超高精度的時(shí)空信號(hào)探測(cè)在科研、國(guó)防及民用上有著重要應(yīng)用價(jià)值和廣泛應(yīng)用前景。對(duì)于event-by-event信號(hào)記錄探測(cè)器，當(dāng)多個(gè)信號(hào)在較短時(shí)間內(nèi)“同時(shí)”到達(dá)探測(cè)器“同一位置”時(shí)，探測(cè)器無(wú)法有效識(shí)別定時(shí)，是多信號(hào)關(guān)聯(lián)探測(cè)領(lǐng)域的技術(shù)瓶頸。高亮度上海軟X射線(xiàn)自由電子激光單脈沖可以產(chǎn)生多個(gè)反應(yīng)產(chǎn)物（多信號(hào)），為解決相應(yīng)的探測(cè)難題，上海科技大學(xué)大科學(xué)中心研究人員提出“AI for facility”理念，開(kāi)發(fā)了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)處理信號(hào)的探測(cè)器。近日，相關(guān)成果以“Timing discrimination of multiple photoelectron signals based on a convolutional neural network”為題在線(xiàn)發(fā)表于國(guó)際學(xué)術(shù)期刊Physical Review Applied。

本工作針對(duì)原子分子反應(yīng)成像實(shí)驗(yàn)站（AMO實(shí)驗(yàn)站）的快速模數(shù)轉(zhuǎn)換器（FADC）和延遲線(xiàn)探測(cè)器，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展了一種能夠?qū)Χ鄠€(gè)光電子臨近到達(dá)探測(cè)器時(shí)產(chǎn)生的混疊電信號(hào)進(jìn)行定時(shí)甄別的新方法，簡(jiǎn)稱(chēng)為“CNN-based PSTD”（圖1）。該方法同時(shí)設(shè)計(jì)了信號(hào)分類(lèi)器（Signals Classifier）和雙擊信號(hào)定時(shí)甄別器（Double-hit Signals Timing Discriminator）。信號(hào)分類(lèi)器將原始信號(hào)分類(lèi)為噪音、單擊信號(hào)和雙擊混疊信號(hào)。對(duì)于分類(lèi)結(jié)果為雙擊的信號(hào)，使用雙擊信號(hào)定時(shí)甄別器判定輸出先后兩個(gè)定時(shí)點(diǎn)。

圖1 CNN-based PSTD方法技術(shù)路線(xiàn)圖

研究人員基于原子光電離實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證，對(duì)比了硬件恒比定時(shí)（CFD）、軟件恒比定時(shí)（Soft-CFD）以及CNN-based PSTD三種方法對(duì)于原子光電離實(shí)驗(yàn)中電子探測(cè)端雙擊事件的甄別效果。在文中所述實(shí)驗(yàn)條件下，通過(guò)采用CNN-based PSTD方法，延遲線(xiàn)探測(cè)器對(duì)背向探測(cè)器的慢電子探測(cè)效率相比采用恒比定時(shí)提升了約20%，探測(cè)器的“通道死時(shí)間”減小了近一個(gè)數(shù)量級(jí)，極大地提升了探測(cè)器的探測(cè)效率和精度。

未來(lái)，CNN-based PSTD方法可拓展至其它通過(guò)對(duì)電信號(hào)甄別、且類(lèi)似采用“counts by counts”計(jì)數(shù)方式工作的探測(cè)器，如閃爍體探測(cè)器等。該方法也有望應(yīng)用于納米測(cè)厚、快速測(cè)量跟蹤超音速飛行物等更廣泛的軍民場(chǎng)景。

本研究由上?？萍即髮W(xué)江玉海教授課題組等聯(lián)合中國(guó)科學(xué)院上海高等研究院等單位完成。上海科技大學(xué)大科學(xué)中心工程博士郭海龍為論文第一作者，上海科技大學(xué)江玉海教授、沈鎮(zhèn)捷助理研究員與王新成研究員為通訊作者。

論文鏈接：DOI: https://doi.org/10.1103/3d7j-3s31