نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان

1 دکتری، پژوهشکده کاربرد پرتوها، پژوهشگاه علوم و فنون هسته‌ای، سازمان انرژی اتمی ایران، تهران، ایران.

2 استادیار، سازمان انرژی اتمی، پژوهشگاه علوم و فنون هسته ای، ایران-تهران، ایران.

چکیده

فناوری هسته‌ای به سرعت در سراسر جهان در حال گسترش است. با این حال، مواد رادیواکتیو خطر بزرگی برای جوامع بشری و محیط زیست است. این به دلیل تهدیدات تروریسم، سوء استفاده یا حمل و نقل غیرمجاز است. بنابراین؛ ما نیاز به بهبود سیستم‌های تشخیص و ردیابی منبع رادیواکتیو داریم. این امر باعث تقویت امنیت و توقف اقدامات تروریستی خواهد شد. در این مقاله، یک رویکرد جدید برای نقشه‌برداری و آشکارسازی پرتوی با توسعه الگوریتم‌هایی بینایی ماشین و مدل‌سازی سامانه‌های آشکارسازی هسته‌ای متشکل از آشکارسازهای کریستالی سوسوزن و لامپ‌های تقویت‌کننده نوری پیشنهاد می‌شود. هدف افزایش کارایی و دقت شناسایی و مکان‌یابی چشمه‌های پرتوزا خارج از کنترل در محیط‌های پیچیده و داینامیک با بهره‌گیری از روش‌های نوین بینایی ماشین است. معادلات روش ردیابی از روش KLT پیروی می‌کند. سامانه مدل شده به طور هم‌زمان تصاویر حرکتی را دریافت و پردازش کرده و مسیر حرکت اجسام را تشخیص می‌دهد و به طور هم‌زمان داده‌های پرتوی در آشکارساز ثبت می‌گردد. در نهایت با تلفیق داده‌های مکانی و داده‌های پرتوی با دقت خوبی چشمه‌های پرتوزا خارج از کنترل در میان سایر اشیای متحرک کشف گردید. ادغام این الگوریتم‌ها در سامانه‌های تشخیص پرتو موجود این ظرفیت را دارد که اقدامات ایمنی را به میزان قابل‌توجهی افزایش دهد و خطرات مرتبط با حوادث پرتوی را کاهش دهد

