Детектирование частиц космических лучей с помощью цифровой фотокамеры

Для детектирования частиц космических лучей можно использовать и цифровые фото- или вебкамеры. Эти камеры имеют в своем составе CMOS-сенсоры, аналогичные тем, что используются для детектирования частиц в LHC - Большом адронном коллайдере.

DECO
Известен такой проект как DECO Distributed Electronic Cosmic-Ray Observatory (http://wipac.wisc.edu/deco) университета University of Wisconsin–Madison, который объединяет пользователей по всему миру в распределенную обсерваторию, являющуюся частью Global Sensor Web предназначенную для обнаружения космических лучей и других высокоэнергетических частиц с помощью цифровых камеров смартфонов и планшетов под управлением операционной системы Android.

приложение DECO
снимок экрана приложения DECO

DECO
пример зафиксированного "события" в DECO

Данные, полученные от пользователей, загружаются в репозитарий.
Координаторы проекта - Justin Vandenbroucke и Silvia Bravo.
Justin Vandenbroucke    Silvia Bravo
Justin Vandenbroucke          Silvia Bravo

В обсуждении проекта можно участвовать, вступив в группу Google.

CRAYFIS
Также следует упомянуть проект CRAYFIS - Cosmic Rays Found in Smartphones (http://crayfis.ps.uci.edu/about.html), в котором также формируется распределенный детектор из камер смартфонов и планшетов под управлением операционных систем Android (2.3.3 (Gingerbread, API Level 10, февраль 2011 года) или новее) or iOS (7 или новее). После установки специализированного приложения на смартфон оно запускается после гашения (из-за бездействия пользователя) экрана смартфона, подключенного к электросети (для предотвращения разряда батареи).
Руководители проекта - Daniel Whiteson из университета University of California, Irvine и Michael Mulhearn из University of California, Davis.

Daniel Whiteson     Michael Mulhearn
Daniel Whiteson
                   Michael Mulhearn

Присоединиться к проекту CRAYFIS  можно здесь.

Для устранения влияния освещения (дневного или искусственного) необходимо заклеить "глазок" камеры изолентой, причем лучше в несколько слоев.

Измерение ионизирующей радиации
Аналогичный подход используется для измерения интенсивности ионизирующего излучения в приложении WikiSensor (цена $0,99), использующем CMOS-сенсор смартфона Apple iPhone 4/4S:
WikiSensor
Радиолюбитель из Испании Miguel A. Vallejo (позывной EA4EOZ) (http://ea4eoz.blogspot.com.by/) удалил объектив дешевой веб-камеры и закрыл сенсор слюдяной пленкой, получив детектор альфа-частиц (http://ea4eoz.blogspot.com.by/2012/09/detecting-alpha-particles-with-modified.html).
Белые точки на фотограмме - это следы от альфа-частиц и, возможно, космических частиц:
EA4EOZ

 

Проект CosmicRays_MATLAB
Для фиксации пролета частицы необходимо циклически захватывать изображение с камеры и подвергать его анализу.
Я реализовал процедуру обработки изображений с камеры в MATLAB (пакете прикладных программ для выполнения технических вычислений, имеющем свой язык программирования) - проект CosmicRays_MATLAB.
Исходный код этого проекта открыт (лицензия GPL версии 3.0) и расположен на GitHub в репозитарии https://github.com/Dreamy16101976/CosmicRays_MATLAB . Основу проекта составляет M-файл cr.m - скрипт на языке MATLAB.

После запуска скрипт cr.m производит поиск доступного оборудования для захвата изображений.
В своих исследований я использовал следующее оборудование:
- встроенная камера ноутбука Lenovo G580 (модель 20157)  - QIWG5 Camera 1M PK40000GR10/GP10/H400:
QIWG5 Camera 1M PK40000GR10/GP10/H400
- USB-камера Vimicro USB Camera (Altair).

