特開 2023-15545 荷電粒子測定装置および荷電粒子測定装置の制御方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023015545

(43)【公開日】2023-02-01

(54)【発明の名称】荷電粒子測定装置および荷電粒子測定装置の制御方法

(51)【国際特許分類】

   G01T 1/18 20060101AFI20230125BHJP

   G01N 23/046 20180101ALI20230125BHJP

【ＦＩ】

G01T1/18 D

G01N23/046

G01T1/18 E

【審査請求】未請求

【請求項の数】10

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021119390

(22)【出願日】2021-07-20

(71)【出願人】

【識別番号】000003078

【氏名又は名称】株式会社東芝

(71)【出願人】

【識別番号】317015294

【氏名又は名称】東芝エネルギーシステムズ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001380

【氏名又は名称】弁理士法人東京国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】久米 直人

(72)【発明者】

【氏名】宮寺 晴夫

(72)【発明者】

【氏名】藤牧 拓郎

(72)【発明者】

【氏名】杉田 宰

(72)【発明者】

【氏名】中居 勇樹

(72)【発明者】

【氏名】須賀 昌隆

(72)【発明者】

【氏名】野部 晃平

【テーマコード（参考）】

2G001

2G188

【Ｆターム（参考）】

2G001AA02

2G001AA08

2G001BA14

2G001CA02

2G001CA08

2G001DA01

2G001DA06

2G001FA04

2G001FA06

2G001FA08

2G001FA22

2G001JA06

2G188AA25

2G188CC03

2G188EE16

2G188EE25

(57)【要約】

【課題】ガス検出器の劣化の種類または劣化の程度を把握し、長期間に亘り一定の測定精度を維持することができる荷電粒子測定技術を提供する。
【解決手段】荷電粒子測定装置１は、荷電粒子μの通過を検出するためのガスが封入された複数のガス検出器３３と、複数のガス検出器３３から出力される検出信号およびそれぞれのガス検出器３３に対応付けられたパラメータに基づいて、荷電粒子μの軌跡を算出する軌跡算出部１６と、荷電粒子μの軌跡に基づいて、測定対象である対象物２を測定する測定部１７と、検出信号の信号強度を取得する信号強度取得部１８と、それぞれのガス検出器３３に対応する信号強度に基づいて、それぞれのガス検出器３３の動作状態を評価する動作状態監視部２２と、ガス検出器３３の動作状態が変化した場合にガス検出器３３に対応付けられたパラメータを更新するパラメータ更新部２３を備える。
【選択図】図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

荷電粒子の通過を検出するためのガスが封入された複数のガス検出器と、
複数の前記ガス検出器から出力される検出信号およびそれぞれの前記ガス検出器に対応付けられたパラメータに基づいて、前記荷電粒子の軌跡を算出する軌跡算出部と、
前記荷電粒子の軌跡に基づいて、測定対象である対象物を測定する測定部と、
前記検出信号の信号強度を取得する信号強度取得部と、
それぞれの前記ガス検出器に対応する前記信号強度に基づいて、それぞれの前記ガス検出器の動作状態を評価する動作状態監視部と、
前記ガス検出器の前記動作状態が変化した場合に前記ガス検出器に対応付けられた前記パラメータを更新するパラメータ更新部と、
を備える、
荷電粒子測定装置。

【請求項2】

前記信号強度取得部は、前記検出信号の動作電圧特性を取得する動作電圧特性取得部を備え、
前記動作状態監視部は、前記ガス検出器に対応する前記動作電圧特性に基づいて、前記ガス検出器の前記動作状態を評価する、
請求項１に記載の荷電粒子測定装置。

【請求項3】

前記信号強度取得部は、前記検出信号の時間差分布を取得する時間差分布取得部を備え、
前記動作状態監視部は、前記ガス検出器に対応する前記時間差分布に基づいて、前記ガス検出器の前記動作状態を評価する、
請求項１または請求項２に記載の荷電粒子測定装置。

【請求項4】

前記時間差分布のヒストグラムを生成し、前記ヒストグラムの形状を基準となる基準形状と比較する形状比較部を備え、
前記動作状態監視部は、前記ヒストグラムの比較結果に基づいて、前記ガス検出器の前記動作状態を評価する、
請求項３に記載の荷電粒子測定装置。

【請求項5】

前記ガス検出器で測定可能な領域のうち、前記対象物を設置しない非測定対象領域に対応する前記検出信号を取得する非測定対象領域データ取得部を備え、
前記動作状態監視部は、前記非測定対象領域に対応して取得された前記検出信号の前記信号強度に基づいて、前記ガス検出器の前記動作状態を評価する、
請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の荷電粒子測定装置。

【請求項6】

前記荷電粒子は、少なくともミュオンを含み、
前記ガス検出器から出力される前記検出信号のうち、前記ミュオンの通過に起因する前記検出信号のみを抽出するミュオン信号抽出部を備え、
前記動作状態監視部は、前記ミュオンの通過に起因して出力された前記検出信号の前記信号強度に基づいて、前記ガス検出器の前記動作状態を評価する、
請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の荷電粒子測定装置。

【請求項7】

前記ガス検出器における前記荷電粒子の通過位置を識別する通過位置識別部を備え、
前記動作状態監視部は、前記ガス検出器の全範囲のうち、予め設定された設定範囲を前記荷電粒子が通過したときに出力された前記検出信号の前記信号強度に基づいて、前記ガス検出器の前記動作状態を評価する、
請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の荷電粒子測定装置。

【請求項8】

前記動作状態監視部で評価した評価結果を記録するデータ記録部と、
過去の前記評価結果に基づいて、前記ガス検出器の性能が基準となる基準性能を満たさなくなる時期を予測する性能予測部と、
を備える、
請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の荷電粒子測定装置。

【請求項9】

複数の前記対象物を順次測定するものであり、
前記動作状態監視部は、前記対象物を測定している期間および前記対象物を測定していない期間の両方で取得された前記信号強度に基づいて、前記ガス検出器の前記動作状態を評価する、
請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の荷電粒子測定装置。

【請求項10】

ガスが封入された複数のガス検出器を用いて荷電粒子の通過を検出するステップと、
軌跡算出部が、複数の前記ガス検出器から出力される検出信号およびそれぞれの前記ガス検出器に対応付けられたパラメータに基づいて、前記荷電粒子の軌跡を算出するステップと、
測定部が、前記荷電粒子の軌跡に基づいて、測定対象である対象物を測定するステップと、
信号強度取得部が、前記検出信号の信号強度を取得するステップと、
動作状態監視部が、それぞれの前記ガス検出器に対応する前記信号強度に基づいて、それぞれの前記ガス検出器の動作状態を評価するステップと、
パラメータ更新部が、前記ガス検出器の前記動作状態が変化した場合に前記ガス検出器に対応付けられた前記パラメータを更新するステップと、
を含む、
荷電粒子測定装置の制御方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明の実施形態は、荷電粒子測定技術に関する。

【背景技術】

【0002】

測定対象となる対象物の内部をイメージングする技術として、ミュオンなどの荷電粒子を使用した透視技術が知られている。荷電粒子は、光、Ｘ線、電磁波などとは異なり、物質中を散乱しながら透過する。そのため、電子の飛来方向およびその散乱の度合いなどから、物質の密度または平均原子番号などが推定できるという特徴がある。

【0003】

荷電粒子として宇宙線ミュオンと呼ばれる大気圏外から飛来する宇宙線に起因して発生するものがある。この宇宙線ミュオンは、非常に高いエネルギーを持ち、透過力が高い。そのため、火山またはピラミッドといった大型構造物のイメージングに用いられている。このようなイメージングを行う場合、荷電粒子の軌跡を精度良く取得することが重要である。従来技術として、プラスチックシンチレータまたはファイバーシンチレータを用いた装置がある。また、ガス検出器としてのドリフトチューブ検出器を用いた装置がある。

【0004】

例えば、複数のドリフトチューブ検出器を対象物の上下位置に並べることで、対象物の上下位置における荷電粒子の軌跡を算出し、これらの軌跡から対象物の内部の情報を得るとともに、ガンマ線の信号を取得することで、放射性物質の検出を行う検査手法が提案されている。また、このような検査手法を効率的に運用するための測定方法も提案されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特許第５４７９９０４号公報

