WO2001016632A1 - Verfahren und vorrichtung zur bestimmung der qualität einer verbindung zwischen lichtwellenleitern - Google Patents

Verfahren und vorrichtung zur bestimmung der qualität einer verbindung zwischen lichtwellenleitern Download PDF

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Roman Donabauer
Gervin Ruegenberg
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Scc Special Communication Cables Gmbh & Co. Kg
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    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M11/00—Testing of optical apparatus; Testing structures by optical methods not otherwise provided for
    • G01M11/08—Testing mechanical properties
    • G01M11/088—Testing mechanical properties of optical fibres; Mechanical features associated with the optical testing of optical fibres

Definitions

  • the present invention relates to a method for the determina tion ⁇ the quality of a connection, in particular a thermal splice between optical waveguides and an apparatus for performing the method.
  • a thermal splice between optical waveguides and an apparatus for performing the method.
  • thermal processes such as splicing optical fibers, are used for this.
  • One of the most important criteria for the quality of such a connection is the attenuation at the splice point, which determines the suitability of the splice for the respective application.
  • the so-called video evaluation without core detection is based on the fact that the quality of the connection can be estimated from an offset of the fibers before the connection and from the course of the outer contour of the finished splice. A core eccentricity of the fibers cannot be taken into account with this method, which is why the video evaluation with core detection was developed.
  • the course of the core is made visible by means of special optics or based on the higher light radiation from the heated fiber core.
  • the quality can be estimated on the basis of this information, plus the information described above from the video evaluation without core detection, in particular by calculating the damping according to the damping mechanisms.
  • the object of the invention is therefore to specify a method and an apparatus for carrying out the method, in which the reliability and accuracy of the damping determination of manufactured thermal connections can be increased, while the time required for determining the quality is not extended excessively.
  • the method according to the invention for determining the quality of a connection comprises the steps: optical detection of the connection as at least one image, for example by means of one or more fluoroscopy / camera systems and associated video memory unit; Assigning data values, in particular brightness values, to individual image areas, for example gray values between 0 and 255 to individual pixels or pixel groups; Supplying a neural network with these data values; Determining the quality of the connection using the configuration of the neural network; and output a quality rating on the Output side of the neural network, for example in the form of an attenuation display.
  • the method according to the invention makes it possible to use almost all of the information contained in the image despite a lack of precise knowledge of all properties and without complex theoretical considerations.
  • the method according to the invention preferably comprises the further preparatory step of configuring the neural network, in particular in a so-called “learning phase”.
  • the neural network can be preconfigured in the factory or in any known manner, but by the method containing this additional step, it can be easily adapted to the most varied of circumstances, for example if the diameter or the type or structure of the glass fibers to be connected changes, which can be achieved by determining individual configuration data sets for different fiber types, which are loaded into the network as required
  • the accuracy of the method can be improved by means of an upstream learning phase.
  • the step of configuring the neural network comprises the steps of optically capturing the connection as at least one image; the assignment of data values, in particular brightness values to individual image areas, for example gray values to individual pixels or pixel groups; feeding the neural network with the data values; and the feeding of predetermined or otherwise determined target values for the output signals into the neural network in order to configure it, for example with the so-called “back propagation algorithm”, which is known to the person skilled in the art.
  • the predetermined or otherwise determined output signals can on intensive theoretical calculations conditions, empirical values or also be formed from explicit measured values.
  • An additional optical acquisition of image data preferably takes place before the connection, in particular splicing.
  • the location of the fibers, break angle, breakouts and dirt can also be taken into account.
  • the processes during heating, when burning dirt particles and regarding the material flow, the optical acquisition of additional image data during the connection, in particular splicing, can preferably take place.
  • the optical detection is also carried out immediately after the connection, in particular splicing, as a result of which the course of the core and outer contour, thickening and tapering, any changes in the refractive index profile etc. can be taken into account.
  • image and / or image area data are reduced by means of grouping and / or combining image areas and / or by means of compression.
  • individual pixels can be combined with corresponding gray values.
