Определение природы газа в состоянии ударного сжатия при помощи метода протонной радиографии

     

     Рис.5.Трансмиссия  протонного пучка.

     Так как цилиндр не претерпевает значительных деформаций во время взрыва (за исключением границы с газом), при обработке результатов измерений необходимо учесть эффект наличия контейнера и по возможности избавиться от него, выделив только искомую плотность исследуемого газа. 

Программа DensDetect. 

     Программа разработана в языковой среде Python.Были использованы модули PIL (Python Image Library), sys, os, glob, wx . Подробное описание модулей и входящих процедур находится в свободном доступе.

     Входными  данными для программы являются протонно-радиографические изображения, полученные с ПЗС камер, установленных на тракте. Для последующей работы с проекциями мишени на картинках, необходима его первичная обработка. Алгоритм обработки, описанный выше, реализован в программе следующим способом: 

     def getTrans(imgOBJ, imgBF, imgWF):    # функция нахождения трансмиссии прот пучка

             imgRes1 = ImageChops.difference(imgOBJ,imgDF)        # вычитание из изобр объекта изобр ч.п.

            imgRes2 = ImageChops.difference(imgWF,imgDF)          #вычитание из изобр б.п. изобр ч.п.

            imgRes1.load()

            imgRes2.load()

       rA, gA, bA = imgRes1.split() #разделение полученных изображений на 3 массива для последующего почленного деления

            rB, gB, bB = imgRes2.split()

     rTmp = ImageMath.eval("int(a/((float(b)+1)/256))", a=rA, b=rB).convert('L')

            gTmp = ImageMath.eval("int(a/((float(b)+1)/256))", a=gA, b=gB).convert('L')

            bTmp = ImageMath.eval("int(a/((float(b)+1)/256))", a=bA, b=bB).convert('L') 

            imgTrans = Image.merge("RGB", (rTmp, gTmp, bTmp)) #сшивка массивов в изобр трансмиссии протонного пучка

            return imgTrans

     def conv(name): #функция конвертирования цветовой схемы RGBA в RGB

            img = Image.open(name)

            img.mode = 'I'

            img = img.point(lambda i:i*(1./256)).convert('RGB')

            return img 

     Последующим этапом работы программы является построение профилей плотности в единицах трансмиссии пучка. Полученные профили сравниваются с профилем молекулярного азота (в частном случае) для определения фазового состояния вещества.

     

     Рис.6. Профиль плотности  в единицах трансмиссии  пучка.

       Для удобства использования программы  был разработан графический интерфейс (на основе модуля wxPython).

     

 

     Рис.7. Внешний вид программы с загруженным изображением.

     Помимо  прочего, в программный пакет  включена процедура усреднения изображений, полученных с конкретной статичной  камеры. Алгоритм усреднения представляет собой следующее: 

       #функция конвертирования цветовой схемы RGBA в RGB

     for i in range(len(name)):

           imgWF = Image.open(name[i])

           imgWF.mode = 'I'

           imgWF = imgWF.point(lambda i:i*(1./256)).convert('RGB')

           #вычленение  из массива пикселей  R G B составляющих

           for m in range(0,1024):

                 for j in range(0,1024):

                       pix = imgWF.getpixel((m,j))

              rl.append(pix[0])

              gl.append(pix[1])

              bl.append(pix[2])

            #суммирование картинок  

           for z in range(len(rl)):

                 rs[z] = rs[z] + rl[z]

                 bs[z] = bs[z] + bl[z]

                 gs[z] = gs[z] + gl[z]

     #нормировка изображения

     for z in range(len(rl)):

           rs[z] = rs[z]/len(rl)

           bs[z] = bs[z]/len(rl)

           gs[z] = gs[z]/len(rl)

         #сшивка полученных  массивов R G B в единую картинку

           put = imgWF.putpixel

     for i in range (0,1024):

           r = rs[i]

           b = bs[i]

           g = gs[i]

           s = r,g,b

           for j in range (0,1024):

                 put((i,j),s)

     imgWF.save(patternf + "/" + "SUMM" + ".jpg") 

     Усреднение  необходимо для получения наилучшего изображения и отсечения случайных  шумов. 

\ 
 

Заключение.

     В ходе данного УИР был разработан программный пакет, позволяющий существенно упростить обработку изображений, получаемых при помощи ПЗС камер, установленных на тракте экспериментальной линии лаборатории 118. Достигнуты результаты:

1. Освоены принципы работы с изображениями RGBA цветовой схемы в Python и основы анализа радиографических и рентгенографических снимков.
2. Структурирован алгоритм усреднения изображений.
3. Освоена работа с графическим интерфейсом в среде Python (на примере wxPython).

     В дальнейшем будет проведено испытание программного пакета, доработка и исправление недочетов (если таковые имеются). Так же планируется (в случае необходимости) внедрение программного пакета в систему АПК лаборатории 118. 
 
 

Список  литературы.

[1] McMahan A.K., LeSar R. 1985. Phys. Rev. Lett. 54: 1929.

[2] Radousky H.B, Nellis W. J., Ross M., Hamilton D.C., Mitchell A.C. 1986. Phys. Rev. Lett. 57: 2419.

[3] Nellis W.J., Radousky H.B., Hamilton D.C., Mitchell A.C., Holmes N.C., Christianson K.B., Thiel M. 1991. J. Chem. Phys. 94: 2244.

[4] Boates B., Bonev S.A. 2009. Phys. Rev. Lett. 102: 015701.

 [5]Справочная информация о языке программирования Python: www.python.org; www.python.ru; www.python.su; ru.wikipedia.org; docs.dvo.ru/gentoo/numarray-1.5.2-r1/html/node69.html; www.developers.org.ua/; www.vpython.org/;  www.scipy.org.

[6]Лебедев Н.Н. : Пояснительная записка к дипломному  проекту на тему:

«Измерение плотности  ударно-сжатого газа методом протонной радиографии»