Для использования выбирается устройство, подключенное через адаптер (adaptor) Windows Video (winvideo), с идентификатором (DeviceID) 1:
видеозахват MATLAB

После инициализации скрипт циклически захватывает изображение с подключенной к компьютеру цифровой камеры. Полученное изображение представлено в виде массива пикселов, причем для каждого пиксела значения цветовых каналов (красного, зеленого и синего) лежат в пределах от 0 до 255.
При анализе этого изображения выделяется самый яркий пиксел (имеющий максимальное цветовое расстояние) и проверяется уровень его цветовых каналов:
анализ изображения MATLAB
В фоновом изображении с камеры значения уровней цветовых каналов малы:
распределение значений для красного канала
красный канал
распределение значений для зеленого канала
зеленый канал
распределение значений для синего канала

синий канал
Если в каком-то канале значение превышает пороговый уровень, то считается, что след от частицы зафиксирован на этом кадре.
Я принял за пороговый уровень рекомендованное (в проекте DECO) значение 150. Такой подход позволяет отбросить как фоновый шум (например, от инфракрасного излучения), так и следы от низкоэнергетических частиц.

В качестве примера можно привести снимок с камеры ноутбука от 6 июля 2015 года, отображающий след частицы:
частица 06.07.2015

В увеличенном виде (увеличение в 3 раза, размер фрагмента 150 x 150 пикселей) след выглядит так:
след частицы
В этом случае для самого яркого пиксела кадра значения уровней цветовых каналов составили:
красный - 245, зеленый - 123, синий - 99.

Следы различных частиц
В описании проекта DECO указывается, что следы могут оставлять как высокоэнергетические частицы космических лучей, так и низкоэнергетические электроны ("черви, worms"), а также обладающие высокой энергией мюоны.
На сайте проекта приводятся примеры следов различных частиц:

след от мюона
1

след от электрона
2

след от частицы3

Также примеры следов частиц приведены в работе "Cosmic Rays and Other Nonsense in Astronomical CCD Imagers" исследователя Donald E. Groom из Lawrence Berkeley National Laboratory (Berkeley Lab):

след от мюона
1

след от электрона
2

Donald E. Groom
Donald E. Groom (фотография N Akchurin)

1 - muon - след мюона, представляющий собой прямую линию
2 - worm - изогнутый след электрона ("червь"), являющийся либо результатом комптоновского рассеяния гамма-квантов (в большинстве случаев), либо результатом земного бета-распада радиоактивных материалов.
3 - spot - "пятно" - маленький "червь"

Вот следы всех трех типов (сделаны с выдержкой 3600 секунд в лаборатории NOAO lab в Tucson) из работы "Radiation events in astronomical CCD images" исследователя Donald E. Groom:
следы частиц

Как указывает Donald E. Groom, в большинстве лабораторий частота регистрации "червей" и "пятен" в два раза превышает частоту регистрации мюонов, а экранирование свинцовым экраном толщиной 1 см снижает частоту регистрации "червей" и "пятен" до уровня меньшего, чем для мюонов.

Также следует учитывать, что регистрируемые события весьма редки. Их частота мала из-за малых размеров сенсора камеры, и интервал между соседними событиями составляет часы, а то и сутки.

Примеры следов частиц
Вот примеры следов частиц, зафиксированных мной в проекте CosmicRays_MATLAB (увеличение в 3 раза, размер фрагмента 150x150 пикселей) - встроенная камера ноутбука Lenovo G580 (модель 20157), разрешение 1280x720:

след частицы

частица №1
6 июля 2015 года

след частицы

частица №2
8 июля 2015 года

след частицы

частица №3
8 июля 2015 года

след частицы

частица №4
8 июля 2015 года

Проект Cosmic Ray Finder
Также я разработал Windows-приложение CRF.exe, выполняющее циклический захват и анализ изображения с подключенной к компьютеру цифровой камеры с целью поиска следов частиц:
Cosmic Ray Finder

Скачать приложение Cosmic Ray Finder Вы можете здесь - http://foxylab.com/CRF.php .

Это приложение выполняет захват изображения с камеры с намного большей скоростью, чем скрипт cr.m в проекте CosmicRays_MATLAB - 300...500 сэмплов в минуту (SPM, на скриншоте 378).

