стала возможной исключительно благодаря автоматизации обработки больших массивов информации.

Таким образом основным результатом данной работы является разработка, создание и применение ПК, позволяющего достаточно просто компоновать специализированные пользовательские программы, способные в автоматическом режиме обрабатывать изображения следов частиц в разных типах ТТД. Результаты, полученные при анализе данных конкретных экспериментов, продемонстрировали высокую эффективность его работы.

В рамках данного ПК, кроме того, была реализована распознающая система, основанная на применении искусственных нейронных сетей. Результаты по обработке изображений ШСН-детектора показали её преимущество при определении характеристик космических частиц высоких энергий по сравнению с обычными методами обработки.

Достоверность полученных результатов обусловлена применением современных методов программирования, основанных на объектно-ориентированном подходе к построению программ, и использовании основных принципов и алгоритмов методов распознавания образов, а также современных математических методов обработки результатов. Достоверность также подтверждена соответствием полученных результатов и независимых измерений.

Научная новизна. Разнообразие геометрических форм и комбинаций фигур, образуемых следами частиц в трековых детекторах, приводит к невозможности обработки их изображений с помощью одной программы. Чтобы преодолеть эту трудность и в то же время автоматизировать обработку такого разнообразного набора объектов наиболее оптимальным образом, соответствующее программное обеспечение было реализовано в виде ПК, состоящего из отдельных функциональных блоков. Каждый из этих блоков отвечает за определённый вид обработки и соответствует одному из её этапов. Пользовательский вариант программы собирается из этих блоков в зависимости от характеристик, требуемых от неё, и дополняется программными элементами, связывающими отдельные блоки в единую программу.

Другим важным свойством ПК является его возможность обрабатывать в автоматическом режиме большие массивы изображений (до нескольких тысяч) в одном сеансе. Однако при обработке таких массивов очень часто приходится иметь дело с изображениями очень разными по своим характеристикам. Например, следы треков в толстослойных эмульсиях сильно меняются в зависимости от того, как близко от поверхности плёнки они расположены. Это связано с неравномерностью проявки эмульсии по толщине. Такая ситуация потребовала выработки специальных алгоритмов обработки изображений, которые в зависимости от качества конкретного изображения автоматически настраивают программу на условия, являющиеся оптимальными в данной ситуации.

В ходе работы над рассматриваемым ПК были также разработаны другие оригинальные алгоритмы, в частности, позволяющие проводить классификацию треков, в зависимости от особенностей геометрических и других характеристик следов частиц в материале. При появлении треков с новыми характеристиками созданная система может быть дополнена соответствующими алгоритмами и таким образом носит открытый характер и допускает расширение и развитие применительно к новым задачам и условиям обработки.

Особенности изображений детекторов некоторых экспериментов потребовали создания специальных блоков, использующих более сложные подходы: нейронные сети и метод нечётких множеств.

Научное и практическое значепие работы определяется актуальностью задачи по обработке данных в физике высоких энергий, элементарных частиц и

космических лучей. Особенностью разработанного ПК является возможность создавать программные пакеты на основе функциональных модулей, каждый из которых может воспроизводить определённые этапы обработки изображений и анализа треков с учётом особенностей конкретной задачи.

Внедрение результатов работы заключалось в создании пользовательских программ, построенных на основе блоков ПК, для автоматизированной обработки результатов измерений конкретных экспериментов. На основе работы этих программ получены следующие результаты:

• проведён анализ треков космических частиц в оливинах из метеоритов и получены зарядовые распределения тяжёлых и сверхтяжёлых ядер в оливине;

• исследована структура нейтроноизбыточного ядра 6Не и подтверждено существование динейтронной конфигурации в нём и её важная роль в процессах рассеяния;

• таблицы ядерных уровней ядра 161Но дополнены новыми, ранее неизвестными линиями;

• разработана и апробирована методика измерения зарядов в толстослойных фотоэмульсиях;

• создана программа по измерению потоков нейтронов в эксперименте "Энергия плюс трансмутация". Использование метода нечётких множеств позволило проводить измерения в условиях больших загрузок;

• создана программа с использованием нейронных сетей для анализа изображений ШСН-детектора. Показано преимущество данного подхода по сравнению с обычными методами.

Важным достоинством данного ПК является также то, что он не "привязан" жёстко к установке ПАВИКОМ и при необходимости может быть использован при обработке данных на других установках или просто для выделения на изображениях объектов, имеющих характерные признаки.

Личный вклад автора в проведённое исследование.

Автором был создан универсальный, блочно-модульного типа ПК для ПАВИКОМ. При этом автор разработал общую структуру ПК и системный подход к разбиению его на блоки, были созданы наборы классов для описания отдельных элементов структуры, пользовательские программы и получены результаты при обработке данных экспериментов по физике элементарных частиц и космических лучей.

Основные положения и результаты, выносимые на защиту.

I. Программный комплекс (ПК) блочно-модульного типа, созданный по принципу объектно-ориентированных систем для обработки изображений на основе метода распознавания образа, имеющий следующую структуру:

1. Блок, включающий операции с графическими файлами различных форматов и с видеопамятью компьютера для работы с автоматизированным микроскопом.

2. Блок обработки изображений, включающий следующие разделы.

• Алгоритмы линейных преобразований изображений (градиентные, Лапласа, сглаживающие и т.д.).

• Алгоритмы нелинейных преобразований изображений (медианные фильтры, повышение контраста и яркости, логические операции и т.д.).

• Операции с гистограммой почернений (аппроксимация пиков несколькими функциями Гаусса, алгоритмы поиска порога отсечения фона, автоматизированная оценка качества изображений).

• Операции по выделению кластеров треков и элементов треков частиц как самостоятельных объектов. Комплект классов для хранения информации о кластерах и их наборах.

• Процедуры определения характеристик кластеров.

3. Блок операций по поиску треков, вершин взаимодействия и их характеристик для экспериментальных задач по физике высоких энергий, элементарных частиц и космических лучей. Комплект классов для хранения информации о треках.

4. Блок математических операций, содержащий:

• Комплект классов элементарных геометрических объектов в двух- и трёх мерном пространстве - точки, прямые линии и операции с ними.

• Алгоритм минимизации функционала на основе алгоритма Нелдера-Мида и набор классов для аппроксимации точек методом наименьших квадратов (аппроксимация наборов точек функциями Гаусса и Ландау, аппроксимация набора точек прямыми на плоскости и в пространстве с учётом возможных выбросов, аппроксимация произвольными функциями и т.д.).

5. Блок визуализации. Графическое представление результатов работы ПК в виде последовательности точек, кривых, гистограмм и поверхностей.

6. Блок нейронной сети Хопфилда с обратным распространением ошибки (обучение и рабочий режим).

И. Программы пользовательского типа, разработанные на основе ПК, и результаты их применения для обработки экспериментальных данных фотоэмульсионных экспериментов:

• Исследование структуры нейгроноизбыточных ядер.

• Измерения зарядов релятивистских ядер в толстослойных эмульсиях.

• Изучение структуры уровней возбуждения ядер на основе анализа спектра электронов внутренней конверсии.

III. Результаты исследования характеристик частиц в твёрдотельных детекторах:

• потоки нейтронов в эксперименте "Энергия плюс трансмутация" в условиях малой и большой загрузок с использованием теории нечётких множеств.

• Зарядовый состав тяжёлых и сверхтяжёлых ядер космических лучей в оливинах из метеоритов.

IV. Программа, реализующая работу нейронной сети, для обработки данных RICH-детектора, являющаяся более эффективной по сравнению с другими методами при определении характеристик космических ядер.

Апробация результатов работы.

По теме диссертации опубликовано 77 работ в отечественных и зарубежных журналах: "Nuclear Instrument&Methods in Physics Research", "European Physical Journal", "Few-Body Systems", "Приборы и техника эксперимента", "Доклады Академии наук", "Radiation Measurements", "Известия РАН", "Письма в ЖТФ", "Вестник Отделения наук о Земле РАН", "Математическое моделирование" и др.

Результаты, полученные при анализе данных, неоднократно обсуждались на российских и международных конференциях и рабочих совещаниях. В частности, материалы диссертации докладывались на:

4th и 5th Conference on Nuclear and Particle Physics (2003, Fayoum, Egypt);

54 Международном совещании по ядерной спектроскопии и структуре атомного ядра (Белгород, 2004);

"Channeling 2004" - International Conference on Charged and Neutral Particles Channeling Phenomena (2004, Frascati, Italy);

LV National Conference on Nuclear Physics "Frontiers in the Physics of Nucleus" (2005, Saint-Petersburg):

International Conference Nuclear Physics and Atomic Energy (NPAE-2006, Киев);

23rd International Conference on Nuclear Tracks in Solids; (Beijing, China 2006);

56 Международной конференции по проблемам ядерной спектроскопии и структуре атомного ядра (2006, г. Саров);

Международной конференции "Current problems in nuclear physics and atomic energy" (NPAE-Kyiv 2006);

20th European Conference on Few-Body Problems in Physics (Pisa, Italy, 2007);

6th International Conference on Nuclear and Particle Physics (2007, Luxor, Egypt);

XXXVI Lunar and Planetary Science Conference (2007, League City, Texas);

18 международной конференции «Взаимодействие ионов с поверхностью», ВИП-2007, (2007 г., Звенигород, Россия);

7й International Conference on Radioactive Nuclear Beams (2006, Cortina d'Ampezzo, Italy);

VIII Международной конференции «Физико-химические и петрографические исследования в науках о Земле» (Москва, 2007 г.);

38th, 39th и 40th Lunar and Planetary Science Conference, (Houston, USA 2007, 2008,2009);

30-й Всероссийской конференции по космическим лучам (2008 г., Санкт-Петербург);

9ой Международной конференция «Физико-химические и петрофизические исследования в науках о Земле» (Москва, 2008 г.);

24th International Conference on Nuclear Tracks in Solids (Bologna, Italy, 2008);

Conference CAMMAC (COMETS, ASTEROIDS, METEORS, METEORITES, ASTROBLEMS, CRATERS) (Украина, г. Винница, 2008);

XIX Международной конференции "Взаимодействие ионов с поверхностью" (ВИП-2009);

72 Annual Meeting of the Meteoritical Society (Nancy, France, 2009);

Общая структура работы. Диссертация состоит из восьми глав, в том числе Введение, Заключение и Приложение, содержит 167 страниц текста, 130 рисунков и список литературы из 162 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении описана современная ситуация в физике элементарных частиц, связанная с использованием твердотельных трековых детекторов (ТТД) в экспериментах, типы детекторов, методы обработки и анализа данных. Показаны преимущества ТТД по сравнению с другими типами детекторов. Приведены аргументы в пользу использования гибридных детекторов, объединяющих твёрдотельные детекторы и различные электронные системы для получения целеуказания и локализации области поиска треков в детекторе. Проанализирована современная ситуация с обработкой данных трековых детекторов в автоматическом режиме. На конкретных примерах показано, что практически все установки с автоматизированной системой обработки ТТД являются

узкоспециализированными, позволяющими производить обработку данных только одного конкретного эксперимента, для которого они создавались. В этом смысле комплекс ПАВИКОМ - уникальная установка, поскольку является прибором многоцелевого назначения, успешно используемым для обработки самых разных твёрдотельных трековых детекторов: фотоэмульсии, пластика, рентгеновской плёнки, минералов. Очевидно, что при таком подходе к обработке данных на ПАВИКОМ ПК для автоматизированной обработки должен иметь гибкую структуру, которая позволяла бы перенастраивать её в случае необходимости анализировать треки с новым набором характеристик.

