CN109564331A - 用于评估光纤拼接的方法和设备 - Google Patents
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Abstract
本发明的实施例提供了一种改进的方法,用于确定现场中机械端接的光学连接器的接头损耗,而不需要端接光纤链路的两侧。本发明的实施例还提供了用于改善机械接头质量的装置,如在本领域中用于端接单模和多模光纤的预抛光光纤连接器中所使用的。
Description
相关申请的交叉引用
本申请要求于2016年8月3日提交的美国临时申请第62/370,379号的优先权,该申请的主题通过引用整体并入本文。
技术领域
本发明的实施例总体上涉及光纤拼接、插入损耗估计、图像处理领域,更具体地涉及用于评估机械接头端接中的拼接接头的设备和方法。
背景技术
需要高带宽通道的当前和未来应用通道有利于光纤链路的使用。光纤链路的安装可以使用预端接或现场端接的连接器。在预端接的情况下,在工厂中将预先指定的光纤电缆长度连接,其中连接器经过机器抛光、测试和认证以提供高性能。现场端接的链路可以遵循以下不同的方法:在现场端接和抛光连接器,利用可以拼接到光纤链路的预端接尾纤、或机械接头连接器。现场端接和抛光是不实用的,通常不能与工厂抛光的连接器的质量相匹配。将工厂端接的尾纤拼接到光纤链路是一种更好的方法,其涉及在两根光纤之间形成临时或永久接头。在某些情况下,两根光纤精确对准,然后使用通常由电弧产生的局部强热熔合在一起。这被称为熔接,并且被广泛用于在两根光纤之间产生高性能永久接头。然而,熔接机装置通常体积大、价格昂贵且相对易碎,并且必须保护和管理拼接接头,通常在接头管理托盘或外壳中。
或者,机械接头连接器可以提供低成本、快速安装和高质量性能。在这种方法中,两根光纤可以简单地在通常称为机械接头的对准夹具中彼此邻接。对准夹具可以是对准管、通道或V形槽,其在任一侧接收单独光纤的两端并且具有将光纤物理地固定在适当位置的装置。在其他实例中,对准设备可以是光纤连接器,其中嵌入有短光纤并设计成连接现场光纤。在该情况下,现场光纤可以利用机械接头端接到连接器内的短光纤。
为了避免信号的显著损失并降低这些接头内的潜在反射或漏光,使用者必须确保现场光纤正确切割,在现场和短光纤之间存在精确对准,并且在该光纤之间施加的透明凝胶或光学粘合剂与玻璃的光学性质相匹配。但是,这些细节并不总是易于检测和/或确保。这种不确定性会导致连接器的插入损耗(IL)值超过通道的指定极限,因此使得它们不适合所需的范围、数据速率或误码率(BER)应用。
确保通道IL符合规范的常用方法是在安装后测试整个通道。可以使用具有TIA或IEC标准中所示方法的功率计来进行IL的测量,例如,TIA,OFSTP-7用于单模光纤(SMF),IEC61280-4-1用于多模光纤(MMF),两者均通过引用整体并入本文。或者,可以使用光时域反射计(OTDR)测试通道,该光时域反射计使用光纤的反向散射特征来间接测量光纤和连接器损耗。虽然OTDR仅需要在链路的一侧端接,但它们通常具有较差的空间分辨率,使得难以解决紧密空间连接器的离散损耗,并且是相对昂贵的设备。此外,OTDR有几个技术缺点。它们需要较长的发射电缆来减轻死区效应,并且由于光纤光反向散射中的不匹配、直径和链路中使用的光纤的数值孔径的不匹配而可能具有显著的不准确性。为了提高OTDR的精度,需要从链路两侧进行测量。然而,这否定了从电缆一端进行测量的主要优点。
因此,需要一种旨在有助于降低成本并改善光纤链路的通道性能的设备和方法。
发明内容
因此,本文公开了涉及在将现场光纤端接到可现场端接连接器期间辅助和引导安装者并且在端接之后帮助确定和记录IL的设备、方法和系统的实施例,。在某些实例中,该设备还可以将数据传送到汇总数据库以帮助管理和记录安装数据。
在一个实施例中,本发明是一种用于评估机械拼接接头质量的方法,其中该方法包括将光耦合到预端接连接器和现场光纤中,并且评估来自机械拼接接头和光纤的至少一部分的散射光图案的数字图像。