  • compression options only JPEG and MPEG are given here as examples.
  • the device according to the invention for performing the method comprises in particular an optical detection device, a processing device or also central control, and a neural network.
  • the function of the neural network can be provided both in terms of hardware technology, in particular as a so-called “neuro chip” , by providing going down in a PC to be like the software as well, the algorithm of the newly ⁇ ronalen network, for example.
  • FIG. 1 is a structural view of a splicer with an integrated device for determining the quality of a connection, in particular a thermal splice between optical fibers, to which a neural network is assigned.
  • 2a shows the structure of a highly simplified video image.
  • Figures 2b and 2c show the mapping of fiber ends onto the structure shown in Figure 2a.
  • FIG 3 shows the structure of a particularly simple neural network, in particular a two-layer perceptron.
  • FIG. 1 shows a combined device, shown for forming a connection, in particular a splice, and for determining the quality of the connection with a neural network for damping evaluation.
  • the device shown in FIG. 1 is intended to connect two glass fibers 2, 4 to one another.
  • the left optical fiber 2 is supported on a Y-travel unit 6, which can move the left optical fiber 2 up and down, according to the arrows Y.
  • the right optical fiber 4 is connected to an X- and a Z-travel Unit mounted, which ensure movement of the right glass fiber 4 in a plane that is normal to the Y direction, in which the left glass fiber 2 can be moved.
  • the two BEWE ⁇ supply devices for the right optical fiber 4 are respectively indicated by the arrows X and Z in the drawing.
  • the individual travel units 6, 8, 10 are coupled to a position control unit 26.
  • welding electrodes 12 are provided, which can be fed via a glow discharge generation and control circuit 28.
  • the thermal splice between the two glass fibers 2, 4 can be achieved by means of the welding electrodes 12.
  • Lighting devices 14, 16 are provided in the plane of the welding electrodes. Diametrically opposed to these lighting devices 14, 16, imaging systems 18, 20 are provided on the other side of the transition area between the two glass fibers 2, 4. In the illustrated embodiment, the illumination devices 14, 16 and the imaging systems 18, 20 form an orthogonal coordinate system, i.e. that optical fluoroscopy and detection takes place in the X and Y directions, respectively.
  • Cameras 22, 24 are assigned to the two imaging systems 18, 20 and feed the images as image data to a video storage unit 32.
  • the image data stored in the video storage unit 32 e.g. Gray values assigned as pixels can be fed to a neural network 34.
  • the neural network 34 can also be supplied with data values via a data line or a data bus 52, in particular during the learning phase. The data to be fed in via the data bus or the data line 52 can be predetermined theoretical calculation results or measured values from external damping measuring devices.
  • the neural network 34 is also coupled to a display device 50, such as in the form of a damping display.
  • the neural network 34 can be designed both in terms of hardware in the form of a neuro chip or in terms of software as an algorithm running in a PC.
  • the neural network is a structure of interconnected nodes. It he- generates one or more output signals based on a certain number of input signals. The links between the individual nodes of the network are decisive for the relationship between input and output signals. Thus, a neural network for specific conditions are confi riert ⁇ , this being usually in a so-called. "Learning phase" is carried out. After the learning phase forms the neural network has a static structure in which the configuration remains unchanged. Thus, the net from input signals corresponding Generate output signals, depending on the degree of configuration, a higher probability that the output signals correspond to the desired values can be achieved.
  • the network is configured in such a way that an optimal assignment of output signals later to input signals can be achieved.
  • the learning phase should consist of as many learning processes as possible in order to increase the later accuracy of the neural network.
  • Input signals and output signals are applied to each learning process.
  • the output signals can be determined theoretically or available as measured variables.
  • the neural network When using the neural network in the method and the device according to the invention, e.g. Brightness values supplied to the neural network as input signals.
  • damping values obtained via an external measuring device can be fed in.
  • the structure of the neural network no longer changes, so that when input signals are applied, e.g. of gray values, a corresponding output signal is generated, which corresponds with the highest probability to the exactly determined or calculated attenuation.
