CN104515672A - 一种光纤种类识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种光纤种类识别方法。首先利用光纤成像系统获取光纤图像，利用MATLAB软件分析光纤图像数据并确定最佳的光纤纤芯成像宽度。在最佳纤芯成像宽度下获取光纤纤芯部分图像的灰度分布曲线，确定灰度分布曲线中拐点数目、波峰之间的宽度比和高度比等特征参量。根据特征参量确定光纤种类。本发明所使用方法可以快速准确的识别出光纤种类。
Description
技术领域
本发明涉及光纤图像处理与分析的方法领域，具体是一种光纤种类识别方法。
背景技术
目前，光纤种类识别的方法主要有两种为人所知。第一种方法，利用光纤熔接时从光纤的纤芯和包层发射出的热光辐射会形成一个可以由光学成像系统观察到的热图像。由于纤芯和包层搀杂浓度不同，热图像的光强度分布会不同，纤芯部分会出现波峰结构。波峰的宽度与光纤的模场直径的高度相关。在一定的熔接条件下测定各种光纤的这种相关性，并利用这种相关性对光纤的模场直径进行测量。根据模场直径可确定光纤种类。
第二种方法，利用图像处理部分处理拾取的光纤端面中亮度分布波形的参数数据。再利用模糊操作部分获得被测量的参数数据的归属程度，并通过模糊操作识别光纤种类。最后利用校对部分校对被识别的光纤种类。所述参数数据至少包括所述亮度分布波形的波峰数量、纤芯直径和纤芯高度。在模糊操作部分需要记录亮度分布波形参数数据的平均值和标准偏差的隶属关系函数。通过隶属函数获得参数数据的隶属程度，从而得到候选光纤种类，并校验该光纤种类的有效性，最终确定光纤的种类。
以上传统方法具有以下问题和不足。第一种方法中需要获取模场直径扩大与光纤熔化的相关性。对放电电流和放电时间都有较严格的限制。光纤熔化时受外界条件影响很大，易造成数据错误。第二种方法中需要提供峰值数、纤芯直径和纤芯高度三类数据的归属度，但在实际情况中三类数据随着物距、光线明暗等因素的影响而发生变化，这种变化会导致数据的错误和光纤种类的误判。此种方法过程较为复杂且只针对单模光纤、多模光纤、色散位移光纤以及掺饵光纤这四种光纤，适用范围较窄且其他光纤会被识别成这四种光纤中的一种，容易误导操作者和造成熔接失败。
发明内容 本发明的目的是提供一种光纤种类识别方法，以解决现有技术光纤种类识别方法存在可识别光纤种类较少且准确率较低的问题。
为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案为：
一种光纤种类识别方法，其特征在于：用于多模光纤MMF、单模光纤SMF、色散位移光纤DSF、非零色散光纤NZDSF、弯曲不敏感光纤BIF、掺饵光纤EDF六种光纤的种类识别，包括以下步骤：
（1）、获取用于光纤种类识别的光纤纤芯成像宽度，包括以下步骤：
（1.1）、在上述六种种类已知的光纤中任选两种光纤，通过光纤成像系统采集选取的两种光纤纤芯成像宽度最细的位置，并通过光纤成像系统采集选取的两种光纤各自一列光纤纤芯的成像数据。
（1.2）、通过微调光纤成像系统中显微镜的位置来步进增加光纤纤芯成像宽度，步长为一个像素。重新采集选取的两种光纤各自一列光纤纤芯的成像数据。
（1.3）、重复步骤（1.1）、（1.2），直至纤芯成像宽度达到最大。
（1.4）、重复步骤（1.1）、（1.2）、（1.3），采集另外两组（四种）光纤在不同纤芯成像宽度下纤芯的成像数据。
（1.5）、将获取的六种光纤对应的六列数据依次两两组合，在同一个纤芯成像宽度下，利用MATLAB中Corr()函数计算出每个组合中两列数据之间的相关性系数，相关性系数越小说明两列数据的分布差异性越大。
