JP2020020998A - 融着接続システム、融着接続機及び光ファイバの回転角判定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】一対の光ファイバの回転調心に掛かる時間を簡易に短縮できる融着接続システム、融着接続機及び光ファイバの回転角判定方法を提供する。【解決手段】融着接続システム１は、光ファイバの径方向の画像データをもとに輝度分布データを抽出する輝度分布抽出部と、光ファイバの回転角別に輝度分布データの特徴量を抽出する特徴量抽出部３６と、教師データを用いた機械学習を行って判定モデルを作成する判定モデル作成部３３とを備え、一対の光ファイバの輝度分布データから、判定モデルを用いて一対の光ファイバの各回転角を判定し、判定された各回転角をもとに一対の光ファイバを回転調心し、回転調心後の一対の光ファイバ同士を融着接続する。教師データは、光ファイバの回転角と径方向の輝度分布との対応関係を光ファイバの回転角別に示す。判定モデルは、任意の光ファイバの輝度分布データから任意の光ファイバの回転角を判定し得る。【選択図】図１

Description

本発明は、融着接続システム、融着接続機及び光ファイバの回転角判定方法に関する。

従来、光ファイバ同士の融着接続に用いられる融着接続機が公知である（例えば、特許文献１、２参照）。一般に、融着接続機は、融着接続の対象とする一対の光ファイバの各端部の位置を認識する位置認識ステップと、位置認識した一対の光ファイバの中心軸（コア軸）を合せる軸合わせステップとを順次行う。ついで、融着接続機は、軸合わせした一対の光ファイバの各端部を加熱溶融する加熱ステップと、加熱溶融した一対の光ファイバの各端部同士を突き合せて接続する接続ステップとを順次行う。その後、融着接続機は、この一対の光ファイバの融着接続部分を画像処理等によって光学的に検査する検査ステップと、スリーブ等の補強部材によって当該融着接続部分を機械的に補強する補強ステップとを順次行う。これら位置認識ステップから補強ステップまでの一連のステップにより、融着接続機は、当該一対の光ファイバ同士の融着接続を完成する。

上述のように融着接続機が一対の光ファイバ同士を融着接続するために行う一連のステップの各々では、融着接続機の制御部による自動制御が行われる。すなわち、融着接続機による一連のステップの各々において、当該制御部は、融着接続の対象とする一対の光ファイバを融着接続するために必要な融着条件の様々な設定値に基づいて、融着接続機の機能部を制御している。このような融着条件の様々な設定値の中には、融着接続する一対の光ファイバの種類（具体的には光ファイバの種類によって異なる材質や構造、寸法等の物理的特性）や融着接続後の一対の光ファイバに通す光の波長（以下、「通光波長」と称する）等に応じて変更すべき設定値が存在する。以下、融着条件に含まれる個々の設定値は「パラメータ」と称し、融着条件を構成するパラメータ群は「パラメータセット」と称する。

融着接続機の記憶部には、当該融着接続機の製造または販売の時点において既知な多数のパラメータセットが記憶されている。融着接続機は、融着接続の対象とする一対の光ファイバの種類および通光波長等に応じて、記憶部内の多数のパラメータセットの中から当該一対の光ファイバ同士の融着接続に必要なパラメータセットを選択し、この選択したパラメータセットに融着条件を切り換える。融着接続機は、このように切り換えた融着条件（パラメータセット）に基づいて上述した一連のステップを順次行うことにより、当該一対の光ファイバ同士を仕上がりよく（例えば低接続損失で）融着接続することができる。

特開２０１０−１２８２９０号公報 特開２００２−１６９０５０号公報

ところで、光ファイバの分野においては、例えば、シングルモード光ファイバ、マルチモード光ファイバ、偏波保持光ファイバ、レーザ光伝送用光ファイバ等の用途や光学特性別、光ファイバの直径、コア径、コアやクラッドの材質、径方向の屈折率分布等の物理的特性別に、多種多様な光ファイバが存在する。特に、偏波保持光ファイバやマルチコア光ファイバ等のように、光ファイバの横断面構造についてＭ回（Ｍは有限な自然数であり、例えば２〜２０である）の回転対称性を有する光ファイバを融着接続する場合、上述した軸合わせステップでは、一対の光ファイバの各々について、光ファイバの径方向位置を調整するのみならず、光ファイバの中心軸周りの回転位置を合せるべく回転調心している。

融着接続する一対の光ファイバを回転調心する際には、一般に、融着接続機にセットされている一対の光ファイバの各々について回転角（光ファイバの回転基準位置に対する回転角）を判定する必要がある。しかしながら、上述した従来技術では、光ファイバの回転角を判定するために、対象とする光ファイバの径方向の画像データを撮像する作業を、一対の光ファイバの回転調心毎に光ファイバの回転角を変えて複数回繰り返さなければならず、それ故、一対の光ファイバの回転調心に多大な時間が掛かるという問題がある。

本発明は、上記の事情に鑑みてなされたものであって、一対の光ファイバの回転調心に掛かる時間を簡易に短縮することができる融着接続システム、融着接続機及び光ファイバの回転角判定方法を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る融着接続システムは、光ファイバの径方向から撮像された画像データをもとに、前記光ファイバの径方向の輝度分布を示す輝度分布データを抽出する輝度分布抽出部と、前記輝度分布データの次元数を削減して前記光ファイバの回転角別に前記輝度分布データの特徴量を抽出する特徴量抽出部と、前記特徴量をもとに作成された、前記光ファイバの回転角と径方向の輝度分布との対応関係を前記光ファイバの回転角別に示す教師データを用いて、機械学習を行い、任意の光ファイバの径方向の輝度分布を示す輝度分布データから前記任意の光ファイバの回転角を判定し得る判定モデルを作成する判定モデル作成部と、融着接続の対象とする一対の光ファイバの径方向の画像データをもとに前記輝度分布抽出部によって抽出された輝度分布データから、前記判定モデルを用いて前記一対の光ファイバの各々の回転角を判定する判定部と、判定された前記回転角をもとに前記一対の光ファイバを回転調心し、回転調心後の前記一対の光ファイバ同士を融着接続する機能部と、を備えることを特徴とする。

また、本発明に係る融着接続システムは、上記の発明において、前記一対の光ファイバの輝度分布データは、前記一対の光ファイバの径方向の輝度分布を示す輝度プロファイルのデータである、ことを特徴とする。

また、本発明に係る融着接続システムは、上記の発明において、前記教師データは、前記光ファイバの回転角と径方向の輝度分布との対応関係として、前記光ファイバの回転角と径方向の輝度分布を示す輝度プロファイルの特徴量との対応関係を前記光ファイバの回転角別に示すデータセットである、ことを特徴とする。

また、本発明に係る融着接続システムは、上記の発明において、前記一対の光ファイバの輝度分布データは、前記一対の光ファイバの径方向の輝度分布を示す輝度画像データである、ことを特徴とする。

また、本発明に係る融着接続システムは、上記の発明において、前記教師データは、前記光ファイバの回転角と径方向の輝度分布との対応関係として、前記光ファイバの回転角と前記特徴量の次元復元によって再構築された復元画像データとの対応関係を前記光ファイバの回転角別に示すデータセットである、ことを特徴とする。

また、本発明に係る融着接続システムは、上記の発明において、前記機械学習は、深層学習である、ことを特徴とする。

また、本発明に係る融着接続機は、融着接続の対象とする一対の光ファイバの径方向から撮像された画像データをもとに、前記一対の光ファイバの径方向の輝度分布を示す輝度分布データを抽出する輝度分布抽出部と、前記輝度分布抽出部によって抽出された前記一対の光ファイバの輝度分布データから、判定モデルを用いて前記一対の光ファイバの各々の回転角を判定する判定部と、判定された前記回転角をもとに前記一対の光ファイバを回転調心し、回転調心後の前記一対の光ファイバ同士を融着接続する機能部と、を備え、前記判定モデルは、光ファイバの回転角と径方向の輝度分布との対応関係を前記光ファイバの回転角別に示す教師データを用いて機械学習を行い、任意の光ファイバの径方向の輝度分布を示す輝度分布データから前記任意の光ファイバの回転角を判定し得るように作成され、前記教師データは、前記光ファイバの径方向の輝度分布を示す輝度分布データの次元数を削減して前記光ファイバの回転角別に抽出された前記光ファイバの輝度分布データの特徴量をもとに、前記光ファイバの回転角と径方向の輝度分布との対応関係を前記光ファイバの回転角別に示すように作成される、ことを特徴とする。

また、本発明に係る融着接続機は、上記の発明において、前記輝度分布抽出部によって前記一対の光ファイバの輝度分布データとして抽出された輝度プロファイルの次元数を削減して前記輝度プロファイルの特徴量を抽出する特徴量抽出部を更に備え、前記判定部は、抽出された前記輝度プロファイルの特徴量から、前記判定モデルを用いて前記一対の光ファイバの各々の回転角を判定する、ことを特徴とする。

また、本発明に係る融着接続機は、上記の発明において、前記輝度分布抽出部は、前記一対の光ファイバの輝度分布データとして輝度画像データを抽出し、前記判定部は、抽出された前記輝度画像データから、前記判定モデルを用いて前記一対の光ファイバの各々の回転角を判定する、ことを特徴とする。

また、本発明に係る光ファイバの回転角判定方法は、光ファイバの径方向から撮像された画像データをもとに、前記光ファイバの径方向の輝度分布を示す輝度分布データを抽出し、前記輝度分布データの次元数を削減して前記光ファイバの回転角別に前記輝度分布データの特徴量を抽出し、前記特徴量をもとに作成された、前記光ファイバの回転角と径方向の輝度分布との対応関係を前記光ファイバの回転角別に示す教師データを用いて、機械学習を行い、任意の光ファイバの径方向の輝度分布を示す輝度分布データから前記任意の光ファイバの回転角を判定し得る判定モデルを作成し、対象とする一対の光ファイバの径方向の画像データをもとに抽出された輝度分布データから、前記判定モデルを用いて前記一対の光ファイバの各々の回転角を判定する、ことを特徴とする。

また、本発明に係る光ファイバの回転角判定方法は、上記の発明において、前記一対の光ファイバの輝度分布データは、前記一対の光ファイバの径方向の輝度分布を示す輝度プロファイルのデータである、ことを特徴とする。

また、本発明に係る光ファイバの回転角判定方法は、上記の発明において、前記教師データは、前記光ファイバの回転角と径方向の輝度分布との対応関係として、前記光ファイバの回転角と径方向の輝度分布を示す輝度プロファイルの特徴量との対応関係を前記光ファイバの回転角別に示すデータセットである、ことを特徴とする。

また、本発明に係る光ファイバの回転角判定方法は、上記の発明において、前記一対の光ファイバの輝度分布データは、前記一対の光ファイバの径方向の輝度分布を示す輝度画像データである、ことを特徴とする。