  • FIG. 3 A particularly simple structure of a neural network is shown in FIG. 3. This is a two-layer perceptron.
  • the individual knots are ten are represented as circles, with a corresponding weighting of the individual nodes being indicated by Wij.
  • a back-propagation algorithm is used to configure the neural network, although other algorithms could also be used.
  • gray values which are assigned to pixels, are fed in as input signals E0-E8.
  • all weights or weights Wij are initialized with a random small value between -0.1 and 0.1.
  • An input pattern E0-E8 is then applied, after which the output pattern A0-A8 is determined by the neural network.
  • Video image with 9 pixels is used.
  • the structure of the exemplary video image consists of 9 pixels, which are shown square and arranged square in a 3x3 matrix.
  • the individual pixels of the video image 31 are numbered from 1 to 9.
  • the neural network has already been configured.
  • Video images are shown, namely with fibers exactly aligned with each other, and with a certain offset. As shown in FIG. 2c, there is an offset by one pixel in the video image 31 'and an offset by half a pixel.
  • gray values are assigned to the individual pixels, which are then input directly into the neural network. can be fed.
  • the neural network will assign corresponding attenuation values to the respective images or gray value representations, as they were saved in the learning phase in the configuration of the neural network.

Landscapes

  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
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  • General Physics & Mathematics (AREA)
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Abstract

Verfahren zur Bestimmung der Qualität einer Verbindung, insbesondere eines thermischen Spleisses zwischen Lichtwellenleitern, mit den Schritten: optisches Erfassen der Verbindung als mindestens ein Bild; Zuordnen von Datenwerten, insbesondere Helligkeitswerten, zu einzelnen Bildbereichen; Speisen eines neuronalen Netzes mit den Datenwerten; Bestimmen der Qualität der Verbindung mittels der Konfiguration des neuronalen Netzes; und Ausgeben einer Bewertung bezüglich der Qualität an der Ausgangsseite des neuronalen Netzes.

Description

Beschreibung
Verfahren und Vorrichtung zur Bestimmung der Qualität einer Verbindung zwischen Lichtwellenleitern
Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Bestim¬ mung der Qualität einer Verbindung, insbesondere eines thermischen Spleisses zwischen Lichtwellenleitern, sowie eine Vorrichtung zum Durchführen des Verfahrens. Bei vielen Anwen- düngen ist es heutzutage nötig, Lichtwellenleiter miteinander zu verbinden. Hierzu kommen thermische Verfahren, wie z.B. das Spleißen von Lichtwellenleitern, zum Einsatz. Eines der wichtigsten Kritierien für die Qualität solch einer Verbindung ist die Dämpfung an der Spleißstelle, wodurch sich die Tauglichkeit des Spleisses für den jeweiligen Einsatzzweck bestimmt.
Bisher kommen generell zwei unterschiedliche Verfahren zum Einsatz, die beide auf einer optischen Erfassung der Verbin- düng beruhen. Die sog. Video-Auswertung ohne Kernerkennung basiert darauf, daß aus einem Versatz der Fasern vor dem Verbinden und aus dem Verlauf der Außenkontur des fertigen Spleisses die Qualität der Verbindung abgeschätzt werden kann. Eine Kernexzentrizität der Fasern kann bei diesem Ver- fahren nicht berücksichtigt werden, weshalb die Video- Auswertung mit Kernerkennung entwickelt wurde. Bei diesem Verfahren wird mittels einer speziellen Optik oder basierend auf der höheren Lichtabstrahlung des erhitzten Faserkerns der Verlauf des Kernes sichtbar gemacht. Anhand dieser Informa- tionen, zuzüglich der oben beschriebenen Information aus der Video-Auswertung ohne Kernerkennung, kann die Qualität abgeschätzt werden, insbesondere indem die Dämpfung entsprechend den Dämpfungsmechanismen berechnet wird. Da für jede Berechnung ein exakter Kenntnisstand bezüglich der theoretischen Mechanismen erforderlich ist, werden selbst bei stark perfektionierten Systemen lediglich der Kernversatz, die Kernverbiegung und die Kernaufweitung berücksichtigt. Dementspre- chend sind die bekannten Verfahren und Systeme unzureichend, da zu wenige, die Qualität beeinflussende Faktoren berück¬ sichtigt werden können. Dies führt zu einer verringerten Zu¬ verlässigkeit der Dämpfungsbestimmung. Um dennoch sicherzu- stellen, daß keine fehlerhaften Spleiße zum Einsatz kommen, werden die Toleranzgrenzen entsprechend eng gesteckt mit ei¬ ner resultierenden, erhöhten Ausschußzahl.
