JP2005141411A - 光コネクタの識別方法および画像照合装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 ユニークな断面模様を有する光コネクタの断面画像を検索キー画像にし、確実にこの光コネクタの個体識別を行う画像照合装置を提供する画像照合装置を提供する。
【解決手段】 他と同一断面模様を有しないユニークな断面構造を有するＭＴフェルールの断面画像及び関連情報を記憶する記憶部と、検索対象物の断面画像から特徴画像を抽出し、この特徴画像を検索キー画像にして前述の記憶部に登録されている画像との照合を行う照合部と、照合により画像が一致したことを検出すると、この画像に関連付けて記憶されているＭＴフィルールの個別情報を抽出する個別抽出部を少なくとも備えることで、検索対象物に関する個別情報（出荷情報など）を確実に抽出することができる。
【選択図】 図１

Description

本発明は、検索キー画像と一致する画像を登録画像群から抽出する光コネクタの識別方法および画像照合装置に関し、特に、ユニークな断面模様を有する光コネクタの断面画像を検索キー画像として、この検索キー画像と一致する登録画像及び関連情報を抽出する光コネクタの識別方法および画像照合装置に関する。

近年の光アクセス網の拡大により多数本の光ファイバを一括接続するコネクタとしてＭＴフェルール及びｍｉｎｉＭＴフェルールが広く一般に利用されている。ＭＴフェルール及びｍｉｎｉＭＴフェルールは、石英系シングルモード及びマルチモード多心リボンファイバの多心一括接続用として光アクセス網構築のための多心光ケーブル接続用に使用される他、光インタコネクションや光装置との多心接続用にも用いられている。

図を参照して、このＭＴフェルール及びｍｉｎｉＭＴフェルールの構成を説明する。代表して図９にＭＴフェルールの構成図を示す。

ＭＴフェルールは、一対のフェルール１０１ａ，ｂと、このフェルール１０１ａ，ｂにブーツ１０３を介して接続される光ファイバテープ心線１０５とで構成され、フェルール１０１ａ，ｂ同士を勘合させ、双方のフェルール１０１ａ，ｂにクリップ１０７を引っ掛けることで接続固定する。

フェルール１０１ａの端面には２本のガイドピン１０９が設けられ、このガイドピン１０９の間には所定数量の光ファイバ穴１１１が開孔されている。このガイドピン１０９をフェルール１０１ｂの受穴（図示せず）に差し込むことにより双方のフェルール１０１ａ，ｂは整列され、対向する光ファイバ端面を０．４μｍの高位置精度で接続することができる。
特開２０００−０４６５６４号公報

ところで、上述したＭＴフェルールのフェルール１０１ａ，ｂは、その材料が、ガラスフィラーと樹脂との混成材料から製造されている。ガラスフィラーとは、ガラス繊維の一種で、断面の大きさ，形状がそれぞれ多種多様の形状を有している。従ってガラスフィラーを混合されてなるフェルール１０１ａ，ｂの断面構成も多種多様の模様を有しており、他と同一の断面模様を有するものは１つとして存在しない。

ここで図１０にフェルール１０１ａの断面撮影写真を示す。同写真において、中心部の円形状の穴がファイバ穴１１１であり、その周辺に散在している大小様々な形状及び大きさを有するものがガラスフィラー１１３である。ＭＴフェルール断面が、このように千差万別の断面模様を有するのは、フェルール１０１ａ，ｂの製造時に意図的にガラスフィラー１１３の粒度、形状をバラバラにしていることに起因している。

一方、このようなＭＴフェルール製品を出荷する際は、ＭＴフェルールの外側面にシリアル番号等を印刷したラベル等を貼り、客先出荷前後の個体識別を後から行えるようにしている。

しかし、ラベルが客先で剥がされたりケーブル布設作業中に剥がれ落ちると、製品に不具合が生じた場合にシリアル番号をもとに出荷情報を逆引き検索することができないため、製造履歴や製品出荷前後の出荷情報等を取得することができないという問題がある。

本発明は、上記課題に鑑みてなされたもので、その目的としては、ユニークな断面模様を有する光コネクタの断面画像を検索キー画像にして登録画像及び関連情報を抽出することで確実に光コネクタの個体識別を行う光コネクタの識別方法および画像照合装置を提供することにある。

上記目的を解決するために、請求項１記載の本発明は、他と同一断面模様を有しない唯一断面模様を有する光コネクタの断面画像を取得する画像取得手段と、断面画像から特徴画像情報を抽出する特徴抽出手段と、特徴画像情報と管理番号とを関連付けてなるデータベースを複数記憶する特徴画像記憶手段と、管理番号と光コネクタの個別情報とを関連付けてなるデータベースを記憶する個別情報記憶手段と、検索対象である光コネクタの断面画像から抽出された検索用特徴画像情報を一時的に記憶する検索対象画像記憶手段と、特徴画像記憶手段に記憶されている複数の特徴画像情報から、検索用特徴画像情報と一致する特徴画像情報を照合して抽出する画像照合手段と、一致したこの特徴画像情報に対応付けて記憶されている個別情報を個別情報記憶手段から抽出する個別情報抽出手段とを少なくとも備えることを要旨とする。