【特許文献2】特許第６３４２３９９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

ドリフトチューブ検出器を用いることで、宇宙線ミュオンによる対象物の測定を行うことができるが、測定を確度高く行うためには、一定した性能を維持することが重要である。しかし、ドリフトチューブ検出器は、ガスを封入しているという特性上、ガスの組成または圧力が変化することで、その性能が変化する可能性がある。また、重い対象物を載せて測定したり、温度が変化したりすることによって、ドリフトチューブ検出器の形状または位置が変化する可能性がある。これらの要因により、測定ごとに性能が異なるおそれがある。特に、ガスの組成の変化またはドリフトチューブ検出器の位置のずれは、微小な変化であるため、直に検査することが困難であり、かつリアルタイムで検査および修正することが困難である。

【0007】

本発明の実施形態は、このような事情を考慮してなされたもので、ガス検出器の劣化の種類または劣化の程度を把握し、長期間に亘り一定の測定精度を維持することができる荷電粒子測定技術を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0008】

本発明の実施形態に係る荷電粒子測定装置は、荷電粒子の通過を検出するためのガスが封入された複数のガス検出器と、複数の前記ガス検出器から出力される検出信号およびそれぞれの前記ガス検出器に対応付けられたパラメータに基づいて、前記荷電粒子の軌跡を算出する軌跡算出部と、前記荷電粒子の軌跡に基づいて、測定対象である対象物を測定する測定部と、前記検出信号の信号強度を取得する信号強度取得部と、それぞれの前記ガス検出器に対応する前記信号強度に基づいて、それぞれの前記ガス検出器の動作状態を評価する動作状態監視部と、前記ガス検出器の前記動作状態が変化した場合に前記ガス検出器に対応付けられた前記パラメータを更新するパラメータ更新部と、を備える。

【発明の効果】

【0009】

本発明の実施形態により、ガス検出器の劣化の種類または劣化の程度を把握し、長期間に亘り一定の測定精度を維持することができる荷電粒子測定技術が提供される。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】第１実施形態のミュオントモグラフィ装置を示す図。

【図2】第１実施形態のミュオントモグラフィ装置を示すブロック図。

【図3】第１実施形態のメイン制御部を示すブロック図。

【図4】ミュオンの散乱角を示す説明図。

【図5】ドリフトチューブ検出器の配置例を示す斜視図。

【図6】ドリフトチューブ検出器を輪切りした状態を示す断面図。

【図7】ドリフトチューブ検出器の長手方向の全体を示す断面図。

【図8】時間差分布の例を示すグラフ。

【図9】ミュオントモグラフィ装置の制御処理を示すフローチャート。

【図10】動作確認処理を示すフローチャート。

【図11】ミュオントモグラフィ装置の運用方法を示すフローチャート。

【図12】第２実施形態のミュオントモグラフィ装置を示す図。

【図13】第２実施形態のメイン制御部を示すブロック図。

【発明を実施するための形態】

【0011】

（第１実施形態）
以下、図面を参照しながら、荷電粒子測定装置およびその制御方法の実施形態について詳細に説明する。まず、第１実施形態について図１から図１１を用いて説明する。

【0012】

図１の符号１は、荷電粒子測定装置としてのミュオントモグラフィ装置である。このミュオントモグラフィ装置１は、測定の対象となる対象物を破壊することなく検査する非破壊検査システムである。測定対象である対象物としては、コンテナを輸送するトラックなどの車両２を例示する。例えば、車両２に所定の物体３が存在しているか否かについて検査するために用いられる。なお、対象物は、航空機または船舶で輸送されるコンテナ、人力で持ち運びが可能な荷物などであっても良い。

【0013】

このミュオントモグラフィ装置１は、荷電粒子としてのミュオンμを用いたミュオントモグラフィ（ミュオン検査）によって車両２の検査（イメージング）を行う。例えば、輸送される貨物中に含まれる物品が申請された明細書に記載の内容と整合しているか否かの確認、または違法な物質の有無などの確認が行われる。特に、貨物中に隠蔽されたウランなどの核物質を検出する目的で検査が行われる。多くの検査が連続的に行われるため、輸送貨物の内部を開封することなく検査が行われる。

【0014】

なお、ミュオントモグラフィ装置１は、少なくとも物質の種類を識別可能であれば良い。また、物質の種類には、物質の元素、物質の組成、物質に含まれる各元素の割合、物質の密度、物質量などが含まれる。物質毎にミュオンμの散乱角が異なるという特徴を利用して物質の種類を識別することができる。

【0015】

ミュオントモグラフィで用いるミュオンμは、主に宇宙線として存在する。ミュオンμは、宇宙から地球に入射する一次宇宙線が地球の大気と反応することにより生じる二次宇宙線の一種である。ミュオンμは、正または負の電荷を持ち、平均３～４ＧｅＶの高いエネルギーを持つため、Ｘ線などの放射線に比べて非常に高い透過力を有する。

【0016】

また、ミュオンμは、加速器を用いて人工的に発生させることもできる。本実施形態では、宇宙線のミュオンμを用いる形態を例示するが、人工的に発生させたミュオンμを用いても良い。

【0017】

なお、本実施形態は、荷電粒子測定装置としてミュオントモグラフィ装置１を例示するが、その他の態様であっても良い。例えば、電子などによる荷電粒子を用いて測定を行う装置に本実施形態を適用しても良い。

【0018】

本実施形態のミュオントモグラフィ装置１は、第１ミュオン軌跡検出器６と第２ミュオン軌跡検出器７と解析用コンピュータ８とを備える。

【0019】

第１ミュオン軌跡検出器６と第２ミュオン軌跡検出器７は、車両２を挟んで互いに向かい合う位置に設けられる。例えば、車両２を垂直方向に挟んで互いに向かい合う位置に設けられる。これら１組のミュオン軌跡検出器６，７は、自然界に存在する宇宙線であるミュオンμを検出する装置である。

【0020】

それぞれのミュオン軌跡検出器６，７は、所定の筐体４（フレーム）に収容されている。なお、上方側の第１ミュオン軌跡検出器６は、支柱５により支持されている。また、下方側の第２ミュオン軌跡検出器７は、地下に埋められている。また、車両２は、所定の台座９に載置されている。

【0021】

次に、ミュオントモグラフィ装置１のシステム構成を図２から図３に示すブロック図を参照して説明する。

【0022】

図２に示すように、ミュオン軌跡検出器６，７は、解析用コンピュータ８に接続され、この解析用コンピュータ８により制御される。

【0023】

解析用コンピュータ８は、入力部１０と出力部１１と通信部１２と記憶部１３とメイン制御部１４とを備える。この解析用コンピュータ８は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤなどのハードウェア資源を有し、ＣＰＵが各種プログラムを実行することで、ソフトウェアによる情報処理がハードウェア資源を用いて実現されるコンピュータで構成される。さらに、本実施形態のミュオントモグラフィ装置１の制御方法は、各種プログラムをコンピュータに実行させることで実現される。

【0024】

解析用コンピュータ８の各構成は、必ずしも１つのコンピュータに設ける必要はない。例えば、ネットワークで互いに接続された複数のコンピュータを用いて１つの解析用コンピュータ８を実現しても良い。例えば、ミュオン軌跡検出器６，７を制御するコンピュータと、ミュオン軌跡検出器６，７を検査するためのコンピュータとをそれぞれ個別に設けても良い。

【0025】

入力部１０には、解析用コンピュータ８を使用するユーザの操作に応じて所定の情報が入力される。この入力部１０には、マウスまたはキーボードなどの入力装置が含まれる。つまり、これら入力装置の操作に応じて所定の情報が入力部１０に入力される。

【0026】

出力部１１は、所定の情報の出力を行う。解析用コンピュータ８には、解析結果の出力を行うディスプレイなどの画像の表示を行う装置が含まれる。つまり、出力部１１は、ディスプレイに表示される画像の制御を行う。なお、ディスプレイはコンピュータ本体と別体であっても良いし、一体であっても良い。

【0027】

なお、解析用コンピュータ８は、ネットワークを介して接続される他のコンピュータが備えるディスプレイに表示される画像の制御を行っても良い。その場合には、他のコンピュータが備える出力部１１が、本実施形態の解析結果の出力の制御を行っても良い。

