2004 Fiscal Year Annual Research Report
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15540291
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| Research Institution | Kinki University |
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Principal Investigator |
玉田 雅宣 近畿大学, 理工学部, 教授 (70163673)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
嶋野 法之 近畿大学, 理工学部, 助教授 (10257975)
広永 美喜也 近畿大学, 理工学部, 助手 (20257976)
本田 健 山梨大学, 大学院・医学工学総合研究部, 教授 (10115321)
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| Keywords | 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 |
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| Research Abstract |
昨年度得られたスキャナーによる黒化度測定に関する基礎的データを基にして、今年度は宇宙線によるシャワースポットの同定およびノイズの除去、また各層で観測されているシャワースポットデータからシャワーのチェンバー内での軌跡求める方法(トラッキング法)を中心課題とし、以下のような結果を得た。
(1)宇宙線によるシャワースポットとノイズスポットとを識別する方法として、階層型ニューラルネットワークを用いた。スキャナーにより得られたシャワースポットの候補について、スポット内での黒化度分布、スポットの形状等およそ10個のパラメータを考え、ネットワークの識別能力を調べた。シャワースポットの形状等はノイズスポットのそれとは本質的に異なり、大部分はうまく識別できる。明らかにノイズと考えられるものをもシャワースポットと同定してしまうこという問題も残ったが、裸眼でのスキャンで見落としていたものが、ネットワークではうまく同定できたという場合もある。
(2)ニューラルネットワーク(ホップフィールド型)を用いたチェンバー内でのシャワーのトラッキングの自動化の可能性について、模擬シャワーを用いて調べた。
(2)ニューラルネットワーク(ホップフィールド型)を用いたチェンバー内でのシャワーのトラッキングの自動化の可能性について、模擬シャワーを用いて調べた。
(a)ノイズスポットが完全に除去され、かっチェンバーのセッティングが完全(即ち各層のフィルム間にズレがない)な場合には、ほぼ完全にトラッキングが行える。
(b)しかし、実際には(1)でも述べたように100%ノイズを除去できない。このような場合には、真のトラック以外にノイズがトラックを構成してしまうことがある。
(c)さらに、実際のチェンバーでは各層間にフィルムのズレがある。ズレが小さい場合(50cmに対し数mm)には、よほど天頂角の小さなシャワーでない限り、トラッキングには問題はない。これらのシャワーの座標を用いてズレの補正も可能と考えられる。
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Research Products
(1 results)