請求項２記載の本発明は、特徴抽出手段は、ユニークな断面模様を有する光コネクタの断面画像を補正する画像補正手段と、補正された画像からノイズを除く平滑化処理する平滑化処理手段と、平滑化処理された画像から予め設定された閾値を超える画素部分を検出するエッジ検出手段と、エッジ検出された画像を２値化処理する２値化処理手段と、２値化処理された画像のうち断面積の大きい順に管理番号を付するラベリング手段と、管理番号を付された断面積からこの断面積の形状特徴を抽出する形状抽出手段と、抽出された特徴と管理番号とを関連付けて記憶するデータベース作成手段と、データベースを不揮発性の記憶手段に登録する登録手段とを有することを要旨とする。

請求項３記載の本発明は、形状抽出手段は、断面積の大きい順に予め設定された所定数まで断面画像を登録する選択手段を有することを要旨とする。

請求項４記載の本発明は、形状抽出手段は、ラベリング処理された断面積から外周枠のみを残す画像処理を行う細線化手段と、細線化された外周枠から線情報のみ抽出する線情報抽出手段と、線情報と管理番号とを関連付けて記憶する照合画像データベース作成手段と、照合画像データベースを不揮発性の記憶手段に登録する登録手段とを有することを要旨とする。

請求項５記載の本発明は、形状抽出手段は、断面積からこの断面積の最大長を算出する最大長算出手段を有することを要旨とする。

請求項６記載の本発明は、形状抽出手段は、断面積からこの断面積の水平長及び垂直長を算出する水平・垂直長算出手段を有することを要旨とする。

請求項７記載の本発明は、形状抽出手段は、断面積からこの断面積の外周長を算出する外周長算出手段を有することを要旨とする。

請求項８記載の本発明は、形状抽出手段は、断面積からこの断面積に略一致する円形を算出し、この円形の半径を算出する半径算出手段を有することを要旨とする。

請求項９記載の本発明は、特徴画像情報は、ユニークな断面模様を有する光コネクタ断面画像を構成する基準部材の断面の枠線画像情報と、この基準部材の周辺に配置されている周辺部材の断面の枠線画像情報とを少なくとも有することを要旨とする。

請求項１０記載の本発明は、特徴画像情報は、ユニークな断面模様を有する光コネクタ断面画像を構成する円形状の基準部材の中心座標から、この基準部材の周辺に配置されている周辺部材を円形補正してなる円中心座標までの距離を示す距離座標と、この周辺部材の円中心座標とを少なくとも有することを要旨とする。

請求項１１記載の本発明は、特徴画像情報は、基準部材の周辺に配置されている周辺部材の断面積情報を含むことを要旨とする。

請求項１２記載の本発明は、特徴画像情報は、基準部材の周辺に配置されている周辺部材の断面を円形補正した場合の円半径情報を含むことを要旨とする。

請求項１３記載の本発明は、個別情報は、光コネクタを製造した製造日情報と、光コネクタを出荷した出荷日情報と、光コネクタを製造した製造ロット情報とで少なくとも構成されることを要旨とする。

請求項１４記載の本発明は、光コネクタが、接続端面が角形なる樹脂成型品であることを要旨とする。

請求項１５記載の本発明は、樹脂成型された光コネクタの接続端面において、接続端面に露出するフィラー断面の形状およびまたは配列に基づいて、光コネクタを識別することを要旨とする。

以上の説明によれば、本発明は、他と同構造を有しない唯一無二の断面構造を有するＭＴフェルールの断面画像及び関連情報を予め記憶部に登録しておき、検索対象物の断面画像に基づいて記憶部に登録されている画像と照合を行い、一致した画像を検出すると、この画像に関連付けて記憶している関連情報を抽出することで、検索対象物に関する関連情報（出荷情報など）を確実に抽出することができる光コネクタの識別方法および画像照合装置を提供することができる。

以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。

図１は、本発明の実施の形態に係る画像照合装置１の概略構成図である。

図１に示すように、画像照合装置１は、ユニークな断面模様を有する光コネクタ１０１の断面画像を取得する画像取得部３と、この断面画像から特徴画像情報を抽出する特徴抽出部４と、この特徴画像情報と管理番号とを関連付けてなるデータベースを記憶する特徴画像記憶部５と、この管理番号と光コネクタの個別情報とを関連付けてなるデータベースを記憶する個別情報記憶部６と、検索対象である光コネクタの断面画像から抽出された検索用特徴画像情報を一時的に記憶する検索対象画像記憶部７と、特徴画像記憶部５に記憶されている複数の特徴画像情報から、検索用特徴画像情報と一致する特徴画像情報を照合して抽出する画像照合部８と、一致したこの特徴画像情報に対応付けて記憶されている個別情報を個別情報記憶部６から抽出する個別情報抽出部９とを少なくとも備えている。

画像照合装置１の外部には、画像取得部３を介して撮像機器が接続されている。ここで撮像機器は、ＣＣＤ又はＣＭＯＳ等のイメージセンサを備える高解像度カメラであり、例えば顕微鏡カメラ１１などがそれにあたる。このような撮像機器は、撮影した画像をデジタル信号で取得するためデジタル信号のまま画像取得部３に取り込まれる。撮像機器は上述した顕微鏡カメラ１１に限らず、ミクロンオーダの撮影が可能である高拡大率及び高解像度機能を有した撮像機器であれば他の撮像機器でもよい。

