개요¶

IPAnalyzer는 이미징 플레이트 (IP)나 CCD/CMOS 검출기로 기록한 Debye–Scherrer 고리를 고정밀·고속으로 1차원 회절 프로파일로 변환합니다. 그 설계와 기능은 산업기술종합연구소(AIST)의 Hiroshi Fujihisa가 개발한 PIP를 모델로 삼았습니다.

주요 기능:

다양한 이미지 포맷 지원 (FujiBAS2000/2500, R-AXIS4/5, ITEX, Bruker CCD, IP Display, IPAimage, Fuji FDL, Rayonix, Mar research, Perkin Elmer, ADSC, RadIcon 및 일반 이미지 포맷)
X선, 전자, 중성자 선원
PDIndexer와의 연계
측정 매개변수의 반자동 분석

시스템 요구 사항 및 설치¶

요구 사항¶

OS: Windows (Windows 11 권장)
필수 런타임: .NET Desktop Runtime 10.0
권장 메모리: 16 GB 이상
권장 CPU: 8코어 이상

내부적으로 이 소프트웨어는 멀티스레드 연산을 많이 사용하므로, 코어 수가 많은 CPU일수록 더 쾌적하게 동작합니다. 이미지 강도는 내부적으로 배정밀도 부동소수점 값으로 유지됩니다.

이 소프트웨어는 MIT License로 배포됩니다.

설치¶

사전에 .NET Desktop Runtime 10.0을 설치합니다.
GitHub releases page에서 IPAnalyzerSetup.msi를 다운로드합니다.
IPAnalyzerSetup.msi를 실행하여 설치합니다.

축 방향, IP 기울기, 픽셀 모양¶

IPAnalyzer는 오른손 좌표계를 사용하며, 원점과 축 방향을 다음과 같이 정의합니다.

X선 또는 전자 빔이 IP와 교차하는 점(다이렉트 스폿)을 원점 (0, 0, 0)으로 정의하고, Z축은 빔 방향과 일치합니다.
시료 크기를 무한히 작다고 간주하여, 시료 위치와 원점 사이의 거리를 카메라 길이(Camera Length, CL)로 정의합니다. 따라서 시료는 \((0,\ 0,\ -\mathrm{CL})\)에 위치합니다.
X축은 IP가 기울어지지 않았을 때 IP 판독 레이저의 주사 방향에 정렬됩니다. 따라서 Y축은 화면에서 아래쪽을 향합니다.
IP 기울기는 원점을 지나 XY 평면에 놓인 직선을 중심으로 한 회전으로 표현됩니다. 즉, X축과 \( \varphi \) 각을 이루는 직선을 중심으로 \( \tau \)만큼 회전합니다.
픽셀 모양은 PixSizeX, PixSizeY, \( \xi \)로 기술되는 평행사변형으로 다룹니다. \( \xi \)가 0이 아니라는 것은 IP 판독 레이저 주사의 시작 위치에 오프셋이 있음을 의미합니다. 이 소프트웨어는 이 오프셋이 Y축을 따라 일정하다고 가정합니다.

카메라 길이, \( \varphi \), \( \tau \), 픽셀 크기, \( \xi \)는 속성 창의 IP Condition 탭에서 설정합니다(2. 속성 창 참조).

(WIN)PIP와의 관계¶

IPAnalyzer에서는 X축(IP 이미지의 오른쪽 방향)을 시계 방향으로 \( \varphi \)만큼 회전하고, 그 결과 얻어진 축을 다시 \( \tau \)만큼 회전합니다. PIP에서는 Y축(IP 이미지의 아래쪽 방향)을 반시계 방향으로 \( \beta \)만큼 회전하고, 그 결과 얻어진 축을 다시 \( \Phi \)만큼 회전합니다. 따라서 PIP의 \((\beta,\ \Phi)\)를 IPAnalyzer의 \((\varphi,\ \tau)\)로 변환하려면 \((\beta,\ \Phi) \rightarrow (270^\circ - \beta,\ \Phi)\)를 사용합니다.

픽셀 강도 적분 방법¶

1차원화에서 핵심 문제는, 각도 스텝 간격이 픽셀 간격(즉 픽셀 크기)보다 작을 때 발생하는, 여러 스텝에 걸친 픽셀의 강도를 적분 스텝들 사이에 어떻게 분배할 것인가입니다.

이 소프트웨어는 각 스텝을 구분하는 선과 픽셀의 교점을 계산하고, 각 스텝에 포함되는 픽셀 면적을 구하여 강도를 분배합니다. IP 기울기나 픽셀 모양 왜곡으로 인해 픽셀이 정확한 정사각형이 아닌 경우를 처리하기 위해, 각 픽셀 네 모서리의 좌표를 순차적으로 계산하여 그 사각형 모양을 결정합니다. 원리적으로 이는 스텝을 아무리 작게 만들더라도 픽셀 강도를 스텝들에 매끄럽게 분배할 수 있게 합니다.

이 알고리즘은 일반적인 각도–강도 적분(Concentric Integration)뿐만 아니라, 원주 방향 적분(Radial Integration)과 펼친 이미지 계산(Unrolled Image)에도 사용됩니다.