（1.6）、根据步骤（1.5）得到的相关性系数，寻找在六列数据的相关性系数最小时对应的光纤纤芯成像宽度，并将此时光纤纤芯成像宽度记为W1；
（2）、利用光纤成像系统采集待识别光纤图像，采集时设定光纤成像系统按照光纤纤芯成像宽度W1采集待识别光纤图像，进而获取待识别光纤图像中纤芯部分的灰度数据；
（3）、利用均值滤波算法对待识别光纤图像中纤芯部分的灰度数据进行平滑处理；
（4）、分析由待识别光纤图像中纤芯部分灰度数据组成的曲线，确定曲线中的极值点，包括极大值、极小值和拐点，计算出曲线中存在的拐点数目及波峰的宽度和高度，根据曲线对待识别光纤进行识别，其中：
若曲线中拐点的个数等于4个则认为光纤为多模光纤，若曲线中拐点的个数等于8个则认为光纤为色散位移光纤或弯曲不敏感光纤，若曲线中拐点的个数等于6个则认为光纤为单模光纤、掺饵光纤或非零色散光纤中的一种；
若曲线中拐点的个数等于6个则计算曲线中波峰的宽度比，波峰的宽度比指主峰宽度与左、右次波峰的宽度比，宽度比小于1认为光纤为非零色散光纤或掺饵光纤，宽度比大于2认为光纤为单模光纤；
若曲线中拐点的个数等于6个且波峰之间的宽度比小于1则计算曲线中主峰与次波峰之间的高度比，若高度比大于1.8则认为此光纤为掺饵光纤，若高度比小于1则认为此光纤为非零色散光纤；
若曲线中拐点的个数等于8个，则计算曲线中波峰的宽度比，宽度比小于1认为光纤为弯曲不敏感光纤，宽度比大于2认为光纤为色散位移光纤。
本发明的有益效果为：实现光纤熔接机在熔接过程中快速识别光纤种类并选择合适的熔接参数，避免施工过程中光纤种类选择错误而造成熔接损耗过大或熔接失败的问题，保证熔接损耗与熔接的成功率。同时避免熔接过程中光纤种类变化需重新更换熔接参数的问题，简化熔接过程。
附图说明
图1为本发明中光纤图像灰度曲线示意图。
图2为本发明的光纤成像系统。
图3为本发明中光纤显微成像原理图。
图4为本发明光纤种类识别方法的流程图。
具体实施方式
本发明在用于光纤成像的显微镜后部分别添加聚焦马达，用于调整显微镜到光纤之间的距离（即物距），从而通过改变光纤纤芯成像宽度，可获取清晰的光纤图像，进而得到合适的灰度曲线。通过对光纤图像的灰度曲线进行分析，即可判断出光纤的种类。
本发明主要针对六种常用光纤：符合ITU-T G.651（多模光纤 MMF）、ITU-T G.652（单模光纤 SMF）、ITU-T G.653（色散位移光纤 DSF）、ITU-T G.655（非零色散光纤 NZDSF）、ITU-T G.657（弯曲不敏感光纤 BIF）规定的光纤以及掺饵光纤（EDF）。不同种类光纤图像中纤芯具有不同的特征，根据纤芯图像的灰度曲线可以提取出这些特征参量。灰度曲线中的特征参量包括曲线中的拐点数目、波峰数目、波谷数目、波峰之间的宽度比与高度比。根据不同的拐点数目和波峰之间的宽度比、高度比可以区分上述六种光纤。标准单模光纤图像灰度曲线示意图如图1所示。其中：
① ：表示光纤图像的背景亮度
② ：表示纤芯直径
③ ：表示包层宽度
④ ：表示主峰宽度
⑤ ：表示右次波峰宽度
⑥ ：表示左次波峰宽度
⑦ ：表示曲线中的拐点（曲线中黑点处）
⑧ ：表示主峰高度
⑨ ：表示右次波峰高度
本发明的关键之一是如何获取合适的光纤纤芯成像宽度（即获取合适的物距），在此宽度下六种常用光纤具有各自清晰的图像特征。本文通过计算不同种类光纤灰度曲线之间的相关性来确定最终所需要的光纤纤芯成像宽度。灰度曲线之间的相关性系数可以反映两条曲线之间的差异性，所以灰度曲线之间的相关性系数越小越有利于区分光纤种类。本发明中利用MATLAB仿真软件中相关性计算函数Corr()函数来计算两条曲线之间的相关性系数。
