Но для того чтобы робот «увидел» интересный новый объект, мало того, что он будет в кадре, надо еще найти его на снимке и определить координаты. Первоначально предполагалось, что можно просто вычесть два снимка, сделанных в разное время, чтобы автоматически выявить новые и исчезнувшие объекты. Но это не сработало: слишком велики оказались различия между кадрами. На изображение влияет температура, состояние атмосферы, переменность звезд, шумы и неоднородности матрицы, наконец, то, как та или иная звезда легла на сетку пикселей ПЗС.
Пришлось заниматься поштучным распознаванием всех видимых на снимке звезд, а их обычно бывает 10—15 тысяч. Тут-то и понадобился мощный процессор с большим объемом памяти, куда для быстроты обработки загружаются данные всех доступных каталогов звезд и галактик. Первым делом программа определяет блеск и взаимное расположение всех звезд на снимке, а затем начинает искать по каталогу участок неба, где известные звезды образуют такую же конфигурацию. Чем больше звезд — тем труднее задача. Вблизи Млечного Пути в кадр попадает более ста тысяч звезд, и такие участки приходится пока обходить — их просто не успеть обработать за те 1,5 минуты, пока телескоп делает следующий снимок.
Когда звезды распознаны, среди них непременно обнаруживаются сотни объектов, которые не удается отождествить по каталогу. Часть из них оказывается астероидами — это тоже проверяется по базе данных, в которой зарегистрировано около 160 тысяч малых планет. Оставшиеся «лишние» точки — это, по большей части, не новые объекты, а дефекты изображения. Привлекать к ним внимание астрономов еще рано. Робот должен снова сфотографировать ту же область неба, и только сохранившиеся на повторном кадре «неопознанные объекты» могут считаться реально существующими на небе.
Современная астрономическая ПЗС-матрица. Небольшие сегменты используются для гидирования телескопа (отслеживания движения неба). На крупных инструментах они управляют еще и адаптивной оптикой
Сетчатка есть, хрусталик не нужен