在另一个实施例中,本发明是一种用于在端接机械拼接接头的过程中进行辅助的设备和方法,该设备包括可见或红外光源、数字视频相机、数字信号处理器、光学滤波器和视觉指示器。该设备可以不需要任何遮盖件来阻挡环境光,从而实现简单、可靠和快速的安装过程。微控制器运行一系列算法来执行环境光背景减法、多重曝光动态范围补偿和特征提取。这些算法从安装者开始将现场光纤插入机械接头的那一刻起实现实时操作辅助,并在光纤端接完成后以最终插入损耗评估结束。
在另一个实施例中,本发明是一种用于评估机械拼接接头质量的设备,包括光源、数字视频相机、数字信号处理器、存储器和视觉指示器,其中该设备连接到预端接连接器,并且数字信号处理器分析来自预端接连接器的至少一部分的散射光的数字图像并且在安装期间至少分析一次。
在另一个实施例中,本发明是一种用于评估机械拼接接头质量的设备和方法,其中该方法从连接器的散射光中减去环境背景的数字图像,并调整相机的曝光等级,以避免饱和或低信噪比(SNR)。该方法还可以利用多重曝光图像来产生具有增加的动态范围的最终图像,以便估计从源到现场端接连接器之间的连接是否脏或被损坏,或者背景环境光是否太高并且需要遮盖件来进行测试。
在另一个实施例中,本发明是一种用于评估端接连接器插入损耗是否通过或未通过指定的IL极限的方法,其中该方法包括将光耦合到所述连接器和现场光纤中,并且分析和评估来自机械拼接接头和光纤的至少一部分的散射光图案的数字图像。
在本发明的另一个实施例中,该设备包括蓝牙或其他无线通信接口,以便能够与诸如智能手机之类的便携式或手持式设备进行通信,其中该便携式设备包含用于向所述设备提供用户界面的常驻应用,以用于收集和传输连接器安装数据,该便携式设备还可以包括接头分析固件。
在本发明的另一个实施例中,移动或集中系统从根据本发明的一个或多个设备收集数据,以记录和/或传输项目安装的当前进度、趋势、风险和已安装连接器的估计IL。
参照下面的附图、说明书以及以下任何权利要求书将使本发明的这些和其他特征、方面以及优点变得更容易理解。
附图说明
图1图示具有短光纤的现场端接光纤连接器的侧剖视图。
图2图示本发明的一个实施例的侧剖视图。
图3图示当光发射到短光纤中时现场端接光纤连接器的典型图像。
图4图示表示根据本发明实施例的辅助现场光纤端接和插入损耗(IL)估计的方法的流程图。
图5图示表示示例性自对准算法的流程图。
图6图示表示示例性过程图像算法的流程图。
图7图示表示示例性背景减法算法的流程图。
图8图示表示示例性轮廓垂直算法的流程图。
图9图示质心和宽度函数计算。
图10图示倾斜校正算法的效果。
图11图示图像组合和动态范围增强算法的效果。
图12图示轮廓计算算法的结果。
图13图示准备接续的方法。
图14图示轮廓形状变化与IL的相关性。
图15图示图像传感器中具有高相关性或反相关性的像素的计算。
图16图示像素与IL的相关性。
图17图示设备打开时的显示图像。
图18图示未插入光纤(非最佳位置)时的准备接续的显示图像。
图19图示检测到现场光纤插入时的显示图像。
图20图示当光纤正被插入(非常接近)时的准备接续的显示图像。
图21图示当光纤正被插入(准备接续)时准备接续的显示图像。
图22图示IL估计之后的显示图像。
具体实施方式
当现场光纤连接到具有嵌入其中的短光纤的预制光纤连接器时,经常发生机械拼接。图1中示出了此类连接器的一个示例。连接器100通常包括套圈夹持器107,具有位于连接器100前端的套圈108、以及位于套圈108和连接器的远端110之间的顶板104和底板106。连接器100包括短光纤101,该短光纤101通常在制造时被嵌入光学连接器中。短光纤101从套管(其之后可以与相应的适配器连接)的外边缘延伸到顶板104和底板106的通用区域中的连接器的内部。为了将短光纤101与现场光纤102拼接,用户通过连接器100的远端110将现场光纤插入连接器100,相应地对准两个光纤,并激活接续子(cam)105以将现场光纤和短光纤夹紧就位,形成短光纤/现场光纤接口103(也称为拼接接头)。确保在这些接头处降低或最小化漏光和反射对于良好执行的接头是必不可少的。因此,本发明可以帮助用户正确地拼接两根光纤。