کلیدواژه‌ها

[1] H. Al Hamrashdi, S. D. Monk, and D. Cheneler, “Passive Gamma-Ray and Neutron Imaging Systems for National Security and Nuclear Non-Proliferation in Controlled and Uncontrolled Detection Areas: Review of Past and Current Status,” Sensors, vol. 19, no. 11. 2019. doi: 10.3390/s19112638.
[2] C. Fernandez, “These are the top 10 busiest airports in the world—5 of them are in the U.S.” Accessed: Sep. 23, 2023. [Online]. Available: https://www.cnbc.com/2023/04/10/world-busiest-airports-airports-council-international-ranking.html
[3] P. Andreas, “A tale of two borders: The US-Canada and US-Mexico lines after 9--11,” in The Rebordering of North America, Routledge, 2014, pp. 1–23.
[4] Muhammad Rizwan Munawar, “Github.” Accessed: Sep. 25, 2023. [Online]. Available: https://github.com/RizwanMunawar/yolov7-object-tracking
[5] J. S. Bisht, “Github.” Accessed: Sep. 25, 2023. [Online]. Available: https://github.com/jitendrasb24/Car-Detection-OpenCV
[6] J. Shi and Tomasi, “Good features to track,” in 1994 Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 1994, pp. 593–600. doi: 10.1109/CVPR.1994.323794.
[7] A. Lukežič, T. Vojíř, L. Čehovin Zajc, J. Matas, and M. Kristan, “Discriminative Correlation Filter Tracker with Channel and Spatial Reliability,” Int. J. Comput. Vis., vol. 126, no. 7, pp. 671–688, 2018, doi: 10.1007/s11263-017-1061-3.
[8] E. R. Davies, Computer and machine vision: theory, algorithms, practicalities. Academic Press, 2012.
[9] C. Steger, M. Ulrich, and C. Wiedemann, Machine vision algorithms and applications. John Wiley \& Sons, 2018.
[10]         C.-Y. Huang, J.-H. Hong, and E. Huang, “Developing a Machine Vision Inspection System for Electronics Failure Analysis,” IEEE Trans. Components, Packag. Manuf. Technol., vol. 9, no. 9, pp. 1912–1925, 2019, doi: 10.1109/TCPMT.2019.2924482.
[11]         K. D. Joshi, V. D. Chauhan, and B. W. Surgenor, “Real time recognition and counting of Indian currency coins using machine vision: a preliminary analysis,” in Proceedings of the Canadian Society for Mechanical Engineering International Congress (CSME), 2016, pp. 26–29.
[12]         A. K. Dubey, A. Kumar, S. R. Kumar, N. Gayathri, and P. Das, AI and IoT-based Intelligent Automation in Robotics. John Wiley \& Sons, 2021.
[13]         Y. Shen and W. Zhu, “Medical image processing using a machine vision-based approach,” Int. J. signal Process. Image Process. Pattern Recognit., vol. 6, no. 3, pp. 139–146, 2013.
[14]         R. Jain, R. Kasturi, B. G. Schunck, and others, Machine vision, vol. 5. McGraw-hill New York, 1995.
[15]         B. L. Luk, A. A. Collie, D. S. Cooke, and S. Chen, “Walking and Climbing Service Robots for Safety Inspection of Nuclear Reactor Pressure Vessels,” Meas. Control, vol. 39, no. 2, pp. 43–47, Mar. 2006, doi: 10.1177/002029400603900201.
[16]         S. J. Schmugge et al., “Detection of cracks in nuclear power plant using spatial-temporal grouping of local patches,” in 2016 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), 2016, pp. 1–7. doi: 10.1109/WACV.2016.7477601.
[17]         H. Ardiny, A. Beigzadeh, and H. Mahani, “MCNPX simulation and experimental validation of an unmanned aerial radiological system (UARS) for rapid qualitative identification of weak hotspots,” J. Environ. Radioact., vol. 258, p. 107105, 2023, doi: https://doi.org/10.1016/j.jenvrad.2022.107105.
[18]         N. Marturi et al., “Towards advanced robotic manipulation for nuclear decommissioning: A pilot study on tele-operation and autonomy,” in 2016 International Conference on Robotics and Automation for Humanitarian Applications (RAHA), 2016, pp. 1–8. doi: 10.1109/RAHA.2016.7931866.
[19]         A. R. Benson et al., “The Gamma-Ray Imaging Framework,” IEEE Trans. Nucl. Sci., vol. 60, no. 2, pp. 528–532, 2013, doi: 10.1109/TNS.2013.2245342.
[20]         Z. Yan, Q. Wei, G. Huang, Y. Hu, Z. Zhang, and T. Dai, “Nuclear radiation detection based on uncovered CMOS camera under dynamic scene,” Nucl. Instruments Methods Phys. Res. Sect. A Accel. Spectrometers, Detect. Assoc. Equip., vol. 956, p. 163383, 2020, doi: https://doi.org/10.1016/j.nima.2019.163383.
[21]         R. Vilalta, S. Kuchibotla, F. Ocegueda-Hernandez, S. Hoang, and L. Pinsky, “Machine learning for identification of sources of ionizing radiation during space missions,” in International Joint Conference on Artificial Intelligence, Workshop on AI in Space: Intelligence Beyond Planet Earth, 2011.
[22]         A. Abdelhakim, “Machine learning for localization of radioactive sources via a distributed sensor network,” Soft Comput., vol. 27, no. 15, pp. 10493–10508, 2023, doi: 10.1007/s00500-023-08447-8.
[23]         J. Huo, X. Hu, J. Wang, and L. Hu, “ACA: Automatic search strategy for radioactive source,” Nucl. Eng. Technol., vol. 55, no. 8, pp. 3030–3038, 2023, doi: https://doi.org/10.1016/j.net.2023.05.017.
[24]         R. J. Cooper et al., “Networked Sensing for Radiation Detection, Localization, and Tracking,” arXiv Prepr. arXiv2307.13811, 2023.
[25]         D. Osthus et al., “Tracking the location of a road-constrained radioactive source with a network of detectors,” Nucl. Instruments Methods Phys. Res. Sect. A Accel. Spectrometers, Detect. Assoc. Equip., vol. 1039, p. 166992, Sep. 2022, doi: 10.1016/j.nima.2022.166992.
[26]         E. Cazalas, “Defending cities against nuclear terrorism: Analysis of a radiation detector network for ground based traffic,” Homel. Secur. Aff., vol. 14, 2018.
[27]         K. Stadnikia, K. Henderson, S. Koppal, and A. Enqvist, “Data fusion for a vision-aided radiological detection system: Correlation methods for single source tracking,” Nucl. Instruments Methods Phys. Res. Sect. A Accel. Spectrometers, Detect. Assoc. Equip., vol. 954, Feb. 2020, doi: 10.1016/j.nima.2019.02.040.
[28]        http://robots4schools.ch/robots/thymio/
[29]       L. S. Waters et al., “The MCNPX Monte Carlo Radiation Transport Code,” in AIP Conference Proceedings, AIP, 2007, pp. 81–90. doi: 10.1063/1.2720459.
[30]  E. E.Kulish, , and G. M. Fradkin. "Cobalt-60 and Caesium-137 gamma sources." In Large radiation sources in industry. Proceedings of a conference on the application of large radiation sources in industry. V. I. 1960.
[31] Jarrett, D. Robert. "Isotope (gamma) radiation sources." In Preservation of food by ionizing radiation, pp. 137-163. CRC Press, 2018.
[32] https://www.ost-photonics.com/product/diameter-5-inch-x-5-inch-naitl-scintillation-detector-energy-resolution-%E2%89%A48-0662kev/
[33]  C.Tomasi, Carlo, and T. Kanade. "Detection and tracking of point." Int J Comput Vis 9, no. 137-154 (1991): 2.
[34]         B. D. Lucas and T. Kanade, “An Iterative Image Registration Technique with an Application to Stereo Vision,” in IJCAI’81: 7th international joint conference on Artificial intelligence, Vancouver, Canada, Aug. 1981, pp. 674–679. [Online]. Available: https://hal.science/hal-03697340
[35]         C. Tomasi and T. Kanade, “Detection and tracking of point,” Int J Comput Vis, vol. 9, no. 137–154, p. 3, 1991.