A simple repeating step-filtered structure has been designed and deployed for the detection of MeV-energy proton beams produced from high-intensity short-pulse laser-driven experiments. Due to the diagnostic's ability to recover energy-resolved images of proton beams, it is called the proton beam imager and energy spectrometer (or PROBIES). The flexible design has two useful applications. First, it can be fielded in a configuration with a scintillator and imaging setup in order to collect proton beam information in high-repetition rate experiments. Here we show a configuration that collects the equivalent of a nine-film radiochromic film (RCF) stack, and a technique for using a neural network (NN) to rapidly analyze the images on millisecond time-scales. Second, when using RCF stacks as the detector, the energy resolution capability is greatly increased compared to traditional RCF stacks, while simultaneously reducing the total number of films required to make each measurement. We demonstrate a configuration that provides up to 90 spatially- and energy-resolved datapoints using just ten films. Both designs presented here can be easily customized for anticipated experimental outputs and manufactured at low cost. Such designs allow for rapid prototyping using modern high-accuracy 3D printers or on-demand computer numerical control machining to reduce the reliance on time-consuming film media, analysis, or bulky electro-magnetically dispersing spectrometers. The analysis of data is discussed and a methodology for constructing a NN that is capable of rapidly analyzing data on-the-fly with greater than 95% accuracy is presented.
単純な繰り返しステップフィルター構造が、高強度短パルスレーザー駆動実験から生成されるMeVエネルギー陽子ビームの検出のために設計され、配備された。この診断装置は陽子ビームのエネルギー分解画像を取得できることから、陽子ビームイメージャー兼エネルギー分光器（PROBIES）と呼ばれている。この柔軟な設計には2つの有用な応用がある。第一に、高繰り返し率実験において陽子ビーム情報を収集するために、シンチレータとイメージング構成を備えた配置で展開できる。ここでは、9枚のラジオクロミックフィルム（RCF）スタックに相当する情報を収集する構成と、ミリ秒時間スケールで画像を迅速に解析するためのニューラルネットワーク（NN）を用いる手法を示す。第二に、RCFスタックを検出器として使用する場合、従来のRCFスタックと比較してエネルギー分解能が大幅に向上し、同時に各測定に必要なフィルムの総数を削減できる。ここでは、わずか10枚のフィルムを用いて最大90個の空間・エネルギー分解データポイントを提供する構成を示す。ここで提示された両設計は、想定される実験出力に応じて容易にカスタマイズでき、低コストで製造可能である。このような設計は、時間のかかるフィルム媒体、解析、またはかさばる電磁分散分光器への依存を減らすために、最新の高精度3DプリンターやオンデマンドCNC加工を用いた迅速なプロトタイピングを可能にする。データの解析について議論し、95%を超える精度でデータをリアルタイムに迅速解析できるNNを構築するための方法論を提示する。