Es besteht daher Bedarf für ein verbessertes Verfahren zur Bestimmung der Qualität einer Verbindung, insbesondere eines thermischen Spleisses zwischen Lichtwellenleitern, sowie für eine Vorrichtung zum Durchführen dieses Verfahrens. Aufgabe der Erfindung ist es daher, ein Verfahren sowie eine Vorrichtung zum Durchführen des Verfahrens anzugegeben, bei welchem die Zuverlässigkeit und Genauigkeit der Dämpfungsbestimmung von hergestellten thermischen Verbindungen erhöht werden kann, während die erforderliche Zeit zur Bestimmung der Qualität nicht übermäßig ausgedehnt wird.
Erfindungsgemäß werden die obigen Aufgaben durch ein Verfahren mit den Merkmalen des Anspruches 1, sowie durch eine Vorrichtung mit den Merkmalen des Anspruches 8 gelöst. Bevorzugte Ausführungsformen sind in den jeweiligen abhängigen Ansprüchen definiert.
Im Einzelnen umfaßt das erfindungsgemäße Verfahren zur Bestimmung der Qualität einer Verbindung, insbesondere eines thermischen Spleisses zwischen Lichtwellenleitern, die Schritte: Optisches Erfassen der Verbindung als mindestens ein Bild, z.B. mittels einem oder mehreren Durchleuchtungs- /Kamerasystemen und zugeordneter Videospeichereinheit; Zuordnen von Datenwerten, insbesondere Helligkeitswerten, zu einzelnen Bildbereichen, z.B. von Grauwerten zwischen 0 und 255 zu einzelnen Pixeln oder Pixelgruppen; Speisen eines neurona- len Netzes mit diesen Datenwerten; Bestimmen der Qualität der Verbindung mittels der Konfiguration des neuronalen Netzes; und Ausgeben einer Bewertung bezüglich der Qualität an der Ausgangsseite des neuronalen Netzes, z.B. in der Form einer Dämpfungsanzeige. Das erfindungsgemäße Verfahren ermöglicht es, trotz fehlender exakter Kenntnis aller Eigenschaften und ohne aufwendige theoretische Überlegungen nahezu alle im Bild enthaltenen Informationen zu nutzen.
Bevorzugt umfaßt das erfindungsgemäße Verfahren den weiteren vorbereitenden Schritt des Konfigurierens des neuronalen Netzes, insbesondere in einer sog. „Lernphase". Alternativ kann das neuronale Netz werksseitig oder in einer beliebigen bekannten Weise vorkonfiguriert sein, indem jedoch das Verfahren diesen zusätzlichen Schritt enthält, kann es in einfacher Weise auf unterschiedlichste Gegebenheiten angepaßt werden, z.B. wenn sich der Durchmesser oder die Art oder Struktur der zu verbindenden Glasfasern verändert. Dies läßt sich dadurch realisieren, daß für unterschiedliche Fasertypen jeweils eigene Konfigurationsdatensätze ermittelt werden, die je nach Bedarf in das Netz geladen werden können. Zusätzlich kann mittels einer vorgeschalteten Lernphase die Genauigkeit des Verfahrens verbessert werden. Schließlich ist es möglich, die Konfiguration des neuronalen Netzes in einer separaten Anlage durchzuführen. Da die Konfiguration des neuronalen Netzes ein sehr rechenintensives Verfahren ist, kann eine Trennung von Lernphase und Ausführungsphase insbesondere bevorzugt sein.