【0028】

なお、本実施形態では、画像の表示を行う装置としてディスプレイを例示するが、その他の態様であっても良い。例えば、ヘッドマウントディスプレイまたはプロジェクタを用いて情報の表示を行っても良い。さらに、紙媒体に情報を印字するプリンタをディスプレイの替りとして用いても良い。つまり、出力部１１が制御する対象として、ヘッドマウントディスプレイ、プロジェクタまたはプリンタが含まれても良い。

【0029】

通信部１２は、インターネットなどの通信回線を介して他のコンピュータと通信を行う。なお、本実施形態では、解析用コンピュータ８と他のコンピュータがインターネットを介して互いに接続されているが、その他の態様であっても良い。例えば、ＬＡＮ(Local Area Network)、ＷＡＮ（Wide Area Network）または携帯通信網を介して互いに接続されても良い。

【0030】

記憶部１３は、ミュオン検査を行うときに必要な各種情報を記憶する。例えば、記憶部１３は、ミュオン散乱の散乱角の統計値と、それぞれの統計値に対応する物質とを蓄積したデータベースを備える。このデータベースは、メモリ、ＨＤＤまたはクラウドに記憶され、検索または蓄積ができるよう整理された情報の集まりである。また、記憶部１３には、ミュオントモグラフィ装置１の制御に必要な各種情報が記憶される。この記憶部１３は、データ記録部１５を備える。

【0031】

図３に示すように、メイン制御部１４は、ミュオントモグラフィ装置１を統括的に制御する。このメイン制御部１４は、軌跡算出部１６と測定部１７と信号強度取得部１８と形状比較部１９とミュオン信号抽出部２０と通過位置識別部２１と動作状態監視部２２とパラメータ更新部２３と性能予測部２４とを備える。なお、信号強度取得部１８は、動作電圧特性取得部２５と時間差分布取得部２６とを備える。これらは、メモリまたはＨＤＤに記憶されたプログラムがＣＰＵによって実行されることで実現される。

【0032】

ここで、図４を参照して、第１ミュオン軌跡検出器６と第２ミュオン軌跡検出器７を用いた散乱角θの測定態様について詳述する。第１ミュオン軌跡検出器６と第２ミュオン軌跡検出器７は、それぞれが同一構成のユニットとなっている。第１ミュオン軌跡検出器６をミュオンμの入射側とし、第２ミュオン軌跡検出器７をミュオンμの出射側として説明する。なお、第２ミュオン軌跡検出器７をミュオンμの入射側とし、第１ミュオン軌跡検出器６をミュオンμの出射側であっても良い。

【0033】

軌跡算出部１６（図３）は、第１ミュオン軌跡検出器６における入射時のミュオンμの通過座標および通過角度を示す入射ベクトル２８を解析する。また、第２ミュオン軌跡検出器７における出射時のミュオンμの通過座標および通過角度を示す出射ベクトル２９を解析する。さらに、解析したミュオンμの通過座標および通過角度に基づいてミュオンμの軌跡を抽出する。

【0034】

ここで、軌跡算出部１６は、それぞれのミュオン軌跡検出器６，７で一定の時間内（例えば、１マイクロ秒以下の範囲内）に検出されたミュオンμの軌跡を同一のミュオンμによるものとし、ミュオンμの入射時の軌跡（入射ベクトル２８）および出射時の軌跡（出射ベクトル２９）を１つのデータセットとして扱う。

【0035】

また、軌跡算出部１６は、ミュオンμの通過座標および通過角度に基づいて、ミュオンμが通過したミュオン軌跡検出器６，７のそれぞれから延びる仮想の直線３０，３１を軌跡として生成する。

【0036】

例えば、入射ベクトル２８の方向を延長した仮想の直線３０と、出射ベクトル２９の方向を延長した仮想の直線３１とが交わる位置を特定する。この位置が、ミュオン散乱が生じた座標３２を示している。そして、仮想の直線３０，３１同士がなす角度（軌跡の差分）が、ミュオンμの進行方向が変化したときの角度であり、ミュオンμの散乱角θである。散乱角θは、所謂ミュオンμの散乱の大きさである。

【0037】

測定部１７（図３）は、ミュオンμの軌跡に基づいて、ミュオン散乱の散乱角θを解析する。ここで、測定部１７は、仮想の直線３０，３１同士の交点をミュオン散乱が生じた座標３２とし、ミュオンμの散乱角θの解析を行う。

【0038】

また、測定部１７は、それぞれの座標位置について、複数のミュオンμによる散乱角θの結果を蓄積して保存する。この蓄積した結果を統計した値を、ミュオンμの散乱が発生した座標３２における散乱角θとして解析を行う。例えば、測定部１７は、ミュオンμの軌跡に基づいて、対象物としての車両２の内部の物体３で生じたミュオン散乱の散乱角θの統計値を解析する。

【0039】

軌跡算出部１６が、物体３を通過した複数のミュオンμの軌跡を抽出した場合において、測定部１７は、複数のミュオンμの軌跡から、それぞれのミュオンμの散乱角θを解析するときに、散乱角θの平均値、中央値、分散、または任意の値のうちの少なくとも１つの統計値を算出する。なお、任意の値は、ユーザが任意に設定できる値である。例えば、散乱角θの６０％の値、または、散乱角θの８０％の値などを統計値として用いても良い。なお、散乱角θの統計値と、それぞれの統計値に対応する物質の種類とを示すデータが、記憶部１３のデータベースに予め蓄積されている。

【0040】

そして、測定部１７は、散乱角θに基づいて、物体３に存在する物質の種類を識別する。例えば、測定部１７は、物体３に存在する物質の種類を識別する。または、物質の種類の識別結果を示す情報を生成する。この結果は、文章で示しても良いし、所定のグラフで示しても良い。さらに、所定の警告を出力しても良い。例えば、物質の種類がウランなどの核物質または爆薬などの危険物である場合に、所定の警告を出力しても良い。

【0041】

また、測定部１７は、記憶部１３のデータベースを参照し、統計値に対応して予め設定された物質を特定し、物体３に存在する物質の種類を識別する。このようにすれば、物質の種類の識別を自動的に行うときの精度が向上する。

【0042】

従来、荷電粒子の透過力を利用した透視技術として、透過法と呼ばれる物質中の透過率で物質の密度を評価する手法が存在する。また、散乱法と呼ばれる物質中での散乱の度合いで評価する手法が存在する。いずれの手法であっても、宇宙線のミュオンμの高い透過力を利用して、非常に大きな構造物の内部の情報を取得可能である。この内部の情報を精度よく得るためには、ミュオンμの軌跡を精度よく測定することが重要になる。しかし、ミュオンμの特性により測定対象が大きくなること、ミュオンμが地表面に到達する数に制限されることなどの理由により、検出器は、数ｍ以上の大きなものが適用される場合が多い。

【0043】

この場合、非常に多くの検出器が必要となるが、検出器を複数配置し、それぞれの検出器のうち、ミュオンμの通過を検出した位置情報から軌跡を算出することが可能である。これらの通過位置を特定する場合および検出器の位置情報を取得する場合、大型の測定面積と高精度の位置情報の取得とを両立させる必要があり、装置の規模が非常に大きくなる。

【0044】

これに対して、ガス検出器の１種であるドリフトチューブ検出器３３（図５）というものがある。これはドリフト時間と呼ばれるドリフトチューブ検出器３３の内部の電子の移動時間からその通過位置を特定するものである。ドリフトチューブ検出器３３と用いると、それ自体のサイズより、はるかに小さい１ｍｍ以下の分解能を得ることが可能である。例えば、φ５０ｍｍの円筒形状のドリフトチューブ検出器３３を用いた場合、０.５ｍｍ未満の精度でミュオンμの通過位置を特定することができる。

【0045】

図５に示すように、それぞれのミュオン軌跡検出器６，７は、円筒形状で軸方向に延びる複数本のドリフトチューブ検出器３３で構成されている。ドリフトチューブ検出器３３は、荷電粒子の通過を検出するためのガスが封入されたガス検出器となっている。それぞれのドリフトチューブ検出器３３が平面的（Ｘ方向またはＹ方向）に並べられるとともに、この平面的に並べられたドリフトチューブ検出器３３がさらに上下方向（Ｚ方向）に積層され、１つのモジュールが形成される。