在图2所示的一个实施例中,本发明是一种设备,它可以帮助用户将现场光纤端接到预抛光的连接器短光纤并测试所得到的拼接接头的质量。端接和测试设备包括:电子驱动器201,用于产生到可见光源或红外光源的连续或脉冲信号;LED或激光设备202,使用自由空间光学器件(诸如透镜、衍射元件)或者使用发射光学跳线将光发射到光纤套管;光学滤波器203,可以作为光谱的特定区域(例如850nm)的带通滤波器;光学透镜或衍射元件204,用于将光引导和聚焦到诸如相机传感器之类的成像设备;光学检测器的阵列或数字视频相机205,其可以可选地移除红外阻带滤波器并附接红外带通滤波器;微控制器或处理器206,用于图像采集和控制设备的所有功能,该端接和测试设备包括例如键盘212的用户输入设备、或诸如可视换能器208和可听换能器210之类的输出设备。根据本发明的设备还可以包括显示单元,用于在安装过程中帮助用户并指示端接条件通过/失败。该设备还可以具有用于通过蓝牙、Wi-Fi或其他无线设备207与其他设备通信并使用无线通信协议来进行远程控制和/或上传连接器安装数据的配设。
被测试连接器100定位成使得拼接接头103基本上位于数字视频相机205的视场。光源202可以包括能够发射具有在视频相机的光学灵敏度内的光谱范围的光的半导体激光器,对于可见操作通常在约450nm至630nm之间,或者对于红外操作通常在700nm至1700nm之间。当光源与被测连接器接合时,光源能够将光发射到短光纤中。当用户打开设备时,向所有必需的耗电组件供电,耗电组件诸如但不限于光源202、数字视频相机205、处理器和电子设备206、207以及用户视觉接口208/用户声音接口210。从连接器100的多个区域发出并通过滤光器203和聚焦光学器件204的散射光的空间图案由视频相机205成像,并且由利用本申请中公开的数字信号处理算法的206分析该图像。
制备的现场光纤102可以借助于所提出的设备和方法连接到测试连接器100内的短光纤。在现场光纤102正被插入时,该设备连续捕捉散射光图案的图像,并分析来自测试连接器130的至少两个区域的数字图像,该数字图像包括拼接接头103和现场光纤102。图3示出了使用具有640×480x-y像素分辨率的8位黑白相机捕捉的LC连接器130的典型图像210。对于此处表示的配置,仅考虑沿y轴的100个像素。
随着现场光纤被插入,由设备捕捉、校正和分析端接过程的不同阶段的一系列图像,以便提供实时监控、端接辅助和IL估计。图4示出了表示用于在安装期间辅助和评估连接器插入损耗的示例性方法的流程图。
当由操作员打开设备时,图4所示的过程开始于步骤300。在302中,该设备运行初始化程序,该程序包括检查其电子部件(诸如微控制器、相机、激光输出电平、闪存等)的正确操作。在304中,将该方法的算法中使用的主要参数加载到本地存储器中。这些参数可包括针对每种类型的连接器的变量分配、校准常数、相机的默认分辨率、默认曝光时间、默认增益、默认帧速率、噪音阈值、传感器中用于计算暗电流的位置的x-y坐标、传感器中的参考点的x-y坐标、用于图像定位的判定阈值、用于倾斜校正的判定阈值、初始缩放因子、针对每种连接器的RTC接受的判定阈值、照明的决定和阈值因子、睡眠时间常数、用于RTC过程中最大迭代次数的变量以及其他。在306中,设备显示指示该设备准备好操作的消息,并向操作员提供改变默认值的选项,诸如连接器类型、通过/失败指定极限或其他相关参数。如果需要,则在308中,操作员使用输入设备来改变一个或多个默认参数。在310中,操作员接收显示消息以插入预端接的光学连接器并将光源连接到连接器套管。此时,用户还可以选择终止该过程。
在312中,设备运行算法A1,其在没有激光照射的情况下检查环境照明水平,并且将该环境照明水平与已经在304中加载的阈值水平进行比较。这是通过测量到达传感器的环境光的背景水平来完成的。如果测量值大于指定阈值,则设备输出指示需要遮盖件来遮蔽连接器(或者环境光需要以某种其他方式降低)的消息,以便精确地估计低插入损耗值。在室内照明(荧光灯或LED照明设备)的至少1500勒克斯的大多数操作条件下,阈值足够高以使得能够在没有遮盖件的情况下操作。