また画像照合装置１の外部には、出力部１０を介して表示部１２が接続されている。ここで表示部１２は、撮影された画像を視認可能に表示すると共に、画像照合後の照合結果を表示するものである。この表示部１２は一般的なモニタなどである。

画像取得部３は、顕微鏡カメラ１１で撮影されたデジタル画像を取得する機能部である。この画像取得部３は、取得したデータ形式と画像照合装置１内で取り扱うデータ形式とが異なる場合にのみ処理し易いようデータ変換を行う機能部である。

顕微鏡カメラ１１で撮影する光コネクタの種類としては、例えば、ＭＴコネクタと称される位置決め嵌合穴付きの樹脂成型品が用いられる。このＭＴコネクタはＪＩＳＣ５９８１（Ｆ１２型多心光ファイバコネクタ）として用いられている光コネクタフェルールである。しかし、他の種類の光コネクタであっても本発明は適用できる。画像が照合される部分は、端面研磨後の光コネクタ接続端面であるが、必要に応じて総合部分を異ならせることもできる。

特徴抽出部４は、画像取得部３で取得したデジタル画像を画像処理し易いように補正して不要なノイズを取り除き、必要な特徴画像情報のみを抽出する機能部である。また、抽出した特徴画像を全て記憶部に登録すると記憶容量が膨大になるため、登録する特徴画像情報に条件を課し、選択優先順位を付けて必要最小限度の特徴画像情報のみを登録する選択機能も有する。

特徴画像記憶部５は、特徴抽出部４で抽出された特徴画像情報を断面画像毎に管理番号を付してデータベース化したファイルを記憶する機能部である。１枚の断面画像から抽出される特徴画像情報は、１個に限らず複数個の場合もある。このような場合は個々の特徴画像情報に管理番号を付して（例えば、特徴画像情報１、特徴画像情報２、・・・等）管理される。

個別情報記憶部６は、前述の特徴画像情報を管理する管理番号に関連付けて、各ＭＴフェルール（又はｍｉｎｉＭＴフェルール）の詳細な管理情報をデータベース化したファイルを記憶している。管理情報とは具体的に、製品製造日、製品出荷日及び製品番号等である。このように特徴画像情報を管理する管理番号に関連付けて詳細な管理情報を管理することで、特徴画像情報をもとに管理情報を引き出すことができる。

以上、図１において実線で示した制御部２、画像取得部３、特徴抽出部４、特徴画像記憶部５、個別情報記憶部６及び出力部１０が、画像照合を行うために予め登録すべき特徴画像情報及び管理情報を作製するのに必要な機能部である。

一方、点線で示した検索対象画像記憶部７、画像照合部８及び個別情報抽出部９は、検索対象物を画像照合するために必要な機能部である。次にこれら各機能部を説明する。

検索対象画像記憶部７は、検索対象物であるＭＴフェルールの断面画像を取得後、特徴抽出部４で抽出された検索用の特徴画像情報を一時的に記憶する機能部である。検索用の特徴画像情報は、予め登録されている特徴画像情報と同じ形式で抽出される。

画像照合部８は、検索用の特徴画像情報と予め登録されている特徴画像情報とを照合する機能部である。つまり検索用の特徴画像情報を検索キーとして、特徴画像記憶部５に記憶されている特徴画像情報と１つ１つ順に照合させ、一致する特徴画像情報を検出するとその管理番号を抽出する機能部である。

個別情報抽出部９は、前述の画像照合部８で抽出された管理番号をもとに個別情報記憶部６に記憶されているデータベース内を検索して、この管理番号と一致する管理情報を抽出する機能部である。ここで抽出された管理情報は出力部１０を介して表示部１２に表示される。

制御部２は、画像取得部３、特徴抽出部４、画像照合部８、個別情報抽出部９を監視し、必要に応じて各機能部に制御命令を出力する他、データの入出力制御を担う機能部である。尚、制御部２、画像取得部３・・・等の各種機能部は、パーソナルコンピュータでいうＣＰＵ（中央演算処理装置）に相当する。一方、特徴画像記憶部５及び個別情報記憶部６は、パーソナルコンピュータでいう不揮発性記憶装置、例えばハードディスク（ＨＤＤ）に相当する。また検索対象画像記憶部７は、検索対象画像を一時的に記憶させる機能部であるため、揮発性記憶装置、例えばＲＡＭがそれに相当する。

次に、本発明の実施の形態に係る画像照合装置１の作用を説明する。

まず、本発明の画像照合装置１で照合作業を行うためには予め出荷前のＭＴフェルール（又はｍｉｎｉＭＴフェルール）の断面を研磨し、断面画像を撮影して、断面画像に含まれる特徴画像と管理情報とを関連付けてなるデータベースを特徴画像記憶部５に記憶させておく必要がある。尚、実際のデータベースは、ＭＴフェルール用データベースと、ｍｉｎｉＭＴフェルール用データベースが必要となるが、両者の違いは管理番号の違いのみによるため、以下代表してＭＴフェルール用データベースを作成する説明を行う。