また、本発明に係る光ファイバの回転角判定方法は、上記の発明において、前記教師データは、前記光ファイバの回転角と径方向の輝度分布との対応関係として、前記光ファイバの回転角と前記特徴量の次元復元によって再構築された復元画像データとの対応関係を前記光ファイバの回転角別に示すデータセットである、ことを特徴とする。

また、本発明に係る光ファイバの回転角判定方法は、上記の発明において、前記機械学習は、深層学習である、ことを特徴とする。

本発明によれば、一対の光ファイバの回転調心に掛かる時間を簡易に短縮することができるという効果を奏する。

図１は、本発明の実施形態１に係る融着接続システムの一構成例を示す図である。 図２は、本発明の実施形態１に係る融着接続機の一構成例を示す図である。 図３は、本発明の実施形態１における融着接続機の機能部に用いる融着条件の各パラメータの一例を示す図である。 図４は、本発明の実施形態１における光ファイバの回転角の判定モデルを作成して融着接続機に配置する際の処理手順の一例を示すフロー図である。 図５は、本発明の実施形態１における光ファイバの回転角の一例を説明する図である。 図６は、本発明の実施形態１における光ファイバの輝度分布データの抽出を説明する図である。 図７は、本発明の実施形態１における光ファイバの回転角別での輝度分布データの特徴量の抽出を説明する図である。 図８は、本発明の実施形態１における機械学習に用いる教師データの一例を示す図である。 図９は、本発明の実施形態１における判定モデルによる光ファイバの回転角の判定精度を確認した結果を示す図である。 図１０は、本発明の実施形態１における融着接続の対象とする一対の光ファイバ同士を融着接続する際の処理手順の一例を示すフロー図である。 図１１は、本発明の実施形態２に係る融着接続システムの一構成例を示す図である。 図１２は、本発明の実施形態２に係る融着接続機の一構成例を示す図である。 図１３は、本発明の実施形態２における光ファイバの輝度分布データの抽出を説明する図である。 図１４は、本発明の実施形態２における機械学習に用いる教師データの一例を示す図である。 図１５は、本発明の実施形態２における判定モデルによる光ファイバの回転角の判定精度を確認した結果を示す図である。 図１６は、本発明の実施形態２における融着接続の対象とする一対の光ファイバ同士を融着接続する際の処理手順の一例を示すフロー図である。

以下に、図面を参照して本発明に係る融着接続システム、融着接続機及び光ファイバの回転角判定方法の好適な実施の形態を詳細に説明する。なお、本実施の形態により本発明が限定されるものではない。また、図面は模式的なものであり、各要素の寸法の関係、各要素の比率などは、現実のものとは異なる場合があることに留意する必要がある。図面の相互間においても、互いの寸法の関係や比率が異なる部分が含まれている場合がある。

（実施形態１）
まず、本発明の実施形態１に係る融着接続システム及び融着接続機の構成について説明する。図１は、本発明の実施形態１に係る融着接続システムの一構成例を示す図である。図２は、本発明の実施形態１に係る融着接続機の一構成例を示す図である。図１に示すように、本実施形態１に係る融着接続システム１は、少なくとも１つの融着接続機（本実施形態１では融着接続機１０及び融着接続機群１０Ａ）と、ネットワーク２等を介して融着接続機１０及び融着接続機群１０Ａの各融着接続機と通信可能に構成される学習処理装置３０とを備える。

融着接続機１０は、例えば、ユーザが光ファイバ同士の融着接続に使用する融着接続機の一例である。融着接続機群１０Ａは、例えば、光ファイバの回転角の判定に資する判定モデル３３ａを作成するための学習処理に必要なデータをメーカ側において収集する際に使用する複数の融着接続機の一例である。融着接続機群１０Ａに含まれる複数の融着接続機には、装置間の個体差（例えば光学系等の個体差）が存在するが、これら複数の融着接続機は、ユーザ側の融着接続機１０と同様の構成を有する。以下では、これらの融着接続機１０及び融着接続機群１０Ａを代表して、融着接続機１０の構成を説明する。

図２に示すように、融着接続機１０は、光ファイバ同士の融着接続を行うための機能部１１と、複数のパラメータセットがプリセットされている記憶部１２と、融着接続機１０の各構成部を制御する制御部１３とを備える。また、融着接続機１０は、光ファイバの径方向からの画像データを撮像する撮像部１４と、光ファイバの輝度分布データを抽出する輝度分布抽出部１５と、光ファイバの輝度分布データの特徴量を抽出する特徴量抽出部１６と、光ファイバの回転角を判定する判定部１７とを備える。また、融着接続機１０は、外部とのデータ通信を行うための通信部１８と、各種情報を入力する入力部１９と、各種情報を表示する表示部２０とを備える。

機能部１１は、融着接続の対象とする一対の光ファイバ同士（具体的には、一対の光ファイバの各端部同士）を、後述の判定部１７によって判定された回転角をもとに回転調心し、回転調心後の一対の光ファイバ同士を融着接続するものである。特に図示しないが、機能部１１は、例えば、光ファイバ同士の融着接続を行うための顕微鏡部、軸合わせ機構、加熱装置、送り機構および補強機構等によって構成される。

本実施形態１において、機能部１１は、融着接続の対象とする一対の光ファイバの各端部の位置を顕微鏡部の画像処理によって認識する位置認識ステップと、位置認識した一対の光ファイバの中心軸（コア軸）及び中心軸周りの回転位置を軸合わせ機構によって合せる軸合わせステップとを順次行う。ついで、機能部１１は、軸合わせした一対の光ファイバの各端部を加熱装置によって加熱溶融する加熱ステップと、加熱溶融した一対の光ファイバの各端部同士を送り機構によって突き合せて、この一対の光ファイバ同士を融着接続する接続ステップとを順次行う。その後、機能部１１は、この一対の光ファイバ同士の融着接続部分を顕微鏡部の画像処理によって光学的に検査する検査ステップを行う。また、機能部１１は、検査ステップ後の一対の光ファイバ同士の融着接続部分を、補強機構によってスリーブ等の補強部材で機械的に補強する補強ステップを行う。機能部１１は、上述の位置認識ステップから補強ステップまでの一連のステップにより、所望の通光波長に応じた一対の光ファイバ同士の融着接続を完成する。

本実施形態１において、融着接続の対象とする光ファイバは、偏波保持光ファイバやマルチコア光ファイバ等、光ファイバの横断面構造についてＮ回（Ｎは有限の自然数）の回転対称性を有する光ファイバである。すなわち、光ファイバ同士の融着接続に際して回転角の判定対象とする光ファイバは、上記Ｎ回の回転対称性を有する光ファイバである。なお、本発明において、光ファイバといえば、特に説明がない限り、上記Ｎ回の回転対称性を有する光ファイバを意味する。このことは、一対の光ファイバについても同様である。

記憶部１２は、融着接続機１０の製造または販売の時点において既知な複数のパラメータセットを予め記憶する。これにより、記憶部１２には、これら複数のパラメータセットがプリセットされる。また、記憶部１２は、後述の学習処理装置３０から提供された、光ファイバの回転角を判定するための判定モデル３３ａを記憶する。

制御部１３は、融着接続の対象とする一対の光ファイバの種類および通光波長等に応じて、記憶部１２内の複数のパラメータセットの中から、この一対の光ファイバ同士の融着接続に適合するパラメータセットを融着条件として設定する。制御部１３は、この設定したパラメータセットの各パラメータに基づき、上述した機能部１１による一連のステップでの顕微鏡部、軸合わせ機構、加熱装置、送り機構および補強機構の各動作を適宜制御する。一方、制御部１３は、上記の適合するパラメータセットが記憶部１２内にプリセットされていない場合、後述する学習処理装置３０からネットワーク２を介して取得した新規のパラメータセットを、これら２つの光ファイバ同士の融着接続に必要な融着条件として設定する。また、制御部１３は、記憶部１２、撮像部１４、輝度分布抽出部１５、特徴量抽出部１６、判定部１７、通信部１８、入力部１９及び表示部２０との間における信号の入出力と、これらの各動作とを制御する。

撮像部１４は、光ファイバの径方向の画像データを撮像するものである。詳細には、撮像部１４は、光源およびイメージセンサ等によって構成される。撮像部１４は、融着接続機１０の機能部１１にセットされた一対の光ファイバの各々について、光源から光ファイバの径方向に光を照射し、この光ファイバを透過した光をイメージセンサによって検出する。これにより、撮像部１４は、この一対の光ファイバの各々について、光ファイバの径方向から見た画像データ（例えば透過画像データ）を撮像する。この画像データには、光ファイバのコア部、クラッド部及び空気等の屈折率差によって光ファイバの径方向に生じる明暗の分布（すなわち輝度分布）が含まれる。

輝度分布抽出部１５は、光ファイバの輝度分布データを抽出するものである。詳細には、輝度分布抽出部１５は、撮像部１４によって光ファイバの径方向から撮像された画像データをもとに、この光ファイバの径方向の輝度分布を示す輝度分布データ（本実施形態１では輝度プロファイル）を抽出する。特に、撮像部１４が融着接続の対象とする一対の光ファイバの各々について画像データを撮像した場合、輝度分布抽出部１５は、この撮像部１４によって一対の光ファイバの径方向から撮像された画像データをもとに、この一対の光ファイバの径方向の輝度分布を示す輝度分布データ（本実施形態１では輝度プロファイル）を抽出する。なお、輝度プロファイルは、光ファイバの径方向位置に対する輝度の分布を示すものであり、例えば、横軸を径方向位置とし且つ縦軸を輝度とするグラフの形状（波形）によって表される。

特徴量抽出部１６は、光ファイバの輝度分布データの特徴量を抽出するものである。詳細には、特徴量抽出部１６は、輝度分布抽出部１５によって抽出された輝度分布データについて、例えば主成分分析等により、当該輝度分布データの次元数Ｎを削減して当該輝度分布データの特徴量（次元数ｎ、Ｎ＞ｎ）を抽出する。このような輝度分布抽出部１５による輝度分布データには、上述したように、光ファイバの径方向の輝度分布データと、融着接続の対象とする一対の光ファイバの径方向の輝度分布データとがある。本実施形態１において、特徴量抽出部１６は、一対の光ファイバの各々の回転角が判定されるに際して、上述した輝度分布データの特徴量の抽出を行う。また、特徴量抽出部１６による特徴量の抽出の手法としては、例えば、主成分分析及び自己符号化法等が挙げられる。

判定部１７は、融着接続の対象とする一対の光ファイバの各々の回転角を判定するものである。詳細には、判定部１７は、当該一対の光ファイバの径方向の輝度分布データから、判定モデル３３ａを用いて当該一対の光ファイバの各々の回転角を判定する。本実施形態１において、当該一対の光ファイバの径方向の輝度分布データは、撮像部１４によって撮像された当該一対の光ファイバの径方向の画像データをもとに、輝度分布抽出部１５によって抽出される。判定モデル３３ａは、後述の学習処理装置３０の判定モデル作成部３３によって作成され、例えばネットワーク２を介して学習処理装置３０から融着接続機１０に提供され、記憶部１２に保存されたものである。

