Il problema nasce dal fatto che sullo spettro bidimensionale le varie righe (per fare un esempio) non sono in relazione con la lunghezza d'onda espressa in Angstrom. Si trovano semplicemente ad una certa coordinata x del frame, in funzione di una serie di parametri strumentali tra cui la dispersione del reticolo, le dimensioni del pixel e tante altre.
Calibrare lo spettro significa trovare la (migliore) relazione tra la posizione di una caratteristica spettrale sul frame ed il corrispettivo valore di lunghezza d'onda in Angstrom (o nanometri).
Troppe chiacchiere... passiamo alla pratica.
Spettro bidimensionale del neon. Esposizione di 1 secondo con camera MX916. Frame da 752 x 580 pixel che hanno una dimensione di 11.6 x 11.2 micron:
Come avviene di frequente, le righe non sono perfettamente verticali e la dispersione non giace perfettamente orizzontale. Cio' non rappresenta un problema perche' i tools che abbiamo a disposizione permettono di rettificare la geometria con una precisione assai elevata. D'altra parte non e' facile allineare alla perfezione la camera CCD quando si monta sullo spettroscopio ed occorre considerare anche che gli strumenti producono delle inevitabili deformazioni geometriche dovute allo specifico schema ottico.
Raddrizziamo allora le righe! Ho usato IRIS con i comandi tilt e slant ma e' bene sapere che ISIS, il software nato per l'elaborazione degli spettri che trattero' in seguito, incorpora gia' queste funzioni.
Sono dunque visualizzate 12 righe, comprese quelle molto vicine al bordo, di cui e' nota la lunghezza d'onda (altrimenti che lampada di riferimento sarebbe?). I valori, espressi in Angstrom, sono:
1 - 6217.28
2 - 6266.49
3 - 6304.79
4 - 6334.43
5 - 6382.99
6 - 6402.25
7 - 6506.53
8 - 6532.88
9 - 6598.95
10 - 6678.28
11 - 6717.04
12 - 6929.47
Come mettere in relazione la coordinata x sul frame con il "lambda" (termine sostitutivo di lunghezza d'onda)? La prima cosa che viene in mente e' quella di usare una semplice proporzione, ovvero una relazione lineare tra le due misure. Per farlo basta misurare la posizione delle righe sul frame.
1° caso - misuriamo con la precisione di un pixel (Marco fai riferimento a quanto dicevamo nell'altro topic). Ovvero vediamo, ingrandendo la visualizzazione, a quale pixel corrisponde il massimo di intensita' della riga (che e' piu' larga di un pixel).
Sul frame di Marco ho misurato questi valori:
1 - 8
2 - 58
3 - 98
4 - 128
5 - 178
6 - 198
7 - 306
8 - 333
9 - 402
10 - 484
11 - 524
12 - 745
Mettendo in un grafico i nostri dati (coordinata x sulle ascisse, lambda sulle ordinate), otteniamo il seguente risultato:
Stupendo, si direbbe a primo acchitto, piu' lineare di cosi'!
Ma non e' questo il grafico in grado di mostrare il livello di precisione raggiunto. O meglio, se vedessimo ad occhio una curva qui, sarebbe davvero molto grave...
Le sottili differenze si apprezzano facendo la differenza tra i punti che abbiamo misurato e quelli di una retta. Con Excel e' semplice considerare questa retta, basta aggiungere una linea di tendenza di tipo lineare e visualizzare la relativa equazione.
Con i nostri dati otteniamo questo:
lambda = y = 0,96611 x + 6210,558
Grazie alla formula ricalcoliamo i punti (lambda) corrispondenti alle cooordinate x che abbiamo considerato (si dovrebbe fare il contrario, cioe' calcolare le coordinate x sulla base dei lambda che sono esatti ma il risultato, per quanto si vuole dimostrare, e' analogo):
Il nuovo grafico con le coordinate x in ascissa e le differenze rispetto ad una dispersione teorica lineare (colonna delta) nelle ordinate e' il seguente:
E qui i nodi vengono al pettine... Non solo l'errore e' ampio fino ad oltre un Angstrom (nel grafico precedente non si poteva apprezzare), ma la dispersione dei dati sembra non avere una distribuzione casuale.
2° caso - misuriamo con la precisione sub-pixel. Ci viene in aiuto Visual Spec. Molto semplicemente si estrae il profilo dallo spettro bidimensionale e si fa misurare a VSpec il centro delle righe. Stavolta si ottengono valori con frazioni di piexl. Questo grazie al fatto che il software adatta una curva gaussiana sulla riga di emissione e ne calcola in centro.
Le coordinate cosi' calcolate sono decisamente piu' precise rispetto al caso precedente. Rifacciamo gli stessi conti:
L'analogo grafico diventa:
La dispersione in questo caso sembra ancora meno casuale anzi, sembra di vedere ad una curva ben precisa con valori positivi agli estremi e negativi al centro. Questa volta non e' colpa delle approssimazioni ma di un "problema" dello spettroscopio, ovvero la dispersione non e' del tutto lineare.
Non vorrei far spaventare Marco dalla Germania... ho usato le virgolette perche' quasi tutti gli spettroscopi manifestano un comportamento simile (anche il mio Lhires)!
Il seguito in un prossimo topic, ora e' un po' tardi... Vorrei mostrare come ISIS permette di abbattere gli errori evidenziati da questo grafico.
'notte...
Paolo