【0046】

なお、本実施形態では、ガス検出器としてドリフトチューブマルチワイヤ方式を例示しているが、ガス検出器は、荷電粒子を粒子単位で測定できるものであれば、他の態様でも良い。ガス検出器は、検出方式および検出器の外形が特に限定されるものではない。なお、１つのガス検出器でＸ位置とＹ位置を特定できる方式のものも適用可能であるが、ミュオンμの軌跡を算出するため、４層以上の構造となっていることが望ましい。

【0047】

例えば、平面的に並べられた複数本のドリフトチューブ検出器３３を２層ずつ交互に直交させて積み重ねて、あわせて１２層のドリフトチューブ検出器３３の層が形成される。図５の例では、Ｘ方向に並べられたドリフトチューブ検出器３３が６層と、Ｙ方向に並べられたドリフトチューブ検出器３３が６層とで、Ｚ方向に積層されている。そして、Ｚ方向に測定対象となる車両２を配置することで、Ｚ方向から入射してくるミュオンμのデータを取得することができる。このように、ドリフトチューブ検出器３３の配列方向を直交させつつ積層することで、それぞれのミュオン軌跡検出器６，７を通過するミュオンμの軌跡を３次元的に検出することができる。

【0048】

図６から図７に示すように、ドリフトチューブ検出器３３は、円筒管３４と芯線３５とを備える。例えば、アルミニウム製の円筒管３４の中心軸に沿って陽極ワイヤなどから成る芯線３５が張られている。なお、それぞれのドリフトチューブ検出器３３には、高電圧が印加される。

【0049】

それぞれのドリフトチューブ検出器３３の内部には、希ガスを主成分とする電離用のガスが封入されている。荷電粒子としてのミュオンμがドリフトチューブ検出器３３を通過すると、その通過位置３６（図６）でガスが電離されてイオンと電子に分離される。

【0050】

ここで、分離した電子は、ドリフトチューブ検出器３３に印加された電圧によって、芯線３５に向かって移動し、芯線３５の近傍で電子雪崩という事象が起こる。すると、数ｐＣ～数１００ｐＣの微小な電荷が発生する。このとき、ドリフトチューブ検出器３３から検出信号が出力され、ミュオンμの通過が検出される。例えば、イオンが芯線３５に向かって移動したときにパルス状に電流が流れ、この電流を測定できるレベルまで増幅し、検出信号の発生時刻を測定する。

【0051】

なお、電流が最短距離を流れる性質を利用し、ドリフトチューブ検出器３３の軸方向のいずれの通過位置３８（図７）で電離が発生したかを検出することができる。

【0052】

また、ガスの電離により電子が発生した時刻と、この電子が芯線３５に到達した時刻とに基づいて、芯線３５までの電子の移動時間が判明する。この移動時間により芯線３５までの電子の移動距離を求めることで、ドリフトチューブ検出器３３の内部におけるミュオンμの通過位置３６が測定できる。

【0053】

ミュオンμが通過した時刻から検出信号の発生にまでにかかる時間は、ドリフト時間と呼ばれ、通過位置３６から芯線３５までの距離（径方向の距離）に相関がある値となる。つまり、ドリフトチューブ検出器３３の径方向におけるミュオンμの通過位置３６に相関がある値となる。なお、ドリフト時間とは、ミュオンμの通過位置３６から芯線３５まで電子が移動する時間である（図６の矢印３７参照）。このドリフト時間は、ドリフトチューブ検出器３３のガスの種類、形状、動作電圧によって決まる。そのため、例えば、ドリフトチューブ検出器３３の内部のガスの組成が変化したり、ドリフトチューブ検出器３３の形状が変化（撓みまたは歪み）したりすると、その測定性能が変化する。

【0054】

この測定性能が変わることで、最終的に得られるミュオンμの軌跡を算出する精度も変化する。そのため、一定の測定性能で測定するためには、性能が変わっていないこと、変わっている場合は、補正または装置の交換を行うことが必要となる。

【0055】

そこで、本実施形態の解析用コンピュータ８は、ドリフトチューブ検出器３３から出力される検出信号に関するデータからその動作状態を監視する。

【0056】

次に、解析用コンピュータ８が実行する制御処理について図９のフローチャートを用いて説明する。なお、前述の図面を適宜参照する。

【0057】

まず、ステップＳ１において、ガス検出器としてのドリフトチューブ検出器３３（図６および図７）は、ミュオンμの通過を検出する。ここで、ドリフトチューブ検出器３３から検出信号が出力される。

【0058】

次のステップＳ２において、メイン制御部１４（図３）は、軌跡算出処理を実行する。この軌跡算出処理において、軌跡算出部１６（図３）は、それぞれのドリフトチューブ検出器３３から出力される検出信号およびそれぞれのドリフトチューブ検出器３３に対応付けられたパラメータに基づいて、ミュオンμの軌跡を算出する。

【0059】

次のステップＳ３において、メイン制御部１４は、測定処理を実行する。この測定処理において、測定部１７（図３）は、ミュオンμの軌跡に基づいて、測定対象である車両２（図１）の内部の状態を測定する。例えば、車両２の内部に所定の物体３の種類の識別を行う。

【0060】

次のステップＳ４において、メイン制御部１４は、動作確認処理を実行する。この動作確認処理において、信号強度取得部１８（図３）は、検出信号の信号強度を取得する。また、動作状態監視部２２（図３）は、それぞれのドリフトチューブ検出器３３に対応する信号強度に基づいて、それぞれのドリフトチューブ検出器３３の動作状態を評価する。さらに、パラメータ更新部２３（図３）は、ドリフトチューブ検出器３３の動作状態が変化している場合に、ドリフトチューブ検出器３３に対応付けられたパラメータを更新する。なお、パラメータ更新部２３は、ミュオンμの軌跡算出に必要な個別のパラメータを記憶部１３の所定の記録領域に記録する。また、更新する値の算出、記録領域の値の更新などを行う。

【0061】

そして、制御処理を終了する。なお、この制御処理は、一定時間毎に繰り返される処理である。この処理が繰り返されることで、本実施形態の荷電粒子測定装置の制御方法が実行される。なお、解析用コンピュータ８が他のメイン処理を実行中に、この処理を割り込ませて実行しても良い。

【0062】

次に、動作確認処理について図１０のフローチャートを用いて説明する。なお、前述の図面を適宜参照する。

【0063】

まず、ステップＳ１１において、ミュオン信号抽出部２０（図３）は、動作確認用の検出信号の抽出を行う。例えば、ドリフトチューブ検出器３３から出力される様々な種類の検出信号のうち、ミュオンμの通過に起因する検出信号のみを抽出する。なお、動作状態監視部２２は、ミュオンμの通過に起因して出力された検出信号の信号強度に基づいて、ドリフトチューブ検出器３３の動作状態を評価する。このようにすれば、ミュオンμ以外のガンマ線などの通過に起因する検出信号を除外し、その影響を排除できるため、ドリフトチューブ検出器３３の動作状態の評価精度を向上させることができる。

【0064】

例えば、ドリフトチューブ検出器３３は、環境のガンマ線による影響も受ける。そのため、ドリフトチューブ検出器３３から出力される検出信号には、ミュオンμに起因するものと、ガンマ線に起因するものが混在している。ガンマ線の場合、ガンマ線と物質の相互作用により発生する電子がガスを電離することになる。しかし、ガンマ線は、ミュオンμと比較して有しているエネルギーが異なる。例えば、単位長さあたりのエネルギー付与量（ｄＥ／ｄｘ）が異なる。また、飛来方向の角度分布が異なる。そのため、ガンマ線に起因する検出信号を除外し、実際の測定対象であるミュオンμの信号を使うことで、より確かな性能評価が可能となる。

【0065】

ミュオン信号抽出部２０は、ミュオンμが高エネルギーの荷電粒子であることを利用して検出信号の抽出を行う。例えば、ミュオンμは透過力が高く、物質を通過した際に連続的にエネルギーを与えるため、複数のドリフトチューブ検出器３３でほぼ同時に検出信号が発生する。一方、ガンマ線に起因する電子は、通過した物質の全てにエネルギーを与えるのではなく、確率的な反応を起こす。そのため、ガンマ線の場合は、ほぼ同時に複数のドリフトチューブ検出器３３で検出信号が発生することは稀である。そこで、ミュオン信号抽出部２０は、ほぼ同時に複数のドリフトチューブ検出器３３で発生したイベントを、ミュオンμによるものであるとして検出信号の抽出を行う。