通信部１８は、学習処理装置３０との間の通信を行うものである。詳細には、通信部１８は、例えばネットワーク２を介して、学習処理装置３０から判定モデル３３ａを受信する。一方、本実施形態１において、通信部１８は、特徴量抽出部１６によって光ファイバの回転角別に抽出された輝度分布データの特徴量を学習処理装置３０に送信する。

入力部１９は、入力キー等によって構成され、ユーザ又は作業者の入力操作に応じて各種情報を入力する。入力部１９によって入力される情報として、例えば、通光波長等の融着接続する一対の光ファイバに関する情報、融着接続を開始または停止するための情報等が挙げられる。表示部２０は、液晶ディスプレイ等の表示デバイスによって構成され、制御部１３によって表示指示された各種情報を表示する。表示部２０によって表示される情報として、例えば、学習処理装置３０から通信部１８によって受信された情報、通信部１８から学習処理装置３０に送信される情報、入力部１９によって入力された情報等が挙げられる。なお、本実施形態１において、ネットワーク２は、例えば、インターネットやローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）等の通信ネットワークである。

一方、図１に示すように、学習処理装置３０は、融着接続機１０に提供する判定モデル３３ａを作成するための学習処理等を行う装置である。例えば、学習処理装置３０は、サーバやワークステーション等のコンピュータによって構成され、図１に示すように、通信部３１と、特徴量抽出部３６と、データ編集部３２と、判定モデル作成部３３とを備える。

通信部３１は、融着接続機１０及び融着接続機群１０Ａの各融着接続機との間で通信を行う。本実施形態１において、通信部３１は、ネットワーク２を介して、融着接続機１０の通信部１８との通信を行い、これにより、例えば判定モデル３３ａを融着接続機１０の通信部１８に送信する。また、通信部３１は、融着接続機群１０Ａの各融着接続機の通信部１８との通信を行い、これにより、これらの各融着接続機の通信部１８から、例えば光ファイバの回転角別の輝度分布データの特徴量を受信する。

特徴量抽出部３６は、光ファイバの輝度分布データの特徴量を抽出するものである。詳細には、特徴量抽出部３６は、通信部３１等を介して収集した輝度分布データ、すなわち、上述した輝度分布抽出部１５によって抽出された輝度分布データについて教師無し学習を行う。特徴量抽出部３６は、この教師無し学習により、当該輝度分布データの次元数Ｎを削減して光ファイバの回転角別に当該輝度分布データの特徴量（次元数ｎ、Ｎ＞ｎ）を抽出する。このような輝度分布抽出部１５による輝度分布データには、上述したように、光ファイバの径方向の輝度分布データと、融着接続の対象とする一対の光ファイバの径方向の輝度分布データとがある。本実施形態１において、特徴量抽出部３６は、機械学習によって判定モデル３３ａが作成されるに際して、上記光ファイバの径方向の輝度分布データの特徴量を抽出する。また、特徴量抽出部３６による特徴量の抽出に用いられる教師無し学習の手法としては、例えば、主成分分析及び自己符号化法等が挙げられる。

データ編集部３２は、判定モデル３３ａを作成するための機械学習に用いる教師データを作成するものである。本実施形態１において、データ編集部３２は、特徴量抽出部３６によって光ファイバの回転角別に抽出された輝度分布データの特徴量をもとに、光ファイバの回転角と径方向の輝度分布との対応関係を光ファイバの回転角別に示す教師データを作成する。

判定モデル作成部３３は、融着接続の対象とする一対の光ファイバの各々の回転角を判定するための判定モデル３３ａを作成するものである。詳細には、判定モデル作成部３３は、データ編集部３２によって作成された教師データを用いて機械学習を行い、これにより、判定モデル３３ａを作成する。判定モデル３３ａは、任意の光ファイバの径方向の輝度分布を示す輝度分布データから当該任意の光ファイバの回転角を判定し得るものである。本実施形態１では、判定モデル作成部３３が行う機械学習として、例えば、サポートベクターマシン、ロジスティック回帰、線形判別分析、カーネルリッジ回帰、ニューラルネットワーク等の手法による教師有り学習が挙げられる。なお、判定モデル３３ａは複数の判定モデルから構成されるものであっても良い。

（融着条件の各パラメータ）
つぎに、本発明の実施形態１における融着接続機１０及び融着接続機群１０Ａの各融着接続機に各々設定される融着条件の各パラメータについて詳細に説明する。以下では、ユーザ側の融着接続機１０を例示して融着条件の各パラメータを説明するが、融着条件の各パラメータは、ユーザ側の融着接続機１０とメーカ側の融着接続機群１０Ａとについて同様である。

融着接続機１０の機能部１１によって光ファイバ同士を融着接続する際、制御部１３は、融着接続機１０に設定された融着条件（パラメータセット）の各パラメータに基づいて機能部１１を制御する。図３は、本発明の実施形態１における融着接続機の機能部に用いる融着条件の各パラメータの一例を示す図である。図３に示すように、融着接続機１０には、例えば機能部１１を構成する顕微鏡部、軸合わせ機構、加熱装置及び送り機構の各々について、融着条件のパラメータが設定される。

具体的には、図３に示すように、機能部１１の顕微鏡部には、パラメータとして、例えば、光ファイバ直径、光ファイバコア径、及び光ファイバ断面構造が使用される。制御部１３は、これらのパラメータを融着接続機１０の記憶部１２から読み出し、読み出した各パラメータに基づいて、上述の位置認識ステップ及び検査ステップにおける顕微鏡部の画像処理等の動作を制御する。

また、図３に示すように、機能部１１の軸合わせ機構には、パラメータとして、例えば、通光波長、光ファイバ断面構造、及び中心オフセットが使用される。中心オフセットは、光ファイバ同士の融着接続の際に突き合わせる各光ファイバの端部の位置（以下、突き合わせ位置という）の調整量である。融着接続される各光ファイバの端部は、通常、当該端部を加熱溶融する加熱装置の放電帯を中心に等間隔で離間している。しかし、融着接続する一対の光ファイバの組み合わせによっては、突き合わせ位置を調整（オフセット）する場合がある。制御部１３は、これらのパラメータを記憶部１２から読み出し、読み出した各パラメータに基づいて、上述の軸合わせステップにおける軸合わせ機構の動作を制御する。一方、本実施形態１では、融着条件のパラメータとして予め設定されていないが、機能部１１の軸合わせ機構には、融着接続する一対の光ファイバの各々について判定部１７によって判定された回転角が使用される。制御部１３は、判定部１７によって判定された回転角に基づいて軸合わせ機構の動作を制御し、融着接続する一対の光ファイバの各々の回転角が互いに同じ角度となるように当該一対の光ファイバの回転調心を軸合わせ機構に行わせる。

また、図３に示すように、機能部１１の加熱装置には、パラメータとして、例えば、初期加熱温度、成型加熱温度、加熱時間、予備加熱温度、予備加熱時間、追加加熱温度、及び追加加熱時間が使用される。光ファイバ同士の融着接続部分（例えば互いにコア径が異なる光ファイバ同士の融着接続部分）に対しては、融着接続終了後に追加で加熱する場合がある。この際に行う加熱処理を追加加熱と称し、追加加熱温度は追加加熱での加熱温度であり、追加加熱時間は追加加熱での加熱時間である。制御部１３は、これらのパラメータを記憶部１２から読み出し、読み出した各パラメータに基づいて、上述の加熱ステップにおける加熱装置の動作を制御する。

また、図３に示すように、機能部１１の送り機構には、パラメータとして、例えば、送り開始時間、送り距離、送り速度、及び光ファイバ押込量が使用される。制御部１３は、これらのパラメータを記憶部１２から読み出し、読み出した各パラメータに基づいて、上述の接続ステップにおける送り機構の動作を制御する。

本実施形態１では、図３に例示するような各パラメータを含む融着条件（パラメータセット）が、光ファイバの組み合わせ別に融着接続機１０にプリセット（すなわち記憶部１２内に格納）されている。なお、本実施形態１における融着条件は、図３に示したパラメータを含むものに限定されず、図３に示したもの以外のパラメータ、例えば、上述した補強ステップを行う補強機構のパラメータ等をさらに含むものであってもよい。

（判定モデルの作成）
つぎに、本実施形態１に係る融着接続システム１において、融着接続の対象とする一対の光ファイバの各々の回転角を判定するための判定モデル３３ａの作成及び配置の処理手順について説明する。図４は、本発明の実施形態１における光ファイバの回転角の判定モデルを作成して融着接続機に配置する際の処理手順の一例を示すフロー図である。本実施形態１に係る融着接続システム１では、図４に示す各処理工程が行われることにより、融着接続の対象とする一対の光ファイバの各々の回転角を判定するための判定モデル３３ａが、学習処理装置３０で作成されて融着接続機１０に配置される。

詳細には、図４に示すように、融着接続システム１では、まず、制御部１３が、光ファイバの回転角を設定する（ステップＳ１０１）。ステップＳ１０１において設定される光ファイバの回転角は、光ファイバの径方向の画像データを回転角別に複数撮像するために当該光ファイバをその中心軸周りに回転させる際の単位回転角及び総回転角である。

図５は、本発明の実施形態１における光ファイバの回転角の一例を説明する図である。図５では、光ファイバの一例として、偏波保持光ファイバ５が示されている。この偏波保持光ファイバ５は、コア部５ａと、コア部５ａの外周に形成されてコア部５ａよりも屈折率が低いクラッド部５ｂと、コア部５ａに径方向から応力を付与する一対の応力付与部５ｃとを備えている。また、図５に示すイメージセンサ１４ａ、１４ｂは、本実施形態１において、融着接続機１０及び融着接続機群１０Ａの各撮像部１４が備えるものである。

図５に示すように、イメージセンサ１４ａ、１４ｂは、各々の光軸Ｌｘ、Ｌｙを直交させるように配置される。すなわち、イメージセンサ１４ａの光軸Ｌｘは、２軸直交座標系のＸ軸に平行であり、イメージセンサ１４ｂの光軸Ｌｙは、２軸直交座標系のＹ軸に平行である。ここで、偏波保持光ファイバ５の回転角θ［°］は、例えば、コア部５ａ及び応力付与部５ｃの各中心を通る位置を回転基準位置Ｌｓとし、所定の中心軸周りの方向についてイメージセンサ１４ａの光軸Ｌｘと回転基準位置Ｌｓとのなす角度である。この場合、イメージセンサ１４ｂの光軸Ｌｙと偏波保持光ファイバ５の回転基準位置Ｌｓとのなす角度は、回転角θ＋９０［°］である。上記回転角θの定義は、偏波保持光ファイバ５に限らず、その他の光ファイバ（Ｎ回の回転対称性を有する光ファイバ）についても同様である。

ステップＳ１０１において、制御部１３は、例えば、入力部１９によって入力された光ファイバ種や回転角等の情報に基づいて、光ファイバの径方向の画像データを撮像する際の単位回転角及び総回転角を当該光ファイバの回転角θとして設定する。本実施形態１において、このようなステップＳ１０１の処理行う制御部１３は、融着接続機群１０Ａの各融着接続機のものである。

