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画像認識技術により、マウンテンプロット画像から運動量広がりと縦方向のビーム形状を求める

Image recognition technology is used to obtain momentum distribution and longitudinal beam shape from mountain plot image

野村 昌弘  ; 沖田 英史  ; 島田 太平 ; 田村 文彦   ; 山本 昌亘   ; 杉山 泰之*; 長谷川 豪志*; 原 圭吾*; 大森 千広*; 吉井 正人*

Nomura, Masahiro; Okita, Hidefumi; Shimada, Taihei; Tamura, Fumihiko; Yamamoto, Masanobu; Sugiyama, Yasuyuki*; Hasegawa, Katsushi*; Hara, Keigo*; Omori, Chihiro*; Yoshii, Masahito*

J-PARC 3GeVシンクロトロン(RCS)では、機械学習の一種であるニューラルネットワークによる画像認識技術を用いることにより、ビームモニタで得た強度分布の画像から、前段のLinacからの入射ビームに関する情報が得られるようにしている。現状では、得られる情報の中で、入射ビームの運動量広がりについてはガウス分布の標準偏差として、また時間構造については強度が一定としてその時間幅として求められているが、これらの情報に関してはそれぞれの値としてではなく、運動量広がりと時間で表される位相空間上での強度分布として求められることが望まれる。そこで本研究では、ニューラルネットワークの出力を値から画像に変更し、位相空間上での強度分布の画像を学習させることにより、ニューラルネットワークの予測画像として位相空間上での強度分布が求められる様にした。その結果、シミュレーションによる画像を用いた検証ではあるが、ビームモニタで得た強度分布の画像から位相空間上での強度分布が求められることが確かめられた。

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