Во второй главе даётся краткое описание ПАВИКОМ и его системы управления, которая включает несколько блоков и отвечает за режимы движения микроскопа относительно изучаемого объекта и способы считывания и захвата изображений. Поскольку треки частиц представляют собой пространственные объекты внутри объема детектора, режим движения должен предусматривать достаточно сложную траекторию движения микроскопа по всем трём осям.

ПАВИКОМ - установка многоцелевого назначения, поэтому в этой главе приводятся примеры изображений следов частиц в экспериментах с различными твёрдотельными детекторами, которые обрабатываются на установке ПАВИКОМ. Эти примеры позволяют понять качественное различие в характеристиках треков и необходимость проводить их анализ на основе разных по составу наборов признаков.

В связи с тем, что анализ треков производится на основе широкого спектра характеристик следов частиц, разработка ПК велась с применением метода распознавания образов. В данной главе приводится краткое описание этого метода, существующих в нём понятий и приёмов.

Анализ изображений и обнаружение на иих объектов с определенным набором характеристик разбивается на несколько этапов. Основными из них являются следующие:

1. Предварительная обработка изображений. Цель этого этапа - провести такое преобразование исходного изображения, чтобы, по возможности, отделить фон и помехи от анализируемых объектов.

2. Кластеризация - выделение анализируемых областей изображения (кластеров) как самостоятельных объектов и определение их характеристик.

3. Анализ кластеров и классификация отобранных объектов в соответствии с выбранным пространством признаков, распределение их по группам, исключение оставшихся помех.

4. Содержательный анализ полученных объектов и их групп. Получение физических результатов.

Одним из важнейших этапов обработки изображений является их предварительная обработка с целью выявить различие между фоном и искомыми объектами и сделать его по возможности более резким. Изображения, обрабатываемые на компьютере, имеют, как правило, форму прямоугольника, состоящего из многочисленных мелких прямоугольников, называемых пикселами. Их количество по вертикали и горизонтали характеризует разрешение изображения. Каждый пиксел, в свою очередь, характеризуется яркостью и цветом. Преобразования изображений сводятся к изменениям свойств пикселов. Большинство алгоритмов такого преобразования обычно называются фильтрами, так как многие из соответствующих методов и алгоритмов используют приёмы, разработанные для обработки электрических и акустических сигналов, когда с помощью специальных устройств отсекаются или ослабляются те или иные частоты колебаний.

В данной главе рассматриваются методы преобразования изображений, которые могут быть разбиты на три категории в зависимости от затрагиваемых областей: глобальная, локальная и точечная. При глобальных преобразованиях новое значение пиксела зависит от значений всех пикселов изображения, при локальном только от значений в некоторой его окрестности. При точечном преобразовании учитывается только значение текущего пиксела. В частности, приводятся сведения об использовании различных методов устранения помех и коррекции изображений таких, как сглаживающие, градиентные и нелинейные фильтры, а также нелинейные преобразования яркости и контрастности.

Приведены приёмы устранения аппаратных помех: неравномерность фона, наличие темных пятен с фиксированным положением на изображении и искажения за счёт недостатков оптической системы.

Важной характеристикой при обработке изображений является гистограмма почернений, которая показывает, сколько пикселов определённой степени почернения имеется на изображении. Её важность определяется несколькими обстоятельствами.

Во-первых, по ней оценивается качество предварительной обработки. Так, исходные изображения, как правило, характеризуются нерегулярной гистограммой. После обработки она должна иметь более гладкое поведение, что отражает более чёткое разделение фона и анализируемых объектов. Пример исходной гистограммы и полученной после обработки изображения фотоэмульсии в эксперименте на пучках 6Не показан на рисунке 1. Шкала рисунка по горизонтали содержит числа от

О до 255, что соответствует одному байту на один пиксел изображения, причём О соответствует чёрным пикселам, а 255 - белым. Промежуточные значения задают различные степени градации серого цвета.

Во-вторых, гистограмма помогает в выборе порога степени почернений при отсечении фона и кластеров следов частиц. Основной пик на гистограммах обработанных изображений, как правило, содержит пикселы фона. В наших задачах анализируемые объекты (следы частиц), будучи более тёмными, как правило, находятся на левом "хвосте" гистограмм. Основная задача бинаризации заключается в отделении этих объектов от фона. Для этого левая часть гистограммы анализируется таким образом, чтобы найти уровень почернения, который наиболее эффективным образом отсекает пикселы фона и части помех. На рисунке 1 оптимальный уровень порога на гистограмме после фильтрации и усиления контраста показан стрелкой (Тпор=101).

Огау5са)е

Рисунок 1.

Гистограмма почернений: кружок - исходное изображение, квадрат - после фильтрации, треугольник - после фильтрации и усиления контраста. Стрелка показывает порог степени почернения при бинаризации.

Решающее значение при анализе изображений играет оптимальный выбор пространства признаков, т.е. характеристик анализируемых объектов. В данной главе обсуждается процедура такого выбора на основе экспертной оценки специалистов в предметной области.

В приведённых в главе примерах изображений показано, что следы частиц в разных экспериментах отличаются по своим характеристикам настолько сильно, что их невозможно обработать в едином программном продукте. По этой причине автором был принят модульный вариант структуры ПК, в состав которого входят самостоятельные функциональные блоки, соответствующие отдельным этапам обработки изображений и которые могут быть собраны и настроены в соответствии

с особенностями конкретного эксперимента. Основные блоки системы включают следующие составляющие:

1. Блок, включающий операции с графическими файлами различных форматов и с видеопамятью компьютера и видеопоцессора для работы с автоматизированным микроскопом.

2. Блок обработки изображений, включающий следующие разделы

• Алгоритмы линейных преобразований изображений (градиентные, Лапласа, сглаживающие и т.д.)

• Алгоритмы нелинейных преобразований изображений (медианные фильтры, повышение контраста и яркости, логические операции и т.д.)

• Операции с гистограммой почернений (аппроксимация пиков несколькими функциями Гаусса, алгоритмы поиска порога отсечения фона, автоматизированная оценка качества изображений)

• Операции по выделению кластеров треков и элементов треков частиц как самостоятельных объектов. Комплект классов для хранения информации о кластерах и их наборах.

• Процедуры определения характеристик кластеров.

3. Блок операций по поиску треков, вершин взаимодействия и их характеристик для разных экспериментальных задач. Комплект классов для хранения информации о треках.

4. Блок математических операций, содержащий:

• Комплект классов элементарных геометрических объектов в двух- и трёхмерном пространстве - точки, прямые линии и операции с ними .

• Алгоритм минимизации функционала на основе алгоритма Нелдера-Мида и набор классов для аппроксимации точек методом наименьших квадратов (аппроксимация наборов точек функциями Гаусса и Ландау, аппроксимация набора точек прямыми на плоскости и в пространстве с учётом возможных выбросов, аппроксимация произвольными функциями и т.д.).

5. Блок визуализации. Представление результатов работы ПК в виде последовательности точек, кривых, гистограмм и поверхностей.

6. Блок, выполняющий программным путём работу нейронной сети Хопфилда с обратным распространением ошибки (обучение и рабочий режим).

Такое деление соответствует также объектно-ориентированному подходу в программировании, принятому в языке С++, на котором разрабатывался созданный ПК. В таком представлении крупные блоки делятся на более мелкие объекты (классы), которые, и свою очередь, подразделяются на ещё более мелкие части. В итоге возникает иерархия классов, в целом воспроизводящая структуру системы в целом И связи между её отдельными частями. В каждой новой задаче собирается своя структура, отражающая особенности данной задачи.

В последующих двух главах подробно описаны наиболее важные блоки ПК и их реализация применительно к конкретным экспериментам.

В третьей главе описаны блоки предварительной обработки изображений и выделения отдельных кластеров как самостоятельных объектов.

Исходные изображения содержат множество посторонних объектов, которые затрудняют анализ, а также неравномерно распределённый на изображении фон. Поэтому они подвергаются предварительной обработке, цель которой - по возможности максимально разделить следы частиц и "шум". Предварительная обработка заключается в таком преобразовании исходного изображения, которое бы усилило следы частиц и ослабило элементы шума. Поскольку изображения трековых детекторов, обрабатываемых на установке ПАВИКОМ, сильно различаются, предварительная обработка рассматривается по группам.

Изображения в эмульсиях экспериментов EMU-15 и OPERA содержат следы, состоящие из отдельных блобов, которые образованы релятивистскими элементарными частицами. Отличительной особенностью эксперимента OPERA является наличие большого числа посторонних кластеров: объёмная вуаль, комптоновские электроны и другие фоновые частицы. Их свойства близки к свойствам кластеров от анализируемых частиц (продукты реакции нейтрино с мишенью) и по этой причине они не могут быть отделены на этапе предварительной обработки. Такое отделение производится на этапе трекинга при анализе пространственной конфигурации треков. Анализ различных вариантов обработки показал, что для получения удовлетворительного результата предварительной обработки изображений описанного выше качества достаточно применить фильтр Лапласа размером 9x9 (EMU-15) и 7x7 (OPERA) с последующей операцией увеличения контрастности.

Изображения в пластиковых детекторах эксперимента "Энергия плюс трансмутация", в котором с помощью пластикового детектора определяются потоки нейтронов, проявляют разнообразие размеров и форм кластеров, соответствующих трекам осколков ядер, возникающих после взаимодействия нейтронов с ядрами радиаторов. Это связано с разнообразием продуктов реакций, а также с произвольностью направлений движения частиц. Помимо кластеров от частиц на изображении присутствуют пятна посторонних включений. Размеры многих из них отличаются от кластеров частиц и могут быть отброшены на этапе предварительной обработки. Как показал опыт работы с данными изображениями, для удовлетворительного результата предварительной обработки и выделения кластеров достаточно провести обработку модифицированным фильтром Лапласа размером 11x11 и провести усиление контрастности. Модифицированный фильтр Лапласа строится на основе обычного, но в него вводится дополнительная асимметрия относительно диагонали.

Более сложная ситуация возникает в этом эксперименте при больших потоках нейтронов, когда многие треки частиц пересекают друг друга. В этом случае требуются более сложные методы. В данной работе для обработки таких изображений используются методы нечётких множеств, краткое описание которых приводится в главе IV при описании процедуры анализа треков. Основу обработки составляют матрицы вероятностей, приготовляемые заранее.

Обработка изображений релятивистских ядер в толстослойных эмульсиях. В целом ряде экспериментов (например, БЕККЕРЕЛЬ) требуется определить заряд частицы по характеристикам её трека. Кластеры следов частиц с зарядом q>l и

энергией более 1 ГэВ/нуклон при облучении эмульсии вдоль её поверхности представляют собой протяжённые образования, составленные из нескольких частей, разделённых промежутками. Для выделения кластеров в данном случае используется комбинация градиентных фильтров определённого направления в сочетании с последующим усилением контраста. От величины заряда зависят следующие характеристики трека: полная площадь кластеров, количество и полная длина промежутков между частями трека, количество дельта-электронов, выбитых из атомных оболочек ядер. Каждая из этих характеристик даёт свою оценку заряда частицы, однако их комбинация намного повышает точность его определения. Поэтому в пространство признаков в данном случае включены все перечисленные выше характеристики.

