| 研究課題/領域番号 |
15540291
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 研究分野 |
素粒子・原子核・宇宙線・宇宙物理
|
|---|
| 研究機関 | 近畿大学 |
|---|
研究代表者 |
玉田 雅宣 近畿大学, 理工学部, 教授 (70163673)
|
|---|
| 研究分担者 |
嶋野 法之 近畿大学, 理工学部, 教授 (10257975)
広永 美喜也 近畿大学, 理工学部, 助手 (20257976)
本田 建 山梨大学, 大学院・医学工学総合研究部, 教授 (10115321)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2003 – 2004
|
| キーワード | 宇宙線 / エマルション・チェンバー / 核相互作用 / 画像処理 / パターン認識 / ニューラルネットワーク |
|---|
| 研究概要 |
スキャナーを用いてエマルション・チェンバーで観測されている宇宙線ファミリーデータの測定がどの程度可能であるかを調べてきた。これまでに得られた結果はつぎのようにまとめることができる。
1)フォトメータを用いて測定されたシャワーの黒化度とスキャナーによる測定で得られた黒化度の間には非常によい相関があり、スキャナーを用いて宇宙線ファミリーデータの測定は可能である。
2)シャワースポットの取り出し(すなわち、ノイズスポットの除去)は真のシャワースポット中での局所的な黒化度の分布がノイズスポットのそれとは異なることを利用して、その特徴を取り出すことによりある程度まで行うことができた。さらにニューラルネットワークを用いた識別方法も適用してみたが、完全にノイズスポットを取り除くまでには至らなかった。シャワーを特徴づけるパラメータの取り方などもう少し工夫が必要かもしれない。しかし、ノイズスポットが完全に除去できなくても、以下のような方法でシャワーの取り出し、ファミリーの取り出しは可能である。
3)シャワーの取り出し(トラッキング)については、シャワースポットの配置の幾何学的な条件を考慮した方法と、ニューラルネットワークによる方法の2通りを適用してみた。前者の方法では、あらかじめ少なくとも1個のシャワースポットについて、こらが下の層にあるどのシャワースポットに対応するかの検討をしておけば、ほぼ確実にシャワートラックを同定でき、また、その中から宇宙線ファミリーに属するシャワーの同定もできることがわかった。取り出す基準がチェンバーブロックにより異なるのか、常に同じパラメータを用いてよいのか、今後さらに適用事例を増して調べる必要がある。ニューラルネットワークによる方法では、模擬的に作った事例についてその有効性を調べた。ノイズが含まれる場合、各層のフィルムにズレがある場合など様々な場合について考えてみたが誤ったトラッキングが少し含まれるものの、大部分は正しいトラッキングが出来ていることがわかった。実際の実験データに適用して、その有効性を確かめる必要がある。
|