ステップＳ１０１の実行後、融着接続システム１では、撮像部１４が、光ファイバの回転角θ別の画像データを取得する（ステップＳ１０２）。ステップＳ１０２において、撮像の対象とする光ファイバは、機能部１１の軸合わせ機構によって中心軸周りに回転可能な状態となるように機能部１１にセットされる。制御部１３は、この光ファイバを、ステップＳ１０１で設定した単位回転ずつ回転角θが総回転角に達するまで中心軸周りに回転するように、機能部１１の軸合わせ機構を制御する。これに並行して、制御部１３は、この軸合わせ機構によって回転する光ファイバを撮像するように撮像部１４を制御する。撮像部１４は、この制御部１３の制御に基づいて、この光ファイバの回転角θが単位回転角ずつ変化する毎に、この光ファイバの径方向の画像データを順次撮像する。撮像部１４は、この単位回転角毎の画像データの撮像を、この光ファイバの回転角θが総回転角に達するまで繰り返す。

例えば、撮像部１４は、図５に示すイメージセンサ１４ａ、１４ｂによって、光ファイバ（図５では偏波保持光ファイバ５）の回転角θにおける径方向の画像データと、回転角θ＋９０°における径方向の画像データとを撮像する。これにより、撮像部１４は、光ファイバを中心軸周りに９０°回転させれば、この光ファイバの１８０°回転させた分の画像データを取得することができる。

ステップＳ１０２において、撮像部１４は、上述したようにして、光ファイバの径方向の画像データを、回転角θ別（詳細には単位回転角別）に複数取得する。例えば、光ファイバの単位回転角が５°である場合、撮像部１４によって撮像される複数の画像データとして、回転角θ＝０°における光ファイバの径方向の画像データ、回転角θ＝５°における光ファイバの径方向の画像データ、回転角θ＝１０°における光ファイバの径方向の画像データ等が挙げられる。本実施形態１において、このようなステップＳ１０２の処理を行う機能部１１の軸合わせ部、制御部１３及び撮像部１４は、融着接続機群１０Ａの各融着接続機のものである。

ステップＳ１０２の実行後、融着接続システム１では、輝度分布抽出部１５が、光ファイバの輝度分布データを抽出する（ステップＳ１０３）。ステップＳ１０３において、輝度分布抽出部１５は、上述したステップＳ１０２で光ファイバの径方向から撮像された画像データを、この光ファイバの回転角θ別に撮像部１４から収集する。輝度分布抽出部１５は、この撮像部１４から収集した画像データをもとに、この光ファイバの径方向の輝度分布を示す輝度分布データを抽出する。

図６は、本発明の実施形態１における光ファイバの輝度分布データの抽出を説明する図である。図６において、「径方向」は、光ファイバの径方向を意味する。径方向画像データ６は、撮像部１４によって撮像された光ファイバの径方向の画像データの一例である。径方向画像データ６は、光ファイバの径方向の輝度分布が含まれる画像データである。径方向画像データ６に含まれる輝度分布は、光ファイバの回転角θ別に異なるものである。

本実施形態１において、輝度分布抽出部１５は、例えば図６に示すように、光ファイバの径方向画像データ６内の所定の位置から、この光ファイバの軸方向所定位置における径方向の輝度分布を含む部分画像データ７を抽出する。ついで、輝度分布抽出部１５は、この抽出した部分画像データ７に対して所定の画像処理を行い、これにより、この光ファイバの径方向の輝度分布を示す輝度プロファイルを抽出する。すなわち、本実施形態１における光ファイバの輝度分布データは、上記輝度プロファイルのデータである。輝度分布抽出部１５は、このような径方向画像データ６内の部分画像データ７から光ファイバの径方向の輝度プロファイルを抽出する処理を、撮像部１４から収集した回転角θ別の各径方向画像データ６について各々行う。例えば、輝度分布抽出部１５は、図６に示すように、回転角θ＝０°における光ファイバの径方向画像データ６内の部分画像データ７から当該光ファイバの回転角θ＝０°における輝度プロファイル８ａを抽出する。これと同様にして、輝度分布抽出部１５は、回転角θ＝５°、１０°、１５°、２０°、２５°の各径方向画像データ６から、回転角θ＝５°、１０°、１５°、２０°、２５°の各輝度プロファイル８ｂ、８ｃ、８ｄ、８ｅ、８ｆを各々抽出する。

ステップＳ１０３において、輝度分布抽出部１５は、上述したようにして、光ファイバの輝度分布データとしての輝度プロファイルを、回転角θ別に複数取得する。本実施形態１において、このようなステップＳ１０３の処理を行う輝度分布抽出部１５は、融着接続機群１０Ａの各融着接続機のものである。

ステップＳ１０３の実行後、融着接続システム１では、学習処理装置３０の特徴量抽出部３６が、光ファイバの輝度分布データの特徴量を抽出する（ステップＳ１０４）。ステップＳ１０４において、学習処理装置３０の通信部３１は、融着接続機群１０Ａの各融着接続機の通信部１８から、上述したステップＳ１０３で輝度分布抽出部１５によって光ファイバの回転角θ別に抽出された輝度分布データを受信する。特徴量抽出部３６は、通信部３１を介して、上記輝度分布データを光ファイバの回転角θ別に輝度分布抽出部１５から収集する。特徴量抽出部３６は、収集した光ファイバの回転角θ別の輝度分布データについて教師無し学習を行い、この教師無し学習により、当該輝度分布データの次元数Ｎを次元数ｎ（ｎ＜Ｎ）に削減して光ファイバの回転角θ別に当該輝度分布データの特徴量を抽出する。

図７は、本発明の実施形態１における光ファイバの回転角別での輝度分布データの特徴量の抽出を説明する図である。図７には、教師無し学習の手法として主成分分析を用いて光ファイバの回転角θ別に輝度分布データの特徴量を抽出した結果の一例が示されている。本実施形態１において、特徴量抽出部３６は、輝度分布抽出部１５から収集した光ファイバの輝度プロファイル（輝度分布データの一例）の次元数Ｎを教師無し学習の主成分分析によって次元数ｎに削減して、光ファイバの回転角θ別に、当該輝度プロファイルの特徴量を第ｎ主成分（ｎは自然数）のデータとして抽出する。例えば、光ファイバの輝度プロファイルの次元数Ｎが２次元に削減された場合、当該輝度プロファイルの特徴量は、図７に示すように、第１主成分及び第２主成分の各特徴量として回転角θ別に抽出される。この場合、図７において破線で囲まれるデータ群の各々が、光ファイバの回転角θ別に抽出された輝度プロファイルの特徴量のデータ群となる。

ステップＳ１０４において、特徴量抽出部３６は、上述したように、光ファイバの輝度プロファイルの特徴量として、次元数Ｎがｎ次元に削減された特徴量（例えば第ｎ主成分の特徴量）を回転角θ別に複数取得する。本実施形態１において、このようなステップＳ１０４の処理を行う特徴量抽出部３６は、学習処理装置３０のものである。

ステップＳ１０４の実行後、融着接続システム１では、学習処理装置３０のデータ編集部３２が、判定モデル３３ａを作成するための機械学習に用いる教師データを作成する（ステップＳ１０５）。ステップＳ１０５において、データ編集部３２は、上記輝度分布データの特徴量を光ファイバの回転角θ別に特徴量抽出部３６から収集する。データ編集部３２は、収集した回転角θ別の特徴量をもとに、光ファイバの回転角θと径方向の輝度分布との対応関係を光ファイバの回転角θ別に示すように教師データを作成する。本実施形態１において、この作成された教師データは、光ファイバの回転角θと径方向の輝度分布との対応関係として、光ファイバの回転角θと径方向の輝度分布を示す輝度プロファイルの特徴量との対応関係を光ファイバの回転角θ別に示すデータセットである。

図８は、本発明の実施形態１における機械学習に用いる教師データの一例を示す図である。本実施形態１において、データ編集部３２は、例えば、上述した輝度分布データの特徴量として光ファイバの回転角θ別に収集した第ｎ主成分ＰＣｎの各特徴量をもとに、図８に示すような教師データを作成する。この教師データは、光ファイバの回転角θと径方向の輝度分布との対応関係を、第ｎ主成分ＰＣｎの各特徴量（すなわち次元数が削減された輝度プロファイルの各特徴量）を用いて光ファイバの回転角θ別に示している。

例えば、図８に示すように、この教師データにおいて、０°である回転角θには、回転角θ＝０°のときの第１主成分ＰＣ１の特徴量（Ｄａ１１、Ｄａ１２、Ｄａ１３、・・・）、第２主成分ＰＣ２の特徴量（Ｄａ２１、Ｄａ２２、Ｄａ２３、・・・）、第３主成分ＰＣ３の特徴量（Ｄａ３１、Ｄａ３２、Ｄａ３３、・・・）等が対応付けられている。５°である回転角θには、回転角θ＝５°のときの第１主成分ＰＣ１の特徴量（Ｄｂ１１、Ｄｂ１２、Ｄｂ１３、・・・）、第２主成分ＰＣ２の特徴量（Ｄｂ２１、Ｄｂ２２、Ｄｂ２３、・・・）、第３主成分ＰＣ３の特徴量（Ｄｂ３１、Ｄｂ３２、Ｄｂ３３、・・・）等が対応付けられている。１０°である回転角θには、回転角θ＝１０°のときの第１主成分ＰＣ１の特徴量（Ｄｃ１１、Ｄｃ１２、Ｄｃ１３、・・・）、第２主成分ＰＣ２の特徴量（Ｄｃ２１、Ｄｃ２２、Ｄｃ２３、・・・）、第３主成分ＰＣ３の特徴量（Ｄｃ３１、Ｄｃ３２、Ｄｃ３３、・・・）等が対応付けられている。

また、データ編集部３２は、光ファイバの回転角θ別に収集した輝度分布データの特徴量のうち、一部を上述した教師データの作成に用い、一部を機械学習用の評価データとして蓄積し、一部を機械学習のテストデータとして蓄積する。

ステップＳ１０５の実行後、融着接続システム１では、学習処理装置３０の判定モデル作成部３３が、融着接続の対象とする一対の光ファイバの各々の回転角θを判定するための判定モデル３３ａを作成する（ステップＳ１０６）。ステップＳ１０６において、判定モデル作成部３３は、上述したステップＳ１０５で作成された教師データと、評価データと、テストデータとをデータ編集部３２から取得する。判定モデル作成部３３は、この取得した教師データを用いて機械学習を行い、これにより、任意の光ファイバの径方向の輝度分布を示す輝度分布データから当該任意の光ファイバの回転角θを判定し得る判定モデル３３ａを作成する。この際、判定モデル作成部３３は、例えば、上記教師データを用いた教師有り学習を行って判定モデル３３ａを作成し、この作成した判定モデル３３ａの判定精度を、評価データを用いて高める。ついで、判定モデル作成部３３は、この学習後の判定モデル３３ａにテストデータで回転角θを判定させる。これにより、判定モデル作成部３３は、判定モデル３３ａによって任意の光ファイバの径方向の輝度分布データ（本実施形態１では輝度プロファイルの特徴量）から当該任意の光ファイバの回転角θが正しく判定されるか否かを確認して、判定モデル３３ａを、上記回転角θを高精度に判定し得るものにする。このように作成された判定モデル３３ａとして、例えば、下記の回帰式（１）によって表されるものが挙げられる。