Обработка изображений взаимодействия ядер Не6 с фотоэмульсией. Кластеры, образующиеся в эмульсии в данной реакции, отличаются большим разнообразием. Ядра Не6 с полной энергией 60 МэВ испытывают большие потери при прохождении через эмульсию. В силу этого зёрна серебра появляются при проявке так часто, что сливаются между собой и трек представляет собой сплошную темную линию в пространстве. Изображения фотоэмульсии данного эксперимента обладают рядом особенностей, которые затрудняют их обработку. В частности:

1. Треки частиц, перпендикулярные к поверхности плёнки или близкие к перпендикулярным (ядра исходного пучка), дают на изображениях тёмные, короткие отрезки, геометрическое положение которых при переходе от слоя к слою по глубине плавно изменяется на каждом поле зрения. Ядра после рассеяния могут двигаться под большим углом по отношению к нормали к поверхности плёнки. В этом случае в область пространства, захватываемую объективом, из-за наличия глубины резкости попадает больший участок трека, который на изображении в микроскопе выглядит как протяжённый, но более бледный кластер. Одновременная обработка таких изображений при одних и тех же условиях невозможна. Чтобы обойти эту трудность, разработан алгоритм автоматической настройки параметров обработки в зависимости от качества изображений.

2. Другая трудность связана с наличием участков очень тёмного фона, на которых кластеры почти неразличимы. Для выделения следов в этом случае использовалась нелинейная процедура изменения контраста. Параметры преобразования были подобраны таким образом, чтобы наиболее тёмные области были более чувствительны к перепадам потемнений, чем другие области.

3. Частицы, движущиеся под большим углом к нормали к поверхности плёнки (ядра рассеяния), перемещаются на большие расстояния от слоя к слою. Поэтому при поиске продолжения трека необходимо знать направление движения, которое задается направлением оси кластера.

Перечисленные выше особенности треков приводят к необходимости задания более детального набора признаков, по сравнению с другими задачами. В него включены: координаты центра масс кластеров, их площадь, длина, ширина, направление оси кластера, средняя степень почернения, координаты пикселов границы.

Оптимальная процедура предварительной обработки включает асимметричный фильтр Лапласа и нелинейную процедуру повышения контраста.

Обработка изображений следов частиц в оливинах из метеоритов. Изображения в данном эксперименте обладают рядом особенностей, затрудняющих идентификацию треков частиц. В частности, кристаллы оливина, подлежащие исследованию, заключены в эпоксидную таблетку. При просмотре на микроскопе в поле зрения попадают некоторые участки таблетки, имеющие крайне неравномерное распределение степени почернения. Это приводит к появлению большого числа посторонних пятен, имитирующих следы частиц. Кроме того, сами кристаллы оливина содержат посторонние включения больших размеров, изображения которых после предварительной обработки распадаются на множество пятен. Эти помехи также значительно затрудняют идентификацию треков. Для преодоления этих трудностей и повышения эффективности анализа следов частиц, разработан алгоритм выделения определённых областей изображения, подлежащих обработке. В связи с чрезвычайной неоднородностью изображений в кристаллах дополнительно разработан графический интерфейс для пользовательских программ, позволяющий в полуавтоматическом режиме задавать область поиска.

Другая трудность обработки связана с тем, что после травления оливина в местах прохождения частиц образуются полые каналы с неровными стенками. При просмотре на микроскопе свет от источника подсветки преломляется и отражается на стенках канала. Вследствие этого некоторые участки трека выглядят как очень светлые пятна, намного светлее даже, чем фон. Это приводит к тому, что трек распадается на отдельные перемежающиеся тёмные и светлые пятна. При использовании обычного алгоритма для поиска следов трек приходилось «собирать» из нескольких разрозненных тёмных кусков, и не всегда удавалось полностью восстановить трек. Дополнительно разработанный алгоритм учёта светлых участков трека позволил полностью решить проблему распознавания в оливинах треков любой формы и разных по потемнению. По сравнению с обычным алгоритмом был введён второй порог отсечения, выделяющий наиболее светлые пятна, большинство которых принадлежит трекам. После их выделения они используются программой, чтобы дополнить недостающие участки треков, собранные из их темных частей.

В конце данной главы описан алгоритм выделения кластеров как самостоятельных объектов, т.е. определения координат всех пикселов, принадлежащих кластеру, а также приёмы определения геометрических характеристик кластеров (площадь, длина, направление оси и т.д.) и исследования их морфологических свойств.

В четвёртой главе описаны процедуры поиска треков частиц и определения их характеристик в экспериментах с ядерными фотоэмульсиями.

В первой части главы представлены результаты исследования структуры нейтроноизбыточных ядер в экспериментах с ядрами 6Не. Характерной чертой таких ядер является наличие у них нейтронного гало. Этот эффект обусловлен наличием слабо связанных состояний нейтронов, расположенных вблизи континуума энергии связи. При этом плотность распределения периферийных нейтронов существенно меньше плотности распределения нейтронов внутри кора.

Нейтронное облако, окружающее кор, простирается на гораздо большие расстояния, чем радиус ядра, определяемый соотношением Я = 1.3А .

Особый интерес вызывают ядра с двухнейтронным гало (6Не, "1л, 14Ве). Задача более детального экспериментального изучения такой двухнейтронной структуры и, в частности, корреляций валентных нейтронов, полностью не решена до настоящего времени. Особенно интересен вопрос о том, как эти два нейтрона существуют в гало-ядре - как "дицейтрон" или как "сигарообразная" конфигурация. Для исследования конфигурации двухнейтронного гало был предложен экспериментальный метод изучения нейтрон-нейтронных корреляций путем измерения сечений реакции передачи двух нейтронов [2].

Для исследования реакции передачи двух нейтронов 6Не + А —> 4Не + В проведено облучение стопок фотоэмульсий в Лаборатории ядерных реакций им. Г.В. Флерова (ОИЯИ, Дубна). Пучок 5Не с энергией 60 МэВ падал перпендикулярно к плоскости стопки из шести фотоэмульсий. Полная толщина стопки (—1600 мкм) превышала пробег частиц пучка 6Не с такой энергией и была достаточна для остановки вторичных частиц (4Не и ядер отдачи), рождаемых в каждом слое фотоэмульсии. Использование стопки фотоэмульсий позволяет одновременно получить данные о реакции передачи в широкой области энергии ядер-снарядов (гало-ядер): 20-60 МэВ,

Целью исследования был анализ кинематики взаимодействия ядер в случае реакции передачи двух нейтронов, который возможен в случае восстановления треков взаимодействующих частиц. Для выполнения этой задачи на основе ПК была приготовлена пользовательская программа, включающая предварительную обработку и дополненная специальным блоком восстановления треков.

Алгоритм восстановления треков основан на циклической процедуре поиска продолжения трека с помощью области поиска. Эта процедура различается для треков близких к нормали к поверхности плёнки и движущихся под большим углом к нормали. Для первых область поиска - квадрат со сторонами параллельными осям X и У. Для вторых - вытянутый прямоугольник с длинной стороной, параллельной оси кластера. Для задания области поиска последние 5 точек трека аппроксимируются отрезком прямой. Середина области поиска определяется как точка пересечения отрезка и последующего уровня. Для продолжения трека на последующем уровне на нём ищутся кластеры, попадающие в область поиска, и запоминаются. После просмотра на одном уровне по Ъ областей поиска всех найденных к данному моменту треков, устраивается конкуренция между ними за кластер, если он попал в область поиска нескольких треков. Кластер отдаётся тому треку, к продолжению которого на данный уровень он ближе.

Из-за недопроявки середины плёнки часть кластеров может пропасть на этапе предварительной обработки. Поэтому по окончании сбора кластеров в треки производится сбор частей распавшихся треков.

Другая проблема связана с "распадом" длинных кластеров из-за неравномерности его степени потемнения и эффектов дифракции. В этом случае возникают посторонние "двойники" треков. Разработан алгоритм устранения "двойников".

Для поиска и восстановления вершины взаимодействия разработан алгоритм, основанный на просмотре окрестности трека и обнаружении вблизи него конца другого трека. Если вершина найдена, небольшие части треков вблизи вершины

аппроксимируются отрезками прямой. После этого рассчитываются углы между этими отрезками, которые считаются углами реакции.

Энергия частиц разлёта оценивается по величине остаточного пробега.

В результате анализа кинематики были сделаны выводы о важной роли двухнейтронных конфигураций в изучаемом процессе.

Во второй части главы приведены результаты по разработке методики определения заряда релятивистских ядер в толстослойных эмульсиях. Определение зарядов фрагментов ядра-снаряда необходимо, например, при изучении внутренней структуры ядер, определении параметра удара взаимодействия, оценки числа нуклонов, участвовавших во взаимодействии и др. Эти вопросы возникают при решении глобальных проблем ядерной физики, таких как, например, исследование синтеза ядер во Вселенной, изучении строения ядер и механизма ядерных взаимодействий.

С целью создания методики определения заряда на установке ПАВИКОМ были просканированы пленки ядерной фотоэмульсии, облучённые на синхрофазотроне ЛВЭ ОИЯИ ядрами 28Б1 с импульсом 4.5 ГэВ/нуклон. По мере прохождения через плёнку ядра 2831 фрагментировали. Заряды фрагментов налетающего ядра 2851 (с гфр=3,5,6,7,9,11,12,14,16) были предварительно определены без применения вычислительной техники вручную методами счета разрывов и/или числа дельта-электронов на их треке. Это было сделано для последующей оценки эффективности автоматизированной процедуры определения заряда.

После процедуры предварительной обработки производился поиск треков частиц, которые обладают следующими особенностями:

- они либо сплошные, либо состоят из нескольких достаточно длинных кусков;

- треки направлены под малым углом к поверхности плёнки и ее длинной стороне (ось X);

- треки направлены почти перпендикулярно к короткой стороне плёнки (ось У).

Алгоритм поиска строился с учётом этих особенностей. После вьщеления

кластеров строилось распределение их пикселов по координате у. Положение пика на этой гистограмме указывает область координат у, где расположен трек ядра.

Для построения оси трека изображение пленки разбивалось на 20 частей. На каждой части строилась гистограмма распределений по координате у. Максимум этих гистограмм, как правило, также соответствует положению середины трека. Полученные 20 точек положения середины трека аппроксимируются прямой. Алгоритм аппроксимации предусматривает возможность исключения выбросов в наборе из 20 точек. Такой выброс возможен, если в какой-то области пленки имеется тёмное протяжённое пятно, имеющее максимум на гистограмме больший, чем трек.

После определения оси производился отбор кластеров, имеющих общие точки с осью. Они считались принадлежащими треку. После этого определялись его характеристики, в качестве которых приняты следующие величины:

- сумма числа всех пикселов трека;

- число (1Че) дельта-электронов. Для вычисления этой характеристики сверху и снизу от оси проводятся две параллельные ей прямые на определенном расстоянии (для обрабатываемой пластинки это было 1.4 мкм). Числом электронов считается величина, равная половине от числа пересечений прямыми границ кластеров трека;

- сумма (Ре) периметров кривых, огибающих треки дельта-электронов -параметр, позволяющий учитывать длину пробега дельта-электронов;

- количество (N5) промежутков между кластерами трека;

- суммарная длина (Ц) промежутков между кластерами трека.

Используя заряды ядер, полученные при ручной обработке, были построены калибровочные кривые зависимости перечисленных величин от заряда. Для проверки эффективности автоматизированного определения заряда были обработаны плёнки с неизвестным зарядом, которые затем были обработаны вручную. Результаты представлены в таблице 1.

Таблица 1.

