[发明专利]一种适用于强背景噪声下低能质子束的束流截面处理方法

说明书

本发明公开了一种适用于强背景噪声下低能质子束的束流截面处理方法，属于粒子加速器技术领域，包括采用基于KNN的背景减除法，将CCD相机获取到的原始数据进行背景减除法处理，得到束斑边界；再次进行去除本底噪声的处理，滤除噪点；对去噪声数据进行数据拟合，数据拟合包括对束斑截面边界、束斑截面强度分布和中心位置进行拟合；对拟合后数据进行束流截面计算，得到束斑中心位置和束斑的大小，解决了提高了粒子加速器中束流截面的计算精度，减少了背景噪声导致的误差的技术问题，本发明对束流的束流在x、y方向的强度分布进行计算，可以对束晕进行简要测量，可以直观的观测束流的发散状况，对聚束效果的判定起到辅助的作用。

技术领域

本发明属于粒子加速器技术领域，涉及一种适用于强背景噪声下低能质子束的束流截面处理方法。

背景技术

束流截面是反映束流品质的重要物理参数，是加速器和束流输运线设计的重要参数，也是实现束流匹配传输、提高束流传输效率的基础。束流截面过大会导致加速器在运行的过程中粒子撞击束管而损坏。因此，对束流截面的测量在束测中起着重要的作用。

为研究带电粒子束的运动规律，必须描述粒子束的截面大小，其中最简单的办法是对束流截面进行测量，随后分析计算求的束流截面的大小、分布以及半高宽。一般来说，加速器束流的截面形状是一个圆，其分布遵从高斯分布，束斑大小在聚焦磁铁聚束后直径会变小。

目前对于粒子加速器束流截面形状计算的算法都是基于传统的先对测量的数据进行背景噪声减除，随后投影到x、y方向后进行高斯拟合，根据求得的高斯分布求出半高宽。这种方法对于低能质子束，尤其是计算束斑尺寸大、流强较高的束流截面时，由于背景噪声过大会遇到背景噪声将束流截面边界淹没的情况，导致无法正常判定束流截面的边界范围。其次，对低能质子束的测量本身也存在误差，其来源主要有：

1、机械误差：测量过程中束流并非垂直照射在截面靶上，CCD相机的镜头存在焦距，这些会导致测量的图片数据中截面靶的形状和实际的形状相比发生偏差，成为一个梯形，对后续的数据拟合造成误差。

2、束流不稳定造成的误差：离子源引出的束流本身也会因为电源等的自身的不稳定性而发生变化，直观上的体现为束流流强的波动性变化。这会对测量造成偏差。

3、本底噪声的误差：本底噪声的误差主要来源于CCD相机自身的噪声，这种噪声一般为椒盐噪声和高斯噪声，直观表现为测量数据上的随机出现的噪点。

4、计算机测量误差：CCD相机的数据经过USB传输到电脑上，USB数据传输的过程中也存在噪声以及信号丢失，直观表现为数据中随机出现的噪点。

5、数据处理误差：数据处理过程中对本底的扣除、高斯拟合以及求解半高宽的过程中都会引入误差。

因此，通过对数据处理算法在其理论方面进行深入的研究，改进适合于低能质子束的束流截面的测量算法，对提高束流测量效率具有重要的现实意义和很高实际应用价值。

发明内容

本发明的目的是提供一种适用于强背景噪声下低能质子束的束流截面处理方法，解决了提高了粒子加速器中束流截面的计算精度，减少了背景噪声导致的误差的技术问题。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种适用于强背景噪声下低能质子束的束流截面处理方法，包括如下步骤：

步骤1：采用基于KNN的背景减除法，将CCD相机获取到的原始数据进行背景减除法处理，得到束斑边界；

步骤2：对步骤1的结果再次进行去除本底噪声的处理，滤除噪点，同时进行人工标注未滤除的噪点，得到去噪声数据；

步骤3：对去噪声数据进行数据拟合，数据拟合包括对束斑截面边界、束斑截面强度分布和中心位置进行拟合；