Актуальность

Гипотеза

Заряженные частицы после попадания на матрицу фотокамеры возбуждают пиксели. На изображении оставляют "следы", которые нам нужно распознавать. Частицы (космические лучи) - это элементарные частицы, ядра атомов, фотоны, которые движутся с большими энергиями. Ионизирующее излучение делится на несколько основных типов: коротковолновое электромагнитное (гамма-квант), электронное и протонное излучение.

Так самым распространенным видом является коротковолновое электромагнитное излучение. Оно образуется в ходе перехода из системы атома из состояния с большей энергий в состояние с меньшей энергией. Также его источником является распад ядер атомов и распад частиц. Еще одним источником является процесс торможения частиц в веществе и др. Коротковолновое электромагнитное излучение обладает большой проникающей способностью, что требует большого количества вещества для поглощения его значительной части. Так электронное излучение образуется при бета-распаде ядер атомов или при взаимодействии гамма-квантов с электронной оболочкой атомов.

Решение

Для распознавания таких треков нами был разработан, реализован и доработан алгоритм. Он работает в несколько этапов:

• Бинаризация всех пикселей (засвеченные и не засвеченные)
• Обход всех засвеченных пикселей и поиск соседних засвеченных пикселей
• Разбиение на группы и подсчет таких групп

Белые пиксели - засвеченные пиксели
Зеленый пиксель - там, где сейчас программа
Красные - соседи зеленого пикселя, где программа еще не была
Бордовые пиксели - там, где программа была.

Такая программа была реализована на двух языках программирования. Изначально первая версия была реализована на Python. После проверок оказалось, что на спутнике МОНИТОР-1 не установлены необходимые библиотеки. Было принято решение о создании двух версий программ. На C++ Был реализован алгоритм, который считает количество засвеченных пикселей и количество треков. Эта программа имеет небольшой объем (64 кб). Ее можно почти на любой кубсат, который имеет на борту Raspberry pi и камеру. Кубсат МОНИТОР-1 имеет слабый канал связи. Загрузить сжатый файл можно будет передать за 3-4 сеанса связи.

Для решения данной задачи нам был спутник кубсат МОНИТОР-1. На нем расположена камера Raspberry pi V2 NoIR. В нашей мастерской находилась такая камера, на которой мы проводили испытания.

Кубсат МОНИТОР-1
Дата запуска: 09.08.2022
NORAD ID: 53374

Камера Raspberry pi v2 NoIR
Размер пикселя: 1.22 мкм
Разрешение: 2592x1944

МАтричный Детектор ИЗлучение
МАДИЗ

Мы начали разрабатывать новый матричный детектор радиации. Ключевыми его элементами являются 2 камеры Raspberry pi v3. Их матрицы расположены на небольшом расстояние около 1 мм Для управления камерами и вычислений используется Raspberry pi 4 compute module. Камеры и компьютер установлены на алюминиевой пластине толщиной 1 см Такая толщина необходима для отвода. В космосе тепло теряется в основном за счет собственного излучение. Чем больше будет пластина, тем больше тепла она будет отводить на себя и потом его излучать. Внешняя часть пластины соответствует стандарту кубсатов PC104. Т.е. может быть установлена в качестве полезной нагрузки.

Пластина была отфрезерована, нарезаны резьбы, установлена пробная камера. Этот прибор был опробован в полевых условиях.

Фрезеровка

Пластина после фрезеровки

Первый прототип в металле
Камера Raspberry pi HQ

Технические характеристики:
Масса - 340г
Размеры - 91x98x65 мм
Энергопотребление - до 8 Вт
Напряжение - 5В
Полерзрение - до 180 градусов
Чувствительность - от 25 МэВ

3D модель

Первый прототип

Планы

Развернуть программу на большом количестве спутников, так как многие кубсаты имеют необходимое оборудование
Получение большого количества данных и сравнение с реальными значениями

Испытание прибора рядом с источниками излучения


Разработка программного обеспечения для МАДИЗа

Контакты

ivan.a.zolotarev@gmail.com
Почта руководителя