Заряд, определенный микроскопистом Заряд, определенный автоматически

первичный Фрагмент первичный фрагмент

12 10 12.2±0.4 10.2+0.3

5 4.9±0.3

12 12.2+0.4 10.2+0.3

12 6 12.2±0.4 6.6+0.5

10 6 9.3+0.6 5.9+0.4

14 13 14+0.5 13.3+0.5

Кроме того, проведен анализ влияния положения трека по глубине на характеристики треков. Такое влияние возможно из-за эффекта неравномерности проявки толстой плёнки. Было показано, что такое влияние существенно только в тонком слое плёнки (50 мкм), прилегающем к стеклянной подложке.

В третьей части главы приведены результаты изучения уровней возбуждения ядер путём анализа спектра электронов внутренней конверсии. С помощью бета-спектрографов ЛЯР ОИЯИ были получены бета-спектрограммы изотопа Ег, приготовленные в виде тонких источников. Для этого изотоп электролизом высаживался на платиновую проволоку размером 10-100 мкм, которая устанавливалась в бета-спектрографе в качестве источника для облучения ядерной фотоэмульсии типа Р-50 размером 400x15 мм. Среди продуктов распада Ег присутствуют изотопы различных ядер. Предметом исследования были линии электронов внутренней конверсии изотопа 161Но.

Пластины были отсканированы на установке ПАВИКОМ и проанализированы с помощью ПК. Расстояние до спектральной линии вдоль длинной стороны эмульсии (ось X) определяет энергию электрона. Среди величин, подлежащих определению, бьши относительные интенсивности линий, связанные со степенью потемнения плёнки. Поэтому пластины не подвергались предварительной обработке, искажающей величины градации серого. Для повышения эффективности анализа был разработан специальный алгоритм

устранения помех (пятна, царапины) и неоднородностей фона, суть которого в следующем.

Размер изображения, использованной для обработки этого эксперимента ССО-камеры, вдоль оси У составляет 1024 пиксела. Для устранения помех в виде темных и светлых пятен 1024 величин степени почернения пикселов, имеющих фиксированное значение координаты X, а значит и энергии, разбивались на 32 группы по 32 пиксела в каждой. В каждой группе вычислялись средние величины степени потемнения. Затем эти средние ранжировались по величине и отбрасывались первые и последние 10 членов этой последовательности. Среднее оставшихся 12 принималось за величину почернения в данной точке по X.

Линейные координаты X пересчитывались в энергию с учётом геометрии установки и магнитного поля равного 220 Гаусс. Форма интенсивных линий аппроксимировалась функциями Ландау, а слабых функциями Гаусса. Областью поиска новых линий служила энергия в диапазоне 130 - 140 КэВ. Для дополнительной калибровки нашей шкалы была выбрана интенсивная К-линия 161Но с хорошо известной энергией 139,83 кэВ. В результате анализа был найден триплет 1^,2,з-лшшй 161Но, причём линии 1а (139,09 КэВ) и Ь3 (140,01 КэВ) ранее отсутствовали в атласе линий атомных ядер.

В пятой главе представлены результаты исследований на основе методики твёрдотельных трековых детекторов.

В первой части главы описана методика определения потока нейтронов в эксперименте "Энергия плюс трансмутация". Описана установка данного эксперимента, включающего свинцовую мишень, окружённую урановым бланкетом. Пучок протонов с энергией 1,5 ГэВ инициирует в свинцовой мишени поток нейтронов, который проникает в объём урана и возбуждает в нём реакции распада, в том числе с испусканием дополнительных нейтронов. Для измерения их потока на разных расстояниях от свинцовой мишени устанавливались пластиковые детекторы с радиаторами. После травления пластика в нём можно наблюдать следы частиц на оптическом микроскопе. Задача исследования заключалась в создании системы для автоматизированного измерения потока нейтронов, которое сводилось просто к подсчёту числа следов частиц. В случае, когда потоки нейтронов невелики, затруднений не возникает и число следов появляется автоматически после предварительной обработки, как число кластеров, удовлетворяющих необходимым признакам. Однако при больших загрузках, когда много треков пересекает друг друга, требуются более сложные методы.

В данном ПК для решения поставленной задачи использован метод нечётких множеств, суть которого заключается в использовании вероятностного описания принадлежности элемента к множеству. Приведено краткое описание метода нечётких множеств.

Работа программы в случае больших загрузок построена так, что прежде, чем созданный программный пакет может быть использован, программа должна быть обучена в диалоговом режиме с оператором. Результатом обучения является матрица вероятности, элементы которой показывают, какова вероятность того, что кластер с определёнными характеристиками (площадь, длина и т.д.) содержит N (N=2, 3,... 5,...8,...) треков. После обучения программа способна при предъявлении

изображения протравленного детектора выдать оценку потока нейтронов. При неизменных условиях проведения измерений (материалы детектора и радиатора, химический раствор и режим травления и т.д.) процесс обучения необходимо проводить только один раз.

Работа программы апробирована на плёнках пластика, полученных в эксперименте "Энергия плюс трансмутация" и показала высокую эффективность определения потока нейтронов.

Во второй части главы описана процедура обработки изображений оливинов из метеоритов. В начале приведено описание проблемы поиска тяжёлых и сверхтяжёлых ядер в космических лучах и её связь с астрофизическими проблемами возникновения и развития Вселенной. Показано, что использование кристаллов оливинов из метеоритов для изучения спектров галактических космических лучей дает целый ряд преимуществ по сравнению с другими методиками (например, спутниковые и аэростатные эксперименты).

Далее описан механизм возникновения травимого участка трека в оливине, приводятся результаты расчетов ионизационных потерь разных ядер в оливинах и ограничения на минимальный заряд, доступный определению в рассматриваемом подходе. Обсуждается методика поэтапного среза и травления слоёв кристаллов оливина для определения характеристик треков. Наибольший интерес представляют треки самых тяжёлых ядер, имеющие большую длину, превышающую не только размеры поля зрения микроскопа, но и размеры самих кристаллов. В данной главе также приводится алгоритм продолжения треков на соседние поля зрения.

Другая проблема связана с поиском продолжения треков на последующих срезах кристалла (сшивка слоёв). Решение этой проблемы осуществлено с помощью алгоритма типа триангуляции, основанного на совмещении направлений треков на соседних слоях.

Описана методика определения заряда частицы по измерениям протравленной длины трека и скорости травления, связанная с использованием данных калибровочных измерений. На основе описанной методики проведен анализ более 6000 треков тяжёлых ядер в метеоритах Марьялахти и Иглстейшен, из которых более 2500 идентифицировано, как сверхтяжёлые (заряд С?>50), и получен их зарядовый состав. В конце главы приведены результаты аналогичных исследований и проведено сравнение результатов, полученных в данной работе, с экспериментом.

В шестой главе описан метод обработки изображений МСН-детектора с использованием, нейронной сети. Вначале приведено описание экспериментальной установки АМ5, на которой предполагалось использовать ШСН-детектор. Для проверки эффективности обработки черенковских изображений создана программа, моделирующая прохождение частицы через детектор и срабатывание его фотоумножителей. Эта программа позволила оценить эффективности работы детектора и возможности разделения космических частиц по заряду, массе и скорости.

Обработка модельных "сигналов" от детектора производилась двумя методами. Во-первых, обычно принятым методом с помощью формул, связывающих характеристики частицы (заряд, скорость, точка и углы вхождения

частицы в детектор) и геометрические фигуры, создаваемые фотоумножителями при попадании на них черенковского излучения. К сожалению, возможности этого метода ограничены, в основном, нормально падающими частицами. Во-вторых, с помощью нейронной сети, входящей в виде отдельного блока в ПК.

В рамках программного комплекса был разработан блок, моделирующий работу нейронной сети Хопфилда с обратным распространением ошибки. Для обучения сети было сгенерировано 2400 событий для трех ядер (4Не, 9Ве, 12С) при 10 значениях скорости и 8 значениях угла 0. Для проверки эффективности работы блока был сгенерирован тестовый набор входных и выходных векторов, включающий 840 событий для тех же ядер, но с промежуточными значениями скорости и угла 9.

В результате сравнения двух подходов сделан вывод о намного большей эффективности обработки нейронной сетью по сравнению с обычным методом. В частности, для получения информации о заряде и скорости (V) частицы нейронная сеть не нуждается в задании точки входа частицы и её полярного угла, а также в решении обратной задачи восстановления свойств частицы по информации от сработавших ФЭУ. В качестве входной информации блока обработки требуется только полная амплитуда сработавших ФЭУ, их координаты на плоскости и азимутальный угол. Точность определения скорости частицы нейронной сетью в исследованном диапазоне около 0,3 %, что лучше, чем обычным методом при угле падения частицы до 12° к вертикали. Величина заряда определяется с точностью до четвёртого знака после запятой, что в силу его целочисленности практически означает абсолютную точность,.

Заключение содержит основные результаты и выводы.

В Приложении кратко описана структура программного комплекса.

Основными результатами работы являются следующие положения:

1. Создан универсальный программный комплекс блочно-модульного типа для обработки данных трековых детекторов. На основе метода распознавания образов разработаны алгоритмы автоматизированного распознавания треков в твёрдотельных детекторах.

2. Исследована структура нейтроноизбыточного ядра 6Не. Разработан метод автоматической настройки обработки изображений в зависимости от их качества. В результате проведённого анализа подтверждено существование динейтронной конфигурации в нём.

3. Создана программа по измерению распределений потоков нейтронов в эксперименте "Энергия плюс трансмугация". Использование метода нечётких множеств позволило проводить измерения в условиях больших загрузок.

4. Разработана методика автоматизированного измерения зарядов релятивистских ядер в толстослойных фотоэмульсиях, на основе которой построены калибровочные кривые, позволяющие в автоматическом режиме определять заряд релятивистских ядер. Эффективность и корректность

определения заряда с использованием автоматизированной методики доказана сравнением с результатами ручной обработки.

5. Проведён анализ данных эксперимента по исследованию электронов внутренней конверсии ядер группы актиноидов. Таблицы ядерных уровней ядра 161Но дополнены новыми, ранее неизвестными линиями.

6. Проведён анализ треков космических частиц в оливинах из метеоритов. Разработаны алгоритмы обработки треков сложной конфигурации с перемежающимися тёмными и светлыми участками, разработана методика продолжения треков на соседние поля зрения и слои. Получены зарядовые распределения тяжёлых и сверхтяжёлых ядер в оливинах из метеоритов.

7. Для анализа свойств RICH-детектора создана программа, имитирующая его работу и позволяющая определять характеристики релятивистских ядер. Для повышения эффективности определения характеристик создана программа с использованием нейронных сетей для анализа изображений RICH-детектора. Проведено сравнение результатов, полученных обычным методом и с помощью нейронной сети. Показано преимущество нового подхода по сравнению с обычными методами.

Перспективами работы являются следующие направления:

• Использование программного комплекса для обработки экспериментальных данных в работах с трековыми детекторами, например, в работах по исследованию двойного бета-распада, или в исследованиях внутренней структуры промышленных объектов методами мюонной радиографии.

• Разработка новых алгоритмов на базе основного программного комплекса для идентификации треков с характеристиками, не учтёнными в данной версии ПК.

• Расширение возможностей программного комплекса на распознавание объектов на изображениях в различных инновационных работах, например, в автоматизации медицинских измерений параметров крови.

Таким образом, создан универсальный программный комплекс на базе современных информационных технологий, предназначенный для обработки данных трековых детекторов практически всех используемых в настоящее время типов. На его основе разработаны пользовательские программы для анализа данных конкретных экспериментов и получены новые важные результаты по физике высоких энергий, элементарных частиц, и космических лучей.

Публикации автора по теме диссертации

1. К.В. Александров, Б.Н.Ломоносов, Г.И.Мерзон, В. А. Рябов, Н.И.Старков, В.А.Царев, В. А. Чечин, Эффективность регистрации черенковских фотонов рич-детеьсгором с радиаторами из LiF и MgF2, Письма в ЖТФ, 1996, т. 22, вып. 18, стр. IIIS.