【0066】

なお、発生したイベント（ミュオンμの通過）には、複数のドリフトチューブ検出器３３で得られたデータがセットになっている。例えば、イベントの発生時刻を基準（イベントＩＤ）として、検出信号が出力された時刻、ドリフトチューブ検出器３３を個々に識別可能な識別情報（検出器ＩＤ）、動作電圧などの各種情報が記録される。これらの情報は、記憶部１３（図２）に記憶される。

【0067】

また、通過位置識別部２１（図３）は、ドリフトチューブ検出器３３の軸方向におけるミュオンμの通過位置３８（図７）を識別する。なお、動作状態監視部２２は、ドリフトチューブ検出器３３の軸方向の全範囲４０のうち、予め設定された設定範囲４１（図７）をミュオンμが通過したときに出力された検出信号の信号強度に基づいて、ドリフトチューブ検出器３３の動作状態を評価する。このようにすれば、ドリフトチューブ検出器３３の評価に有効な設定範囲４１を予め設定して評価を行えるため、評価精度を向上させることができる。

【0068】

例えば、図７に示すように、ドリフトチューブ検出器３３の軸方向（長手方向）の全範囲４０のうち、両端の所定の範囲を設定範囲４１として設定する。この設定は、ユーザが予め任意に行うことができる。ドリフトチューブ検出器３３の両端の設定範囲４１は、筐体４（図１）などにより強固に支持されている部分であるため、撓みまたは歪みが少なく、ドリフトチューブ検出器３３が正常な形状となっている。これに対して、ドリフトチューブ検出器３３の中央部の非設定範囲４２は、撓みまたは歪みが発生していることが多く、ドリフトチューブ検出器３３の形状が変化している場合がある。そこで、本実施形態では、ドリフトチューブ検出器３３の両端を設定範囲４１とし、これらの設定範囲４１を通過したミュオンμに基づいて、ドリフトチューブ検出器３３の動作状態の評価を行う。

【0069】

なお、本実施形態では、ドリフトチューブ検出器３３の両端を設定範囲４１としているが、その他の態様であっても良い。例えば、ドリフトチューブ検出器３３の中央部が筐体４に強固に支持され、両端が自由端となっている場合には、ドリフトチューブ検出器３３の中央部を設定範囲とし、両端を非設定範囲としても良い。

【0070】

さらに、本実施形態では、通過位置識別部２１によりミュオンμの通過位置３８（図７）を識別しているが、通過位置識別部２１の構成を省略しても良い。例えば、ドリフトチューブ検出器３３の軸方向の全範囲４０を設定範囲とし、いずれの位置でミュオンμが検出されても、動作状態の評価を行うものとしても良い。

【0071】

図１０に戻り、次のステップＳ１２において、信号強度取得部１８（図３）は、ドリフトチューブ検出器３３から出力される検出信号の信号強度を取得する。

【0072】

次のステップＳ１３において、動作電圧特性取得部２５（図３）は、それぞれのドリフトチューブ検出器３３から出力される検出信号の動作電圧特性を取得する。なお、この動作電圧特性は、ドリフトチューブ検出器３３の設計時に、基準となる値が予め設定されている。

【0073】

例えば、動作電圧特性取得部２５は、ドリフトチューブ検出器３３の動作電圧ごとの検出信号のイベントレートを取得する。ドリフトチューブ検出器３３は、動作電圧を上げるほど、自身のゲインが上昇し、一定以上のゲインになると測定対象のパルス信号に対して感度が一定となる。この領域は、プラトー領域と称される。このプラトー領域でドリフトチューブ検出器３３を動作させることで、多少動作電圧が変化しても一定の感度が得られる。

【0074】

プラトー領域に到達する前の動作電圧では、感度が大きく低下することが知られている。ここで、感度変化が起こる変化点は、ガスの組成の変化、または、ドリフトチューブ検出器３３の形状の変化に依存する。そこで、ドリフトチューブ検出器３３を、通常の動作電圧、感度変化が起こる電圧など数点で動作させ、感度を評価することで、基準値を満たすか否か、または、感度が変化する電圧が過去の測定と同等であることを確認する。

【0075】

この感度が変化する電圧が基準値内に入っている場合、動作電圧特性は正しいと判断し、外れた場合は、何らかの異常が発生していると考えられる。なお、本実施形態では、「感度変化が起こる変化点」と称したが、その他の態様でも良い。例えば、感度変化が始まる電圧、感度が一定になる電圧など、評価点はいずれでも良い。また、動作電圧特性取得部２５で取得する動作電圧も、前述の事項が分かる範囲であれば、特に限定されるものではない。

【0076】

次のステップＳ１４において、動作状態監視部２２は、動作電圧特性取得部２５で取得した検出信号の動作電圧が基準値を満たしているか否かを判定する。

【0077】

ここで、動作電圧が基準値を満たしている場合（ステップＳ１４でＹＥＳの場合）は、ステップＳ１５に進む。一方、動作電圧が基準値を満たしていない場合（ステップＳ１４でＮＯの場合）は、ステップＳ２６に進む。つまり、動作状態監視部２２は、ドリフトチューブ検出器３３に対応する動作電圧特性に基づいて、ドリフトチューブ検出器３３の動作状態を評価する。このようにすれば、ドリフトチューブ検出器３３が故障しているか否かの判定を行うことができる。例えば、動作電圧が基準値を満たしていない場合には、芯線３５が断線している、またはガスがリークしているとみなせる。

【0078】

ステップＳ１４でＮＯの場合に進むステップＳ２６において、メイン制御部１４は、ドリフトチューブ検出器３３が故障していることを示す報知を行う。例えば、出力部１１（図２）を用いて、故障したドリフトチューブ検出器３３を特定する識別情報（検出器ＩＤ）と、故障を報知する旨の表示を行う。または、故障したドリフトチューブ検出器３３のデータを以後の測定で用いないようにする、データ除外処理の設定を行う。そして、動作確認処理を終了する。

【0079】

ステップＳ１４でＹＥＳの場合に進むステップＳ１５において、時間差分布取得部２６（図３）は、それぞれのドリフトチューブ検出器３３から出力される検出信号の時間差分布を取得する。

【0080】

次のステップＳ１６において、形状比較部１９（図３）それぞれのドリフトチューブ検出器３３に対応するヒストグラムの生成を行う。このようにすれば、ドリフトチューブ検出器３３のパラメータの更新に関する情報を取得することができる。なお、時間差分布取得部２６がヒストグラムの生成を行っても良い。

【0081】

例えば、図８に示すように、ドリフトチューブ検出器３３で検出されるミュオンμの通過の頻度を所定期間に亘って蓄積すると、時間差分布のヒストグラムが得られる。なお、ヒストグラムは、ドリフトチューブ検出器３３ごとに生成される。例えば、２万本のドリフトチューブ検出器３３がある場合には、２万個のヒストグラムが生成される。

【0082】

時間差分布取得部２６は、イベントの発生時刻を基準（イベントＩＤ）として、検出信号が出力された時刻の分布（時間差分布）を取得する。例えば、正常に動作しているドリフトチューブ検出器３３の場合、それぞれのイベントにおいて最初に検出信号を検出したドリフトチューブ検出器３３のドリフト時間ＤＴ０と、それぞれのドリフトチューブ検出器３３のドリフト時間ＤＴｎ（ｎ＝１以上）の差ΔＴ（ΔＴ＝ＤＴｎ－ＤＴ０）の分布が、時間差分布となる。

【0083】

それぞれのドリフト時間ＤＴは、０秒から最大ドリフト時間ＴＭＡＸまで分布しているため、両者の差であるΔＴも同様に０秒から最大ドリフト時間ＴＭＡＸまで分布する。正しいドリフト時間の分布は、実験、解析的により算出することができるため、ミュオンμの通過する位置の分布が特定できれば、理想的なΔＴの分布（基準形状）を決定することができる。これに対し、理想的なΔＴの分布と実測したΔＴの分布との差分が、ミュオントモグラフィ装置１の時間分解能と、ドリフトチューブ検出器３３の性能変化に依存するものとなる。