确定合适的纤芯成像宽度之后，分析灰度曲线的特征是另一个关键环节，灰度曲线中主要的特征有拐点的数目和波峰之间的宽度比、高度比等。通过实验分析可知，多模光纤具有4个拐点，色散位移光纤和弯曲不敏感光纤具有8个拐点，单模光纤、非零色散光纤和掺饵光纤具有6个拐点。区分色散位移光纤和弯曲不敏感光纤通过波峰之间的宽度比来实现。色散位移光纤具有较大的宽度比，其宽度比一般大于2。弯曲不敏感光纤具有较小的宽度比，其值一般小于1。区分单模光纤、非零色散光纤和掺饵光纤主要通过波峰之间的宽度比和高度比来实现。单模光纤具有较大的宽度比，其宽度比一般大于2。非零色散光纤与掺饵光纤具有较小的宽度比，其值一般小于1。非零色散光纤和掺饵光纤的主要区别是主峰和次波峰（高度为左右次波峰的平均值）的高度比不同。掺饵光纤图像中纤芯的中间部分较亮，一般高度比大于1.8，而非零色散光纤的高度比一般小于1。
本发明的光纤成像系统如图2、图3所示。光源3经反光镜1反射后将水平照射到光纤2，由于空气、光纤包层和光纤纤芯之间折射率不同，且纤芯和光纤的边缘相对于高倍显微镜4来说物距不同，因此在焦平面上将产生明暗图像。在液晶屏幕上可以看到光纤纤芯与包层对应的图像，它们分别以低灰度值的两条带状细黑线显现出来，夹在两条细黑线之间的部分即为纤芯。
将摄像头组件安装在直线导轨6上，该设计使得显微镜的位置在一定范围内可任意调节，即像距固定，物距可调。通过利用两个马达5分别控制摄像头组件在精密微型直线导轨6上运动，使显微镜4及CMOS图像传感器一起沿着与图像传感器靶面8垂直的方向做直线运动，如图3所示，从而改变物距以实现光纤图像中纤芯部分具有最佳的宽度和清晰度。光纤显微成像原理图如图3所示，其包括平行光源3、光纤2、成像靶面8、光纤图像9以及显微镜调节范围7。
确定合适的光纤纤芯成像宽度是本发明的关键，在此宽度下要求六种光纤纤芯图像的灰度值曲线应有明显的差异性。本发明在固定光纤纤芯成像宽度对应的物距位置采集纤芯图像的数据，并进行分析来识别光纤种类。本发明确定合适物距对应最佳纤芯成像宽度的具体实现方法如下所示。
（1）、在上述六种种类已知的光纤中任选两种光纤，如图2所示通过光纤成像系统采集选取的两种光纤纤芯成像宽度最细的位置，并通过光纤成像系统采集选取的两种光纤各自一列光纤纤芯的成像数据。
（2）、通过微调光纤成像系统中显微镜的位置来步进增加光纤纤芯成像宽度，步长为一个像素。重新采集选取的两种光纤各自一列光纤纤芯的成像数据。
（3）、重复步骤（1）、（2），直至纤芯成像宽度达到最大。
（4）、重复步骤（1）、（2）、（3），采集另外四种光纤在不同纤芯成像宽度下纤芯的成像数据。
（5）、将获取的六种光纤对应的六列数据依次两两组合，在同一个纤芯成像宽度下，利用MATLAB中Corr()函数计算出每个组合中两列数据之间的相关性系数，相关性系数越小说明两列数据的分布差异性越大。
（6）、根据步骤（5）得到的相关性系数，寻找在六列数据的相关性系数最小时对应的光纤纤芯成像宽度，并将此时光纤纤芯成像宽度记为W1；
本发明中识别六种光纤的具体方法如下，如图4所示：
驱动聚焦马达使光纤纤芯成像宽度为W1，获取光纤图像中纤芯部分的灰度数据。
（1）、利用均值滤波算法对灰度数据进行平滑处理。
（2）、分析由纤芯部分灰度数据组成的曲线，确定曲线中的极值点，包括极大值、极小值和拐点。计算出曲线中存在的拐点数目及波峰的宽度和高度。
（3）、若曲线中拐点的个数等于4个则认为光纤为多模光纤。若曲线中拐点的个数等于8个则认为光纤为色散位移光纤或弯曲不敏感光纤。若曲线中拐点的个数等于6个则认为光纤为单模光纤、掺饵光纤或非零色散光纤中的一种。
