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We have realized a Data Acquisition chain for the use and characterization of APSEL4D, a 32 x 128 Monolithic Active Pixel Sensor, developed as a prototype for frontier experiments in high energy particle physics. In particular a transition board was realized for the conversion between the chip and the FPGA voltage levels and for the signal quality enhancing. A Xilinx Spartan-3 FPGA was used for real time data processing, for the chip control and the communication with a Personal Computer through a 2.0 USB port. For this purpose a firmware code, developed in VHDL language, was written. Finally a Graphical User Interface for the online system monitoring, hit display and chip control, based on windows and widgets, was realized developing a C++ code and using Qt and Qwt dedicated libraries. APSEL4D and the full acquisition chain were characterized for the first time with the electron beam of the transmission electron microscope and with 55Fe and 90Sr radioactive sources. In addition, a beam test was performed at the T9 station of the CERN PS, where hadrons of momentum of 12 GeV/c are available. The very high time resolution of APSEL4D (up to 2.5 Mfps, but used at 6 kfps) was fundamental in realizing a single electron Young experiment using nanometric double slits obtained by a FIB technique. On high statistical samples, it was possible to observe the interference and diffractions of single isolated electrons traveling inside a transmission electron microscope. For the first time, the information on the distribution of the arrival time of the single electrons has been extracted.

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In questa tesi viene seguito il lavoro di test delle schede ROD del layer 2 del Pixel Detector dell’ esperimento ATLAS, che mira a verificare la loro corretta funzionalità, prima che vengano spedite nei laboratori del CERN. Queste nuove schede gestiscono i segnali in arrivo dal Pixel Detector di ATLAS, per poi inviarli ai computer per la successiva elaborazione. Le schede ROD andranno a sostituire le precedenti schede SiROD nella catena di acquisizione dati dell’esperimento, procedendo dal nuovo strato IBL, e proseguendo con i tre layer del Pixel Detector, corroborando l’aggiornamento tecnologico e prestazionale necessario in vista dell’incremento di luminosità dell’esperimento.

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Il sistema di acquisizione dati del nuovo layer IBL di ATLAS conta attualmente 15 schede ROD attive sull’esperimento. In ognuna di queste schede sono presenti due catene JTAG per la programmazione e il test. La prima catena è facilmente accessibile da remoto tramite uno standard VME o Ethernet, mentre la seconda è accessibile solo tramite un programmatore JTAG. Accedere alla catena secondaria di tutte 15 le ROD è in primo luogo sconveniente poiché sarebbero necessari 15 programmatori diversi; in secondo luogo potrebbe risultare difficoltoso doverli gestire tutti da un unico computer. Nasce così l’esigenza di sviluppare un’elettronica aggiuntiva con funzione di controllo che riesca, tramite un unico programmatore, a distribuire un segnale JTAG in ingresso a 15 uscite selezionabili in maniera esclusiva. In questa tesi vengono illustrati i vari passaggi che hanno portato alla realizzazione del progetto ponendo attenzione alla scelta, al funzionamento e all’eventuale programmazione dei componenti elettronici che lo costituiscono. Per ogni parte è stato realizzato un ambiente hardware di prototipazione che ne ha garantito il test delle funzionalità. La scheda, basata su un microcontrollore ATmega 328-P, è attualmente in fase di completamento nel laboratorio di progettazione elettronica dell’INFN di Bologna. Il prototipo studiato e realizzato tramite il lavoro di questa tesi verrà anche utilizzato in ambiente CERN una volta che ne sarà convalidata l’affidabilità e potrà anche essere facilmente adattato a tutti gli esperimenti che usano un protocollo JTAG per la programmazione di dispositivi remoti.

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L’esperimento ATLAS al CERN di Ginevra ha un complesso sistema di rivelatori che permettono l’acquisizione e il salvataggio di dati generati dalle collisioni di particelle fondamentali. Il rivelatore per cui trova una naturale applicazione il lavoro di questa tesi è il Pixel Detector. Esso è il più vicino alla beam pipe e si compone di più strati, il più interno dei quali, l’Insertable B-Layer (IBL), aggiunto in seguito allo shut down dell’LHC avvenuto nel 2013, ha apportato diverse innovazioni per migliorare la risoluzione spaziale delle tracce e la velocità di acquisizione dei dati. E’ stato infatti necessario modificare il sistema di acquisizione dati dell’esperimento aggiungendo nuove schede chiamate ROD, ReadOut Driver, e BOC, Back Of Crate. Entrambe le due tipologie di schede sono montate su un apparato di supporto, chiamato Crate, che le gestisce. E’ evidente che avere un sistema remoto che possa mostrare in ogni momento il regime di funzionamento del crate e che dia la possibilità di pilotarlo anche a distanza risulta estremamente utile. Così, tramite il linguaggio di programmazione LabVIEW è stato possibile progettare un sistema multipiattaforma che permette di comunicare con il crate in modo da impostare e ricevere svariati parametri di controllo del sistema di acquisizione dati, come ad esempio la temperatura, la velocità delle ventole di raffreddamento e le correnti assorbite dalle varie tensioni di alimentazione. Al momento il software viene utilizzato all’interno dell’Istituto Nazionale di Fisica Nucleare (INFN) di Bologna dove è montato un crate W-Ie-Ne-R, speculare a quello presente al CERN di Ginevra, contenente delle schede ROD e BOC in fase di test. Il progetto ed il programma sviluppato e presentato in questa tesi ha ulteriori possibilità di miglioramento e di utilizzo, dal momento che anche per altri esperimenti dell’LHC le schede di acquisizione vengono montate sullo stesso modello di crate.

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In this paper we compare the performance of two image classification paradigms (object- and pixel-based) for creating a land cover map of Asmara, the capital of Eritrea and its surrounding areas using a Landsat ETM+ imagery acquired in January 2000. The image classification methods used were maximum likelihood for the pixel-based approach and Bhattacharyya distance for the object-oriented approach available in, respectively, ArcGIS and SPRING software packages. Advantages and limitations of both approaches are presented and discussed. Classifications outputs were assessed using overall accuracy and Kappa indices. Pixel- and object-based classification methods result in an overall accuracy of 78% and 85%, respectively. The Kappa coefficient for pixel- and object-based approaches was 0.74 and 0.82, respectively. Although pixel-based approach is the most commonly used method, assessment and visual interpretation of the results clearly reveal that the object-oriented approach has advantages for this specific case-study.

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Fil: Tomassoni, Paula. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación; Argentina.

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Fil: Tomassoni, Paula. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación; Argentina.

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We analyze the performance of the geometric distortion, incurred when coding depth maps in 3D Video, as an estimator of the distortion of synthesized views. Our analysis is motivated by the need of reducing the computational complexity required for the computation of synthesis distortion in 3D video encoders. We propose several geometric distortion models that capture (i) the geometric distortion caused by the depth coding error, and (ii) the pixel-mapping precision in view synthesis. Our analysis starts with the evaluation of the correlation of geometric distortion values obtained with these models and the actual distortion on synthesized views. Then, the different geometric distortion models are employed in the rate-distortion optimization cycle of depth map coding, in order to assess the results obtained by the correlation analysis. Results show that one of the geometric distortion models is performing consistently better than the other models in all tests. Therefore, it can be used as a reasonable estimator of the synthesis distortion in low complexity depth encoders.