【0084】

具体的には、ドリフトチューブ検出器３３（図７）において、芯線３５が撓む、または円筒管３４の形状が歪むなどして、芯線３５と円筒管３４の内径の相対的な位置関係にずれが生じる場合がある。この場合、電場の歪みが生じることに加え、電子がドリフトする距離（図６の矢印３７参照）が変わる。これにより、最大ドリフト時間ＴＭＡＸが、ばらつくことになる。また、ガスの組成が変わる場合、ドリフト時間の特性が変わるため、ＴＭＡＸの値、つまりΔＴの分布が変化する。これらの情報を得ることで、芯線３５が撓む、円筒管３４の形状が歪む、またはガスの組成が変化していることを評価することができる。

【0085】

芯線３５または円筒管３４における撓みまたは歪みは、ドリフトチューブ検出器３３の軸方向の位置により程度が異なることが多い。そのため、通過位置識別部２１で予め設定範囲４１（図７）を限定して評価することで、より精度よく評価を行うことができる。

【0086】

図１０に戻り、次のステップＳ１７において、動作状態監視部２２は、ドリフトチューブ検出器３３に対応する時間差分布に基づいて、ドリフトチューブ検出器３３の動作状態を評価する。例えば、動作状態監視部２２は、時間差分布（図８）の最大値が基準値を満たすか否かを判定する。例えば、ドリフトチューブ検出器３３ごとに基準値となる最大ドリフト時間ＴＭＡＸが設定されている。この最大ドリフト時間ＴＭＡＸよりも、時間差分布の最大値が大きいか否か、または超過量が所定の範囲４３（図８）を超えているか否かを判定する。

【0087】

ここで、時間差分布の最大値が基準値を満たす場合（ステップＳ１７でＹＥＳの場合）は、ステップＳ２０に進む。一方、時間差分布の最大値が基準値を満たさない場合（ステップＳ１７でＮＯの場合）は、ステップＳ１８に進む。

【0088】

例えば、時間差分布の最大値が基準値を満たさない場合には、ドリフトチューブ検出器３３に封入されたガスが変質している、またはリークしているとみなせる。そのため、ドリフトチューブ検出器３３のパラメータの更新を行う。

【0089】

ステップＳ１８において、パラメータ更新部２３（図３）は、更新用Ｒ－Ｔカーブの算出を行う。

【0090】

次のステップＳ１９において、パラメータ更新部２３は、ドリフトチューブ検出器３３のパラメータの更新を行う。ここで、ミュオンμの通過位置３６（図６）とドリフト時間の相関関数（Ｒ－Ｔカーブ）の更新を行う。

【0091】

仮に、ガスがリークしているが、正しい信号強度で検出信号が出力されているドリフトチューブ検出器３３があるとする。この場合、ガスの組成が僅かに変化したと考えられ、ミュオンμの通過位置３６とドリフト時間の相関関数を示すＲ－Ｔカーブを更新することで、正しい通過位置３６を算出できるようになる。一方、ドリフトチューブ検出器３３の歪みなどが発生している場合は、芯線３５の位置、歪み量を修正して対応する。

【0092】

なお、前述の動作電圧特性が変わっている場合には、ガスのリーク量が多く、かつガスの組成比などが不明確になるケースが多いため、正しいＲ－Ｔカーブを推定することができない。そのため、Ｒ－Ｔカーブの修正で対応することができず、ドリフトチューブ検出器３３の故障として扱うようにする。また、Ｒ－Ｔカーブは、パラメータの一例であり、他のパラメータを更新するものでも良い。

【0093】

次のステップＳ２０において、形状比較部１９（図３）は、時間差分布のヒストグラム（図８）の形状を基準となる基準形状と比較する。このようにすれば、ドリフトチューブ検出器３３の性能の微小な変化を把握することができる。そして、動作状態監視部２２は、ヒストグラムの比較結果に基づいて、ドリフトチューブ検出器３３の動作状態を評価する。例えば、動作状態監視部２２は、時間差分布の立ち下がり形状が、基準の範囲内であるか否かを判定する。

【0094】

ここで、時間差分布の立ち下がり形状が、基準の範囲内である場合（ステップＳ２０でＹＥＳの場合）は、ステップＳ２３に進む。一方、時間差分布の立ち下がり形状が、基準の範囲内でない場合（ステップＳ２０でＮＯの場合）は、ステップＳ２１に進む。

【0095】

例えば、時間差分布の立ち下がり形状が、基準の範囲内でない場合は、芯線３５または円筒管３４の形状が変化している、例えば、歪んでいるとみなせる。そのため、ドリフトチューブ検出器３３のパラメータの更新を行う。

【0096】

ステップＳ２１において、パラメータ更新部２３（図３）は、更新用パラメータの算出を行う。この更新用パラメータは、例えば、軌跡算出処理で用いるパラメータを更新するものである。

【0097】

なお、更新用パラメータは、更新用Ｒ－Ｔカーブでも良い。また、前述のステップＳ１９で既に更新用Ｒ－Ｔカーブが算出されている場合には、その更新用Ｒ－Ｔカーブとの差分を示すものを算出し、新たな更新用Ｒ－Ｔカーブを取得しても良い。

【0098】

次のステップＳ２２において、パラメータ更新部２３は、ドリフトチューブ検出器３３のパラメータの更新を行う。

【0099】

例えば、図８に示すように、時間差分布の立ち下がり形状とは、ヒストグラムにおいて、最大ドリフト時間ＴＭＡＸに最も近い範囲４３で、グラフが下がる部分の形状を示す（図８の実線のグラフを参照）。この立ち下がり形状は、最大ドリフト時間ＴＭＡＸで急激に落ちるものが理想である。しかし、ドリフトチューブ検出器３３が劣化すると、この立ち下がり形状がなだらかなものになる（図８の点線のグラフを参照）。本実施形態では、ヒストグラムの基準形状が設定され、この基準形状を実測されたヒストグラムとの形状とを比較することで、ドリフトチューブ検出器３３の劣化を評価する。

【0100】

工場における製造時には、全てのドリフトチューブ検出器３３のパラメータ（Ｒ－Ｔカーブ）が同じものとなっている。ここで、長期間使用すると、それぞれのパラメータが更新され、異なるものとなる。なお、本実施形態の更新用パラメータとは、更新の直前に設定されていたパラメータとの差分を示すものでも良い。

【0101】

なお、動作電圧特性取得部２５または時間差分布取得部２６のいずれか一方で得られる情報だけでは、ガスの変化またはドリフトチューブ検出器３３の形状の変化のいずれかの異常が発生したことしか特定できない。そこで、本実施形態では、動作電圧特性取得部２５および時間差分布取得部２６の双方で得られる情報を用いて評価を行うことで、ドリフトチューブ検出器３３の動作状態を把握し、その対策を決定することができる。これにより、対策がされたドリフトチューブ検出器３３は、使用継続することができる。また、故障したドリフトチューブ検出器３３のデータは以後の測定で用いないようにする。

【0102】

図１０に戻り、次のステップＳ２３において、メイン制御部１４は、記憶部１３のデータ記録部１５（図２）に、動作状態監視部２２で評価した評価結果を記録する。このようにすれば、過去に蓄積された評価結果を示すデータにより、ドリフトチューブ検出器３３が将来に動作不良を起こす時期を予測することができる。

【0103】

次のステップＳ２４において、性能予測部２４（図３）は、過去の評価結果に基づいて、ドリフトチューブ検出器３３の性能が基準となる基準性能を満たさなくなる時期を予測する。例えば、数か月後、または数年後にドリフトチューブ検出器３３が動作不良となるか否かを予測する。なお、性能予測部２４は、過去のデータと現在のデータの比較評価を行うこともできる。

【0104】

次のステップＳ２５において、メイン制御部１４は、出力部１１（図２）を用いて、ドリフトチューブ検出器３３を特定する識別情報（検出器ＩＤ）と、対応する予測結果を示す情報の表示を行う。そして、動作確認処理を終了する。

【0105】

なお、ドリフトチューブ検出器３３の動作状態を評価する際に、それぞれのデータを用いて機械学習で分類または状況の判定を行っても良い。例えば、時間差分布のヒストグラムの判定を機械学習で行っても良い。

【0106】

例えば、本実施形態のミュオントモグラフィ装置１には、機械学習を行う人工知能（ＡＩ：Artificial Intelligence）を備えるコンピュータが含まれていても良い。例えば、解析用コンピュータ８には、深層学習に基づいて、複数のパターンから特定のパターンを抽出する深層学習部が含まれていても良い。