（4）、若曲线中拐点的个数等于6个则计算曲线中波峰的宽度比（主峰宽度与左、右次波峰的宽度比即为波峰间的宽度比），宽度比小于1认为光纤为非零色散光纤或掺饵光纤，宽度比大于2认为光纤为单模光纤。
（5）、若曲线中拐点的个数等于6个且波峰之间的宽度比小于1则计算曲线中主峰与次波峰之间的高度比，若高度比大于1.8则认为此光纤为掺饵光纤；若高度比小于1则认为此光纤为非零色散光纤。
（6）、若曲线中拐点的个数等于8个，则计算曲线中波峰的宽度比，宽度比小于1认为光纤为弯曲不敏感光纤，宽度比大于2认为光纤为色散位移光纤。
表1所示为利用本发明方法实施的效果，测试结果表明对各种光纤的识别准确率达到100%。
表1测试结果表
| 光纤种类 | 正确次数/总次数 |
| SMF | 25/25 |
| MMF | 25/25 |
| DSF | 25/25 |
| NZDSF | 25/25 |
| EDF | 25/25 |
| BIF | 25/25 |
Claims (1)
1.一种光纤种类识别方法，其特征在于：用于多模光纤MMF、单模光纤SMF、色散位移光纤DSF、非零色散光纤NZDSF、弯曲不敏感光纤BIF、掺饵光纤EDF六种光纤的种类识别，包括以下步骤：
（1）、获取用于光纤种类识别的光纤纤芯成像宽度，包括以下步骤：
（1.1）、在上述六种种类已知的光纤中任选两种光纤，通过光纤成像系统采集选取的两种光纤纤芯成像宽度最细的位置，并通过光纤成像系统采集选取的两种光纤各自一列光纤纤芯的成像数据；
（1.2）、通过微调光纤成像系统中显微镜的位置来步进增加光纤纤芯成像宽度，步长为一个像素，重新采集选取的两种光纤各自一列光纤纤芯的成像数据；
（1.3）、重复步骤（1.1）、（1.2），直至纤芯成像宽度达到最大；
（1.4）、重复步骤（1.1）、（1.2）、（1.3），采集另外两组（共四种）光纤在不同纤芯成像宽度下纤芯的成像数据；
（1.5）、将获取的六种光纤对应的六列数据依次两两组合，在同一个纤芯成像宽度下，利用MATLAB中Corr()函数计算出每个组合中两列数据之间的相关性系数，相关性系数越小说明两列数据的分布差异性越大；
（1.6）、根据步骤（1.5）得到的相关性系数，寻找在六列数据的相关性系数最小时对应的光纤纤芯成像宽度，并将此时光纤纤芯成像宽度记为W1；
（2）、利用光纤成像系统采集待识别光纤图像，采集时设定光纤成像系统按照光纤纤芯成像宽度W1采集待识别光纤图像，进而获取待识别光纤图像中纤芯部分的灰度数据；
（3）、利用均值滤波算法对待识别光纤图像中纤芯部分的灰度数据进行平滑处理；
（4）、分析由待识别光纤图像中纤芯部分灰度数据组成的曲线，确定曲线中的极值点，包括极大值、极小值和拐点，计算出曲线中存在的拐点数目及波峰的宽度和高度，根据曲线对待识别光纤进行识别，其中：
若曲线中拐点的个数等于4个则认为光纤为多模光纤，若曲线中拐点的个数等于8个则认为光纤为色散位移光纤或弯曲不敏感光纤，若曲线中拐点的个数等于6个则认为光纤为单模光纤、掺饵光纤或非零色散光纤中的一种；
若曲线中拐点的个数等于6个则计算曲线中波峰的宽度比，波峰的宽度比指主峰宽度与左、右次波峰的宽度比，宽度比小于1认为光纤为非零色散光纤或掺饵光纤，宽度比大于2认为光纤为单模光纤；
若曲线中拐点的个数等于6个且波峰之间的宽度比小于1则计算曲线中主峰与次波峰之间的高度比，若高度比大于1.8则认为此光纤为掺饵光纤，若高度比小于1则认为此光纤为非零色散光纤；
若曲线中拐点的个数等于8个，则计算曲线中波峰的宽度比，宽度比小于1认为光纤为弯曲不敏感光纤，宽度比大于2认为光纤为色散位移光纤。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20181123 |