（特徴抽出・データベース作成）
図２は、ＭＴフェルールの断面画像から特徴画像を抽出する特徴抽出工程を説明する工程図である。

図２に示すように特徴抽出部４は、ユニークな断面模様を有する光コネクタの断面画像を補正する画像補正工程（Ｓ４１）と、補正された画像からノイズを除く平滑化処理する平滑化処理工程（Ｓ４２）と、平滑化処理された画像のうち所定の閾値を超えた部分をエッジとして検出するエッジ検出工程（Ｓ４３）と、エッジ検出された画像を「０」又は「１」の２値化に変換する２値化処理工程（Ｓ４４）と、２値化処理されたガラスフィラー断面積のうち、大きい順に管理番号を付するラベリング処理工程（Ｓ４５）と、管理番号を付された断面積からこの断面積の形状特徴を抽出する形状抽出工程（Ｓ４６）と、抽出された特徴画像情報と管理番号とを関連付けてなるデータベースを作成する作成工程（Ｓ４７）と、このデータベースを特徴画像記憶部５に登録する登録工程（Ｓ４７）とで構成される。

具体的にステップＳ４１の画像処理工程は、画像取得部３を介して顕微鏡カメラ１１により撮影されたＭＴフェルールの断面画像を取得する（図２（ａ））。ここで撮影されるＭＴフェルールは、１つとして他と同じ断面模様を有しない唯一無二のユニークな断面模様を有する光コネクタ１０１である。またここで図２（ａ）は、図１０で示した断面写真をモディファイしたものであり、断面図の中心に位置する円形断面が光ファイバ穴１１１の断面であり、光ファイバ穴１１１の周囲に点存する変形断面がガラスフィラー１１３の断面を指している。ガラスフィラー１１３は、本来は無数に存在するが、本実施の形態では代表して４個のガラスフィラー１１３ａ〜ｄのみ表示している。

特徴抽出部４は、程度の差はあれ、断面画像の取得工程において断面画像が何らかの歪みを受け、画像にノイズが混入していることから、まずは画像補正を行う。補正を行うには、得た補正値と取得した画像濃度値の関係を示すデータ変換テーブルを予め記憶させておき、断面画像を取得する毎にこのデータ変換テーブルを用いて補正処理を行う。ここで画像周辺部が本来の明るさよりも暗い場合や、照明の関係で画質が不均一である場合は「真っ白」な画像（標準白）を予め記憶しておき、取得した断面画像を画素値の補正係数とする。補正は下記に示す数式１で求めることができる。

補正画像＝Ｉ×｛最大濃度値（例えば、２５５）／Ｗ｝ ・・・（数１）
ここでＩは補正前の取得画像、Ｗは標準白画像を指している。

上記画像補正が終了すると、次にノイズを取り除くための平滑化処理を行う。ステップＳ４２の平滑化処理工程は、画像上に何らかの形で付加されたノイズを積極的にぼかしてノイズを目立たなくさせる方法である。この方法としてメディアンフィルタを用いる。

メディアンフィルタは、図２（ｂ）に示す断面画像の一部を取り出し、近傍領域内の濃度の中央値、すなわち３×３の領域であれば、９個の濃度値を低い(または高い)順番に並べ、５番目(中央)の濃度値を中心の新しい濃度値として置き換える方法である。これを全画面に行うことで大体のノイズを取り除くことができる。

この平滑化処理が終了すると、次に境界線の尖鋭さを強調するためにエッジ検出を行う。ステップＳ４３のエッジ検出工程は、断面形状を境界線に強弱を付ける処理である。この処理の具体的方法としてステップエッジ強調処理を用いる。

ステップエッジ強調処理は、平滑処理された断面画像から境界線の情報を取り出し、境界線を見分けるために積極的に線情報に強弱差を出すものである。具体的には、まず断面画像上の情報がない画素から情報がある画素へ変化する緩やかなステップ変化（以下、基準信号という。）が生じている箇所を１次微分する。１次微分された信号はガウス型に変換されるので、これを更に２次微分する。すると１次微分されたガウス型の信号は、凸の頂点を中心に、左右に山と谷が連続形成された凹凸信号に変換される。ここで基準信号からこの凹凸信号を差し引くと、基準信号の底部（情報がない部分）と山エッジの下端でアンダシュートＣ１が生じ、基準信号の肩（情報がある部分）と谷エッジの上端でオーバシュートＣ２が生じるため、その結果、エッジ強調が得られる。図２（ｃ）に示す強度分布は、図２（ａ）のＡ−Ａ断面をエッジ強調処理して得られた強度分布を示す図である。

上記エッジ検出が終了すると、次に濃淡画像を濃度値として０か１の２値画像に変換する２値化処理を行う。ステップＳ４４の２値化処理工程は、予め設定された閾値との比較処理によりエッジ強調処理された画像を「０」と「１」とに分ける処理である。この処理は、断面画像を構成する全画素に対して行う。これにより図２（ｄ）に示すように、光ファイバ穴１１１及びガラスフィラー１１３ａ〜ｄの境界線が浮き立つ。尚、同図において「１」で示した以外のエリアは全て「０」である。同図では「０」を省略して記載している。