【0107】

本実施形態のコンピュータを用いた解析には、人工知能の学習に基づく解析技術を用いることができる。例えば、ニューラルネットワークによる機械学習により生成された学習モデル、その他の機械学習により生成された学習モデル、深層学習アルゴリズム、回帰分析などの数学的アルゴリズムを用いることができる。また、機械学習の形態には、クラスタリング、深層学習などの形態が含まれる。

【0108】

本実施形態のシステムは、機械学習を行う人工知能を備えるコンピュータを含む。例えば、ニューラルネットワークを備える１台のコンピュータでシステムを構成しても良いし、ニューラルネットワークを備える複数台のコンピュータでシステムを構成しても良い。

【0109】

ここで、ニューラルネットワークとは、脳機能の特性をコンピュータによるシミュレーションによって表現した数学モデルである。例えば、シナプスの結合によりネットワークを形成した人工ニューロン（ノード）が、学習によってシナプスの結合強度を変化させ、問題解決能力を持つようになるモデルを示す。さらに、ニューラルネットワークは、深層学習（Deep Learning）により問題解決能力を取得する。

【0110】

例えば、ニューラルネットワークには、６層のレイヤーを有する中間層が設けられる。この中間層の各レイヤーは、３００個のユニットで構成されている。また、多層のニューラルネットワークに学習用データを用いて予め学ばせておくことで、回路またはシステムの状態の変化のパターンの中にある特徴量を自動で抽出することができる。なお、多層のニューラルネットワークは、ユーザインターフェース上で、任意の中間層数、任意のユニット数、任意の学習率、任意の学習回数、任意の活性化関数を設定することができる。

【0111】

なお、学習対象となる各種情報項目に報酬関数が設定されるとともに、報酬関数に基づいて価値が最も高い情報項目が抽出される深層強化学習をニューラルネットワークに用いても良い。

【0112】

例えば、画像認識で実績のあるＣＮＮ（Convolution Neural Network）を用いる。このＣＮＮでは、中間層が畳み込み層とプーリング層で構成される。畳み込み層は、前の層で近くにあるノードにフィルタ処理を施すことで特徴マップを取得する。プーリング層は、畳込み層から出力された特徴マップを、さらに縮小して新たな特徴マップとする。この際に特徴マップにおいて着目する領域に含まれる画素の最大値を得ることで、特徴量の位置の多少のずれも吸収することができる。

【0113】

畳み込み層は、画像の局所的な特徴を抽出し、プーリング層は、局所的な特徴をまとめる処理を行う。これらの処理では、入力画像の特徴を維持しながら画像を縮小処理する。つまり、ＣＮＮでは、画像の持つ情報量を大幅に圧縮（抽象化）することができる。そして、ニューラルネットワークに記憶された抽象化された画像イメージを用いて、入力される画像を認識し、画像の分類を行うことができる。

【0114】

なお、深層学習には、オートエンコーダ、ＲＮＮ（Recurrent Neural Network）、ＬＳＴＭ（Long Short-Term Memory）、ＧＡＮ（Generative Adversarial Network）などの各種手法がある。これらの手法を本実施形態の深層学習に適用しても良い。

【0115】

次に、ミュオントモグラフィ装置１の運用方法について図１１のフローチャートを用いて説明する。なお、前述の図面を適宜参照する。

【0116】

本実施形態では、ミュオントモグラフィ装置１の起動後、対象物が有る期間と無い期間の少なくとも２つの期間に取得されたデータを用いて、ドリフトチューブ検出器３３の動作確認を行う。

【0117】

例えば、１台のミュオントモグラフィ装置１を用いて、複数台の車両２を順次測定するものとする（図１）。ここで、宇宙線のミュオンμを使用する場合、ミュオンμの数は宇宙から降り注ぐ成分のみに制限され、このミュオンμの数によって測定時間が決まってしまう。そのため、ドリフトチューブ検出器３３の動作確認のためだけに測定時間を使うと、本来の車両２の測定時間が減らされるおそれがあり、１日に測定できる車両２の台数も少なくなってしまう。そこで、複数の車両２を順次設置して測定を行う合間に、連続してミュオンμの検出を行う。この合間のデータを複数回集積したデータを用いて、ドリフトチューブ検出器３３の動作確認を行う。これにより、本来の車両２の測定時間が減らされることなく、定期的にドリフトチューブ検出器３３の動作状態を監視し、常に最良の状態を保つことが可能となる。

【0118】

まず、ステップＳ３１において、ユーザは、ミュオントモグラフィ装置１を起動する。

【0119】

次のステップＳ３２において、ミュオントモグラフィ装置１の起動時の動作確認を行う。ここで、前述の動作確認処理（図９および図１０）が実行され、ドリフトチューブ検出器３３の動作状態の監視とパラメータの更新が行われる。

【0120】

次のステップＳ３３において、ミュオントモグラフィ装置１に車両２が搬入される。

【0121】

次のステップＳ３４において、ミュオントモグラフィ装置１を用いて車両２のミュオン検査が行われる。

【0122】

次のステップＳ３５において、ミュオントモグラフィ装置１の測定時の動作確認を行う。ここで、前述の動作確認処理（図９および図１０）が実行され、ドリフトチューブ検出器３３の動作状態の監視とパラメータの更新が行われる。

【0123】

次のステップＳ３６において、ミュオントモグラフィ装置１から車両２が搬出される。

【0124】

次のステップＳ３７において、ミュオントモグラフィ装置１に車両２が設置されていない非測定時の動作確認を行う。ここで、前述の動作確認処理（図９および図１０）が実行され、ドリフトチューブ検出器３３の動作状態の監視とパラメータの更新が行われる。

【0125】

次のステップＳ３８において、ユーザは、未測定の車両２が残っているか否かを判定する。ここで、未測定の車両２が残っている場合（ステップＳ３８でＹＥＳの場合）は、前述のステップＳ３３に戻る。一方、未測定の車両２が残っていない場合（ステップＳ３８でＮＯの場合）は、ステップＳ３９に進む。

【0126】

ステップＳ３９において、ユーザは、ミュオントモグラフィ装置１を停止する。そして、運用方法を終了する。

【0127】

このように、動作状態監視部２２は、車両２を測定している期間（測定時）および車両２を測定していない期間（非測定時）の両方で取得された信号強度に基づいて、ドリフトチューブ検出器３３の動作状態を評価する。このようにすれば、ドリフトチューブ検出器３３の動作状態を連続的に把握することができる。また、常にミュオントモグラフィ装置１を最良の状態に維持できる。さらに、異常が発生していることを逐次確認しながら運用することができる。

【0128】

一般的に、ミュオントモグラフィ装置１による測定時間は、充分なミュオンμを測定できる環境であれば、数分から数１０分程度で一定の情報は得られる。これに対し、対象物の交換作業は、トラックなどの大きな車両２の場合、数分かかる。そのため、本実施形態では１０回当たりの測定に対し、１回程度のドリフトチューブ検出器３３の動作状態を監視とパラメータの更新が可能となる。

【0129】

なお、１つのドリフトチューブ検出器３３から得られる情報のみでは、ミュオンμの通過位置３６（図６）が分かるのみで、その軌跡を特定することはできないが、同じミュオンμの通過に対して、複数のドリフトチューブ検出器３３で得られる、通過位置３６と距離の情報を軌跡算出部１６で処理することで、その軌跡を算出することが可能となる。また、本実施形態では、ミュオンμが通過した時刻が明確に特定できない場合でも軌跡を算出することが可能である。また、ミュオンμの通過時刻を別のドリフトチューブ検出器３３で測定し、その情報を使用して評価することも可能である。

【0130】

第１実施形態によれば、ドリフトチューブ検出器３３で取得できるデータを元に、ドリフトチューブ検出器３３の性能変化に加え、評価に使用できない不良品となったドリフトチューブ検出器３３のデータを除外することができる。これにより、ミュオントモグラフィ装置１の分解点検などの必要がなくなり、かつドリフトチューブ検出器３３の監視と診断が可能なミュオントモグラフィ装置１とすることができる。

【0131】

（第２実施形態）
次に、第２実施形態について図１２から図１３を用いて説明する。なお、前述した実施形態に示される構成部分と同一構成部分については同一符号を付して重複する説明を省略する。