接下来,在316中,设备运行算法A1,其检查传感器的非照明区域中的背景噪音。通过分析未被外部光源照射的传感器的小区域来估计光学成像系统的噪音水平。然后,估计噪音的最大值和标准偏差以及直方图。噪音在存储器中被记录为变量,即NOISE_TH,并被其他算法用作清洁图像的阈值。
接下来在步骤318中,使用算法A3估计传感器中的连接器图像的位置、倾斜和比例因子。为了降低制造和组装成本,可以放宽设备的机械公差,诸如横向偏移和角度偏移、高度、传感器和透镜的相对位置、长度散焦和缩放因子。因此,在步骤318之前,图像在传感器上的精确位置和取向以及这些参数的精确值是未知的。在图5的流程图中表示的自对准算法用于定位连接器图像在传感器上的位置,校正任何横向偏移或轴向倾斜,并估计对象相对于其在传感器中的图像的视觉放大率。图4的图表中所示的后续算法需要从该算法获得的参数,来进行精确的图像分析和连接器性能估计。
参考图5,这些参数的估计开始于步骤400,该步骤400中,在算法A2的执行期间估计的传感器噪音NOISE_TH用于确定识别连接器在传感器中的位置所需的阈值,在此标记为THRESHOLD_P0。例如,工厂校准因子(在步骤304中加载)可用于乘以参数NOISE_TH。
在步骤402中,将相机设置为最大曝光时间,并且在步骤404中捕捉两个图像。在光源关闭的情况下获取第一图像。此图像标记为背景图像。第二图像捕捉在光源被打开时发生。后面的图像标记为前景图像。接下来,从前景图像中减去背景图像,得到合成图像。这些图像中的每一个的示例在图7中示出。在步骤406中,通过将具有低于NOISE_TH的电平值的所有像素设置为零来最小化图像分析中的噪音的影响。在步骤408中,使用以下公式计算图像的y轴轮廓或垂直轮廓:
PV(y)=meanx(I(x,y))
其中,I(x,y)是图像阵列。PV(y)计算的示例如图8所示。
在410中,使用以下公式计算PV(y)的质心:
或者替代地使用cent_y=maxy(PV(y))
在步骤412中,cent_y的值用于选择传感器中的感兴趣区域(ROI),其沿y轴覆盖连接器的图像。这减少了在后续计算中使用的y轴像素的数量。例如,对于640x480像素的传感器,在找到y轴ROI之后,仅使用640x100像素。接下来,在414中,使用以下公式计算图像的轮廓平均值:
PA(x)≈meany(IROI(x,y))
其中,IROI(x,y)是当前从传感器图像中选择的ROI。使用以下步骤计算连接器图像的开始和结束:
a.从图像的左侧(x=0)起找到x的第一个值,此处PA(x)≤THRESHOLD_P0且PA(x+1)≥THRESHOLD_P0。将此位置存储为pos_0(1)。
b.从图像的右侧(对于640x480传感器,为x=640)起找到第一个x,此处PA(x)≤THRESHOLD_P0且PA(x-1)≥THRESHOLD_P0。将此位置存储为pos_0(2)。
然后,在步骤416中,使用以下公式计算质心(x)和宽度(x):
并使用以下公式计算表示传感器中的连接器的像素数:
n_pixels=(pos_0(2)-pos_0(1))(4)
此后,n_pixels与在304中加载的设计参数的比率用于计算缩放因子。
设计参数的值假定设备具有严格的公差,其中图像处于焦点。缩放因子被存储并由RTC和IL算法(A6和A7)使用。在接下来的步骤中,即倾斜估计算法,假设如图9所示,对象平面相对于传感器平面倾斜。该图示出了在416中计算的质心(x)和宽度(x)。
在步骤418中,使用以下公式计算质心(x)的斜率:
在步骤420中,使用以下公式从斜率计算倾斜角angle_d:
其中,ANGLE_BIAS是在步骤304中从存储器加载的工厂校准参数。
接下来,在步骤422中,如果倾斜角大于最大倾斜角,则打开标记变量FLAG_ANGLE_CORRECT。该标记将用于算法A4;当打开该标记时它将校正倾斜,如果关闭该标记,则将不会校正。在步骤424中,如果打开FLAG_ANGLE_CORRECT,则将校正图像。这是一个可选步骤,用于示出在执行连接器端接之前的校正程度。图10示出了倾斜校正的示例。在步骤426中,算法结束并返回到图4所示的一般流程图并返回到步骤320。