2. К.В. Александров, Б.Н.Ломоносов, Г.И.Мерзон, В. А. Рябов, Н.И.Старков, В.А.Царев, В. А. Чечни, Моделирование RICH детектора AMS и реконструкция кинематических параметров регистрируемых частиц, Математическое моделирование, 1997, т. 9, № 11, стр. 33-45.

3. Гончарова Л.А., Котельников К. А., Кузнецов С. П., Полухина Н. Г., Старков Н. И. и др., Автоматизация измерений и анализа трековой информации об энерговыделении в урановом бланкете электроядерной системы, Препринт ФИАН, № 25, 2001, с. 1-15.

4. Беловицкий Г.Е., Заварзина В.П., Конобеевский Е.С., Степанов А.В., Гончарова Л.А., Котельников К.А., Старков Н.И., Стариков Е.В.; Исследование корреляций нейтронов в гало-ядрах в реакциях с передачей двух нейтронов; Препринт ФИАН, № 17, 2003.

5. Старков Н.И., Анализ изображений RICH-детектора с помощью нейронной сети; Препринт ФИАН, № 25,2003, с. 1-13.

6. Егоров O.K., Котельников К.А., Старков Н.И., Фейнберг Е.Л.; Полностью автоматизированный микроскопный комплекс ПАВИКОМ-1; ПТЭ, 2003, № 6, с. 133134.

7. Aleksandrov А. В., Apacheva I. Y., Feinberg Е. L., Goncharova L. A., Martynov A. G., Polukhina N. G., Rousettsskii A. S., Starkov N. I., Tsarev V. A; PROCEEDINGS- SPIE THE INTERNATIONAL SOCIETY FOR OPTICAL ENGINEERING, 2005, VOL 5974, pages 597416-597442. International Conference on Charged and Neutral Particles Channeling Phenomena. Edited by Dabagov, Sultan B. Proceedings of the SPIE, Volume 5974, pp. 408419 (2005).

8. Aleksandrov A.B., Azarenkova I.Yu., Feinberg E.L., Goncharova L.A., Kotelnikov K.A., Martynov A.G., Polukhina N.G., Starkov N.I., AUTOMATED SYSTEM FOR NUCLEAR EMULSION DATA TREATMENT ON NUCLEAR-NUCLEAR INTERACTIONS FOR EMU-15 CERN EXPERIMENT.; 4th Conference on Nuclear and Particle Physics 11-15 Oct. 2003, Fayoum, Egypt,Books of abstracts, p. DI2-1.

9. Азаренкова И.Ю., Егоров O.K., Исламов T.A., Калинников В.Г., К.А.Котельников, Солнышкин А.А., Старков Н.И., Методика исследования электронов внутренней конверсии на полностью автоматизированном микроскопном комплексе ПАВИКОМ; ПТЭ, 2004, № 1, с.66-68.

10. Aleksandrov А.В., Apacheva I.Yu., Feinberg E.L., Goncharova L.A., Konovalova N.S., Martynov A.G., Rousettsskii A.S., Starkov N.I., Tsarev V.A., Completely Automated Measurement Facility (PAVICOM) for Track-Detector Data Processing; Nuclear Instruments & Methods in Physics Research, A, 535 (2004) 542-545.

11. Апачева И.Ю., Егоров O.K., Исламов T.A., Калинников В.Г., Котельников К.А., Солнышкин А.А., Старков Н.И., Методика исследования электронов внутренней конверсии на полностью автоматизированном микроскопном комплексе ПАВИКОМ;

Труды 54 Международного совещания по ядерной спектроскопии и структуре атомного ядра, Белгород, 2004, стр.276.

12. Гинзбург В.Л., Полухина Н.Г., Старков Н.И., Фейнберг E.JL, Царев В.А., Проблемы и перспективы поиска следов тяжелых и сверхтяжелых ядер в оливинах из метеоритов; ДАН, 2005, т.402, № 4, с.1-3.

13. Александров А.Б., Апачева И.Ю., Гончарова Л.А., Мерзон Г.И., Старков Н.И., Фейнберг E.JI., Методика автоматизированной обработки данных эмульсионных трекеров для исследования Pb-Pb взаимодействий при энергии 158 ГэВ/нуклон; Препринт ФИАН № 23, 2005; 1-34.

14. G. Belovitsky Е. Konobeevski A. Stepanov, V. Zavarzina, S. Zuyev, N. Polukhina, N. Starkov, A. Aleksandrov, S. Lukyanov, Yu. Sobolev, Method of Study of Halo-Nucleus Structure using Neutron Transfer Reaction; Proc. of LV National Conference on Nuclear Physics "Frontiers in the Physics of Nucleus", 2005, Saint-Petersburg, p. 164.

15. G. Belovitsky, E. Konobeevski, A. Stepanov, V. Zavarzina, S. Zuyev, N. Polukhina, N. Starkov, A. Aleksandrov, S. Lukyanov, Yu. Sobolev .Determination of charged particle trajectories in nuclear photoemulsion; Proc. of LV National Conference on Nuclear Physics "Frontiers in the Physics of Nucleus", 2005, Saint-Petersburg, p.321.

16. G. Belovitsky, E. Konobeevski, A. Stepanov, V. Zavarzina, S. Zuyev, N. Polukhina, N. Starkov, A. Aleksandrov, S. Lukyanov, Yu. Sobolev, Photoemulsion Method of Study of neutron Halo Using Neutron Transfer Reaction; Proc. of 5th Conference Nuclear and Particle Physics, 2005, Cairo, Egypt, 78-80.

17. Александров А.Б., Апачева И.Ю., Гончарова Л.А., Коновалова Н.С., Орлова Г.И., Полухина Н.Г., Старков Н.И., Фейнберг Е.Л., Методика измерения зарядов релятивистских ядер в фотоэмульсии на автоматизированном комплексе ПАВИКОМ; Препринт ФИАН № 29, 2005.

18. Александров А.Б., Апачева И.Ю., Гончарова Л.А., Коновалова Н.С., Орлова Г.И., Полухина Н.Г., Старков Н.И., Фейнберг Е.Л., Изучение структуры гало нейтроноизбыточных ядер в реакции передачи двух нейтронов. Известия РАН, сер. физ. Т.70, № 5, стр. 650-655. 2006.

19. Г.Е. Беловицкий, Е.С. Конобеевский, В.П. Заварзина, С.В. Зуев, Н.Г. Полухина, Н.И. Старков, А.Б. Александров, С.М. Лукьянов, Ю.Г. Соболев, Выделение траекторий заряженных частиц в ядерных фотоэмульсиях. ; Известия РАН, сер. физ. Т. 70, № 5, стр. 64б-649.( 2006).

20. Кашкаров Л.Л., Полухина Н.Г., Старков Н.И., Калинина Г.В., Ивлиев А.И., Александров А.Б., Гончарова Л.А., Апачева И.Ю., Новая методика определения параметров треков, образованных в оливине палласитов ядрами сверхтяжелых элементов космических лучей; Электронный научно-информационный журнал «Вестник Отделения наук о Земле РАН» № 1(24), 2006. ISSN 1819-6586

http://www.scgis.ru/russian/cp 1251 /h_dgggms/1 -2006/informbut-1 _2006/planet-6.pdf; 3.

21. Г.Е. Беловицкий, В.П. Заварзина, С.В. Зуев, Е.С. Конобеевский, А.В. Степанов, Н.Г. Полухина, И.Н. Старков, С.М. Лукьянов, Ю.Г. Соболев, ИЗУЧЕНИЕ СТРУКТУРЫ НЕЙТРОННОГО ГАЛО В РЕАКЦИИ ПЕРЕДАЧИ ДВУХ НЕЙТРОНОВ; International Conference Nuclear Physics and Atomic Energy (NPAE-2006) May 29-June 03, 2006 Book of Abstracts, Киев, Институт ядерных исследований HAH Украины , 2006, p. 51.

22. Aleksandrov A., Polukhina N., Starkov N., The Pattern Recognition Software for Automatic Treatment of Track Detector Data at the PAVICOM Completely Automated Measuring Facility; 23rf International Conference on Nuclear Tracks in Solids; Program&Abstracts; p.84; Beijing, China, September 11-15,2006.

23. Kashkarov L.L., Polukhina N.G., Starkov N.I., Kalinina G.V., Ivliev A.I., Alexandrov А.В., Goncharova L.A., Apacheva I.Yu., Geometrical Track Parameters in the Pallasite Olivine: Identification of the Cosmic Ray Heavy Nuclei; 23rd International Conference on Nuclera Tracks in Solids; Program&Abstracts; p.226; Beijing, China, September 11-15, 2006.

24. О.К.Егоров, В.Г.Калинников, Н.Г.Полухина, Л.Н.Семенова, А.А.Солнышкин, Н.И.Старков, Обнаружение Ьгз-линий у-перехода с энергией 148.16 КэВ в ядре 161Но; Труды 56 Международной конференции по проблемам ядерной спектроскопии и структуре атомного ядра, 4-8 сентября 2006 г., г.Саров, стр.93.

25. G.E.Belovitsky, E.S.Konobeevski, A.V.Stepanov, V.P.Zavarzina, S.V.Zuev, N.G. Polukhina, N.I.Starkov, S.M.Lukyanov, Yu.G. Sobolev, Study of the neutron halo structure in the two neutron transfer reaction; In Proc. of International Conference "Current Problems in Nuclear Physics and Atomic Energy, Kiev, 2006, p.51.

26. G.E.Belovitsky, E.S.Konobeevski, A.V.Stepanov, V.P.Zavarzina, N.G. Polukhina, N.I.Starkov, S.M.Lukyanov, Yu.G. Sobolev, S.V.Zuev, A.Aleksandrov, Study of structure of neutron halo using neutron transfer reaction.; In Proc. of 7,h International Conference on Radioactive Nuclear Beams, Cortina d'Ampezzo, 2006, p.72.

27. Г.Е. Беловицкий, В.П. Заварзина, С.В. Зуев, Е.С. Конобеевский, А.В. Степанов, Н.Г. Полухина, Н.И. Старков, С.М. Лукьянов, Ю.Г. Соболев. "Изучение структуры нейтронного гало в реакции передачи двух нейтронов ".; Доклад на международной конференции "Current problems in nuclear physics and atomic energy" (NPAE-Kyiv 2006). May 29- June 03,2006, Proceedings of the Conference, Kyiv, 2007, Part I, P. 237-245.

28. G. Belovitsky, E. Konobeevski, A. Stepanov, V. Zavarzina, S. Zuyev, N. Polukhina, N. Starkov, S. Lukyanov, and Yu. Sobolev " Study of structure of neutron halo using neutron transfer reaction"; EPJST, V.150, №1, P. 5-7, 2007.

29. G. Belovitsky, E. Konobeevski, A. Stepanov, V. Zavarzina, S. Zuyev, N. Polukhina, N. Starkov, A. Aleksandrov, S. Lukyanov, Yu. Sobolev "Photoemulsion method of study of

neutron halo using neutron transfer reaction"; in. proc. of International conference NUPPAC 05, EGYPT, CAIRO, 17-23 November 2005, P. 78-80.

30. G. Belovitsky. E. Konobeevski, A. Stepanov, V. Zavaizina, S. Zuyev, N. Polukhina, A. Rusetsky, N. Starkov, S. Lukyanov, Yu. Sobolev. "Study of the two-neutron transfer reaction included by 6He radioactive beam", 20th European Conference on Few-Body Problems in Physics, Pisa, Italy, 10-14 September 2007, Book of Abstracts, P. 169-170.

