Konzeption und Umsetzung einer Software zur effizienten Auswertung von Absorptions-Abbildungen ultrakalter Atome

Abstract

Die großen Mengen an Bilddaten, die bei quantenoptischen Experimenten gewonnen werden, erfordern eine effiziente Auswertung. Unter dieser Prämisse wird im Rahmen dieser Masterthesis ein Softwarepaket zur Auswertung von Absorptions-Abbildungen ultrakalter Atome neu entwickelt. Es werden zunächst die relevanten theoretischen Hintergründe zur Bose-Einstein-Kondensation zusammengefasst. Die zur Parametrisierung der Abbildungen verwendeten Gleichungen werden physikalisch begründet und die in der neuen Software eingesetzten Methoden der Bilderkennung werden vorgestellt. Als Ausgangspunkt der Neuentwicklung wird der aktuelle Stand der Technik in Form des bisher verwendeten Softwaretools präsentiert. Es werden auf Basis von realitätsnahen Anwendungsszenarien Anforderungen hinsichtlich der grundlegenden Berechnungen, Visualisierung, Interaktivität, Datenverwaltung und Automatisierung herausgearbeitet. Zur Implementierung von Frontend, Backend, Bilderkennungsmethoden und einer relationalen Datenbank wird die Programmiersprache Python unter Einbindung entsprechender Open Source-Bibliotheken (Qt, SciPy, OpenCV, SQLAlchemy) verwendet. Der konsequente Einsatz von Open Source-Bibliotheken ermöglicht Kosteneinsparungen durch den Wegfall von Lizenzgebühren, eine Verringerung des Verwaltungsaufwands, sowie perspektivisch die freie Veröffentlichung der entwickelten Software. Als Ergebnis steht eine Software mit graphischer Bedienoberfläche. Es können aus den Rohdaten der bei den Experimenten verwendeten Bildsensoren Abbildungen der projizierten atomaren Dichte berechnet werden. Durch die Berechnung von ein- und zweidimensionale Ausgleichskurven lassen sich die Abbildungen physikalisch aussagekräftig parametrisieren. Das entwickelte relationale Datenbankschema erlaubt eine effiziente Verwaltung der Berechnungsergebnisse und zugehöriger Metadaten. Die implementierte Datenbank ist zudem die Grundlage für den Aufbau einer konsistenten Datenbasis und den Einsatz von datenbasierten Verfahren. In der Software können durch den Einsatz von Bilderkennungsmethoden ein markantes Bauteil der Experiment-Hardware und Atom-Wolken im Bild zuverlässig erkannt werden. Dadurch wird der Auswertungsprozess automatisiert und die autonome Auswertung an Bord von Satelliten und Höhenforschungsraketen wird grundsätzlich ermöglicht. Es wird ein neuartiges perzeptives Hashing-Verfahren entworfen und implementiert, anhand dessen die Ähnlichkeit von Ausschnitten der berechneten Dichte-Abbildungen quantifiziert werden kann. Auf Basis des Verfahrens werden Funktionen zum Durchsuchen der Datenbank anhand von Ähnlichkeitskriterien umgesetzt.