固体核径迹探测器中径迹的形态和数目能够反应入射粒子的种类、数目、入射角度和入射能量等信息。根据测量关注点的不同，径迹测量系统大致可以分为两类:径迹密度测量系统和径迹3D识别系统。大部分径迹密度测量系统基于低放大倍数的普通光学显微镜进行图像识别^[1-4]。有研究也尝试用高分辨率扫描仪测量径迹密度^[5]。针对径迹密度测量时的特殊情况，文献对高径迹密度^[6]和超薄固体核径迹探测器^[7]的测量也进行了研究。径迹3D识别系统需要依赖更高放大倍数的装置，文献中提到的这类装置主要有原子力显微镜^[8]、全息显微镜^[9]和共聚焦显微镜^[10]。文中固体核径迹自动识别系统指基于普通光学显微镜的径迹密度测量系统^[1-4]。

1 径迹自动识别硬件系统

全自动径迹识别硬件系统包括五个部分:光学系统、XYZ三轴运动部件、运动控制系统、CCD摄像机和电脑。光学系统结合CCD摄像机能获得一定放大倍数的径迹图像。当光学系统采用透射光时，图像中径迹为暗色，周围为亮场; 而采取反射光时则相反。电脑在测量过程中起两个作用: ①通过运动控制系统控制Z轴运动实现自动对焦，控制XY轴运动实现对探测器表面不同位置的观察; ②从CCD摄像机获得径迹图像，进行图像处理，实现径迹识别并输出结果。

国外针对径迹自动识别硬件系统的文献报道较多^[1-4]，国内仅骆亿生在1994年和2002年共发表两篇期刊文献[11-12]。目前国际上商业化的自动识别系统一共四家^[13]:美国热电公司的Autoscan 60，匈牙利Radiosys公司的Radometer 2000系列，英国Track Analysis Systems公司的Taslimage System和日本Seiko Precision公司的HSP-1000。

2 径迹自动识别软件系统

软件系统是固体核径迹自动识别系统的核心，识别算法的好坏很大程度上决定了径迹识别的准确性。目前径迹自动识别均基于径迹图像形态学特征(大小、灰度，外周曲率等)进行识别，关键是径迹图像的提取和阈值的选取。不同软件系统的功能和实现方式不尽相同，大致可以分为以下几步。

2.1 图像预处理

不同CCD输出的原始图像有彩色和黑白之分，未发现有文献直接在彩色图像上进行径迹识别。对于CCD输出的彩色图像，文献将彩色图像转换为灰度图像^[14]，另有文献提取RGB三色中的绿色进行分析^[15]。

图像的预处理可以分为两步:降噪(非必需)和聚类分析。当CCD输出图像噪声较大或者光学系统明暗变化较大时，噪声会严重干扰径迹的识别。文献提到的降噪方法主要有两种: ①将原始图像与高斯函数卷积，排除正太分布噪声的影响^[16]，通过这种方法后续计算得到的二阶导数零点，还可以将图像灰度二值化; ②对图像进行傅里叶展开，然后使用低通滤波器进行滤波^[17]。聚类分析根据图像的灰度直方图将图像的灰度分布变成明暗两个^[18]或者明暗灰三个水平^[19]。聚类分析使图像分割变得更简单。

部分文献直接对灰度图进行后续分析，并未对图像进行预处理^[20]。

2.2 图像分割(对象识别)

图像分割是为了从背景中识别可能的径迹对象。针对二值化或聚类分析得到的图像，图像分割只要按照预处理设定的灰度水平识别对象即可。对于灰度图，图像分割通过固定灰度阈值^[21]或者采用动态灰度阈值^[20]的方法提取可能的径迹对象或者采用Canny算子进行边缘检测^[22]。

2.4 特征提取

软件系统通过这个阶段计算得到可能径迹对象的几何参数，包括:周长、长短轴、面积、椭圆率等。文献中特征提取的方法有: Hough变换^{[19, 22]}和边缘拟合^[23]两种方法。

2.5 径迹识别

径迹识别主要有两种方法:对比法和阈值法。对比法通过将识别的对象与径迹模板进行对比，从而判断是否是径迹^[23]。阈值法根据径迹的形态特征设定特征阈值，然后将特征提取得到的特征参数与特征阈值比较从而区分径迹和非径迹^[18]，面积是文献最常用的特征阈值^{[14, 18, 24]}。如果需要区分重叠径迹，则需另设阈值从径迹中区分出重叠径迹和非重叠径迹^[1]。

2.6 重叠径迹的分离

分离重叠径迹目的是为了拓展固体核径迹探测器的线性区间。文献中分离重叠径迹算法主要有:根据径迹周长上的缺陷点(拐点)分割径迹^[25]; 根据圆识别(Hough变换)检测重叠径迹中单径迹的中心^[19]; 根据重叠径迹的边进行椭圆拟合，识别单径迹^[23]。

3 展望

经过多年发展，固体核径迹自动识别系统已形成较完善体系。但现有自动识别系统均依靠单一阈值或单一方法来识别径迹或分离重叠径迹，对意外事件(例如附着在探测器表面的纤维、灰尘等)的处理能力较弱。随着计算机计算能力增强，短时间内对图像进行多算法处理和多阈值判断已成为现实。基于多算法、多条件判断的自动径迹识别系统将大大增强系统的意外处理能力，使得径迹识别变得更加准确。

随着CCD和光学器件的发展，从普通光学显微镜得到的图像质量大大提高，径迹图像包含的信息更加丰富，使得基于低放大倍数普通光学显微镜的径迹3D识别成为可能。加上计算机计算能力的增强，在自动识别系统中集成径迹3D识别也很具吸引力。