θ＝ｆ（ＰＣ１，ＰＣ２，ＰＣ３，・・・，ＰＣｎ） ・・・（１）

図９は、本発明の実施形態１における判定モデルによる光ファイバの回転角の判定精度を確認した結果を示す図である。図９に示すように、判定モデル３３ａによって輝度プロファイルの特徴量から判定された光ファイバの回転角θ（すなわち光ファイバの回転角の予測値）は、当該光ファイバの実際の回転角θ（真値）と略同じ値となった。このときの判定モデル３３ａによる回転角θの判定誤差は、１°以内であり、一対の光ファイバ同士の融着接続において許容される範囲内であった。なお、回転角θの判定誤差は、上記の１°以内に限定されず、融着接続が行われる一対の光ファイバに許容される範囲内であればよい。

ステップＳ１０６の実行後、融着接続システム１では、学習処理装置３０が、ユーザ側の融着接続機１０に判定モデル３３ａを配置し（ステップＳ１０７）、本処理が終了する。ステップＳ１０７において、学習処理装置３０の通信部３１は、上述したステップＳ１０６で作成された判定モデル３３ａを判定モデル作成部３３から取得し、取得した判定モデル３３ａを、ネットワーク２を介して融着接続機１０に送信（提供）する。融着接続機１０の通信部１８は、ネットワーク２を介して、この判定モデル３３ａを受信する。記憶部１２は、この判定モデル３３ａを通信部１８から取得して保存する。このようにして、判定モデル作成部３３による判定モデル３３ａは、融着接続機１０に配置される。

（一対の光ファイバ同士の融着接続）
つぎに、本実施形態１に係る融着接続システム１において、融着接続の対象とする一対の光ファイバ同士の融着接続の処理手順について説明する。図１０は、本発明の実施形態１における融着接続の対象とする一対の光ファイバ同士を融着接続する際の処理手順の一例を示すフロー図である。以下では、融着接続される一対の光ファイバ（単に「一対の光ファイバ」と適宜略記する）のうち、一方は光ファイバＦ１、他方は光ファイバＦ２と適宜称する。本実施形態１に係る融着接続システム１では、図１０に示す各処理工程が行われることにより、融着接続の対象とする一対の光ファイバの各々の回転角θが判定され、この回転角θの判定結果に基づいて当該一対の光ファイバの回転調心が行われ、回転調心後の一対の光ファイバ同士が融着接続される。

詳細には、図１０に示すように、融着接続システム１では、まず、撮像部１４が、融着接続の対象とする一対の光ファイバの画像データを取得する（ステップＳ２０１）。ステップＳ２０１において、融着接続の対象とする一対の光ファイバは、機能部１１にセットされる。制御部１３は、このセットされた一対の光ファイバを撮像するように撮像部１４を制御する。撮像部１４は、この制御部１３の制御に基づいて、この一対の光ファイバの径方向の画像データ（例えば一方の光ファイバＦ１と他方の光ファイバＦ２とが互いに端面を対向させた状態での径方向の画像データ）を撮像する。この際、機能部１１は、上述したステップＳ１０２の場合と異なり、この一対の光ファイバを、回転させずに互いの各端面を対向させた状態で保持している。撮像部１４は、図５に示す２つのイメージセンサ１４ａ、１４ｂの双方によって上記画像データを撮像してもよいが、これらのイメージセンサ１４ａ、１４ｂのうち何れか一方（例えば光ファイバの回転角θの基準となる光軸Ｌｘを有するイメージセンサ１４ａ）によって上記画像データを撮像してもよい。また、撮像部１４は、一対の光ファイバについて上記画像データの撮像を１回行えば十分である。本実施形態１において、このステップＳ２０１の処理における機能部１１、制御部１３及び撮像部１４は、融着接続機１０のものである。

ステップＳ２０１の実行後、融着接続システム１では、輝度分布抽出部１５が、一対の光ファイバの輝度分布データを抽出する（ステップＳ２０２）。ステップＳ２０２において、輝度分布抽出部１５は、上述したステップＳ２０１で一対の光ファイバの径方向から撮像された画像データを撮像部１４から取得する。輝度分布抽出部１５は、この撮像部１４から取得した画像データをもとに、この一対の光ファイバの径方向の輝度分布を示す輝度分布データを抽出する。

本実施形態１では、ステップＳ２０２において抽出される一対の光ファイバの輝度分布データは、当該一対の光ファイバの径方向の輝度分布を示す輝度プロファイルのデータである。詳細には、輝度分布抽出部１５は、撮像部１４から取得した一対の光ファイバの径方向の画像データから、一方の光ファイバＦ１の径方向の輝度分布を含む部分画像データと、他方の光ファイバＦ２の径方向の輝度分布を含む部分画像データとを抽出する。ついで、輝度分布抽出部１５は、この抽出した各部分画像データに対して所定の画像処理を各々行い、これにより、一方の光ファイバＦ１の径方向の輝度分布を示す輝度プロファイルと、他方の光ファイバＦ２の径方向の輝度分布を示す輝度プロファイルとを抽出する。本実施形態１において、このステップＳ２０２の処理における輝度分布抽出部１５は、融着接続機１０のものである。

ステップＳ２０２の実行後、融着接続システム１では、特徴量抽出部１６が、一対の光ファイバの輝度分布データの特徴量を抽出する（ステップＳ２０３）。ステップＳ２０３において、特徴量抽出部１６は、上述したステップＳ２０２で一対の光ファイバの径方向の画像データをもとに抽出された輝度分布データを、輝度分布抽出部１５から取得する。特徴量抽出部１６は、この輝度分布抽出部１５から取得した一対の光ファイバの輝度分布データについて、例えば主成分分析等により、当該輝度分布データの次元数Ｎを次元数ｎ（ｎ＜Ｎ）に削減して当該輝度分布データの特徴量を抽出する。

本実施形態１では、特徴量抽出部１６は、ステップＳ２０２で輝度分布抽出部１５によって一対の光ファイバの輝度分布データとして抽出された輝度プロファイルの次元数Ｎを次元数ｎに削減して、当該一対の光ファイバの輝度プロファイルの特徴量を抽出する。すなわち、特徴量抽出部１６は、一方の光ファイバＦ１の輝度プロファイルの特徴量と、他方の光ファイバＦ２の輝度プロファイルの特徴量とを抽出する。このように抽出された輝度プロファイルの特徴量として、例えば、主成分分析によって次元数Ｎがｎ次元に削減された特徴量（第ｎ主成分の特徴量）が挙げられる。本実施形態１において、このステップＳ２０３の処理における特徴量抽出部１６は、融着接続機１０のものである。

ステップＳ２０３の実行後、融着接続システム１では、判定部１７が、融着接続の対象とする一対の光ファイバの径方向の画像データをもとに抽出された輝度分布データから、上述した判定モデル３３ａを用いて当該一対の光ファイバの各々の回転角θを判定する（ステップＳ２０４）。

ステップＳ２０４において、判定部１７は、図４に示したステップＳ１０７で融着接続機１０に配置された判定モデル３３ａを記憶部１２から読み出す。また、判定部１７は、上述したステップＳ２０３で抽出された一対の光ファイバの輝度分布データの特徴量、すなわち、光ファイバＦ１、Ｆ２の各輝度分布データの特徴量を特徴量抽出部１６から取得する。ついで、判定部１７は、光ファイバＦ１の輝度分布データの特徴量（本実施形態１では輝度プロファイルの特徴量）から、判定モデル３３ａを用いて光ファイバＦ１の回転角θを判定する。続いて、判定部１７は、光ファイバＦ２の輝度分布データの特徴量（本実施形態１では輝度プロファイルの特徴量）から、判定モデル３３ａを用いて光ファイバＦ２の回転角θを判定する。本実施形態１において、このステップＳ２０４の処理における判定部１７は、融着接続機１０のものである。

ステップＳ２０４の実行後、融着接続システム１では、機能部１１が、融着接続の対象とする一対の光ファイバを回転調心する（ステップＳ２０５）。ステップＳ２０５において、機能部１１の軸合わせ機構は、既にセットされている一対の光ファイバを、制御部１３の制御に基づいて回転調心する。

詳細には、機能部１１において、顕微鏡部は、この一対の光ファイバについて上述の位置認識ステップを行う。続いて、軸合わせ機構は、この位置認識ステップによって位置認識された一対の光ファイバについて上述の軸合わせステップを行う。この際、軸合わせ機構は、この一対の光ファイバの径方向位置を調整（調心）して、この一対の光ファイバの中心軸（コア軸）を合せる。続いて、軸合わせ機構は、上述したステップＳ２０４で判定部１７によって判定された一対の光ファイバの各々の回転角θ（すなわち光ファイバＦ１、Ｆ２の各回転角θ）をもとに、この一対の光ファイバを回転調心する。この際、軸合わせ機構は、一方の光ファイバＦ１の回転角θと他方の光ファイバＦ２の回転角θが互いに同じ角度となるように、これらの光ファイバＦ１、Ｆ２を中心軸周りに相対的に回転させ、これによって、これらの光ファイバＦ１、Ｆ２を回転調心する。本実施形態１において、このステップＳ２０５の処理における機能部１１は、融着接続機１０のものである。

ステップＳ２０５の実行後、融着接続システム１では、機能部１１が、融着接続の対象とする一対の光ファイバ同士を融着接続し（ステップＳ２０６）、本処理が終了する。ステップＳ２０６において、機能部１１は、上述したステップＳ２０５による回転調心後の一対の光ファイバ同士を融着接続する。

詳細には、機能部１１は、制御部１３の制御に基づいて、上述した加熱ステップ、及び接続ステップ等の一連のステップを上記一対の光ファイバについて順次行う。これにより、機能部１１は、上記一対の光ファイバ同士、すなわち回転調心後の２つの光ファイバＦ１、Ｆ２同士を融着接続する。本実施形態１において、このステップＳ２０６の処理における機能部１１は、融着接続機１０のものである。

また、図４に示すステップＳ１０１〜Ｓ１０７の各処理工程と図１０に示すステップＳ２０１〜Ｓ２０４の各処理工程とは、本発明の実施形態１に係る光ファイバの回転角判定方法を構成するものである。この回転角判定方法において、ステップＳ１０１〜Ｓ１０７の各処理工程は、光ファイバの回転角θを判定するための判定モデル３３ａを作成する場合に行われる。一方、ステップＳ２０１〜Ｓ２０４の各処理工程は、一対の光ファイバの各々の回転角θを判定する必要がある場合、例えば、一対の光ファイバを回転調心して融着接続する場合に行われる。