31. G. Belovitsky, E. Konobeevski. A. Stepanov, V. Zavarzina, S. Zuyev, N. Polukhina, A. Rusetsky, N. Starkov, S. Lukyanov, and Yu. Sobolev, STUDY OF NEUTRON HALO STRUCTURE IN INTERACTION OF 6He WITH NUCLEI OF PHOTOEMULSION; "NUPPAC 07" 6th International Conference on Nuclear and Particle Physics, 17-21 Nov.

2007, Luxor, Egypt.

32. Alexandrov A., Kashkarov L., Polukhina N., Starkov N., The Patter Recognition Software for Automatic Treatment of Track Detector Data at the PAVICOM Completely Automated Measuring Facility; Radiation Measurements, v. 43, pp. S120-S124,2008.

33. Kashkarov L.L., Polukhina N.G., Starkov N.I., Kalinina G.V., Ivliev A.I., Aleksandrov A.B., Goncharova L.A., Tarasova I.Yu., Geometrical track parameters in the pallasite olivine: identification of the cosmic ray heavy nuclei.; Radiation Measurements, v. 43, pp. S266-S268

2008.

34. А.Б. Александров, JI.A. Гончарова, H.C. Коновалова, Г.И. Орлова, Н.Г. Пересадько, Н.Г. Полухина, Н.И. Старков, И.Ю. Тарасова, М.М. Чернявский, А.О. Щелканов, Методика измерения зарядов релятивистских ядер в фотоэмульсии на автоматизированном комплексе ПАВИКОМ; ПТЭ, 2007,т. 50, с. 469-473.

35. Goncharova L.A., Ivliev A.I., Kalinina G.V., Kashkarov L.L., Polukhina N.G., Rusetskii A.S., Starkov N.I., Tsarev V.A., Wladimirov M.S., CHARGE SPECTRUM OF THE COSMIC RAY HEAVY NUCLEI DETERMINATION; XXXVI Lunar and Planetary Science Conference, March 12-16,2007, League City, Texas.

36. А.Б. Александров, М.С.Владимиров, Л.А. Гончарова, H.C. Коновалова, Г.И. Орлова, Н.Г. Полухина, Н.И. Старков, М.М. Чернявский, А.О. Щелканов, Автоматизация измерений в толстослойных эмульсиях при продольном облучении ядрами с энергией 1 ГэВ на нуклон с целью получения обзорной информации по зарядовым состояниям вторичных частиц; Препринт ФИАН № 4,2007; 23.

37. А. В. Aleksandrov, М. S. Vladimirov, L. A. Goncharova, N. S. Konovalova, G. I. Orlova, N. G. Peresad'ko, N. G. Polykhina, N. I. Starkov, M. M. Chemyavskii, A. O. Shchelkanov, A Technique for Measuring Charges of Relativistic Nuclei in a Nuclear Emulsion on the PAVICOM Automated Facility; ПТЭ, 2007, № 4,46-50.

38. G. Belovitsky, E. Konobeevski. A. Stepanov, V. Zavarzina, S. Zuyev, N. Polukhina, N. Starkov, S. Lukyanov, Yu. Sobolev. Study of structure of neutron halo using neutron transfer

reaction; Report on 7th International Conference on Radioactive Nuclear Beams,. July 3-7, 2006. Cortina d'Ampezzo (Italy). Proc. of Conference , 2006, p. 72.

39. G.E. Belovitsky, V.P. Zavarzina, S.V. Zuyev, E.S. Konobeevski, A.V. Stepanov, N. G. Polukhina, N.I. Starkov, S.M. Lukyanov, Yu.G. Sobolev, Study of the neutron halo structure in the two neutron transfer reactions; Доклад на международной конференции "Current problems in nuclear physics and atomic energy" (NPAE-Kyiv 2006), May 29- June 03,2006, Proceedings of the Conference, UKRAINE Kyiv 2007, Part I, P. 237-245.

40. G. Belovitsky, E. Konobeevski, A. Stepanov, V. Zavarzina, S. Zuyev, N. Polukhina, A. Rusetsky, N. Starkov, S. Lukyanov, Yu.G. Sobolev, STUDY OF THE TWO NEUTRON TRANSFER REACTION INDUCED BY 6He RADIOACTIVE BEAM; 20,h European Conference on Few-Body Problems in Physics, Pisa, Italy, 10-14 September 2007, Book of Abstracts, P. 169-170.

41. G. Belovitsky, E. Konobeevski, A. Stepanov, V. Zavarzina, S. Zuyev, N. Polukhina, A. Rusetsky, N. Starkov, S. Lukyanov, Yu.G. Sobolev, Measurements of the two-neutron transfer reaction induced by 6He radioactive beam; 57 International Conference on Nuclear Physics "NUCLEUS 2007", June 25-29, 2007, Voronezh, Russia, Book of Abstracts, P. 113.

42. G. Belovitsky, E. Konobeevski, A. Stepanov, V. Zavarzina, S. Zuyev, N. Polukhina, A. Rusetsky, N. Starkov, S. Lukyanov, Yu. Sobolev, Photoemulsion method of study of neutron halo using neutron transfer reaction; NUPPAC 05, Egypt, Cairo, 17-23 November 2005, Proceedings of the Conference, Egypt, Cairo, 2007, P. 389-398.

43. Aleksandrov A., Polukhina N., Starkov N., The Pattern Recognition Software for Automatic Treatment of Track Detector Data at the PAVICOM Completely Automated Measuring Facility.; Abstracts of the 23rd International Conference on Nuclear Tracks in Solids, Beijing, China, 11-15 September, 2006, P. 84.

44. Kashkarov L.L., Polukhina N.G., Starkov N.I., Kalinina G.V., Ivliev A.I., Aleksandrov A.B., Goncharova L.A., Tarasova I.Yu., Geometrical track parameters in the pallasite olivine: identification of the cosmic ray heavy nuclei. Abstracts of the 23rd 'ntemational Conference on Nuclear Tracks in Solids, Beijing, China, 11-15 September, 2006, P. 266.

45. A.B. Aleksandrov, A.V. Bagulya, L.A. Gncharova, A.I. Ivliev, G.V. Kalinina, L.L. Kashkarov, N.S. Konovalova, N.G. Polukhina, A.S. Roussetski, N.I. Starkov. High energy nucleus track formation in silicate minerals: some results of heavy ion energy loss calculations for olivine; "ВЕСТНИК ОТДЕЛЕНИЯ НАУК О ЗЕМЛЕ РАН" электронный научно- информационный журнал № 1(25)'2007 ISSN 1819 - 6586 URL: http://www.scgis.r^ussian/cpl25I/tijdgggms/l-2007/informbul-l_2007/planet-8e.pdf,

46. A.B. Aleksandrov, A.V. Bagulya, L.A. Goncharova, A.I. Ivliev, G.V. Kalinina, L.L. Kashkarov, N.S. Konovalova, N.G. Polukhina, A.S. Rousetsky, N.I. Starkov, Calibration measurements of a dynamic and geometrical parameters of tracks formed by accelerated nuclei Xe and U in olivine crystals.; "ВЕСТНИК ОТДЕЛЕНИЯ НАУК О ЗЕМЛЕ РАН" электронный научно-информационный журнал № 1(25)'2007 ISSN 1819 - 6586

URL: http://www.scgis.ru/russian/cpl251/h_dgggms/l-2007/informbul-l_2007/planet-9e.pdf,

47. А.В. Aleksandrov, A.V. Bagulya, L.A. Goncharova, A.I. Ivliev, G.V. Kalinina, L.L. Kashkarov, N.S. Konovalova, N.G. Polukhina, A.S. Rousetsky, N.I. Starkov, "Crossing" technique of the long-range track sites at consecutive level-by-level etching of the pallasite olivine crystals of the millimeter sizes fraction.; "ВЕСТНИК ОТДЕЛЕНИЯ НАУК О ЗЕМЛЕ РАН" электронный научно-информационный журнал № 1(25)'2007 ISSN 1819— 6586 URL: http://www.scgis.ru/mssian/cpl251/h_dgggms/l-2007/informbul-l_2007/planet-1 Oe.pdf

48. A.B. Alexandrov, L.A. Goncharova, A.I. Ivliev, G.V. Kalinina, L.L. Kashkarov, N.G. Poluhina, N.I. Starkov, Tracks of high-energy cosmic ray nuclei of "Z>30 in the meteoritic olivine crystals.; Труды XVIII Международной конференции "Взаимодействие ионов с поверхностью" (ВИП-2007), 24-28 августа 2007 г., Звенигород, Том 1, С. 264-267.

49. А.Б. Александров, А.В. Багуля , Л.А. Гончарова, А.И. Ивлиев, Г.В. Калинина, Л.Л. Кашкаров , Н.С. Коновалова , Н.Г. Полухина , Н.И. Старков , В.А. Царев, Разработка методики идентификации заряда ядер космических лучей в кристаллах оливинов из метеоритов на основе автоматизированных измерений структурных микро-нарушений кристаллической решетки.; Материалы VIII Международной конференции «Физико-химические и петрографические исследования в науках о Земле», Москва, 9-11 октября 2007 г., С. 173-174.

50. Goncharova L.A, Ivliev A.I., Kalinina G.V., Kashkarov L.L., Polukhina N.G., Roussetski A.S., Starkov N.I., Tsarev V.A., Wladimirov M.S., The first results of the "OLIMPIA" Project Investigation.; Abstracts of papers to 38th Lunar and Planetary Science Conference, Houston 2007, CD-ROM #1575.

51. Г.Е. Беловицкий, В.П. Заварзина, C.B. Зуев, Е.С. Конобеевский, Н.Г. Полухина, А.С. Русецкий, Н.И. Старков, С.М. Лукьянов, Ю.Г. Соболев, " Измерение реакции передачи двух нейтронов на пучке радиоактивных ядер 6Не"; BRAS: Physics , 2008, V. 72, №3, p. 311.

52. Александров А.Б., Багуля А.В.; Владимиров М.С., Гончарова Л.А; Ивлиев А.И.; Калинина Г. В.; Кашкаров Л.Л; Коновалова Н.С.; Полухина Н.Г.; Русецкий А.С.; Старков Н.И.; Царев В.А., Теоретические оценки радиального размера зоны радиационного разупорядочения кристаллической решетки оливина вдоль следа торможения тяжелых заряженных частиц; Электрон, науч.-информ. журнал «Вестник Отделения наук о Земле РАН», № 25, т. 1, URL. http://www.scgis.ru/russian/cpl251/h_dgggms/l-2008/infonnbul-l_2008/planet-l.pdf.

53. А.Б. Александров, А.В. Багуля, М.С. Владимиров, Л.А. Гончарова, А.И. Ивлиев, Г.В. Калинина, Л.Л. Кашкаров, Н.С. Коновалова, Н.М. Окатьева, Н.Г. Полухина, А.С. Русецкий, Н.И. Старков, В.А. Царёв, Методика определения заряда ядер космических

лучей по трекам в кристаллах оливина из метеоритов; Краткие сообщения по физике ФИАН, № 7, стр. 19-27, 2008.

54. А.Б. Александров, A.B. Багуля, М.С. Владимиров, JI.A. Гончарова, А.И. Ивлиев, Г.В. Калинина, JI.JI. Кашкаров, Н.С. Коновалова, Н.М. Окатьева, Н.Г. Полухина, A.C. Русецкий, Н.И. Старков, В.А. Царёв, Изучение зарядового распределения галактических космических лучей и поиск следов сверхтяжёлых ядер в кристаллах оливина из метеоритов; Краткие сообщения по физике ФИАН, № 9, стр. 34-47, 2008.