返回参考图4,在步骤320中,设备运行算法A4,其捕捉具有经校正的背景和经增强的动态范围的图像。更具体而言,需要图像处理从所获取的图像中提取信息,以便预测在光纤被插入时连接器是否准备好端接,并且在端接之后估计IL。为了降低设备的成本,可以使用具有相对低分辨率(例如640×480像素)的非制冷B&W(黑白)CMOS(Complementary MetalOxide Semiconductor:互补金属氧化物半导体)相机。每个像素的有效位数相对较低(例如,8位)。通过图6中的流程图所图示出的算法能够从由相机捕捉的图像有效地提取关键信息。该信息稍后用于准备接续算法(RTC,A6)和IL估计(算法A7)。
图6示出了流程图算法A4。从步骤500开始,算法找到设置在图4的步骤300中获得的像素级范围内级别的最佳曝光时间。例如,对于每像素8位的B&W相机,级别范围可以是200到255。正确执行此步骤对于其他算法很重要,因为不正确的曝光时间将产生曝光不足或饱和的图像。该算法遵循迭代循环,该循环基于图像中的当前最大值连续地修改曝光。例如,通过将当前曝光乘以与最大像素级别成正比(例如,对于8位相机为255)并且与当前最大级别成反比的因子来获得新曝光。在获得正确曝光之后,在步骤502中捕捉图像。由于该设备执行实时背景减法以便在大多数室内照明条件下没有遮盖地操作,因此理想地在该步骤期间捕捉至少两个图像。首先,关闭光源,获取图像并将其标记为背景图像。接下来,打开光源并获取标记为前景图像的第二图像。最后,从前景图像中减去背景图像。作为该处理的结果,降低或最小化环境照明的影响。所得到的图像被标记为低曝光图像。
接下来在步骤504中,将曝光设置为最大值,在大多数情况下,该最大值在至少一个像素中产生饱和。在步骤506中,以与上述针对低曝光图像相似的方式捕捉所得到的图像。关闭光源以捕捉背景图像并且打开光源以捕捉前景图像。减去图像并存储所得到的图像并将其标记为高曝光图像。
在步骤508中,组合两个图像以产生具有高动态范围的图像。该算法可以使用以下等式进行组合:
其中,Ic(x,y)是设备的存储器中的图像阵列,并且分别是相机的低曝光时间(在步骤500中获得)和最高曝光时间。在等式(8)中,Threshold_comb是在图3的步骤300中加载的预定义参数,其取决于相机特性。该组合的一个示例如图12所示。
接下来在步骤510中,通过使用下式来降低噪音的影响:
其中,NOISE_TH在步骤316中使用算法A2确定。
在步骤512中,该算法校正由算法A3检测到的失准。例如,如果图像中存在倾斜,并且如果FLAG_ANGLE_CORRECT为打开,则(参见算法A3)校正图像。图10示出了该校正的示例。在步骤514中,将图像从二维阵列缩小为一维阵列或矢量,在此将其命名为轮廓。该减少是为了能够实现RTC和IL算法的实时计算,而不需要昂贵和/或耗电的处理器。作为示例,图12中所示的轮廓被命名为轮廓平均PA(x)和轮廓最大PM(x),并且使用以下公式从来自等式(2)的图像I(x,y)计算:
在计算之后,将轮廓存储在存储器中并且在步骤516中,A4算法结束并将控制返回到如图4所示的其他过程。
返回参考图4的流程图,在步骤322中,算法A5运行检查以确定光源是否充分耦合到被测连接器。不充分的光耦合导致低信噪比(SNR)和不准确的IL估计。为了帮助确定连接的完整性,该算法评估连接器的不同区域的强度级别的比率。为了估计这些比率,它使用通用方法中的先前步骤中存储在存储器中的轮廓、PA和PM。作为一个示例,下面的等式可用于计算该比率:
区域B和C的位置是从针对连接器类型的预加载表(在步骤304中获得)获得的。作为示例性说明,可以使用图12中所示的轮廓,其中区域B是靠近发射光纤和由300到400的x像素确定的现场连接器的起点之间的界面的区域,并且区域C可以是由450到630之间的x像素来确定。在使用等式(11)和(12)计算比率之后,将它们与预加载的阈值进行比较。根据比较,将确定发射光纤和现场连接器之间的连接是否足够好。如果连接足够好,将激活标记变量并显示消息以示出连接的状态。否则,可以显示断开源并清除的消息。