Bei einer bevorzugten Ausführungsform umfaßt der Schritt des Konfigurierens des neuronalen Netzes die Schritte des optischen Erfassens der Verbindung als mindestens ein Bild; das Zuordnen von Datenwerten, insbesondere Helligkeitswerten zu einzelnen Bildbereichen, z.B. von Grauwerten zu einzelnen Pixeln oder Pixelgruppen; das Speisen des neuronalen Netzes mit den Datenwerten; und das Einspeisen von vorgegebenen oder anderweitig bestimmten Sollwerten für die Ausgangssignale in das neuronale Netz, um dieses zu konfiguriern, z.B. mit dem sog. „Back-Propagation-Algorithmus", welcher dem Fachmann geläufig ist. Die vorgegebenen oder anderweitig bestimmten Aus- gangssignale können auf intensiven theoretischen Berechnun- gen, Erfahrungswerten oder auch aus expliziten Meßwerten gebildet sein.
Bevorzugt erfolgt eine zusätzliche optische Erfassung von Bilddaten vor dem Verbinden, insbesondere Spleißen. Zusätzlich zu den Bildinformationen, die aus dem fertigen Spleiß gewonnen werden, können somit auch die Lage der Fasern, Bruchwinkel, Ausbrüche und Schmutz berücksichtigt werden.
Um zusätzlich Informationen bezüglich des Ausknickens beim Zusammenfahren, der Vorgänge beim Erwärmen, beim Verbrennen von Schmutzteilchen und bezüglich des Materialflusses verwenden zu können, kann bevorzugt die optische Erfassung zusätzlicher Bilddaten während des Verbindens, insbesondere Splei- ßens, erfolgen.
Vorteilhafterweise erfolgt die optische Erfassung zusätzlich unmittelbar nach dem Verbinden, insbesondere Spleißen, wodurch der Verlauf von Kern und Außenkontur, Verdickungen und Verjüngungen, evtl. Brechzahlprofil-Änderungen etc. berücksichtigt werden können.
Schließlich ist es bevorzugt, daß Bild- und/oder Bildbereichsdaten mittels Gruppierung, und/oder Zusammenfassung von Bildbereichen und/oder mittels Komprimierung verringert werden. Beispielhaft können einzelne Pixel mit entsprechenden Grauwerten zusammengefaßt werden. Als Komprimierungsmöglichkeiten seien hier lediglich beispielhaft JPEG und MPEG angegeben.
Die erfindungsgemäße Vorrichtung zum Durchführen des Verfahrens umfaßt insbesondere eine optische Erfassungseinrichtung, eine Verarbeitungseinrichtung oder auch Zentralsteuerung, sowie ein neuronales Netz.
Die Funktion des neuronalen Netzes kann sowohl hardwaretechnisch, insbesondere als ein sog. „Neuro-Chip", bereitgestellt sein, wie auch softwaremäßig, indem der Algorithmus des neu¬ ronalen Netzes z.B. in einem PC ablaufend vorgesehen ist.
Weitere Vorteile und Merkmale der vorliegenden Erfindung er- geben sich aus der folgenden beispielhaften Beschreibung derzeit bevorzugter Ausführungsformen, in welchen gilt:
Fig. 1 ist eine strukturelle Ansicht eines Spleißgerätes mit einer integrierten Vorrichtung zur Bestimmung der Quali- tat einer Verbindung, insbesondere eines thermischen Spleisses zwischen Lichtwellenleitern, der ein neuronales Netz zugeordnet ist.
Fig. 2a zeigt die Struktur eines stark vereinfachten Video- bildes.
Fig. 2b und 2c zeigen die Abbildung von Faserenden auf die in Fig. 2a gezeigte Struktur.
Fig. 2d und 2e zeigen die in Fig. 2a gezeigte Struktur des
Videobildes mit Grauwertangaben entsprechend den Videobildern von Fig. 2b bzw. 2c.
Fig. 3 zeigt den Aufbau eines besonders einfachen neurona- len Netzes, insbesondere eines zweilagigen Perzeptrons.