次に、上記２値化処理が終了すると、２値化画像に含まれる形状特徴を解析するラベリング処理を行う。ステップＳ４５のラベリング処理工程は、２値化画像に含まれる各図形毎に異なるラベルを割り当てる処理である。ここで「ラベル」は連続する整数とする。そこでまず、２値化処理された画像上を走査し、ラベルが付与されていない画素を検出すると新しいラベルを付与する。続いて検出した画像の連結性を調べ、連続している画素には同じラベルを付与する。一方、新しく付与したラベルの連結性も調べ、連結性があれば同じラベルを付与する。この操作を全画面について行い、ラベルが付与されていない図形がなくなるまで行う。図２（ｄ）は、ラベリング処理された画像の模式図である。同図に示すように、ラベリング処理された画像には各図形毎に異なるラベルが付与されている。

次に、ラベリング処理された図形から特徴抽出を行う。ステップＳ４６の特徴抽出工程は、ラベリング処理によりラベルが付与された各図形を細線化する処理である。この細線化処理は、指定された開始画素から１画素ずつ画素を辿りながら線を追跡していく処理である。そこでまず、ラベリング処理された画像上を走査して、ある１画素を追跡開始点と定める。次に、追跡開始点を注目画素とし、この注目画素の８近傍（開始画素を中心にして周囲に配置される８個の画素のこと。）を調べ、次の追跡点を決定する。次いで、この追跡点を注目画素とし、この注目画素の８近傍を調べ、次の追跡点を決定する。この処理を繰り返すことで図形の線情報を細線化することができる。

そしてステップＳ４７で、上記細線化処理が施された線画像情報を管理番号と関連付けてデータベース化し、このファイルを特徴画像記憶部５に記憶させる。図２（ｇ）は、特徴画像記憶部５に記憶させるデータベースの一構成例である。同図に示すように、抽出した特徴画像にＭＴフェルール用の管理番号を付してデータベース化し、特徴画像記憶部５に記憶させる。以上の工程により特徴抽出が終了する。

従って以上の構成によれば、ユニークな断面模様を有するコネクタ断面画像の補正を行うことで、できる限り実際の断面模様に忠実な画像を取り込むことができる。また平滑化処理することで積極的にノイズを取り除くことができるので不要な情報を画像から除去することができる。更にエッジ検出を行うことで、必要な情報を強調できるので必要な情報を取得するに取捨選択し易くなる。また更に、２値化処理することで後工程の処理がより簡単化できる。更に、ラベリング処理することで、図形毎に特徴抽出を行うことが簡単化される。そして特徴抽出処理することで、照合に必要な線情報のみを得ることができる。

（個別情報データベース）
次に、図３を参照して、個別情報記憶部６に記憶される個別情報データベースの一構成例を説明する。

図３は、ＭＴフェルールの特徴画像を管理する管理番号毎に個別情報を関連付けてなる個別情報データベースの一構成例である。図３（ａ）は、ＭＴフェルールの出荷管理データベース６１であり、図３（ｂ）は、ＭＴフェルールの在庫管理データベース６３である。

図３（ａ）に示すように出荷管理データベース６１は、主に製品出荷時の履歴情報が中心に記録されている。従って出荷管理データベース６１は、製品製造日、製品出荷日、製造ロット番号及び製品番号を出荷管理項目とし、各項目が管理番号（ＭＴ−０００１〜ＭＴ−ｎｎｎｎ）で管理されている。ここで管理番号は、特徴画像記憶部５に記憶されている特徴画像データベースに付された管理番号と一致している。

このように製品出荷時の情報をデータベース化することで、あるＭＴフェルールに不具合が生じた場合に、このＭＴフェルールの製造日でソートを行えば、同日に製造されたＭＴフェルールを全て逆検出することができる。また、このＭＴフェルールの出荷日でソートを行えば、同日に出荷されたＭＴフェルールの数量を検索することもできるので、製品管理者が必要とする情報を瞬時に逆検索することができる。尚、出荷管理項目は、本実施の形態においては４項目としたが、項目はこれに限らず使用部材や試験結果等の他の項目を入れるようにしてもよい。

一方、図３（ｂ）に示す在庫管理データベース６３は、主に出荷管理者側が在庫確認及び出荷体制準備に必要となる情報が中心に記憶されている。この出荷管理データベース６３は、在庫数、保管場所及び発注先を在庫管理項目とし、各項目が製品番号（例えば、製品番号「ＭＴ０００４」等）で管理されている。

この製品番号は、出荷管理データベース６１で管理されている製品番号と関連付けられている。つまり出荷管理データベース６１から指定の管理番号の製品が引き当てられると、これに関連して登録されている製品番号をもとに在庫管理データベース６３から在庫数や保管場所を引き当てることができる。尚、在庫管理項目は、本実施の形態においては３項目としたが、項目はこれに限らず、代替品候補等の他の項目を入れるようにしてもよい。

従って上記構成にすれば、個別情報記憶部６に個別情報データベース（出荷管理データベース６１及び在庫管理データベース６３）を記憶させておくことで、検索用の特徴画像情報をもとに特徴画像記憶部５から一致する特徴画像を抽出し、この特徴画像に付与されている管理番号をキーにして、個別情報データベースから該当するＭＴフェルールの個別情報を抽出することができる。

（画像照合）
次に、図１〜３を参照して検索対象物を検索キーにして、個別情報を抽出する手順を説明する。

まず前処理として、前述した特徴画像データベース５１と、個別情報データベース（出荷管理データベース６１、在庫管理データベース６３）を各記憶部５，６に記憶させておく。

