FROB04 　加速器技術（ビーム診断・ビーム制御）①　 10月21日 会議室B 10:00-10:20

画像認識技術により、マウンテンプロット画像から運動量広がりと縦方向のビーム形状を求める

Image recognition technology is used to obtain momentum distribution and longitudinal beam shape from mountain plot image

○野村 昌弘，沖田 英史，島田 太平，田村 文彦，山本 昌亘（原子力開発機構），杉山 泰之，長谷川 豪志，原 圭吾，大森 千広，吉井 正人（加速器研究機構）

○Masahiro Nomura, Hidefumi Okita, Taihei Shimada, Fumihiko Tamura, Masanobu Yamamoto (JAEA), Yasuyuki Sugiyama, Katsushi Hasegawa, Keigo Hara, Chihiro Ohmori, Masahito Yoshii (KEK)

J-PARCでは、畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network:CNN)よる画像認識技術により、マウンテンプロットと呼ばれる画像から、RCSの調整時等に必要な前段のLinacからの入射ビームに関する情報が得られるように整備している。これらの情報の中で、入射ビームの運動量広がりについてはガウス分布の標準偏差として、また縦方向のビーム形状については強度が一定としてその時間幅として求めている。しかし、これらの情報は値としてではなく、分布や形状として求められることが望まれる。そこで、今回CNNの教師データとして、単なる値ではなく、運動量分布やビーム形状を学習させることにより、学習後のCNNから運動量広がりや縦方向のビーム形状を求められるようにした。発表では、使用したCNN及び教師データについて、そしてそれらにより得られた結果について報告する。