In Fig. 1 ist eine kombinierte Vorrichtung, dargestellt zum Bilden einer Verbindung, insbesondere eines Spleisess, sowie zum Bestimmen der Qualität der Verbindung mit einem neurona- len Netz zur Dämpfungsauswertung. Die in Fig. 1 gezeigte Vorrichtung soll zwei Glasfasern 2, 4 miteinander verbinden. Die linke Glasfaser 2 ist an einer Y-Verfahr-Einheit 6 gestützt, die die linke Glasfaser 2 nach oben und unten bewegen kann, entsprechend den eingezeichneten Pfeilen Y. Die rechte Glas- faser 4 ist an einer X- und einer Z-Verfahr-Einheit gelagert, welche eine Bewegung der rechten Glasfaser 4 in einer Ebene gewährleisten, die normal zu der Y-Richtung ist, in welcher die linke Glasfaser 2 verfahren werden kann. Die beiden Bewe¬ gungsrichtungen für die rechte Glasfaser 4 sind jeweils durch die Pfeile X und Z in der Zeichnung angedeutet. Die einzelnen Verfahreinheiten 6, 8, 10 sind mit einer Positionssteuerein- heit 26 gekoppelt. An dem Berührungspunkt, an dem sich die rechte und die linke Glasfaser 2, 4 gegenüberstehen, sind Schweißelektroden 12 vorgesehen, die über eine Glimmentla- dungserzeugungs- und -steuerungsschaltung 28 gespeist werden können. Mittels der Schweißelektroden 12 kann der thermische Spleiß zwischen den zwei Glasfasern 2, 4, erzielt werden.
In der Ebene der Schweißelektroden sind Beleuchtungseinrichtungen 14, 16 vorgesehen. Diametral entgegengesetzt dieser Beleuchtungseinrichtungen 14, 16, sind auf der andere Seite des Übergangsbereiches zwischen den zwei Glasfasern 2, 4 Ab- bildungssysteme 18, 20 vorgesehen. In der dargestellten Ausführungsform bilden die Beleuchtungseinrichtungen 14, 16 und die Abbildungssysteme 18, 20 ein orthogonales Koordinatensystem, d.h., daß eine optische Durchleuchtung und Erfassung in X- bzw. Y-Richtung stattfindet. Den beiden Abbildungssystemen 18, 20 sind jeweils Kameras 22, 24 zugeordnet, die die Bilder als Bilddaten einer Videospeichereinheit 32 zuführen. Die in der Videospeichereinheit 32 abgelegten Bilddaten, z.B. als Pixel zugeordnete Grauwerte, können einem neuronalen Netz 34 zugeführt werden. Das neuronale Netz 34 kann desweiten über eine Datenleitung oder einen Datenbus 52 mit Datenwerten gespeist werden, insbesondere zur Lernphase. Die über den Datenbus oder die Datenleitung 52 einzuspeisenden Daten können vorgegebene theoretische Berechnungsergebnisse oder Meßwerte von externen Dämpf ngsmeßgeräten sein. Schließlich ist das neuronale Netz 34 noch mit einer Anzeigeeinrichtung 50 gekoppelt, wie z.B in der Form einer Dämpfungsanzeige.
Das neuronale Netz 34 kann sowohl hardwaremäßig in der Form eines Neuro-Chips oder softwaremäßig als ein in einem PC ablaufender Algorithmus ausgebildet sein. Das neuronale Netz ist eine Struktur aus miteinander verknüpften Knoten. Es er- zeugt anhand einer gewissen Anzahl von Eingangssignalen ein oder mehrere Ausgangssignale. Maßgebend für den Zusammenhang zwischen Eingangs- und Ausgangssignalen sind die zwischen den einzelnen Knoten des Netzes vorhandenen Verknüpfungen. Somit kann ein neuronales Netz für bestimmte Gegebenheiten konfigu¬ riert werden, wobei dies üblicherweise in einer sog. „Lernphase" erfolgt. Nach erfolgter Lernphase bildet das neuronale Netz eine statische Struktur, bei welcher die Konfiguration unverändert bleibt. Somit kann das Netz aus Eingangssignalen entsprechende Ausgangssignale erzeugen, wobei je nach Grad der Konfiguration eine höhere Wahrscheinlichkeit erzielt werden kann, daß die Ausgangssignale den gewünschten Werten entsprechen. Bei der sog. „Lernphase" wird das Netz in solch einer Weise konfiguriert, daß später jeweils eine optimale Zu- Ordnung von Ausgangssignalen zu Eingangssignalen erzielt werden kann. Die Lernphase sollte sich aus möglichst vielen Lernvorgängen zusammensetzen, um die spätere Genauigkeit des neuronalen Netzes zu erhöhen. Bei jedem Lernvorgang werden Eingangssignale und Ausgangssignale angelegt. Die Ausgangs- signale können theoretisch bestimmt oder als Meßgrößen vorliegen.