そして検索対象物であるＭＴフェルール１０１ａを顕微鏡カメラ１１で撮影し、画像取得部３で撮影された断面画像を取得する。画像取得部３は、必要に応じて画像処理に適したデータに変換する。

データ変換された断面画像データは、特徴抽出部４で特徴抽出処理が施される。ここでいう特徴抽出処理は、図２で説明した特徴画像抽出工程を指している。従ってここでは工程の説明は省略する。抽出された検索対象物の特徴画像は、検索対象画像記憶部７に一時保存される。以下、検索対象物の特徴画像を検索対象画像と呼ぶ。

画像照合部８は、検索対象画像記憶部７から一時保存されている検索対象画像を読み込み、他方で特徴画像記憶部５から管理番号順に特徴画像を読み込んで、それぞれの画像上を同時走査し、各画素を比較しながら画素情報（「０」又は「１」）が一致するか否か判別する。ここで画素が一致すれば、次の画素を読み込み、再び画素情報の比較を行う。この処理を繰り返しながら画像全体の照合を行う。

このとき断面の撮影位置や撮影環境により、同じ断面を撮影しても一致しない場合があり得る。そこで、多少のずれを補うために画像の比較範囲に幅を持たせることや、一致性に重み付けを設けるようにする。

例えば、検索対象画像の[ｎ]番目の画素情報と、特徴画像の[ｎ]番目の画素情報が不一致であっても、その前後の画素（例えば、[ｎ]番目と[ｎ−１]番目）が一致する場合は仮一致と判断し、次の画素も比較対象とする。このように照合対象の比較幅を広くする。または画像全体を逐次比較した後、照合率が９０％以上一致していれば、ほぼ一致していると判定する。

以上の判定基準を加えた上で、一致と判断された特徴画像は、検索対象画像と共に表示部１２に表示し、更に、一致した特徴画像に関連付けられている管理番号をもとに個別情報記憶部６から個別情報を抽出して表示部１２に表示する。

以上のように、ユニークな断面模様を有するＭＴフィルールの断面画像を撮影し、この断面画像から唯一無二の特徴画像を抽出して管理番号と関連付けて記憶させておくことで、検索画像を検索キーにして記憶された特徴画像を抽出することができる。また特徴画像の管理番号と関連付けてデータベース化されている管理情報データベースから、管理番号をもとに個別情報を引き出すことができる。その結果、従来、ＭＴフェルールに貼付されたラベルシールを剥がされてしまうと逆引き検索を行うことができなかったが、本発明によればユニークな断面模様を有するＭＴフェルールの断面画像を検索キーにして、各フェルールの個体識別を行うことが可能になり、更には、関連付けれられた個別情報を引き当てることも可能になる。

次に、本実施の形態を図４を参照して説明する。

図４は、特徴画像記憶部５に登録される特徴画像データベースの一構成例を示す図である。

上記実施の形態では、特徴画像データベースに登録する特徴画像は、ＭＴフェルールの断面画像に所定の画像処理を施し記憶容量を縮小したものをそのまま（全画面毎）登録するようにしたが、本実施例は、断面画像から特徴的な図形を選び出し、所定数量だけ図形を登録するようにしている。

つまり具体的には、この特徴画像データベース５３ａは、管理番号に関連付けて、ＭＴフェルールの断面画像から抽出した特徴画像ａ，特徴画像ｂ，特徴画像ｃの３個の図形を登録管理している。この特徴画像ａ，ｂ，ｃは、図２（ｅ）のラベリング処理において断面積の大きい順に付されたガラスフィラー１１３のうち、上位３個である。

ガラスフィラー１１３は、ＭＴフェルールの製造時に意図的に粒度・形状をバラバラにされていることから、他のＭＴフェルールと同一図形を有する断面画像はほとんど存在しないと言える。そこでＭＴフェルールの断面画像から少なくとも３個以上の図形を抽出し管理番号を付して登録することで、ＭＴフェルールの個体識別を行う。尚、特徴画像データベース５３ａに登録する特徴画像の個数は３個に限らず、３個以上であってもよい。

次に、図５を参照して、特徴画像データベース５３ａに記憶された特徴画像と検索対象画像とを照合する照合一例を説明する。

図５（ａ）は、検査対象物から抽出した検索対象画像１である。図５（ｂ）は特徴画像データベース５３ａの管理番号「ＭＴ−０００１」に登録されている特徴画像ａ１であり、図５（ｃ）は管理番号「ＭＴ−０００２」に登録されている特徴画像ａ２、図５（ｄ）は管理番号「ＭＴ−０００３」に登録されている特徴画像ａ３である。

ここで検索対象画像１及び各特徴画像ａ１，ａ２，ａ３を、例えば６×６のメッシュ領域（最小のメッシュは画素そのものである。）に当て嵌めて、検索対象画像１のＸ１から順にＸ３６までラスタ走査を行う。同時に特徴画像ａ１もＸ１からＸ３６までラスタ走査を行う。そしてそれぞれのＸ１同士、Ｘ２同士・・・を比較照合する。これを検索対象画像１と特徴画像ａ２、検索対象画像１と特徴画像ａ３についても同様に行う。このように各特徴画像ａ１〜ａｎまで逐次照合を行うことで、一致する特徴画像を検出する。尚、本変形例においては、図５（ｂ）と図５（ｃ）が検索対象画像１と一致している。