返回参考图4,在步骤328中,设备将在步骤320中获得的轮廓保存为初始连接器轮廓。出于说明目的,此步骤处的平均最大轮廓将保存为PA1(x)和PM2(x)。
接下来,在步骤330中,操作员接收消息来将准备好的现场光纤插入连接器,并且一旦插入连接器,设备在步骤332至338中继续RTC算法A6。
更具体而言,算法A6被设计为在端接过程期间辅助操作员。当连接器准备好接续时,它输出指示,以便完成接头。在步骤332中,调用算法A4来处理图像并提供轮廓PA(x)和PM(x)。如前所述,算法A4将捕捉、校正背景照明,校正失准,并在返回轮廓之前增强动态范围。
在步骤334中,以与算法A5中描述的类似方式计算两个轮廓的质心和对于某些区域的它们的比率。针对每种连接器类型预加载RTC算法的重要区域,例如LC或SC。这些区域可以通过大量连接器的统计分析来确定。图13示出了标记为SC1-SC4的4个SC连接器的示例。
RTC图像分析的三个阶段如图13所示。在(a)部分中,现场光纤仅部分插入,连接器未准备好接续,避免了高IL(>1dB)的情况。在(b)部分中,现场光纤非常靠近内部短光纤,但尚未处于最佳位置。在(c)部分中,图像示出现场光纤完全插入并与内部短光纤物理接触。一旦达到此条件,连接器就可以准备进行接续。对于在这种情况下进行接续的连接器,IL很可能非常低(例如,<0.3dB)。
图13还示出了随着现场光纤接近短光纤,辐射图案的峰值电平从区域C平移到D。该视觉效果可以用图像的质心或区域C和D之间的平均水平的比率来量化。后一个度量的计算方法由下式给出:
为了向用户提供连续反馈,在步骤336中,设备可以通过以图形图像或进度条的形式将计算出的数值或图示表示传送到显示器来传输比率或质心的实时值。
在338中,该算法将比率和质心与预加载的阈值(在304中针对连接器的类型加载)进行比较。该阈值可以来自针对每种类型的连接器的统计分析。如果质心高于质心阈值并且达成RTC条件,则算法将进行到步骤340。否则,它将返回步骤332并重复RTC循环。在步骤340中,将轮廓存储为PA2(x)和PM2(x),然后在步骤342中,可以显示消息和/或图像,其指示可以通过接续或旋转机械拼接机构来完成连接器端接。一旦这样做以后,RTC过程在步骤344结束,其中来自RTC过程的最后一个轮廓被存储在步骤346中。
接下来,在步骤348中,算法A5再次验证光源被正确地耦合到连接器。如果不是,则激活标记变量并显示消息,其指示用户重新定位和/或清除配合点。如果算法A5验证到正确耦合的光源,则步骤352捕捉并存储一组新的IL轮廓。然后,在步骤354中,保存连接器参数(连接器轮廓、RTC轮廓和IL轮廓)以便维护安装过程的记录。
此后,在步骤356中,执行算法A7以估计连接器的IL。该算法用于基于在安装过程的不同阶段捕捉到的图像估计IL。该算法基于对大量不同类型连接器的统计研究,诸如用于单模连接器和多模连接器的LC和SC。根据该算法确定的插入损耗值将使用以下公式估计:
其中,K_IL1、K_IL、K_IL2、K_IL3、K_IL4和K_IL5是在步骤304中加载的工厂校准因子,且SUM_C1、SUM_C2、SUM_C3和SUM_B3定义为:
其中,i是一个可以取值为1到3的索引。下面描述该算法的基本原理,并且图14-图16中示出了算法性能的示例性说明。
一旦估计出IL,在步骤358中,将由算法A7返回的值与来自步骤302中加载的默认表的指定极限进行比较,或者与步骤308中由操作员输入的值进行比较。如果IL低于指定极限(例如,0.75dB),则产生真的逻辑条件,并且通过指示器362将与估计的IL值一起显示在显示屏上。如果发生假的条件,则在步骤360中将显示“失败”消息。在较早的情况下,IL结果在步骤364中被保存,并且该过程在步骤366结束,其中工具进入“工具就绪”阶段,该阶段基本上等同于步骤306之后的阶段。在后一种情况下,该过程直接进行到步骤366。
