Research on a γ-Photon Flow-Field Image Denoising Algorithm Based on the SFGD Model

في العالم المعقد للهندسة الصناعية، يمثل رصد التيارات غير المرئية للغاز الساخن داخل محرك نفاث تحدياً هائلاً. فالكاميرات التقليدية لا يمكنها الصمود أمام الحرارة، والمجالات المغناطيسية قد تسبب ارتباكاً للمستشعرات الإلكترونية. ولرؤية ما بداخل هذه البيئات المضطربة دون لمسها، يلجأ العلماء إلى جسيمات عالية الطاقة تُسمى فوتونات غاما. تولد هذه الجسيمات عندما تتحلل الذرات المشعة، وهي تمتلك قدرة فريدة: يمكنها النفاذ عبر المعاد الصلبة والحرارة الشديدة دون أن تنحرف أو تُمتص. ومن خلال تتبع كيفية انتقال هذه الجسيمات، يستطيع الباحثون إعادة بناء صورة لمجال التدفق، مما يكشف عن أماكن دوران الهواء، وأماكن تعثره، وكيفية "تنفس" المحرك. ومع ذلك، فإن هذه الطريقة تشبه محاولة رؤية منظر طبيعي واضح من خلال ضباب كثيف؛ إذ غالباً ما تكون البيانات المجموعة شحيحة ومليئة بالضجيج، مما ينتج عنه صور تندمج فيها الحواف الحادة لتيارات الهواء الدوارة في كتلة ضبابية، مما يجعل من الصعب على المهندسين فهم الفيزياء القائمة.

ولحل هذه المشكلة، طور فريق من الباحثين في جامعة نانجينغ للطيران والفضاء طريقة جديدة لتنقية هذه الصور الضبابية. فقد ابتكروا برنامجاً حاسوبياً متطوراً صُمم ليعمل مثل مرمم محترف وماهر، يأخذ صورة محببة ومشوهة لتدفق الغاز ويعيد بناءها لتصبح صورة حادة وواضحة. ويكمن مفتاح نجاحهم في إدراك أن الضجيج في هذه الصور يتصرف بشكل مختلف في مراحل مختلفة من عملية التنقية. فبدلاً من تطبيق مرشح (فلتر) واحد وثابت على الصورة بأكملها، يقوم نظامهم الجديد، المسمى بنموذج الانتشار الموجه بالهيكل والتردد (Structure-Frequency Guided Diffusion model)، بتكييف استراتيجيته لحظة بلحظة. فهو يتعلم كيف يحافظ على الأشكال الكبيرة والمهمة للتدفق، بينما يعمل بعناية على شحذ التفاصيل الدقيقة والمعقدة التي تضيع عادةً في الضجيج.

بدأ الباحثون بمحاكاة العملية بأكملها على جهاز الكمبيوتر. حيث أخذوا خرائط تفصيلية لتدفق الغاز من محرك نفاث واستخدموا كاشفاً افتراضياً لتوليد الآلاف من الصور الناقصة والمحببة، محاكيةً بدقة ما قد يراه مستشعر حقيقي. ثم قاموا بتدريب خوارزميتهم الجديدة على هذه الأزواج المحاكاتية، لتعليمها التمييز بين الضجيج العشوائي والشكل الفعلي لدوامة دوارة. يعمل النظام باستخدام أداتين متخصصتين تعملان جنباً إلى جنب؛ تركز الأداة الأولى على الصورة الكلية، حيث تنظر إلى المدخلات الضبابية وتحدد الخطوط العريضة والحدود الرئيسية للتدفق، مما يضمن أن الصورة المعاد بناؤها تحافظ على الشكل والموقع الصحيحين لتيارات الغاز. وهذا يمنع الصورة النهائية من التحول إلى كتلة ملساء خالية من المعالم حيث تختفي الهياكل المهمة.

أما الأداة الثانية فهي أكثر دقة وديناميكية؛ فهي تدرك أن نوع الضجيج يتغير أثناء عملية تنقية الصورة. ففي بداية العملية، تكون الصورة مليئة بالضجيج الفوضوي، وهنا يعرف النظام أن عليه أن يكون لطيفاً، متجنباً أي محاولة لشحذ التفاصيل التي قد تكون مجرد ضجيج. ومع تقدم عملية التنقية وتضح التفاصيل الرئيسية، تبدأ هذه الأداة في تحويل تركيزها تدريجياً، حيث تبدأ في تعزيز التفاصيل عالية التردد بشكل انتقائي، مثل الحواف الحادة لدوامة أو النسيج الدقيق لتيار خلفي، وهي تفاصيل حاسمة لفهم أداء المحرك. هذا التعديل المرتبط بالوقت يسمح للنظام بكبح الضجيج دون أن يتسبب بالخطأ في تنعيم التفاصيل التي يحتاجها المهندسون لرؤيتها.

وعندما اختبر الفريق طريقتهم الجديدة مقابل التقنيات الموجودة، كانت النتائج مذهلة. فقد قارنوا نهجهم بعدة خوارمازميات أخرى متقدمة لتنقية الصور، بما في ذلك تلك القائمة على التعلم العميق القياسي ونماذج الانتشار الأقدم. وفي كل حالة اختبار، أنتج نموذجهم الجديد صوراً أكثر وضوحاً ودقة بشكل ملحوظ. وفي مجموعة محددة من صور الاختبار المستقلة، حققت الطريقة الجديدة مستوى من الوضوح أعلى بنحو 5.5 وحدة على مقياس جودة قياسي مقارنة بأفضل طريقة سابقة. ومن الناحية البصرية، يعني هذا أن أنماط دوران تدفق الغاز قد حُفظت بدقة فائقة؛ فبينما تركت الطرق الأخرى حواف التدفق ضبابية أو مشوهة، حافظ النموذج الجديد على الحدود حادة والهياكل الداخلية سليمة، مما طابق الأصل المحاكى الخالي من الضجيج بشكل وثيق.

تؤكد الدراسة أن الجمع بين التركيز القوي على الشكل العام للتدفق وبين استراتيجية ذكية ومتغيرة للتعامل مع التفاصيل الدقيقة هو المفتاح لفتح آفاق الصور الواضحة من بيانات فوتونات غاما. ومن خلال تعليم الكمبيوتر كيفية تكييف عملية التنقية مع تطور الصورة، قدم الباحثون أداة قوية جديدة للمراقبة غير التلامسية. ويشير هذا التقدم إلى أن المهندسين سيتمكنون قريباً من رؤية الديناميكيات الخفية للتدفقات الصناعية بوضوح كان مستحيلاً في السابق، مما يسمح بتصميم أفضل وتشغيل أكثر أماناً للآلات المعقدة. ولا يدعي هذا العمل أنه قد حل كل مشاكل التصوير، لكنه يظهر تحسناً واضحاً وقابلاً للقياس في كيفية رؤيتنا لعالم تدفقات الغاز عالية السرعة غير المرئي.