Impact of filtering on CYGNO experiment
| Ano de defesa: | 2022 |
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| Autor(a) principal: |
Lopes, Guilherme Sebastião Pinheiro
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| Orientador(a): |
Nóbrega, Rafael Antunes
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| Banca de defesa: |
Cerqueira, Augusto Santiago
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Lima Júnior, Herman Pessoa
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| Tipo de documento: | Tese |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | eng |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
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| Departamento: |
Faculdade de Engenharia
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: | |
| Área do conhecimento CNPq: | |
| Link de acesso: | https://doi.org/10.34019/ufjf/te/2022/00032 https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/14262 |
Resumo: | Este trabalho visa avaliar o impacto da utiliza¸c˜ao de filtros digitais no processo de detec¸c˜ao de pixels em um detector de particulas do tipo TPC, com leitura ´otica baseada em sensores de imagem de alta resolu¸c˜ao. Para esta an´alise, uma metodologia de avalia¸c˜ao baseada no uso de dados de simula¸c˜ao obtidos no ˆambito do Experimento CYGNO tamb´em ´e proposta. Por fim, dados reais s˜ao analisados como forma de validar os resultados. Para fins comparativos, algumas t´ecnicas cl´assicas de filtragem foram selecionadas, juntamente com a proposta de utilizar uma rede neural convolucional para realizar a sele¸c˜ao de pixels de interesse, com o objetivo de verificar as vantagens de se utilizar tais t´ecnicas em uma etapa de pr´e-processamento dos dados, principalmente no que tange a estima¸c˜ao de energia e tempo de processamento. Os resultados obtidos demonstraram que uma rede convolucional tem potencial para melhorar o desempenho da etapa de processamento das imagens geradas pelo detector e que uma filtragem n˜ao-linear cl´assica consegue reproduzir um resultado similar ao do algoritmo utilizado pelo experimento em um tempo quatro vezes menor. |