Muon Portal project: Tracks reconstruction, automated object recognition and visualization techniques for muon tomography data analysis

The present Ph.D. thesis is contextualized within the Muon Portal project, a project dedicated to the creation of a tomograph for the control and scanning of containers at the border in order to reveal smuggled fissile material by means of the cosmic muons scattering. This work aims to extend and consolidate the research in the field of muon tomography in the context of applied physics. The main purpose of the thesis is to investigate new techniques for reconstruction of muon tracks within the detector and new approaches to the analysis of data from muon tomography for the automatic objects recognition and the 3D visualization, thus making possi- ble the realization of a tomography of the entire container. The research work was divided into different phases, described in this thesis document: from a prelimi- nary speculative study of the state of the art on the tracking issue and on the tracks reconstruction algorithms, to the study on the Muon Portal detector performance in the case of particle tracking at low and high multiplicity. A substantial part of the work was devoted to the study of different image reconstruction techniques based on the POCA algorithm (Point of Closest Approach) and the iterative EM-LM algorithm (Expectation-Maximization). In addition, more advanced methods for the tracks reconstruction and visualization, such as data-mining techniques and clustering algorithms have been the subject of the research and development ac- tivity which has culminated in the development of an unsupervised multiphase clustering algorithm (modified-Friends-of-Friends) for the muon tomography data analysis.

La presente tesi di dottorato si inquadra all interno del progetto Muon Portal, un progetto dedicato alla realizzazione di un tomografo per il controllo e la scan- sione di container alle frontiere, alla ricerca di materiale fissile di contrabbando attraverso lo scattering dei muoni cosmici. Questo lavoro mira ad estendere e consolidare la ricerca nel campo della tomografia muonica nel contesto della fisica applicata. Lo scopo principale di questa tesi è di investigare nuove tecniche di ricostruzione di tracce dei muoni all interno del rivelatore e nuovi approcci all analisi di dati da tomografia muonica per il riconoscimento automatico di oggetti e la visualizzazione 3D, rendendo possibile la realizzazione di una tomo- grafia dell intero container. Il lavoro di ricerca è stato articolato in più fasi, descritte nel presente documento di tesi: da un preliminare approfondimento speculativo dello stato dell arte relativo alle problematiche del tracking e agli algoritmi di ricostruzione delle tracce, allo studio sulle performance del Muon Portal detector nel caso di tracciamento di particelle in ambienti a bassa e alta molteplicità. Una parte sostanziale del lavoro è stata dedicata allo studio di diverse tecniche di ri- costruzione delle immagini, basate sull algoritmo POCA (Point of Closest Approach) e sull algoritmo iterativo EM-LM (Expectation-Maximization). Inoltre, metodi più avanzati per la ricostruzione e la visualizzazione di tracce, quali tecniche di data- mining e algoritmi di clustering sono stati oggetto dell attività di ricerca e sviluppo che è culminata nello sviluppo di un algoritmo di clustering non supervisionato multifase (modified-Friends-of-Friends) per l analisi di dati da tomografia muonica.