55. А.Б. Александров, A.B. Багуля, М.С. Владимиров, Л.А. Гончарова, А.И. Ивлиев, Г.В. Калинина, Л.Л. Кашкаров, Н.С. Коновалова, Н.М. Окатьева, Н.Г. Полухина, A.C. Русецкий, Н.И. Старков, В.А. Царёв, Калибровочные измерения характеристик треков ядер сверхтяжёлых элементов в кристаллах оливина из метеоритов; Приборы и техника эксперимента, М. Наука, 2009, № 2, с. 38-42.

56. Г.Е. Беловицкий, В.П. Заварзина, Е.С. Конобеевский, С.В. Зуев, Н.Г. Полухина, A.C. Руссецкий, Н.И. Старков, С.М. Лукьянов, Ю.Г. Соболев, Измерение реакции передачи двух нейтронов на пучке радиоактивных ядер 6Не; Известия РАН, сер. физическая, т. 72, № 3, с. 336-339, 2008.

57. O.K. Егоров, В.Г. Калинников, Н.Г. Полухина, Л.Н. Семёнова, A.A. Солнышкин, Н.И. Старков, Обнаружение Ь^-линий у-перехода с энергией 148,16 КэВ в ядре шНо; Известия РАН, сер. физическая, т. 72, № 6, с. 790-792,2008.

58. Александров А.Б., Багуля A.B.; Владимиров М.С., Гончарова Л.А; Ивлиев А.И.; Калинина Г. В.; Кашкаров Л.Л; Коновалова Н.С.; Полухина Н.Г.; Русецкий A.C.; Старков Н.И.; Царев В.А., Зарядовый спектр ядер VVH-группы ГКЛ по данным изучения треков в оливине палласита Марьялахти; Труды 30-й Всероссийской конференции по космическим лучам, 2-7 июля 2008 г., г. Санкт-Петербург, Физико-технический институт им. А.Ф. Иоффе РАН, Санкт-Петербург, 2008, CD-ROM #6.pdf.

59. Александров А.Б., Багуля A.B.; Владимиров М.С., Гончарова Л.А; Ивлиев А.И.; Калинина Г. В.; Кашкаров Л.Л; Коновалова Н.С.; Полухина Н.Г.; Русецкий A.C.; Старков Н.И.; Царев В.А., Угловое распределение треков ядер VH- и VVH-rpynn космических лучей в отдельных кристаллах оливина из палласита Марьялахти; Электрон, науч.-информ. журнал «Вестник Отделения наук о Земле РАН», т. 1, № 25, URL: http://www.scgis.ru/russian/cpl251/h_dgggms/l-2008/informbul-l_2008/planet-2.pdf, 2008.

60. Александров А.Б., Багуля A.B.; Владимиров М.С., Гончарова Л.А; Ивлиев А.И.; Калинина Г. В.; Кашкаров Л.Л; Коновалова Н.С.; Полухина Н.Г.; Русецкий A.C.; Старков Н.И.; Царев В.А., Скорость травления треков высокоэнергетичных ядер тяжелых (Z>30) элементов в оливине палласита Марьялахти; Электрон, науч.-информ. журнала «Вестник Отделения наук о Земле РАН», т. 1, № 25, URL: http://www.scgis.ru/russian/cpl251/h_dgggms/l-2008/informbul-l_2008/planet-3.pdf, 2008.

61. Александров А.Б., Багуля А.В.; Владимиров М.С., Гончарова Л.А; Ивлиев А.И.; Калинина Г. В.; Кашкаров Л.Л; Коновалова Н.С.; Полухина Н.Г.; Русецкий А.С.; Старков Н.И.; Царев В.А., Метод определения заряда ядер космических лучей по параметрам треков в кристаллах оливина из палласита Марьялахти; Электрон, науч.-информ. журнала «Вестник Отделения наук о Земле РАН», т. 1, № 25, URL: http://www.scgis.ru/russian/cpl251/h_dgggms/l-2008/informbul-l_2008/planet-15.pdf.

62. Александров А.Б., Багуля А.В.; Владимиров М.С., Гончарова Л.А; Ивлиев А.И.; Калинина Г. В.; Кашкаров Л.Л; Коновалова Н.С.; Полухина Н.Г.; Русецкий А.С.; Старков Н.И.; Царев В.А., Методика определения заряда сверхтяжелых (Z>50) ядер космических лучей путем измерения травимой длины и скорости травления треков в оливине из метеоритов; 9-я Международная конференция «Физико-химические и петрофизические исследования в науках о Земле», Москва, 7-10 октября 2008 г, Тезисы докладов, 2008, с. 13-17.

63. Александров А.Б., Багуля А.В.; Владимиров М.С., Гончарова Л.А; Ивлиев А.И.; Калинина Г. В.; Кашкаров Л.Л; Коновалова Н.С.; Полухина Н.Г.; Русецкий А.С.; Старков Н.И.; Царев В.А., Методика определения заряда сверхтяжелых (Z>50) ядер космических лучей путем измерения травимой длины и скорости травления треков в оливине из метеоритов; «Вестник отделения наук о Земле РАН» электронный научно-информационный журнал, т. 1, № 26, 2008, URL: http://ww w. scgis.ru/symmetr/cp 1251 /h_dgggms/l -2008/informbul-3_ 2008/cw-1 .pdf.

64. Bagulya A.V., Goncharova L.A.; Ivliev A.I.; Kalinina G.V.; Konovalova N.S.; Okat'eva N.M.; Polukhina N.G.; Rusetskii A.S.; Starkov N.I.; Tsarev V.A., Etching efficiency of the tracks differently oriented to the crystal lattice symmetrical axis in olivine monocrystals from the Maijalahti pallasite; 24th International Conference on Nuclear Tracks in Solids September 1-5, 2008; Book of Abstracts, Bologna, Italy, 2008, ID 181, p. 6-7.

65. Bagulya A.V., Goncharova L.A.; Ivliev A.I.; Kalinina G.V.; Konovalova N.S.; Okat'eva N.M.; Polukhina N.G.; Rusetskii A.S.; Starkov N.I.; Tsarev V.A., Charge composition of the VVH nuclei cosmic rays at the 1-2 GeV/nucl of energy: the results of track investigations of the olivine from the pallasite Maijalahti; 24th International Conference on Nuclear Tracks in Solids September 1-5,2008; Book of Abstracts, Bologna, Italy, 2008, ID 182, p. 11.

66. Aleksandrov А.В., Bagulya A.V.; Vladimirov M.S.; Goncharova L.A.; Ivliev A.I.; Kalinina G.V.; Kashkarov L.L.; Konovalova N.S.; Okateva N.M., Polukhina N.G.; Rusetskii A.S.; Starkov N.I.; Tsarev V.A., Meteorites as a natural detectors of very heavy galactic cosmic ray nuclei: some aspects of the experimental track studies; Program and Book of Abstracts Memorial International Conference CAMMAC (COMETS, ASTEROIDS, METEORS, METEORITES, ASTROBLEMS, CRATERS) 2008, Украина, г. Винница, 28 сентября - 3 октября 2008 г., сб. тезисов, с. 84-85.

67. Е. Konobeevski, G. Belovitsky, A. Stepanov, V. Zavarzina, S. Zuyev, N. Polukhina, A. Rusetsky, N. Starkov, S. Lukyanov, Yu. Sobolev, Study of the neutron halo structure in interaction of 6He with nuclei of photoemulsion; Few-Body Systems, ISSN: 0177-7963, Vol: 44, Issue: 1-4,

2008, pages 277-282.

68. Goncharova L.A, Ivliev A.I., Kalinina G.V., Kashkarov L.L., Polukhina N.G., Roussetski A.S., Starkov N.I., Tsarev V.A., Wladimirov M.S., Determination of the Charge Spectrum of Heavy Cosmic Ray Nuclei: New Results from the OLJMPIYA Program; Abstracts of papers to 39th Lunar and Planetary Science Conference, Houston 2008, CD-ROM #1064.

69. Bagulya A.V., Goncharova L.A.; Ivliev A.I.; Kalinina G.V.; Konovalova N.S.; Okat'eva N.M.; Polukhina N.G.; Rusetskii A.S.; Starkov N.I.; Tsarev V.A., Charge composition of the VVH nuclei cosmic rays at the 1-2 GeV/nucl of energy: the results of track investigations of the olivine from the pallasite Maijalahti, Radiation Measurements, v. 44, pp. 898-900, 2009.

70. Bagulya A.V., Goncharova L.A.; Ivliev A.I.; Kalinina G.V.; Konovalova N.S.; Okat'eva N.M.; Polukhina N.G.; Rusetskii A.S.; Starkov N.I.; Tsarev V.A., Etching efficiency of the tracks differently oriented to the crystal lattice symmetrical axis in olivine monocrystals from the Maijalahti pallasite; Radiation Measurements, v. 44, pp. 739-741,2009.

71. Кашкаров JI.JI., Полухина Н.Г., Багуля А.В., Старков Н.И. и др., Зарядовый состав тяжёлых (Z>23) ядер космических лучей по данным трекового анализа кристаллов оливина их метеоритов и их вклад в суммарную дозу облучения вещества в космическом пространстве, Материалы III Международной конференции, г. Томск, 2009, с. 246.

72. Кашкаров Л.Л., Полухина Н.Г., Багуля А.В., Старков Н.И. и др., Методика определения энергии ядер сверхтяжёлых элементов (Z>30) галактических космических лучей по трекам в кристаллах оливина из палласита Марьялахти, Материалы X Международной конференции "Физико-химические и петрографические исследования в науках о Земле", Москва, 2009, с. 170.

73. Кашкаров Л.Л., Полухина Н.Г., Багуля А.В., Старков Н.И. и др., Исследование химического состава галактических космических лучей по трекам в кристаллах оливина их палласитов, Материалы X Международной конференции "Физико-химические и петрографические исследования в науках о Земле", Москва, 2009, с. 373.

74. Кашкаров Л.Л., Полухина Н.Г., Багуля А.В., Старков Н.И. и др., Параметры химически травимых треков высокоэнергетических ядер тяжёлых элементов (Z>26) в зависимости от их ориентации относительно кристаллографических осей симметрии монокристаллов оливина, Труды XIX Международной конференции "Взаимодействие ионов с поверхностью" (ВИП-2009), т. 1, с 240.

75. Кашкаров Л.Л., Полухина Н.Г., Багуля А.В., Старков Н.И. и др., Методика последовательного тонкослойного травления и измерения параметров треков в кристаллах оливина их палласитов для определения потока ядер тяжёлых и сверхтяжёлых элементов галактических космических лучей, «Вестник отделения наук

о Земле РАН» электронный научно-информационный журнал, № 1(27), 2009. URL: http://onznews.wdcb.ru/publications/asempg/planet-2.pdf.

76. Кашкаров Л.Л., Полухина Н.Г., Багуля A.B., Старков Н.И. и др., Трековый метод определения энергии сверхтяжёлых (Z>30) ядер галактических космических лучей, «Вестник отделения наук о Земле РАН» электронный научно-информационный журнал, № 1(27), 2009. URL: http://onznews.wdcb.ru/publications/asempg/planet-l.pdf.