次いで、上記のように一致する画像が２個ある場合は、続いて図６に示すように第２段階目の照合を行う。図６（ａ）は、検索対象物の断面画像から２番目に大きい断面積を有する検索対象画像２である。図６（ｂ）は、図４に示した特徴画像データベース５３ａの管理番号「ＭＴ−０００１」に登録されている特徴画像ｂ１であり、図６（ｃ）は、管理番号「ＭＴ−０００２」に登録されている特徴画像ｂ２である。

この検索対象画像２と、特徴画像ｂ１及び特徴画像ｂ２の照合・検出も上記同様にラスタ走査を行いながら逐次比較を行うことで、一致する画像を抽出する。

従って、図４に示したように、管理番号に関連付けて特徴画像ａ，ｂ，ｃを登録することで、所定数の図形だけを登録すればよくなるので記憶容量が少なくて済む。また、図５及び図６に示したように、検索対象画像と特徴画像とを順次比較照合していくことで、段階的に照合回数を減らしていくことができるので早く一致する管理番号を検出することができる。

尚、本変形例では、ＭＴフェルールの特徴画像データベース５３ａのみを説明したが、ｍｉｎｉＭＴフェルールの場合も同様であるので説明を省略した。

（変形例）
次に、本実施の形態の変形例を図７を参照して説明する。

図７（ａ）は、ＭＴフェルールの断面写真をモディファイした図であり、図７（ｂ）は、特徴画像記憶部５に登録される特徴画像データベースの変形例を示す図である。

本変形例は、図２（ｅ）に示したラベルリング処理工程までは同じであるが、以降の特徴抽出において、特徴画像を細線化するのではなく、特徴画像から外径形状等の情報を抽出して登録するものである。

そこでまず、ラベリング処理された各図形から光ファイバ穴１１１を検出し（光ファイバ穴１１１は、予め断面積が分かっているため、これと同一の面積を有し、且つ、円形を有する図形を抽出することで検出することができる。）、この光ファイバ穴１１１の半径ｒと中心座標（Ｘ，Ｙ）を算出する。そして光ファイバ穴１１１の周囲に無数存在するガラスフィラー１１３の中からある１つのガラスフィラー１１３ａを抽出し、このガラスフィラー１１３ａの断面にほぼ一致するような円形を近似算出し、その半径ｒａ１と中心座標（Ｘａ１，Ｙａ１）を併せて算出する。更に光ファイバ穴１１１の中心からガラスフィラー１１３の中心までの距離ｌａ１も算出する。そして算出した各値を管理番号「ＭＴ−０００１」に関連付けて登録する。（例えば「Ｘａ１，Ｙａ１，ｒａ１，ｌａ１」というように。）
このような構成によれば、細線化された画像情報を登録するよりも簡単化された情報のみを登録することができるので、記憶容量を少なくすることができる。また、登録画像と検索画像をそれぞれ走査しながら照合させる必要がないため、照合も簡単化させることができる。

しかし本変形例は、座標、半径及び距離を照合情報としているため、場合によっては同じ情報を有するものが多数引き出される可能性もある。そのような場合は、予め重み付けを付けておき、９０％以上の一致率のものは全て抽出されるようにしてもよい。これにより抽出された画像の中から、更に条件を付与して一致情報を引き当てるか、または視認により一致する画像であるか否か判定するようにしてもよい。

また更に他の変形例を図８に示す。本変形例では、各図形の中心座標、半径、距離に代えて、図８（ａ）に示すように、図形の最大長ＭＡＸａ１や、図形間距離ｔ１２等を登録するようにしている。このような構成でも、細線化された画像情報を登録するよりも簡単化された情報のみを登録することができるので、記憶容量を少なくすることができる。また、登録画像と検索画像をそれぞれ走査しながら照合させる必要がないため、照合も簡単化させることができる。

本発明の実施の形態に係る画像照合装置１の概略構成図である。 本発明の実施の形態に係る画像照合装置１の特徴抽出工程を説明する図である。 本発明の実施の形態に係る画像照合装置１の個別情報記憶部６に記憶される個別情報データベースの一構成例である。 本発明の実施の形態に係る画像照合装置１の特徴画像記憶部５に記憶される特徴画像データベースの一構成例である。 本発明の実施の形態に係る画像照合装置１の照合方法の一例（その１）を示す図である。 本発明の実施の形態に係る画像照合装置１の照合方法の一例（その２）を示す図である。 本発明の実施の形態に係る画像照合装置１の特徴画像記憶部５に記憶される特徴画像データベースの変形例である。 本発明の実施の形態に係る画像照合装置１の特徴画像記憶部５に記憶される特徴画像データベースの変形例である。 ＭＴフェルールの構成概略図である。 ＭＴフェルールの断面模様の拡大模式図である。