Bei der Verwendung des neuronalen Netzes in dem erfindungsgemäßen Verfahren und der erfindungsgemäßen Vorrichtung werden z.B. Helligkeitswerte als Eingangssignale dem neuronalen Netz zugeführt. In der Lernphase können z.B. über ein externes Meßgerät gewonnene Dämpfungswerte eingespeist werden. Sobald die Lernphase abgeschlossen ist, ändert sich die Struktur des neuronalen Netzes nicht mehr, so daß beim Anlegen von Ein- gangssignalen, z.B. von Grauwerten, ein entsprechendes Ausgabesignal erzeugt wird, welches mit höchster Wahrscheinlichkeit der exakt ermittelten oder berechneten Dämpfung entspricht .
Eine besonders einfache Struktur eines neuronalen Netzes ist in Fig. 3 dargestellt. Hierbei handelt es sich um ein zweila- giges Perzeptron. In der Darstellung sind die einzelnen Kno- ten als Kreise dargestellt, wobei eine entsprechende Wichtung der einzelnen Knoten durch Wij angegeben sind. Zur Konfiguration des neuronalen Netzes wird ein Back-Propagation-Algo- rithmus verwendet, wobei jedoch auch andere Algorithmen zum Einsatz kommen könnten. Während der Lernphase werden als Eingangssignale E0 - E8 Grauwerte, die Pixeln zugeordnet sind, eingespeist. Zuerst werden sämtliche Wichtungen oder Gewichte Wij mit einem zufälligen kleinen Wert von zwischen -0,1 und 0,1 initialisiert. Anschließend wird ein Eingangsmuster E0 - E8 angelegt, wonach das Ausgangsmuster A0 - A8 von dem neuronalen Netz ermittelt wird. Anschließend werden Differenzen berechnet zwischen den realen Ausgangswerten und den erwarteten Ausgangswerten, die auf externen Messungen oder Berechnungen beruhen und an der Ausgangsseite in das neuronale Netz eingespeist sind. Schließlich wird der Fehler der Knoten in der Ausgangsschicht ermittelt, um eine entsprechende unterschiedliche Wichtung der einzelnen Knoten zu erzielen.
Zum weiteren besseren Verständnis der Erfindung soll im fol- genden kurz ein Beispiel skizziert werden, bei welchem ein
Videobild mit 9 Pixeln zum Einsatz kommt. Wie in Fig. 2a gezeigt ist, besteht die Struktur des beispielhaften Videobildes aus 9 Pixeln, welche quadratisch dargestellt und quadratisch in einer 3x3-Matrix angeordnet sind. Bei der Darstel- lung von Fig. 2a sind die einzelnen Pixel des Videobildes 31 von 1 bis 9 durchnummeriert . Für die weitere Beschreibung wird davon ausgegangen, daß das neuronale Netz bereits konfiguriert wurde.