以上、説明したように、本発明の実施形態１では、光ファイバの径方向の画像データをもとに抽出された輝度分布データの次元数を削減して、前記光ファイバの回転角別に前記輝度分布データの特徴量（本実施形態１では輝度プロファイルの特徴量）を抽出し、前記特徴量をもとに前記光ファイバの回転角と径方向の輝度分布との対応関係を前記光ファイバの回転角別に示す教師データを作成し、前記教師データを用いて機械学習を行い、任意の光ファイバの径方向の輝度分布を示す輝度分布データから前記任意の光ファイバの回転角を判定し得る判定モデルを作成し、対象とする一対の光ファイバの径方向の画像データをもとに抽出された輝度分布データから、前記判定モデルを用いて前記一対の光ファイバの各々の回転角を判定している。また、判定された前記回転角をもとに前記一対の光ファイバを回転調心し、回転調心後の前記一対の光ファイバ同士を接続（本実施形態１では融着接続）している。

このため、融着接続機等にセットされて現に接続しようとする一対の光ファイバの径方向の画像データを、当該一対の光ファイバの回転角別に複数回撮像する必要が無く、セットされた当該一対の光ファイバの状態を維持したまま１回撮像すれば、この１回の画像データをもとに当該一対の光ファイバの輝度分布データを抽出し、得られた輝度分布データから、前記判定モデルを用いて当該一対の光ファイバの現在の状態における各々の回転角を高精度に判定することができる。さらには、判定された当該一対の光ファイバの各々の回転角が互いに同じ角度となるように、当該一対の光ファイバを簡易に回転調心することができる。これにより、当該一対の光ファイバの各々の回転角を判定して当該一対の光ファイバを回転調心する作業に掛かる時間を簡易に短縮することができる。延いては、当該一対の光ファイバ同士の接続（例えば融着接続）に要する時間の短縮を図ることができる。

また、光ファイバの回転角と径方向の輝度分布との対応関係を光ファイバの回転角別に示す教師データを用いて機械学習を行うことにより、任意の光ファイバの径方向の輝度分布を示す輝度分布データから前記任意の光ファイバの回転角を判定し得る判定モデルを作成し、この判定モデルを一対の光ファイバの各々の回転角の判定に用いている。このため、多種多様な光ファイバの回転角の判定に対応できるとともに、新種の光ファイバの回転角を判定する判定プログラムの開発及び配置に掛かる手間を省くことができる。

また、複数の融着接続機の各々から、上記判定モデルを作成するための機械学習に必要な光ファイバの輝度分布等のデータを収集しているので、対象とする一対の光ファイバの製造ロット間のばらつきや、融着接続機間の装置の個体差（特に観察系の個体差）に影響されず、一対の光ファイバの各々の回転角を高精度に判定することができる。

（実施形態２）
つぎに、本発明の実施形態２について説明する。図１１は、本発明の実施形態２に係る融着接続システムの一構成例を示す図である。図１２は、本発明の実施形態２に係る融着接続機の一構成例を示す図である。図１１に示すように、本実施形態２に係る融着接続システム１０１は、上述した実施形態１に係る融着接続システム１の融着接続機１０及び融着接続機群１０Ａに代えて融着接続機１１０及び融着接続機群１１０Ａを備え、学習処理装置３０に代えて学習処理装置１３０を備える。この学習処理装置１３０は、上述した実施形態１に係る学習処理装置３０のデータ編集部３２に代えてデータ編集部１３２を備え、判定モデル作成部３３に代えて判定モデル作成部１３３を備え、さらに上述した特徴量抽出部３６を備える。また、図１２に示すように、本実施形態２に係る融着接続機１１０及び融着接続機群１１０Ａは、上述した実施形態１に係る融着接続機１０及び融着接続機群１１０Ａの輝度分布抽出部１５に代えて輝度分布抽出部１１５を備え、判定部１７に代えて判定部１１７を備え、上述した特徴量抽出部１６を備えていない。その他の構成は実施形態１と同じであり、同一構成部分には同一符号を付している。また、本実施形態２における光ファイバの定義についても、上述した実施形態１と同様である。

また、本実施形態２において、融着接続機１１０及び融着接続機群１１０Ａは、互いに同様の構成を有する。以下では、これらの融着接続機１１０及び融着接続機群１１０Ａを代表して、融着接続機１１０の構成を説明する。

図１２に示す融着接続機１１０において、輝度分布抽出部１１５は、光ファイバの輝度分布データを抽出するものである。詳細には、輝度分布抽出部１１５は、撮像部１４によって光ファイバの径方向から撮像された画像データをもとに、この光ファイバの径方向の輝度分布を示す輝度分布データ（本実施形態２では輝度画像データ）を抽出する。特に、撮像部１４が融着接続の対象とする一対の光ファイバの各々について画像データを撮像した場合、輝度分布抽出部１１５は、この撮像部１４によって一対の光ファイバの径方向から撮像された画像データをもとに、この一対の光ファイバの径方向の輝度分布を示す輝度分布データ（本実施形態２では輝度画像データ）を抽出する。

判定部１１７は、融着接続の対象とする一対の光ファイバの各々の回転角を判定するものである。詳細には、判定部１１７は、当該一対の光ファイバの径方向の輝度分布データから、判定モデル１３３ａを用いて当該一対の光ファイバの各々の回転角を判定する。本実施形態２において、当該一対の光ファイバの径方向の輝度分布データは、撮像部１４によって撮像された当該一対の光ファイバの径方向の画像データをもとに、輝度分布抽出部１１５によって抽出される。判定モデル１３３ａは、後述の学習処理装置１３０の判定モデル作成部１３３によって作成され、例えばネットワーク２を介して学習処理装置１３０から融着接続機１１０に提供され、記憶部１２に保存されたものである。

一方、図１１に示す学習処理装置１３０において、特徴量抽出部３６は、光ファイバの輝度分布データの特徴量を抽出するものである。詳細には、特徴量抽出部３６は、上述した輝度分布抽出部１１５（本実施形態２では融着接続機群１１０Ａの各融着接続機の輝度分布抽出部１１５）によって抽出された輝度分布データについて教師無し学習を行い、この教師無し学習により、当該輝度分布データの次元数を削減して光ファイバの回転角別に当該輝度分布データの特徴量を抽出する。このような輝度分布抽出部１１５による輝度分布データには、上述したように、光ファイバの径方向の輝度分布データと、融着接続の対象とする一対の光ファイバの径方向の輝度分布データとがある。本実施形態２において、特徴量抽出部３６は、機械学習によって判定モデル１３３ａが作成されるに際して、上記光ファイバの径方向の輝度分布データの特徴量を抽出する。また、特徴量抽出部３６による特徴量の抽出に用いられる教師無し学習の手法としては、例えば、主成分分析及び自己符号化法等が挙げられる。

データ編集部１３２は、判定モデル１３３ａを作成するための機械学習に用いる教師データを作成するものである。本実施形態２において、データ編集部１３２は、特徴量抽出部３６によって光ファイバの回転角別に抽出された輝度分布データの特徴量をもとに、光ファイバの回転角と径方向の輝度分布との対応関係を光ファイバの回転角別に示す教師データを作成する。

判定モデル作成部１３３は、融着接続の対象とする一対の光ファイバの各々の回転角を判定するための判定モデル１３３ａを作成するものである。詳細には、判定モデル作成部１３３は、データ編集部１３２によって作成された教師データを用いて機械学習を行い、これにより、判定モデル１３３ａを作成する。判定モデル１３３ａは、任意の光ファイバの径方向の輝度分布を示す輝度分布データから当該任意の光ファイバの回転角を判定し得るものである。本実施形態２では、判定モデル作成部１３３が行う機械学習として、例えば、畳み込みニューラルネットワーク等の手法による深層学習が挙げられる。

（判定モデルの作成）
つぎに、本実施形態２に係る融着接続システム１０１において、融着接続の対象とする一対の光ファイバの各々の回転角を判定するための判定モデル１３３ａの作成及び配置の処理手順について説明する。本実施形態２に係る融着接続システム１０１では、図４に示したステップＳ１０１〜Ｓ１０７と略同様の処理工程が行われることにより、融着接続の対象とする一対の光ファイバの各々の回転角を判定するための判定モデル１３３ａが、学習処理装置１３０で作成されて融着接続機１１０に配置される。すなわち、本実施形態２では、上述したステップＳ１０１〜Ｓ１０７のうち、ステップＳ１０１及びステップＳ１０２の各処理工程が実施形態１と同じであり、ステップＳ１０３、ステップＳ１０４、ステップＳ１０５、ステップＳ１０６及びステップＳ１０７の各処理工程が実施形態１と異なる。

詳細には、本実施形態２におけるステップＳ１０３において、輝度分布抽出部１１５は、上述したステップＳ１０２で光ファイバの径方向から撮像された画像データを、この光ファイバの回転角θ別に撮像部１４から収集する。輝度分布抽出部１１５は、この撮像部１４から収集した画像データをもとに、この光ファイバの径方向の輝度分布を示す輝度分布データを抽出する。

図１３は、本発明の実施形態２における光ファイバの輝度分布データの抽出を説明する図である。図１３中の「径方向」は、光ファイバの径方向を意味する。本実施形態２において、輝度分布抽出部１１５は、例えば図１３に示すように、光ファイバの径方向画像データ６内の所定の位置から、この光ファイバの軸方向所定位置における径方向の輝度分布を含む部分画像データ７を、光ファイバの径方向の輝度分布を示す輝度画像データとして抽出する。すなわち、本実施形態２における光ファイバの輝度分布データは、上記輝度画像データである。輝度分布抽出部１１５は、このような径方向画像データ６内から光ファイバの径方向の輝度画像データを抽出する処理を、撮像部１４から収集した回転角θ（図５参照）別の各径方向画像データ６について各々行う。例えば、輝度分布抽出部１１５は、図１３に示すように、回転角θ＝０°における光ファイバの径方向画像データ６内から当該光ファイバの回転角θ＝０°における輝度画像データ９ａを抽出する。これと同様にして、輝度分布抽出部１１５は、回転角θ＝５°、１０°、１５°、２０°、２５°の各径方向画像データ６内から、回転角θ＝５°、１０°、１５°、２０°、２５°の各輝度画像データ９ｂ、９ｃ、９ｄ、９ｅ、９ｆを各々抽出する。

本実施形態２におけるステップＳ１０３において、輝度分布抽出部１１５は、上述したようにして、光ファイバの輝度分布データとしての輝度画像データを、回転角θ別に複数取得する。本実施形態２において、このようなステップＳ１０３の処理を行う輝度分布抽出部１１５は、融着接続機群１１０Ａの各融着接続機のものである。

