論文の概要: Automatic detection of impact craters on Al foils from the Stardust interstellar dust collector using convolutional neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.09673v1
• Date: Mon, 15 Mar 2021 22:06:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-18 12:50:31.061605
• Title: Automatic detection of impact craters on Al foils from the Stardust interstellar dust collector using convolutional neural networks
• Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いたスターダスト星間ダスト収集装置からのアルフォイルへの衝突クレーターの自動検出
• Authors: Logan Jaeger, Anna L. Butterworth, Zack Gainsforth, Robert Lettieri, Augusto Ardizzone, Michael Capraro, Mark Burchell, Penny Wozniakiewicz, Ryan C. Ogliore, Bradley T. De Gregorio, Rhonda M. Stroud, Andrew J. Westphal
• Abstract要約: スターダスト星間収集装置の衝突クレーターの同定において,高い特異性と感度を実現する畳み込みニューラルネットワークについて述べる。 スターダストサンプルの現在および将来の分析に対するその影響を評価します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: NASA's Stardust mission utilized a sample collector composed of aerogel and aluminum foil to return cometary and interstellar particles to Earth. Analysis of the aluminum foil begins with locating craters produced by hypervelocity impacts of cometary and interstellar dust. Interstellar dust craters are typically less than one micrometer in size and are sparsely distributed, making them difficult to find. In this paper, we describe a convolutional neural network based on the VGG16 architecture that achieves high specificity and sensitivity in locating impact craters in the Stardust interstellar collector foils. We evaluate its implications for current and future analyses of Stardust samples.
• Abstract（参考訳）: NASAのスターダストミッションでは、エアロゲルとアルミホイルからなるサンプル収集機を使用して彗星と星間粒子を地球に戻す。 アルミニウムホイルの分析は、彗星と星間塵の超高速衝突によって生じるクレーターの配置から始まる。 星間塵のクレーターは、通常1マイクロメートル未満の大きさで、ばらばらに分布しており、発見が困難である。 本稿では、スターダスト星間コレクターホイルにおける衝突クレーターの特定性と感度を高めるVGG16アーキテクチャに基づく畳み込みニューラルネットワークについて述べる。 スターダスト試料の現在および将来の分析におけるその意義を評価する。

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