In den Fig. 2b und 2c sind zwei unterschiedliche Arten von
Videobildern dargestellt, nämlich einmal mit exakt zueinander ausgerichteten Fasern, und zum anderen mit einem gewissen Versatz. Wie in Fig. 2c dargestellt ist, liegt beim Videobild 31' einmal ein Versatz um ein Pixel und zum anderen ein Ver- satz um ein halbes Pixel vor. In den entsprechenden Darstellungen der Fig. 2d und 2e sind den einzelnen Pixeln Grauwerte zugeordnet, die dann unmittelbar in das neuronale Netz einge- speist werden können. Im vorliegenden Fall wird das neuronale Netz den jeweiligen Bildern oder auch Grauwertdarstellungen entsprechende Dämpfungswerte zuweisen, wie sie in der Lernphase in der Konfiguration des neuronalen Netzes gespeichert wurden.
Während die Erfindung im Vorangegangenen anhand eines einfachen Bespieles und einer derzeit bevorzugten Ausführungsform beschrieben wurde, sollte erkannt werden, daß im konkreten Fall beliebige neuronale Netze zum Einsatz kommen können. Bei geänderten Anforderungen oder wenn andere Glasfasern miteinander zu verspleißen sind, ist es ausreichend, lediglich eine individuelle neue Lernphase durchzuführen bzw. die Konfigurationsdaten aus der neuen Lernphase zu laden.

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zur Bestimmung der Qualität einer Verbindung, insbesondere eines thermischen Spleisses zwischen Lichtwel- lenleitern, mit den Schritten: optisches Erfassen der Verbindung als mindestens ein Bild; Zuordnen von Datenwerten, insbesondere Helligkeitswerten, zu einzelnen Bildbereichen;
Speisen eines neuronalen Netzes mit den Datenwerten; Bestimmen der Qualität der Verbindung mittels der Konfiguration des neuronalen Netzes; und
Ausgeben einer Bewertung bezüglich der Qualität an der Ausgangsseite des neuronalen Netzes.
2. Verfahren nach Anspruch 1, desweiteren den vorbereitenden Schritt umfassend:
Konfigurieren des neuronalen Netzes, insbesondere in einer Lernphase.
3. Verfahren nach Anspruch 2, bei welchem der Schritt des Konfigurierens des neuronalen Netzes umfaßt: Optisches Erfassen der Verbindung als mindestens ein Bild; Zuordnen von Datenwerten, insbesondere Helligkeitswerten, zu einzelnen Bildbereichen; Speisen des neuronalen Netzes mit den Datenwerten; und
Einspeisen von vorgegebenen oder anderweitig bestimmten Ausgangssignalen in das neuronale Netz, um dieses zu konfigurieren.
4. Verfahren nach Anspruch 3, bei welchem der Schritt des Konfigurierens des Netzes auf einem anderen leistungsfähigeren Netz erfolgt, wobei die. gewonnenen Konfigurationsdaten abgespeichert werden.
5. Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, bei welchem die optische Erfassung zusätzlich vor dem Verbinden, insbesondere Spleißen, erfolgt.
6. Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, bei welchem die optische Erfassung zusätzlich während dem Verbinden, insbesondere Spleißen, erfolgt.
7. Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, bei welchem die optische Erfassung unmittelbar nach dem Verbinden, insbesondere Spleißen, erfolgt.
8. Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, bei welchem Bild- und/oder Bildbereichsdaten durch Gruppieren und/oder Zusammenfassen von Bildbereichen und/oder mittels Komprimierung verringert werden.
9. Vorrichtung zum Durchführen des Verfahrens nach einem der vorangegangenen Ansprüche, mit einer optischen Erfassungseinrichtung, einer Verarbeitungseinrichtung und einem neuronalen Netz.
10. Vorrichtung nach Anspruch 9, d a d u r c h g ek e n n z e i c h n e t, daß das neuronale Netz hardwaretechnisch, insbesondere als ein Chip, bereitgestellt ist.
11. Vorrichtung nach Anspruch 9, d a d u r c h g e- k e n n z e i c h n e t, daß das neuronale Netz softwaremäßig, insbesondere in einem PC, vorgesehen ist.
12. Verfahren nach einem der Ansprüche 9 bis 11, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t, daß ein Speicher zur Speicherung von Konfigurationsdaten vorgesehen ist, die insbesondere auf einer separaten Vorrichtung gewonnen werden.
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