VA Ditlov 和 AI Alikhanov
这项工作是基于我们工作中发表的蚀刻孔识别方法进行的。八块 CR-39 塑料板被固定在距离离子束进入窗口不同距离的充满水的生物室中。然后,它们被蚀刻、干燥,并通过带有集成摄像机的计算机 MPE-1 显微镜系统进行扫描。从板的每一侧拍摄了大约五十张显微照片,并记录在 img 文件中。将修改后的椭圆代码内接于发现的孔的图像轮廓中,并计算其长轴和短轴的尺寸。引入了减小的孔半径的定义,并获得了计算公式。已知r、材料的体积蚀刻速率和塑料的蚀刻时间,可以找到微孔和纳米孔的深度L。因此,孔在减小的半径r和深度L上的分布(它们在板的每个表面上的平均值)被发现为它们与离子进入室的窗口的距离S的函数。然后推导出大密度测定、微密度测定和纳米密度测定的公式。计算了分布和平均光密度对水室中距离S的依赖关系。通过平均值和 (dE/dS) 的相互依赖性的线性函数进行成对拟合。对于平均光密度 < D(S) > 对平均孔深度 < L(S) > 的依赖关系,实现了最精确的拟合。最差的拟合是通过对特定能量损失的线性依赖性对发现的平均值的近似。这证实了高灵敏度探测器响应出现的概率是特定能量损失的非线性函数。众所周知,CR-39 塑料专门指此类探测器,并且要计算其局部响应,必须使用多次命中模型。