77. Кашкаров Л.Л., Полухина Н.Г., Багуля A.B., Старков Н.И. и др., К проблеме идентификации заряда ядер галактических космических лучей по трекам в кристаллах оливина из палласитов, «Вестник отделения наук о Земле РАН» электронный научно-информационный журнал, № 1(27), 2009. URL: http://onznews.wdcb.ru/publications/asempg/planet-14.pdf

Подписано в печать 20^ Формат 60x84/16. Заказ № Зр- Тираж ^/экз. П. л. 2. • Отпечатано в РИИС ФИАН с оригинал-макета заказчика. 119991 Москва, Ленинский проспект, 53. Тел. 499 783 3640

Учреждение Российской академии наук ФИЗИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ им. П.Н.ЛЕБЕДЕВА РАН

71 11-1/11

На правах рукописи

Старков Николай Иванович

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

Специальность 01.04.01 - приборы и методы экспериментальной физики

Диссертация на соискание ученой степени доктора физико-математических наук

')? 5 Я О

стъ •

г.тл

Цп]

Москва 2010

ш

I Л ' II

Содержание

I. Введение. Твёрдотельные детекторы и их применение в физике

высоких энергий, элементарных частиц и космических лучей... 3

II. Установка ПАВИКОМ. Особенности поиска следов заряженных

частиц в твёрдотельных детекторах методами распознавания образов..........................................................................................................................................9

III. Предварительная обработка изображений. Кластеризация.

Бинаризация..............................................................................................................................36

IV. Определение параметров треков и характеристик заряженных частиц в

экспериментах с ядерными фотоэмульсиями................................................57

1. Исследование структуры нейтроноизбыточных

ядер в экспериментах с ядрами 6Не..................................................................57

2. Методика измерения зарядов релятивистских

ядер в толстослойных эмульсиях.................................... 69

3. Изучение спектров электронов внутренней конверсии

ядер группы лантаноидов............................................. 80

V. Исследования на основе методики твёрдотельных трековых детекторов....................................................................... 85

1. Измерение характеристик потока нейтронов в пластиковых детекторах в эксперименте "Энергия плюс

85

Трансмутация"..........................................................

2. Изучение зарядового распределения тяжёлых и сверхтяжёлых ядер космических лучей по их следам в оливинах из метеоритов............................................ 95

VI. Применение нейронной сети для обработки данных RICH-

детектора................................................................... 123

VII. Заключение...................................................................... 142

VIII. Приложение. Краткое описание структуры программного

144

комплекса.................................................................

Литература....................................................................... 153

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 0,4

мм с последующей стопкой из 38 слоев фотоэмульсии, облучалась пучком ядер свинца с энергией 158 ГэВ/нуклон. Однако, универсальность и потенциально большие аппаратные возможности комплекса ПАВИКОМ позволили использовать его для существенно более широкого круга задач. В настоящее время на ПАВИКОМ'е обрабатываются детекторы практически всех типов трековых детекторов (фотоэмульсии, рентгеновские плёнки, майлар, пластик, кристаллы). Фактически ПАВИКОМ работает в режиме центра коллективного пользования. Сотрудники примерно 10 российских и нескольких иностранных институтов совместно с фиановской группой ПАВИКОМ проводят обработку и анализ экспериментальных данных. При этом фиановская группа ПАВИКОМ активно участвует в создании специализированного программного обеспечения, проведении сканирования и в физическом анализе результатов.

Проблема восстановления треков частиц в объёме детектора возникла давно, с появлением первых ионизационных, пузырьковых и искровых камер, в которых трек частицы возникает как последовательность капель жидкости, пузырьков и электрических разрядов [16-18]. В отличие от этих камер, следы, возникающие в твёрдотельных детекторах, несут информацию о свойствах частицы не только своим расположением в пространстве, но также геометрическими размерами, формой и другими характеристиками. Задачи по выявлению объектов на изображениях со сложным набором характеристик относятся к классу задач на распознавание образа. Метод распознавания образа [19-22] широко используется в самых различных областях науки и техники, где имеется множество задач, связанных с обработкой изображений. Это, например, анализ и интерпретация аэрофотоснимков и космических снимков в науках о Земле, в метеорологии, астрономии, исследовании природных ресурсов; анализ оптических, рентгеновских, тепловых, радиографических и других изображений в медицинской диагностике, промышленной дефектоскопии, научных исследованиях и т.д. Широкое использование метода распознавания образа привело к разработке многочисленных методов и алгоритмов работы с изображениями.

В то же время следует отметить, что не существует универсальных алгоритмов, применимых для обработки всех типов изображений, в том числе

снимков следов частиц в ТТД. Это обусловлено большим разнообразием геометрических форм и конфигураций треков, образуемых следами частиц в разных материалах. По этой причине для программного пакета ПАВИКОМ'а был создан целый ряд оригинальных алгоритмов, учитывающих индивидуальные особенности характеристик следов частиц в различных материалах. При возникновении новых задач, в которых треки имеют новые характеристики, программный комплекс может быть дополнен соответствующими алгоритмами. Таким образом, открытый характер и универсальность созданного программного комплекса позволяют осуществлять его расширение и развитие применительно к новым задачам и условиям обработки.

При создании программного комплекса автор опирался на опыт объектно-ориентированного программирования с искусственными нейронными сетями [22-24]. Искусственные нейронные сети разрабатываются с 60-х годов 20-го века [25, 26]. Их устройство основано на принципах работы отдельных элементов мозга, открытых в опытах с животными и человеком. Автором был создан программный пакет, реализующий работу нейронной сети. Его применение позволили намного повысить эффективность обработки изображений ШСН-детектора. Этот пакет включён в рассматриваемый программный комплекс как самостоятельный модуль.

Структура работы следующая.

В первом разделе первой главы описана автоматизированная установка ПАВИКОМ, на которой анализируются следы частиц в ТТД, системы управления движением микроскопа и считывания изображений. В следующем разделе проведен сравнительный анализ характеристик следов частиц в различных экспериментах и дана оценка качества изображений с точки зрения возможностей их обработки. Решающее значение при анализе изображений имеет эффективность выделения тех областей, которые соответствуют изучаемому объекту, в нашем случае следу частицы. Поскольку при реализации этой задачи используется методы распознавания образов [27-33], в данном

разделе приводятся основные сведения о методах обработки изображений, выделения на них анализируемых объектов и определения их характеристик.

Во второй главе основное внимание уделено описанию методов выделения следов частиц на изображениях. Процедура выделения содержательных областей изображения называется кластеризация и включает несколько этапов.

В первой части главы описан первый этап - предварительная обработка изображения, облегчающая отделение искомых областей от фона и которая может быть разной в зависимости от качества изображений и особенностей характеристик треков. Поскольку программный комплекс предполагает автоматическую обработку больших наборов изображений, разработаны специальные алгоритмы, способные независимо от человека оценить оптимальный набор преобразований изображения. Их описание приведено в данной части.

Во второй части главы описывается алгоритм следующего этапа кластеризации - сегментации, первым этапом которой является бинаризация, то есть разбиение изображения на две области: фон и анализируемые объекты. Основной метод, используемый на этом этапе, заключается в анализе гистограммы почернений и определении порога почернения, т. е. такого уровня, на котором следы частиц и фон (в том числе посторонние пятна, царапины и т. д.) разделяются максимальным образом. Следующий этап заключается в выделении следов частиц, как самостоятельных объектов.

На последнем этапе для отбора кластеров, подлежащих дальнейшему анализу, определяются специфические характеристики треков (пространство признаков): геометрические размеры, площадь кластеров, направление оси вытянутых кластеров и так далее. На примере экспериментов, обрабатываемых на комплексе ПАВИКОМ, более детально описаны различные алгоритмы, используемые при кластеризации.

В третьей и четвёртой главах описаны методы и алгоритмы, осуществляющие трекинг, то есть построение трека частицы в пространстве и определение его характеристик. В силу существенного различия свойств используемых частиц, характеристик изображений и пространственного расположения треков в разных экспериментах, описание трекинга проводится

по разделам, относящимся к различным постановкам экспериментов. В тех же разделах приведены результаты физического анализа экспериментальных данных, полученных при обработке с использованием созданного программного пакета.

В пятой главе описан программный модуль, моделирующий работу нейронной сети, и результаты его применения при анализе данных ВДСН-детектора.

Заключение содержит основные результаты работы и выводы.

В Приложении представлено краткое описание структуры программного комплекса и принципов работы отдельных элементов.

Глава II. Установка ПАВИКОМ. Особенности поиска следов заряженных частиц в твёрдотельных детекторах методами

распознавания образов.

Принцип регистрации элементарных частиц в твёрдотельном трековом детекторе основан на появлении областей ионизации и повреждений структуры материала в объёме детектора при прохождении через него заряженной частицы [9-11]. Нейтральная частица также может быть зарегистрирована по ионизации, создаваемой вторичными заряженными частицами. После химической обработки детектора (проявление в случае фотоэмульсии или травление в случае пластика или минерала) в нём образуются микроскопические неоднородности (зёрна серебра в фотоэмульсии или полость в пластике или минерале), которые можно увидеть с помощью оптического микроскопа. Размеры и форма этих неоднородностей зависят от физических характеристик частиц: скорости, заряда и массы. Анализ следов частиц позволяет восстановить пространственное положение трека и характеристики частиц.

ПАВИКОМ состоит из двух независимых полностью автоматизированных установок ПАВИКОМ-1 и ПАВИКОМ-2, различающихся, прежде всего, величиной перемещений оптических столов, и, соответственно, допустимыми размерами пленок для обработки.

Основные узлы установки ПАВИКОМ-1 (рис. 1а) включают прецизионную механическую систему MICOS, оптическую систему в виде микроскопа с использованием элементной базы ЛОМО и CCD-камеру системы VS-CTT фирмы «Видеоскан» сопряжённую с компьютером. Она предназначена для обработки трековых детекторов больших размеров: до 40X80 см2.

Автоматизированный микроскоп ПАВИКОМ-2 (рис.1) создан на базе микроскопа МПЭ-11, производства ЛОМО. Основные узлы установки ПАВИКОМ-2:

- прецизионный стол немецкой фирмы Carl Zeiss с блоком управления;

- цифровая CCD-камера или CMOS-камера (в зависимости от задачи);

- система для управления микроскопом, захвата и обработки изображений из двух персональных компьютеров с видеопроцессором.

Пределы автоматического горизонтального перемещения столика по оси X составляют 0 - ]20 мм, по оси У: 0-100 мм, пределы перемещения по вертикальной координате около 1 см. Перемещение оптического столика по всем координатам осуществляется шаговыми двигателями, управляемыми контроллером, па который поступают команды от компьютера. Точность измерения координат X и У составляет 0.25 мкм, по оси 7>-0.1 мкм.

б

..........Рисунок I. Установка ПАВИКОМ-1 (а) и ПАВИКИМ-2 (б).

Матрица ССО-камеры имеет размеры 768 х 576 пикселей и глубину цвета 8 бит (256 градаций серого). Изображение в камере создаётся объективом микроскопа, с увеличением до 90\ Аналоговый видеосигнал, формируемый

видеокамерой, подаётся на вход аналого-цифрового преобразователя - карты захвата и оцифровки изображения, которая передаёт оцифрованный видеосигнал в память компьютера. При этом быстродействующая CMOS-камера имеет размер матрицы 1280x1024 пикселов и позволяет обрабатывать до 500 кадров/сек.

Основные задачи, выполняемые на автоматизированных микроскопах ПАВИКОМ, связаны с распознаванием, восстановлением и анализом треков в объёме детектора. Это предполагает сканирование по всем трём координатам. При этом, как правило, изображение трека попадает на одно поле зрения (фиксировано положение микроскопа по осям X и Y), а пространственная картина трека восстан