基于卷积神经网络自动探测星尘星际尘埃采集器铝箔上的撞击坑
天体物理仪器与方法
2021-11-03 v1 地球与行星天体物理
机器学习
摘要
NASA的星尘号(Stardust)任务利用由气凝胶和铝箔组成的样本采集器将彗星与星际颗粒带回地球。铝箔的分析始于定位由彗星与星际尘埃超高速撞击所产生的坑。星际尘埃坑通常小于一微米且分布稀疏,难以发现。本文描述了一种基于VGG16架构的卷积神经网络,该网络在定位星尘星际采集器铝箔中的撞击坑时实现了高特异度与高灵敏度。我们评估了其对星尘样本当前及未来分析的意义。
引用
@article{arxiv.2103.09673,
title = {Automatic detection of impact craters on Al foils from the Stardust interstellar dust collector using convolutional neural networks},
author = {Logan Jaeger and Anna L. Butterworth and Zack Gainsforth and Robert Lettieri and Augusto Ardizzone and Michael Capraro and Mark Burchell and Penny Wozniakiewicz and Ryan C. Ogliore and Bradley T. De Gregorio and Rhonda M. Stroud and Andrew J. Westphal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.09673},
year = {2021}
}