После запуска захвата приложение выбирает наивысшее разрешение (Source, на скриншоте 1280x720), позволяемое камерой, для захвата изображения.
При захвате первого кадра приложение рассчитывает среднее цветовое расстояние для пикселов кадра, и если оно превышает заданный предел, то делается вывод, что "глазок" камеры не закрыт, захват прекращается и выдается предупреждающее сообщение. Для закрытой двумя слоями черной изоленты встроенной камеры ноутбука Lenovo G580 (модель 20157) среднее значение практически не зависит от внешней освещенности и составляет 27 ... 28. Для USB-камеры, чей объектив тоже закрыт черной изолентой, среднее значение колеблется в пределах 0,7 ... 3. Я выбрал в качестве предела величину 40.
В окне приложения отображаются значения цветовых каналов (красного, зеленого и синего) для наиболее яркого пиксела в текущем захваченном изображении с камеры.
Приложение позволяет задать предельное значение цветового канала (Limit, на скриншоте 150) для обнаружения "события" - следа частицы. При регистрации события возникает всплывающее сообщение, и регистрация события может сопровождаться звуковым сигналом (Sound). В случае обнаружения на изображении с камеры следа частицы это изображение сохраняется в файл формата PNG в текущей или выбранной пользователем директории, а в журнале в окне приложения протоколируется время обнаружения события и значения цветовых каналов (красного, зеленого и синего) для наиболее яркого пиксела.
Число зарегистрированных событий отображается красным утолщенным шрифтом (на скриншоте - 8). Скорость возникновения событий отображается как число событий в сутки (EPD, на скриншоте - 16,284).

Следы частиц
Примеры следов частиц (увеличение в 3 раза, размер фрагмента 150x150 пикселей, приведены значения цветовых каналов для самого яркого пиксела) - встроенная камера ноутбука Lenovo G580 (модель 20157), разрешение 1280x720:

след частицы
частица 1
27.09.2015
R:159 G:153 B:192

след частицы
частица 2

28.09.2015
R:248 G:189 B:255

след частицы
частица 3

11.10.2015
R:236 G:174 B:170
след частицы
частица 4

11.10.2015
R:255 G:216 B:225
след частицы
частица 5

11.10.2015
R:105 G:93 B:90
след частицы
частица 6

11.10.2015
R:130 G:83 B:154
след частицы
частица 7

11.10.2015
R:255 G:206 B:255
след частицы
частица 8

11.10.2015
R:237 G:184 B:167
след частицы
частица 9

15.10.2015
R:175 G:151 B:159
     

Возможно и одновременная фиксация двух-трех событий на одном кадре:
следы частицы  следы частиц

Также возможно инвертировать получаемое изображение (галочка "Inverse" в окне программы):
след частицы
Можно отобразить изображение (лучше инвертированное) в градациях серого (галочка "Gray" в окне программы):
след частицы   следы частиц

Влияние предела детектирования события
Я попытался исследовать влияние предельного уровня детектирования события (Limit) на частоту событий (EPD) (встроенная камера ноутбука, разрешение 1280x720, наклон панели с камерой к горизонту 60 градусов):

Limit: 40 - ~208 EPD:
R:105 G:93 B:90   R:18 G:18 B:44  R:18 G:18 B:45  R:255 G:191 B:255 ...  R:17 G:17 B:43

Limit: 50 - ~55 EPD:
R:78 G:61 B:58   R:96 G:100 B:94   R:98 G:65 B:103  R:214 G:232 B:255  ... R:79 G:49 B:94

Limit: 60 - ~32 EPD:
R:33 G:27 B:82  R:255 G:206 B:255  R:68 G:47 B:80  R:70 G:71 B:68  ... R:179 G:213 B:179

Limit: 100 - ~24 EPD:
R:215 G:175 B:202  R:255 G:207 B:255 R:243 G:169 B:255  R:163 G:73 B:200  ... R:104 G:70 B:147

Во всех случаях регистрация проводилась для 15 событий.

Я провел опыт по регистрации 50 событий с помощью USB-камеры Vimicro (разрешение 640x480).
Объединенные вместе следы частиц, полученные в результате этого эксперимента:
следы частиц
Средняя скорость регистрации составила  ~ 15 EPD (события в сутки).

Влияние источника ионизирующего излучения
Я провел эксперименты с целью определения влияния находящегося вблизи от веб-камеры источника ионизирующего излучения на частоту регистрируемых событий (при предельном значении цветового канала 150).
Расположив веб-камеру, подключаемую к USB-порту, на компасе с радиоактивной светомассой, я провел два замера - в обоих случаях частота событий (EPD) равнялась ~140 событий в сутки.
Следует отметить, что регистрируемые при этом следы обладали повышенной яркостью, в частности, наблюдались события с цветовым расстоянием самого яркого пикселя 441,7 (R:255 G:255 B:255):
след от частицы ионизирующего излучения
(увеличение в 2 раза, размер фрагмента 150x150 пикселей)
При расположении веб-камеры вдали от радиоактивных артефактов, я получил при эксперименте частоту 20...30 событий в сутки.

 

Яндекс.Метрика