符号の説明

１…画像照合装置
２…制御部
３…画像取得部
４…特徴抽出部
５…特徴画像記憶部
６…個別情報記憶部
７…検索対象画像記憶部
８…画像照合部
９…個別情報抽出部
１０…出力部
１１…顕微鏡カメラ
１２…表示部
５１…特徴画像データベース
５３ａ…特徴画像データベース
６１…出荷管理データベース
６３…在庫管理データベース
１０１ａ、ｂ…ＭＴフェルール
１０３…ブーツ
１０５…光ファイバテープ心線
１０７…クリップ
１０９…ガイドピン
１１１…光ファイバ穴
１１３ａ〜ｄ…ガラスフィラー

Claims (15)

1. 他と同一断面模様を有しない唯一断面模様を有する光コネクタの断面画像を取得する画像取得手段と、
   前記断面画像から特徴画像情報を抽出する特徴抽出手段と、
   前記特徴画像情報と管理番号とを関連付けてなるデータベースを複数記憶する特徴画像記憶手段と、
   前記管理番号と前記光コネクタの個別情報とを関連付けてなるデータベースを記憶する個別情報記憶手段と、
   検索対象である光コネクタの断面画像から抽出された検索用特徴画像情報を一時的に記憶する検索対象画像記憶手段と、
   前記特徴画像記憶手段に記憶されている複数の特徴画像情報から、前記検索用特徴画像情報と一致する特徴画像情報を照合して抽出する画像照合手段と、
   一致した該特徴画像情報に対応付けて記憶されている個別情報を前記個別情報記憶手段から抽出する個別情報抽出手段と、
   を少なくとも備えることを特徴とする画像照合装置。
2. 前記特徴抽出手段は、
   前記ユニークな断面模様を有する光コネクタの断面画像を補正する画像補正手段と、
   補正された画像からノイズを除く平滑化処理する平滑化処理手段と、
   平滑化処理された画像から予め設定された閾値を超える画素部分を検出するエッジ検出手段と、
   エッジ検出された画像を２値化処理する２値化処理手段と、
   前記２値化処理された画像のうち断面積の大きい順に管理番号を付するラベリング手段と、
   前記管理番号を付された断面積から該断面積の形状特徴を抽出する形状抽出手段と、
   前記抽出された特徴と管理番号とを関連付けて記憶するデータベース作成手段と、
   前記データベースを不揮発性の記憶手段に登録する登録手段と、
   を有することを特徴とする請求項１記載の画像照合装置。
3. 前記形状抽出手段は、
   前記断面積の大きい順に予め設定された所定数まで断面画像を登録する選択手段を有することを特徴とする請求項２記載の画像照合装置。
4. 前記形状抽出手段は、
   前記ラベリング処理された断面積から外周枠のみを残す画像処理を行う細線化手段と、
   前記細線化された外周枠から線情報のみ抽出する線情報抽出手段と、
   前記線情報と管理番号とを関連付けて記憶する照合画像データベース作成手段と、
   前記照合画像データベースを不揮発性の記憶手段に登録する登録手段と、
   を有することを特徴とする請求項２記載の画像照合装置。
5. 前記形状抽出手段は、
   前記断面積から該断面積の最大長を算出する最大長算出手段を有することを特徴とする請求項２記載の画像照合装置。
6. 前記形状抽出手段は、
   前記断面積から該断面積の水平長及び垂直長を算出する水平・垂直長算出手段を有することを特徴とする請求項２記載の画像照合装置。
7. 前記形状抽出手段は、
   前記断面積から該断面積の外周長を算出する外周長算出手段を有することを特徴とする請求項２記載の画像照合装置。
8. 前記形状抽出手段は、
   前記断面積から該断面積に略一致する円形を算出し、該円形の半径を算出する半径算出手段を有することを特徴とする請求項２記載の画像照合装置。
9. 前記特徴画像情報は、
   前記ユニークな断面模様を有する光コネクタ断面画像を構成する基準部材の断面の枠線画像情報と、該基準部材の周辺に配置されている周辺部材の断面の枠線画像情報とを少なくとも有することを特徴とする請求項１記載の画像照合装置。
10. 前記特徴画像情報は、
    前記ユニークな断面模様を有する光コネクタ断面画像を構成する円形状の基準部材の中心座標から、該基準部材の周辺に配置されている周辺部材を円形補正してなる円中心座標までの距離を示す距離座標と、
    該周辺部材の円中心座標と、
    を少なくとも有することを特徴とする請求項１記載の画像照合装置。
11. 前記特徴画像情報は、
    前記基準部材の周辺に配置されている周辺部材の断面積情報を含むことを特徴とする請求項１又は１０に記載の画像照合装置。
12. 前記特徴画像情報は、
    前記基準部材の周辺に配置されている周辺部材の断面を円形補正した場合の円半径情報を含むことを特徴とする請求項１、１０又は１１のいずれか１項に記載の画像照合装置。
13. 前記個別情報は、
    前記光コネクタを製造した製造日情報と、
    前記光コネクタを出荷した出荷日情報と、
    前記光コネクタを製造した製造ロット情報と、
    で少なくとも構成されることを特徴とする請求項１記載の画像照合装置。
14. 前記光コネクタが、接続端面が角形なる樹脂成型品であることを特徴とする請求項１乃至１３のいずれか１項に記載の画像照合装置。
15. 樹脂成型された光コネクタの接続端面において、
    前記接続端面に露出するフィラー断面の形状およびまたは配列に基づいて、光コネクタを識別することを特徴とする光コネクタの識別方法。

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