Referenzen
Eine kurze tabellarische Auflistung einiger ausgewählter Projekte schicken wir Ihnen gerne auf Anfrage unter kontakt(at)byte-physics.de.
Mess- und Analyse-Umgebung für Photoemissions-Experimente
In der Igor Pro Umgebung für technische Applikationen wurde eine Anwendung implementiert, die es erlaubt Bilder einer hochauflösenden wissenschaftlichen Kamera aufzunehmen, Netzteile zu kontrollieren, einen Manipulator zu steuern und den Monochromator eines Synchrotrons zu fahren. Jedes Kontrolmodul läuft in einem eigenen preemptiven Thread und wird durch eine zentrale GUI mittels Nachrichten gesteuert. Dies erlaubt eine Echtzeit-Datenaufnahme inklusive Bildvorverarbeitung, Visualisierung und der Anzeige kritischer Parameter. Während der Messung können die Daten im HDF-5 Format gespeichert werden. Zur Steuerung der Hardware wurden externen Igor Pro Erweiterungen (XOPs) entwickelt. Die Motor und Monochromator-Steuerung nutzen ein serielles Protokoll.
Technische Eckpunkte:
- Plattform: Igor Pro 8 (Windows 10)
- XOPs:
- C++11
- Visual Studio 2019
- build system: CMake
- CI: Gitlab
Veröffentlichung: https://arxiv.org/abs/2105.15055
Demo: https://www.youtube.com/watch?v=-ZM04K_lhwU
Device-Server für eine wissenschaftliche Kamera in der Tango-Umgebung
Für eine state-of-the-art Kamera mit integrierter FPGA-Datenanalyse wurden Device Server entwickelt, die sich um Datenaufnahmen, Visualisierung und Speicherung kümmern. Die Kamera streamt sowohl Ganzbilder als auch Einzel-Ereignisse an den Kontroll-Server. Andere Server erlauben es die Daten in TIFF und/oder HDF-5 zu speichern. Zusätzlich wurde eine GUI entwicklet, basierend auf qtango, um alle Device-Server zu steuern.
Technische Eckpunkte:
- Plattform: C++11 (Linux), GUI using qwt 6.1.3/qtango, QT-Designer
- Build system: qmake
Modul für einen Delay-Line-Detektor in der EPICS-Umgebung für wissenschaftliche Zwecke
Ein Input-Output-Controller (IOC) wurde entwickelt, der Daten von einem Delay-Line-Detektor abholt und für Photoemissionsexperimente genutzt werden kann. Der Delay-Line-Detektor stellt mit Hilfe eines Zeit-zu-Digital (TDC) Konverters dreidimensionale Koordinaten eines jeden Ereignisses bereit. Das Modul holt einen Strom dieser Ereignisse ab und erlaubt die Generierung diverser Schnitte der Daten, welche komplett frei von der Nutzerin konfiguriert werden können. Zusätzlich wird der Ereignisstrom über das Netzwerk mit einem zuverlässigen, aber leicht-gewichtigen, Protokoll an einen Client gesendet, der die Daten im HDF-5 Format speichert. Sowohl das IOC also auch der Client nutzen massiv multithreading, um eine Echtzeit-Analyse und Vorfilterung der Daten zu ermöglichen. Das IOC wird über eine grafische Nutzeroberfläche gesteuert, die eine komplette Experiment-Steuerung erlaubt, Daten-Analyse und das Speichern der Daten.
Technische Eckpunkte:
- Plattform: C, C++11 / Eclipse CDT (Linux), GUI in Control Systems Studio
- Build system: CMake
- CI: Gitlab
XOP zur Lösung von ODEs mit dünnbesetzten Matrizen
Die in Igor Pro integrierte Operation IntegrateODE ist für Probleme mit voll besetzten Matrizen sehr gut geeignent. Für Fälle wo diese Matrizen nur dünnbesetzt sind, ergeben sich für Problemgrößen ab mehreren Tausend Gleichungen Geschwindigkeitsnachteile.
Daher wurde aufbauend auf der Sundials/SuiteSparse Bibliothek ein XOP entwicklet, dass für sehr große und dünnbesetzte Matrizen optimiert ist. Damit sind nun Probleme mit mehreren Millionen Gleichungen in verhältnismäßig kurzer Zeit lösbar. Die Kunden sind eine Universität und ein staatliches Forschungsinstitut (USA).
Technische Eckpunkte:
- Plattform: Igor Pro 8 (Windows 10 und MacOSX)
- C++11
- CMake
- Tests (Igor UTF)
- Dokumentation im Igor ihf-Format
MatrixFileReader XOP
Die Messdaten eines Ultrahochvakuum-Rastertunnelmikroskops der Firma Scienta Omicron können mit einer Erweiterung für Igor Pro (WaveMetrics Inc.) komfortabel und schnell eingelesen werden. mehr...
STM/STS Datenauswerteumgebung
Basierend auf dem MatrixFileReader XOP wurde eine grafische Umgebung in Igor Pro entwickelt. Diese erlaubt es Rastertunnelmikroskopie-Daten einzuladen, auszuwerten und wieder zu exportieren. mehr...