在完成端接过程后,将保存安装的三个阶段的轮廓以及IL和时间。该信息可以在以后用于统计分析。保存轮廓而不是图像的优点是工具上的存储器要求可以减少至少2个数量级,并且从设备到移动设备的数据传送可以变得更快。
所公开的设备可以在完整安装期间以独立模式操作。每个连接器的安装人员ID、时间、位置和轮廓可以存储在设备中。但是,为了对安装项目进行技术和管理分析,可能需要来自多个设备的汇总数据。为此目的,该设备可以包括以有线或无线配置(例如,蓝牙)连接到移动设备的功能。移动设备可以发送数据以更新工具表并更新固件以及其他功能。移动设备还可以上传存储在工具中的数据或者传送到可以执行分析的集中数据库。
可以访问一个或多个安装项目的汇总数据的计算机或移动设备可以分析数据并向安装人员、客户或连接器供应商提供有价值的信息,以用于改进:
a)性能-例如,它可以报告按照每个操作员的IL的直方图、连接器的位置和类型。它可以识别哪些安装人员需要更多培训。它可以在项目安装阶段结束之前及时识别基于边际通过连接的风险。
b)生产率-由于安装过程被监控,因此汇总数据可用于估计每个操作员或机组人员的生产率、技能。此信息有助于以更准确的时间估计和更好的资源分配来计划未来的项目。它还可以监控连接器的使用并提前采购连接器库存。
c)故障排除-由于每个连接器的轮廓都存储在不同的阶段,因此有良好的信息来确定连接中的缺陷是由连接器本身、安装方法或设备问题引起的。
在某些情况下,可能需要具有计算机控制、显示并根据端接过程的状态提供声音输出。在图4所示的通常方法中,在步骤306、310、314、326、330、336、342、350和360中执行显示和声音算法。图17至图22示出了要显示的图像的一些示例。例如,在RTC算法(A7)期间,图18至图20可以示出连接器的图,其中彩条指示器表示现场光纤与短光纤的接近程度。在最佳位置,显示器将示出(像图21中)光纤已准备端接或准备接续,且它将示出旋转该连接器的消息。或者,当安装条件使得难以看到显示器时,来自设备中的扬声器或(有线或无线)连接到设备的耳机的声音可以发出声音以指示连接器是否准备好端接。图22示出了在步骤356中由设备使用算法A7估计出IL之后的显示器的示例性图像。
应当注意,虽然已根据几个实施例对本发明进行了描述,但这些实施例都是非限制性的(无论其是否已被标记为示例性),并且存在改变、置换及等效方案,这些都落入本发明的范围内。另外,所描述的实施例不应当被解释为互斥的,而相反应当被理解为可能够组合的(如果这些组合被允许的话)。还应当注意,存在实现本发明的方法与装置的许多替代方式。因此,旨在将以下所附权利要求解释成包括落入本发明的真正精神和范围内的所有这种改变、置换及等效方案。
Claims (5)
1.一种设备,包括用于评估两根光纤的机械拼接接头的光学插入损耗的测试方法,其中该设备包括:
激光源、数字视频相机、微控制器或处理器、电子电路、驻留存储器以及用于将激光输出信号耦合到要拼接的光学滤波器之一的装置,其中,
使用嵌入式算法捕捉并分析来自一根光纤和所述机械拼接接头的至少一部分的散射光的数字视频图像,以确定所述机械接头的质量,并且
并且该方法提供用于端接所述拼接接头的最佳时间的通过/失败数字、图示或听觉指示,以便在所述端接过程中辅助操作员。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述方法提供:相机传感器的动态范围增强;以及用于背景减去环境光的装置,以便基于所述机械拼接接头的实时图像分析来改善连接器插入损耗的估计。
3.根据权利要求1所述的方法,其中,进行实时图像偏移和/或倾斜校正,从而放宽所述设备的机械公差。
4.根据权利要求1所述的方法,其中,仅基于图像分析估计所述连接器的所述插入损耗,从而消除端接所述光链路的两侧的需要。
5.根据权利要求1所述的方法,其中,在所述端接过程中,由扬声器、换能器或无线耳机产生一系列不同音高的声音来进行辅助。
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