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單像素中子成像新方法

jf_64961214 ? 來(lái)源:jf_64961214 ? 作者:jf_64961214 ? 2023-08-11 06:51 ? 次閱讀


??近日,由中科院高能所梁天驕研究員、上海交通大學(xué)物理與天文學(xué)院陳黎明教授、中科院物理所吳令安研究員組成的聯(lián)合研究團(tuán)隊(duì)探索出一種用于真實(shí)物體的單像素中子成像的新方法。

??該方法通過(guò)深硅刻蝕和填充高中子吸收截面的粉末的方式制作了中子調(diào)制器件,使得中子束穿過(guò)調(diào)制器件后在空間上的分布具有預(yù)設(shè)置的漲落,然后再照射在成像對(duì)象上,利用不具有空間分辨能力的單像素探測(cè)器收集信號(hào),最后將該信號(hào)和預(yù)設(shè)置的調(diào)制圖案通過(guò)強(qiáng)度關(guān)聯(lián)還原出成像物體的像,空間分辨率達(dá)到100微米。此外,研究團(tuán)隊(duì)還結(jié)合飛行時(shí)間成像模式,使成像的波長(zhǎng)(能量)分辨率可達(dá)到0.4%,并且每幀圖案僅需1000左右的中子計(jì)數(shù)。

??上述實(shí)驗(yàn)在中國(guó)散裂中子源20號(hào)束線完成,與現(xiàn)有的中子透射成像相比,該方法成本低、裝置簡(jiǎn)單,不僅適用于較低強(qiáng)度的緊湊型中子源,而且在上述兩方面更加適用于諸如可移動(dòng)式的激光驅(qū)動(dòng)脈沖中子源,在工業(yè)應(yīng)用、材料科學(xué)和生物學(xué)上將具有非常重大的應(yīng)用前景。

??相關(guān)研究成果近期在線發(fā)表于《Science Bulletin》(IF=9.511),共同第一作者為高能所曾智蓉和中科院物理所博士生何雨航、黃祎祎。這項(xiàng)工作得到了國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)項(xiàng)目、國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目、中科院先導(dǎo)計(jì)劃項(xiàng)目、民用空間項(xiàng)目和科學(xué)挑戰(zhàn)計(jì)劃項(xiàng)目的資助。

??中子成像利用中子的高穿透性和對(duì)輕元素靈敏等特性在無(wú)損檢測(cè)中具有獨(dú)特而重要的意義。隨著中國(guó)散裂中子源、中國(guó)先進(jìn)研究堆等大科學(xué)裝置的建成,中子成像有望在我國(guó)眾多領(lǐng)域的研究與應(yīng)用發(fā)揮重要的作用。但大型中子源機(jī)時(shí)緊張且不具有移動(dòng)性,限制了其廣泛的應(yīng)用。而對(duì)于緊湊型中子源,其強(qiáng)度又難以在可接受的時(shí)間范圍內(nèi)使用傳統(tǒng)中子成像的方法得到高空間分辨的二維圖像。另外,利用散裂中子源的脈沖時(shí)間特征,時(shí)間飛行(time-of-flight,ToF)成像模式可以進(jìn)行波長(zhǎng)分辨,但這對(duì)中子源強(qiáng)度提出了更高的要求,緊湊型中子源也就更不具備該能力。因此,獨(dú)創(chuàng)一種利用較低強(qiáng)度、可移動(dòng)式的脈沖中子源進(jìn)行空間和時(shí)間分辨成像的方法,成為中子成像眾多實(shí)際應(yīng)用的關(guān)鍵。

??單像素成像技術(shù),是通過(guò)使用沒(méi)有空間分辨能力的探測(cè)器進(jìn)行物理信號(hào)的采樣,需要將大量在空間上進(jìn)行調(diào)制的不同波場(chǎng),按時(shí)間順序投射到目標(biāo)物體以獲取空間分辨,進(jìn)而重建出高空間分辨率的圖像。目前該方法已在可見(jiàn)光和X射線波段實(shí)現(xiàn)。因工業(yè)應(yīng)用和生物醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域希望使用較弱的中子源實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的中子成像,由此催生了單像素中子成像技術(shù)的巨大需求。

??中子單像素成像實(shí)驗(yàn)方案。插圖是三維光學(xué)顯微鏡記錄的典型調(diào)制模式


??歸一化桶探測(cè)器信號(hào)和重建圖像。(a) 桶探測(cè)器記錄的每一幀中子束線強(qiáng)度;上圖為束線波動(dòng),下面兩個(gè)線分別為加了字母N和條紋的束線強(qiáng)度;(b) 物體N;(c)、(d) 常規(guī)GI和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)分別從1024次采樣中獲取的物體N和圖像。(e) 條紋物體;(f)、(g) 常規(guī)GI和CNN分別從512次采樣中獲取的條紋圖像。

審核編輯 黃宇

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