【0132】

図１２に示すように、第２実施形態のミュオントモグラフィ装置１では、筐体４および支柱５などの対象物以外に位置関係が予め固定されているものがある。ドリフトチューブ検出器３３（図５）の動作確認では、これらのイメージングを行うことで、正しく動作することを確認する。

【0133】

ミュオントモグラフィの技術のうち、対象物における散乱の度合いによりイメージングを行う散乱法を用いる場合には、対象物を通過したミュオンμの散乱角θのばらつきを利用する。ここで、ミュオンμの検出性能が変わってしまうと、散乱角θがばらついてしまい、測定結果が変わってしまう可能性がある。そこで、対象物が設置される領域以外に存在する構造が既知の筐体４（フレーム）、支柱５、または所定の試験片（図示略）を、ミュオンμを用いて測定する。

【0134】

例えば、ドリフトチューブ検出器３３で測定可能な領域は、車両２（対象物）を設置する測定対象領域４４と、車両２を設置しない非測定対象領域４５に分けられる。測定対象領域４４と非測定対象領域４５は、車両２のサイズを考慮してユーザが予め任意に設定することができる。第２実施形態では、車両２の前後の領域が非測定対象領域４５となっている。測定対象領域４４をイメージングした場合には、筐体４と支柱５に加えて、車両２の像が含まれるが、非測定対象領域４５をイメージングした場合には、筐体４と支柱５の像が含まれ、車両２の像が含まれない。

【0135】

図１３に示すように、第２実施形態のメイン制御部１４Ａは、前述の通過位置識別部２１（図３）の替わりに、非測定対象領域データ取得部４６を備える。この非測定対象領域データ取得部４６は、非測定対象領域４５に対応する検出信号を取得する。そして、動作状態監視部２２は、非測定対象領域４５に対応して取得された検出信号の信号強度に基づいて、ドリフトチューブ検出器３３の動作状態を評価する。この動作状態には、ドリフトチューブ検出器３３の位置のずれなどの情報も含まれる。

【0136】

例えば、非測定対象領域データ取得部４６は、動作確認時に、非測定対象領域４５を通過したミュオンμのデータを抽出する。そして、動作状態監視部２２は、非測定対象領域４５の散乱角分布および透過率分布を監視し、基準値と比較する。基準値を満たしていれば、ドリフトチューブ検出器３３が健全性を保っていると判定する。また、基準値を満たしていない場合には、異常と判定する。

【0137】

仮に、異常である場合には、上下のミュオン軌跡検出器６，７の位置関係が、筐体４の歪み、または地震などの振動により、ずれた可能性が考えられる。その場合には、ミュオントモグラフィ装置１の全体の構造の座標系を更新することで対応する。

【0138】

また、評価結果の時間的変動を記録することで、ミュオントモグラフィ装置１の経年変化を取得することが可能である。地震などの瞬間的に発生する装置の損傷を除き、ガスのリーク、ドリフトチューブ検出器３３の歪みなどは、時間的に緩やかに変化するものが多い。そのため、経年変化を測定することで、劣化の進行を予測することができる。特に、予測がドリフトチューブ検出器３３の動作条件を超えて不良となる時期、不良のドリフトチューブ検出器３３の割合が許容数を超える時期などを、計算することで長期的な監視または保全に生かすことが可能となる。また、予測は、機械学習などいずれの方法も適用可能であり、単純な経年劣化だけでなく、温度変化などの季節変動などの影響も考慮して行うことができる。

【0139】

第２実施形態によれば、車両２の影響を受けないミュオンμの軌跡によりドリフトチューブ検出器３３の評価を行えるため、評価精度を向上させることができる。例えば、ドリフトチューブ検出器３３を支持している筐体４の歪みなどを含めた監視が可能になるとともに、劣化の予測なども可能となる。これにより、詳細な分解点検の必要がなくなり、長期的な監視を行うことが可能となる。

【0140】

なお、測定対象領域４４に存在する物であっても、台座９などの構造が既知のものであれば、評価の基準として用いることができる。

【0141】

荷電粒子測定装置およびその制御方法を第１実施形態から第２実施形態に基づいて説明したが、いずれか１の実施形態において適用された構成を他の実施形態に適用しても良いし、各実施形態において適用された構成を組み合わせても良い。

【0142】

なお、前述の実施形態において、基準値（基準形状、基準範囲）を用いた任意の値（電圧、時間差分布の最大値、時間差分布の立ち下り形状）の判定は、「任意の値が基準値以上か否か」の判定でも良いし、「任意の値が基準値を超えているか否か」の判定でも良い。或いは、「任意の値が基準値以下か否か」の判定でも良いし、「任意の値が基準値未満か否か」の判定でも良い。また、基準値が固定されるものでなく、変化するものであっても良い。従って、基準値の代わりに所定範囲の値を用い、任意の値が所定範囲に収まるか否かの判定を行っても良い。また、予め装置に生じる誤差を解析し、基準値を中心として誤差範囲を含めた所定範囲を判定に用いても良い。

【0143】

なお、前述の実施形態のフローチャートにおいて、各ステップが直列に実行される形態を例示しているが、必ずしも各ステップの前後関係が固定されるものでなく、一部のステップの前後関係が入れ替わっても良い。また、一部のステップが他のステップと並列に実行されても良い。

【0144】

前述の実施形態のコンピュータは、専用のチップ、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、またはＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサを高集積化させた制御装置と、ＲＯＭ（Read Only Memory）またはＲＡＭ（Random Access Memory）などの記憶装置と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）またはＳＳＤ（Solid State Drive）などの外部記憶装置と、ディスプレイなどの表示装置と、マウスまたはキーボードなどの入力装置と、通信インターフェースとを備える。このコンピュータは、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成で実現できる。

【0145】

なお、前述の実施形態のコンピュータで実行されるプログラムは、ＲＯＭなどに予め組み込んで提供される。もしくは、このプログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－Ｒ、メモリカード、ＤＶＤ、フレキシブルディスク（ＦＤ）などのコンピュータで読み取り可能な非一過性の記憶媒体に記憶されて提供するようにしても良い。

【0146】

また、このコンピュータで実行されるプログラムは、インターネットなどのネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせて提供するようにしても良い。また、このコンピュータは、構成要素の各機能を独立して発揮する別々のモジュールを、ネットワークまたは専用線で相互に接続し、組み合わせて構成することもできる。

【0147】

なお、前述の実施形態では、１組のミュオン軌跡検出器６，７が、車両２を垂直方向に挟んで互いに向かい合う位置に設けられているが、その他の態様であっても良い。例えば、２組のミュオン軌跡検出器６，７が、車両２を垂直方向と水平方向に挟んで互いに向かい合う位置にそれぞれ設けられても良い。また、ミュオン軌跡検出器は、２つで１組である必要はなく、奇数個のミュオン軌跡検出器が設けられても良い。例えば、３つ以上のミュオン軌跡検出器が設けられても良い。

【0148】

以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、それぞれのガス検出器に対応する信号強度に基づいて、それぞれのガス検出器の動作状態を評価する動作状態監視部を備えることにより、ガス検出器の劣化の種類または劣化の程度を把握し、長期間に亘り一定の測定精度を維持することができる。

【0149】

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更、組み合わせを行うことができる。これら実施形態またはその変形は、発明の範囲と要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

【符号の説明】

【0150】

１…ミュオントモグラフィ装置、２…車両、３…物体、４…筐体、５…支柱、６…第１ミュオン軌跡検出器、７…第２ミュオン軌跡検出器、８…解析用コンピュータ、９…台座、１０…入力部、１１…出力部、１２…通信部、１３…記憶部、１４（１４Ａ）…メイン制御部、１５…データ記録部、１６…軌跡算出部、１７…測定部、１８…信号強度取得部、１９…形状比較部、２０…ミュオン信号抽出部、２１…通過位置識別部、２２…動作状態監視部、２３…パラメータ更新部、２４…性能予測部、２５…動作電圧特性取得部、２６…時間差分布取得部、２８…入射ベクトル、２９…出射ベクトル、３０，３１…仮想の直線、３２…座標、３３…ドリフトチューブ検出器、３４…円筒管、３５…芯線、３６…通過位置、３７…矢印、３８…通過位置、４０…全範囲、４１…設定範囲、４２…非設定範囲、４３…所定の範囲、４４…測定対象領域、４５…非測定対象領域、４６…非測定対象領域データ取得部、θ…散乱角、μ…ミュオン。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】