また、本実施形態２におけるステップＳ１０４において、学習処理装置１３０の通信部３１は、融着接続機群１１０Ａの各融着接続機の通信部１８から、上述したステップＳ１０３で輝度分布抽出部１１５によって光ファイバの回転角θ別に抽出された輝度分布データを受信する。特徴量抽出部３６は、通信部３１を介して、上記輝度分布データを光ファイバの回転角θ別に輝度分布抽出部１１５から収集する。特徴量抽出部３６は、このように輝度分布抽出部１１５から収集した光ファイバの回転角θ別の輝度分布データ（具体的には輝度画像データ）について、実施形態１と同様に教師無し学習を行い、この教師無し学習により、当該輝度分布データの次元数Ｎを次元数ｎ（ｎ＜Ｎ）に削減して光ファイバの回転角θ別に当該輝度分布データの特徴量を抽出する。具体的には、特徴量抽出部３６は、光ファイバの輝度画像データの特徴量として、次元数Ｎがｎ次元に削減された特徴量（例えば第ｎ主成分の特徴量）を回転角θ別に複数取得する。

また、本実施形態２におけるステップＳ１０５において、データ編集部１３２は、上述したステップＳ１０４で抽出された輝度分布データの特徴量を光ファイバの回転角θ別に特徴量抽出部３６から収集する。データ編集部１３２は、収集した回転角θ別の特徴量をもとに、光ファイバの回転角θと輝度分布データ（本実施形態２では輝度画像データ）の特徴量との対応関係を光ファイバの回転角θ別に示すデータセットを作成する。ここで、このデータセット内の各特徴量は、上述した特徴量抽出部３６によって輝度画像データの次元数を削減して抽出されたものである。データ編集部１３２は、このデータセット内の各特徴量について、特徴量の次元数ｎを削減前の次元数Ｎに復元する次元復元を行い、これにより、これらの各特徴量から復元画像データを各々再構築する。復元画像データは、上述した特徴量抽出部３６によって抽出された輝度画像データの特徴量を有するように再構築された画像データである。

このようにして、データ編集部１３２は、光ファイバの回転角θと輝度画像データの特徴量を有する復元画像データとの対応関係を光ファイバの回転角θ別に示すデータセットを、教師データとして作成する。すなわち、本実施形態２において、この作成された教師データは、光ファイバの回転角θと径方向の輝度分布との対応関係として、光ファイバの回転角θと上記特徴量の次元復元によって再構築された復元画像データとの対応関係を光ファイバの回転角θ別に示すデータセットである。

図１４は、本発明の実施形態２における機械学習に用いる教師データの一例を示す図である。本実施形態２において、データ編集部１３２は、例えば図１４に示すように、光ファイバの回転角θ別に収集した第ｎ主成分ＰＣｎの各特徴量を次元復元によって復元画像データに各々変換して、教師データを作成する。この教師データは、光ファイバの回転角θと径方向の輝度分布との対応関係を、第ｎ主成分ＰＣｎの各復元画像データを用いて光ファイバの回転角θ別に示している。

例えば、図１４に示すように、この教師データにおいて、０°である回転角θには、回転角θ＝０°のときの復元画像データ（Ｇａ１１、Ｇａ１２、Ｇａ１３、・・・）が対応付けられている。５°である回転角θには、回転角θ＝５°のときの復元画像データ（Ｇｂ１１、Ｇｂ１２、Ｇｂ１３、・・・）が対応付けられている。１０°である回転角θには、回転角θ＝１０°のときの復元画像データ（Ｇｃ１１、Ｇｃ１２、Ｇｃ１３、・・・）が対応付けられている。

また、データ編集部１３２は、光ファイバの回転角θ別に収集した輝度分布データの特徴量のうち、一部を上述した教師データの作成に用い、一部を機械学習用の評価データとして蓄積し、一部を機械学習のテストデータとして蓄積する。

一方、本実施形態２におけるステップＳ１０６において、判定モデル作成部１３３は、上述したステップＳ１０５で作成された教師データと、評価データと、テストデータとをデータ編集部１３２から取得する。判定モデル作成部１３３は、この取得した教師データを用いて機械学習を行い、これにより、任意の光ファイバの径方向の輝度分布を示す輝度分布データから当該任意の光ファイバの回転角θを判定し得る判定モデル１３３ａを作成する。ここで、本実施形態２における機械学習は、例えば深層学習である。判定モデル作成部１３３は、例えば、上記教師データを用いて、畳み込みニューラルネットワークによる深層学習を行い、これによって判定モデル１３３ａを作成する。また、判定モデル作成部１３３は、この作成した判定モデル１３３ａの判定精度を、評価データを用いて高める。ついで、判定モデル作成部１３３は、この学習後の判定モデル１３３ａにテストデータで回転角θを判定させる。これにより、判定モデル作成部１３３は、判定モデル１３３ａによって任意の光ファイバの径方向の輝度分布データ（本実施形態２では輝度画像データ）から当該任意の光ファイバの回転角θが正しく判定されるか否かを確認して、判定モデル１３３ａを、上記回転角θを高精度に判定し得るものにする。

図１５は、本発明の実施形態２における判定モデルによる光ファイバの回転角の判定精度を確認した結果を示す図である。図１５に示すように、判定モデル１３３ａによって輝度画像データから判定された光ファイバの回転角θ（すなわち光ファイバの回転角の予測値）は、当該光ファイバの実際の回転角θ（真値）と略同じ値となった。このときの判定モデル１３３ａによる回転角θの判定誤差は、１°以内であり、一対の光ファイバ同士の融着接続において許容される範囲内であった。なお、回転角θの判定誤差は、上記の１°以内に限定されず、融着接続が行われる一対の光ファイバに許容される範囲内であればよい。

また、本実施形態２におけるステップＳ１０７において、学習処理装置１３０の通信部３１は、上述したステップＳ１０６で作成された判定モデル１３３ａを判定モデル作成部１３３から取得し、取得した判定モデル１３３ａを、ネットワーク２を介して融着接続機１１０に送信（提供）する。融着接続機１１０の通信部１８は、ネットワーク２を介して、この判定モデル１３３ａを受信する。記憶部１２は、この判定モデル１３３ａを通信部１８から取得して保存する。このようにして、判定モデル作成部１３３による判定モデル１３３ａは、融着接続機１１０に配置される。

（一対の光ファイバ同士の融着接続）
つぎに、本実施形態２に係る融着接続システム１０１において、融着接続の対象とする一対の光ファイバ同士の融着接続の処理手順について説明する。図１６は、本発明の実施形態２における融着接続の対象とする一対の光ファイバ同士を融着接続する際の処理手順の一例を示すフロー図である。本実施形態２に係る融着接続システム１０１では、図１６に示す各処理工程が行われることにより、融着接続の対象とする一対の光ファイバの各々の回転角θが判定され、この回転角θの判定結果に基づいて当該一対の光ファイバの回転調心が行われ、回転調心後の一対の光ファイバ同士が融着接続される。

詳細には、図１６に示すように、融着接続システム１０１では、まず、撮像部１４が、融着接続の対象とする一対の光ファイバの画像データを取得する（ステップＳ４０１）。ステップＳ４０１において、撮像部１４は、上述した実施形態１におけるステップＳ２０１と同様に、制御部１３の制御に基づいて、機能部１１にセットされた一対の光ファイバの径方向の画像データ（例えば一方の光ファイバＦ１と他方の光ファイバＦ２とが互いに端面を対向させた状態での径方向の画像データ）を撮像する。本実施形態２において、このステップＳ４０１の処理における機能部１１、制御部１３及び撮像部１４は、融着接続機１１０のものである。

ステップＳ４０１の実行後、融着接続システム１０１では、輝度分布抽出部１１５が、一対の光ファイバの輝度分布データを抽出する（ステップＳ４０２）。ステップＳ４０２において、輝度分布抽出部１１５は、上述したステップＳ４０１で一対の光ファイバの径方向から撮像された画像データを撮像部１４から取得する。輝度分布抽出部１１５は、この撮像部１４から取得した画像データをもとに、この一対の光ファイバの径方向の輝度分布を示す輝度分布データを抽出する。

本実施形態２では、ステップＳ４０２において抽出される一対の光ファイバの輝度分布データは、当該一対の光ファイバの径方向の輝度分布を示す輝度画像データである。詳細には、輝度分布抽出部１１５は、撮像部１４から取得した一対の光ファイバの径方向の画像データから、一方の光ファイバＦ１の径方向の輝度分布を示す輝度画像データと、他方の光ファイバＦ２の径方向の輝度分布を示す輝度画像データとを抽出する。本実施形態２において、このステップＳ４０２の処理における輝度分布抽出部１１５は、融着接続機１１０のものである。

ステップＳ４０２の実行後、融着接続システム１０１では、判定部１１７が、融着接続の対象とする一対の光ファイバの径方向の画像データをもとに抽出された輝度分布データから、上述した判定モデル１３３ａを用いて当該一対の光ファイバの各々の回転角θを判定する（ステップＳ４０３）。

ステップＳ４０３において、判定部１１７は、上述したステップＳ１０７で融着接続機１１０に配置された判定モデル１３３ａを記憶部１２から読み出す。また、判定部１１７は、上述したステップＳ４０２で抽出された一対の光ファイバの輝度画像データ、すなわち、光ファイバＦ１、Ｆ２の各輝度画像データを輝度分布抽出部１１５から取得する。ついで、判定部１１７は、光ファイバＦ１の輝度分布データ（本実施形態２では輝度画像データ）から、判定モデル１３３ａを用いて光ファイバＦ１の回転角θを判定する。続いて、判定部１１７は、光ファイバＦ２の輝度分布データ（本実施形態２では輝度画像データ）から、判定モデル１３３ａを用いて光ファイバＦ２の回転角θを判定する。本実施形態２において、このステップＳ４０３の処理における判定部１１７は、融着接続機１１０のものである。

ステップＳ４０３の実行後、融着接続システム１０１では、機能部１１が、融着接続の対象とする一対の光ファイバを回転調心する（ステップＳ４０４）。ステップＳ４０４において、機能部１１は、上述した実施形態１におけるステップＳ２０５と同様に、制御部１３の制御に基づき、軸合わせ機構によって一対の光ファイバを回転調心する。本実施形態２において、このステップＳ４０４の処理における機能部１１は、融着接続機１１０のものである。

ステップＳ４０４の実行後、融着接続システム１０１では、機能部１１が、融着接続の対象とする一対の光ファイバ同士を融着接続し（ステップＳ４０５）、本処理が終了する。ステップＳ４０５において、機能部１１は、上述した実施形態１におけるステップＳ２０６と同様に、ステップＳ４０４による回転調心後の一対の光ファイバ同士を融着接続する。本実施形態２において、このステップＳ４０５の処理における機能部１１は、融着接続機１１０のものである。

また、本実施形態２におけるステップＳ１０１〜Ｓ１０７の各処理工程と図１６に示すステップＳ４０１〜Ｓ４０３の各処理工程とは、本発明の実施形態２に係る光ファイバの回転角判定方法を構成するものである。この回転角判定方法において、本実施形態２におけるステップＳ１０１〜Ｓ１０７の各処理工程は、光ファイバの回転角θを判定するための判定モデル１３３ａを作成する場合に行われる。一方、ステップＳ４０１〜Ｓ４０３の各処理工程は、一対の光ファイバの各々の回転角θを判定する必要がある場合、例えば、一対の光ファイバを回転調心して融着接続する場合に行われる。

以上、説明したように、本発明の実施形態２では、光ファイバの径方向の画像データをもとに抽出された輝度画像データの次元数を削減して、前記光ファイバの回転角別に前記輝度画像データの特徴量を抽出し、前記特徴量をもとに前記光ファイバの回転角と前記特徴量の次元復元によって再構築された復元画像データとの対応関係を前記光ファイバの回転角別に示す教師データを作成し、前記教師データを用いて深層学習を行い、任意の光ファイバの輝度画像データから前記任意の光ファイバの回転角を判定し得る判定モデルを作成し、対象とする一対の光ファイバの径方向の画像データをもとに抽出された輝度画像データから、前記判定モデルを用いて前記一対の光ファイバの各々の回転角を判定するようにし、その他を上述した実施形態１と同様にしている。このため、実施形態１の場合と同様の作用効果を奏するとともに、実施形態１では融着接続機に設けられていた特徴量抽出部を学習処理装置に設けているので、融着接続機の構成をより簡易化することができる。

なお、上述した実施形態１、２では、複数の融着接続機（ユーザ側の融着接続機及びメーカ側の融着接続機群）を備える融着接続システムを例示したが、本発明は、これに限定されるものではない。例えば、本発明に係る融着接続システムには、単一の融着接続機が備わっていてもよいし、複数（２つ以上）の融着接続機が備わっていてもよい。また、この単一の融着接続機は、ユーザ側の融着接続機であってもよいし、メーカ側の融着接続機であってもよい。同様に、これら複数の融着接続機は、ユーザ側の融着接続機であってもよいし、メーカ側の融着接続機であってもよいし、ユーザ側の融着接続機とメーカ側の融着接続機とを含むものであってもよい。

また、上述した実施形態１では、光ファイバの回転角を判定するための判定モデル３３ａを作成する際、教師有り学習を行っていたが、本発明は、これに限定されるものではない。例えば、実施形態１では、深層学習によって判定モデル３３ａが作成されてもよい。

また、上述した実施形態１、２では、融着接続の対象とする一対の光ファイバの各々の回転角を判定する回転角判定方法を例示したが、本発明は、これに限定されるものではない。本発明に係る光ファイバの回転角判定方法において回転角が判定される光ファイバは、融着接続以外、例えば端面同士の突き合わせ等の対象とする一対の光ファイバであってもよい。

また、上述した実施形態１、２では、融着接続機と学習処理装置とがネットワークを介して通信を行う場合を例示したが、本発明は、これに限定されるものではない。例えば、融着接続機の通信部と学習処理装置の通信部とが有線または無線での通信を行えるように構成され、これらの融着接続機と学習処理装置とがネットワークを介さずに通信を行ってもよい。また、融着接続機は、通信部とは別の通信機器（例えばスマートフォンやタブレット型端末等の情報通信機器）を介して、学習処理装置と直に通信またはネットワークを介した通信を行ってもよい。

また、上述した実施形態１、２では、判定モデルを用いて判定された回転角をもとに一対の光ファイバの回転調心を行っていたが、本発明は、これに限定されるものではない。例えば、判定モデルを用いて判定された回転角をもとに一対の光ファイバを粗調心し、必要に応じ、他の低速高精度アルゴリズム等に基づいて、当該一対の光ファイバをさらに高精度に回転調心してもよい。

また、上述した実施形態１、２により本発明が限定されるものではなく、上述した各構成要素を適宜組み合わせて構成したものも本発明に含まれる。その他、上述した実施形態１、２に基づいて当業者等によりなされる他の実施形態、実施例及び運用技術等は全て本発明の範疇に含まれる。

１、１０１ 融着接続システム
２ ネットワーク
５ 偏波保持光ファイバ
５ａ コア部
５ｂ クラッド部
５ｃ 応力付与部
６ 径方向画像データ
７ 部分画像データ
８ａ、８ｂ、８ｃ、８ｄ、８ｅ、８ｆ 輝度プロファイル
９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄ、９ｅ、９ｆ 輝度画像データ
１０、１１０ 融着接続機
１０Ａ、１１０Ａ 融着接続機群
１１ 機能部
１２ 記憶部
１３ 制御部
１４ 撮像部
１４ａ、１４ｂ イメージセンサ
１５、１１５ 輝度分布抽出部
１６、３６ 特徴量抽出部
１７、１１７ 判定部
１８ 通信部
１９ 入力部
２０ 表示部
３０、１３０ 学習処理装置
３１ 通信部
３２、１３２ データ編集部
３３、１３３ 判定モデル作成部
３３ａ、１３３ａ 判定モデル
Ｌｓ 回転基準位置
Ｌｘ、Ｌｙ 光軸

Claims (15)

1. 光ファイバの径方向から撮像された画像データをもとに、前記光ファイバの径方向の輝度分布を示す輝度分布データを抽出する輝度分布抽出部と、
   前記輝度分布データの次元数を削減して前記光ファイバの回転角別に前記輝度分布データの特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
   前記特徴量をもとに作成された、前記光ファイバの回転角と径方向の輝度分布との対応関係を前記光ファイバの回転角別に示す教師データを用いて、機械学習を行い、任意の光ファイバの径方向の輝度分布を示す輝度分布データから前記任意の光ファイバの回転角を判定し得る判定モデルを作成する判定モデル作成部と、
   融着接続の対象とする一対の光ファイバの径方向の画像データをもとに前記輝度分布抽出部によって抽出された輝度分布データから、前記判定モデルを用いて前記一対の光ファイバの各々の回転角を判定する判定部と、
   判定された前記回転角をもとに前記一対の光ファイバを回転調心し、回転調心後の前記一対の光ファイバ同士を融着接続する機能部と、
   を備えることを特徴とする融着接続システム。
2. 前記一対の光ファイバの輝度分布データは、前記一対の光ファイバの径方向の輝度分布を示す輝度プロファイルのデータである、
   ことを特徴とする請求項１に記載の融着接続システム。
3. 前記教師データは、前記光ファイバの回転角と径方向の輝度分布との対応関係として、前記光ファイバの回転角と径方向の輝度分布を示す輝度プロファイルの特徴量との対応関係を前記光ファイバの回転角別に示すデータセットである、
   ことを特徴とする請求項２に記載の融着接続システム。
4. 前記一対の光ファイバの輝度分布データは、前記一対の光ファイバの径方向の輝度分布を示す輝度画像データである、
   ことを特徴とする請求項１に記載の融着接続システム。
5. 前記教師データは、前記光ファイバの回転角と径方向の輝度分布との対応関係として、前記光ファイバの回転角と前記特徴量の次元復元によって再構築された復元画像データとの対応関係を前記光ファイバの回転角別に示すデータセットである、
   ことを特徴とする請求項４に記載の融着接続システム。
6. 前記機械学習は、深層学習である、
   ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の融着接続システム。
7. 融着接続の対象とする一対の光ファイバの径方向から撮像された画像データをもとに、前記一対の光ファイバの径方向の輝度分布を示す輝度分布データを抽出する輝度分布抽出部と、
   前記輝度分布抽出部によって抽出された前記一対の光ファイバの輝度分布データから、判定モデルを用いて前記一対の光ファイバの各々の回転角を判定する判定部と、
   判定された前記回転角をもとに前記一対の光ファイバを回転調心し、回転調心後の前記一対の光ファイバ同士を融着接続する機能部と、
   を備え、
   前記判定モデルは、光ファイバの回転角と径方向の輝度分布との対応関係を前記光ファイバの回転角別に示す教師データを用いて機械学習を行い、任意の光ファイバの径方向の輝度分布を示す輝度分布データから前記任意の光ファイバの回転角を判定し得るように作成され、
   前記教師データは、前記光ファイバの径方向の輝度分布を示す輝度分布データの次元数を削減して前記光ファイバの回転角別に抽出された前記光ファイバの輝度分布データの特徴量をもとに、前記光ファイバの回転角と径方向の輝度分布との対応関係を前記光ファイバの回転角別に示すように作成される、
   ことを特徴とする融着接続機。
8. 前記輝度分布抽出部によって前記一対の光ファイバの輝度分布データとして抽出された輝度プロファイルの次元数を削減して前記輝度プロファイルの特徴量を抽出する特徴量抽出部を更に備え、
   前記判定部は、抽出された前記輝度プロファイルの特徴量から、前記判定モデルを用いて前記一対の光ファイバの各々の回転角を判定する、
   ことを特徴とする請求項７に記載の融着接続機。
9. 前記輝度分布抽出部は、前記一対の光ファイバの輝度分布データとして輝度画像データを抽出し、
   前記判定部は、抽出された前記輝度画像データから、前記判定モデルを用いて前記一対の光ファイバの各々の回転角を判定する、
   ことを特徴とする請求項７に記載の融着接続機。
10. 光ファイバの径方向から撮像された画像データをもとに、前記光ファイバの径方向の輝度分布を示す輝度分布データを抽出し、
    前記輝度分布データの次元数を削減して前記光ファイバの回転角別に前記輝度分布データの特徴量を抽出し、
    前記特徴量をもとに作成された、前記光ファイバの回転角と径方向の輝度分布との対応関係を前記光ファイバの回転角別に示す教師データを用いて、機械学習を行い、任意の光ファイバの径方向の輝度分布を示す輝度分布データから前記任意の光ファイバの回転角を判定し得る判定モデルを作成し、
    対象とする一対の光ファイバの径方向の画像データをもとに抽出された輝度分布データから、前記判定モデルを用いて前記一対の光ファイバの各々の回転角を判定する、
    ことを特徴とする光ファイバの回転角判定方法。
11. 前記一対の光ファイバの輝度分布データは、前記一対の光ファイバの径方向の輝度分布を示す輝度プロファイルのデータである、
    ことを特徴とする請求項１０に記載の光ファイバの回転角判定方法。
12. 前記教師データは、前記光ファイバの回転角と径方向の輝度分布との対応関係として、前記光ファイバの回転角と径方向の輝度分布を示す輝度プロファイルの特徴量との対応関係を前記光ファイバの回転角別に示すデータセットである、
    ことを特徴とする請求項１１に記載の光ファイバの回転角判定方法。
13. 前記一対の光ファイバの輝度分布データは、前記一対の光ファイバの径方向の輝度分布を示す輝度画像データである、
    ことを特徴とする請求項１０に記載の光ファイバの回転角判定方法。
14. 前記教師データは、前記光ファイバの回転角と径方向の輝度分布との対応関係として、前記光ファイバの回転角と前記特徴量の次元復元によって再構築された復元画像データとの対応関係を前記光ファイバの回転角別に示すデータセットである、
    ことを特徴とする請求項１３に記載の光ファイバの回転角判定方法。
15. 前記機械学習は、深層学習である、
    ことを特徴とする請求項１０〜１４のいずれか一つに記載の光ファイバの回転角判定方法。