WO2001044777A1 - Procede de detection des defauts des fibres optiques - Google Patents

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WO2001044777A1
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Shinpei Todo
Yasuhiro Naka
Akira Aikawa
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The Furukawa Electric Co., Ltd.
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    • 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 defect detection method for inspecting a defect of an optical fiber, and is suitable for an in-line inspection for inspecting an optical fiber being drawn.
  • the optical fiber drawing equipment detects this cavity defect in-line during drawing.
  • an optical fiber to be measured (hereinafter simply referred to as an optical fiber to be measured) A is drawn on its side.
  • the laser beam B is emitted from the optical fiber A, and the forward scattered light C transmitted through the optical fiber A and scattered forward is received by an image sensor D such as a CCD line sensor.
  • an image sensor D such as a CCD line sensor.
  • a system is disclosed in which an intensity distribution pattern G of the forward scattered light C is obtained by processing in a part F, and a defect of the optical fiber A to be measured is detected from the pattern G.
  • the signal processing unit E reads out the light intensity of the scattered light C received by the image sensor D in the scanning line direction (the direction of the arrow a in FIG. 9A) and outputs a light intensity distribution pattern G.
  • a laser beam B sintered light C having a displacement angle of 0 degree
  • the measured light is measured on both sides of the center.
  • the vertical axis is the sensor position coordinate (the displacement angle of the scattered light)
  • the horizontal axis is the light intensity.
  • FIG. 9B a mountain-shaped pattern G having a peak near the sensor position coordinate 0 is obtained.
  • the judgment processing unit F compares the intensity distribution pattern G detected by the image sensor D with an intensity distribution pattern (reference pattern) from a normal optical fiber that has been measured in advance.
  • the degree of coincidence of the turn is determined by using a certain threshold to determine the degree of inconsistency.
  • the reference pattern is obtained from a pattern of forward scattered light obtained by irradiating light to an optical fiber previously determined to be free from defects by another method.
  • the reference pattern is obtained by examining the pattern of the intensity distribution of forward scattered light for a plurality of optical fibers determined to be normal, and averaging the results. Things are used.
  • the optical fiber under test A vibrates, moves, the outer diameter of the fiber fluctuates, or the laser beam intensity fluctuates.
  • Various variable factors are added to the intensity distribution pattern G processed by F.
  • the pattern G moves up and down as a whole as shown in FIG. 1OA, moves left and right as a whole as shown in FIG. B, and changes in the inclination of the pattern G as shown in FIG. (These figures show only positive or negative parts of pattern G from sensor position coordinate 0 for pattern G).
  • the reference pattern is fixedly given, there is a large difference between the measured optical fiber A itself and the pattern G obtained by measurement even though there is no abnormality, and it is determined that there is an abnormality.
  • the reference pattern is fixedly given, there is a large difference between the measured optical fiber A itself and the pattern G obtained by measurement even though there is no abnormality, and it is determined that there is an abnormality.
  • the reference pattern has a certain width (play) in consideration of such external fluctuation factors, and if the measured pattern G is within a certain range (within a threshold value) with respect to the reference pattern, the measured pattern is measured.
  • Optical fiber A is determined to be normal.
  • One of the optical fiber defect detection methods of the present invention is to irradiate a laser beam from a direction intersecting the optical axis of the optical fiber to be measured with forward scattered light transmitted through the optical fiber and scattered.
  • the intensity distribution pattern includes a smoothing process with a low smoothness and a smoothing process with a high smoothness.
  • To determine the first and second patterns create a judgment pattern from the difference between the first and second patterns, evaluate the size of the judgment pattern, and detect defects in the optical fiber to be measured. Things.
  • Another one of the optical fiber defect detection methods of the present invention is to irradiate the optical fiber to be measured with a laser beam from a direction intersecting its optical axis, and to scatter the laser beam forward through the optical fiber.
  • the first and second patterns are created, a judgment pattern is created from the quotient of the first pattern with respect to the second pattern, and the size of the judgment pattern is evaluated to detect a defect in the optical fiber to be measured. is there.
  • Another one of the optical fiber defect detection methods of the present invention is to create a fluctuation threshold pattern linked with the first or second pattern and compare this with a determination pattern to determine the size of the determination pattern. Is evaluated.
  • Another one of the optical fiber defect detection methods of the present invention uses a moving average method for the smoothing process.
  • Another one of the optical fiber defect detection methods of the present invention is to irradiate the optical fiber to be measured with a laser beam from a direction intersecting its optical axis, and to scatter the laser beam forward through the optical fiber.
  • light A method for detecting a defect of the optical fiber to be measured from the pattern of the intensity distribution, and performing a Fourier transform on the pattern of the intensity distribution to obtain a Fourier transform pattern. Evaluating on the logarithmic axis, applying a judgment curve having a high contribution rate to the same pattern to the same pattern, calculating the variance of the Fourier transform pattern with respect to this judgment curve, and detecting a defect of the optical fiber to be measured from its size. It is.
  • Another one of the optical fiber defect detection methods of the present invention is to form first and second patterns by performing a weak smoothing process and a strong smoothing process on a pattern of intensity distribution.
  • a region where the difference between the first and second patterns is the largest or the quotient of the first pattern with respect to the second pattern is the largest is set as the pattern, and a Fourier transform is partially applied to the pattern in this region. This is to detect a defect of the measured optical fiber.
  • FIG. 1 is a schematic view showing a first example of an inspection apparatus employing the optical fiber defect detection method of the present invention.
  • Fig. 2 is an explanatory diagram showing the intensity distribution pattern of the scattered light observed by the image sensor in Fig. 1.
  • Fig. 2A is for a normal optical fiber
  • Fig. 2B is for an abnormal optical fiber. .
  • FIG. 3 is a flowchart showing the flow of the detection method in the defect device of FIG.
  • 4A to 4C are explanatory diagrams for explaining a state of pattern determination in the detection method of FIG.
  • FIG. 5 is a schematic diagram showing a second example of the inspection apparatus employing the optical fiber defect detection method of the present invention.
  • Fig. 6 is a flowchart illustrating the flow of processing when the Fourier transform is used for the defect detection method.
  • FIG. 7 is an explanatory diagram for explaining a state of pattern determination in the free transform method of FIG.
  • FIG. 8 is a schematic view showing a third example of the inspection apparatus employing the optical fiber defect detection method of the present invention.
  • FIG. 9A is a schematic diagram showing an example of a conventional optical fiber defect detection device
  • FIG. 9B is an explanatory diagram showing a state of scattered light observed by the device
  • 10A to 10C are explanatory diagrams showing problems in the apparatus of FIG. BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
  • FIG. 1 is a schematic view of an apparatus for implementing the optical fiber defect detection method according to the present invention.
  • a light source 12 intersects an optical fiber under measurement (optical fiber) 1 being drawn with its optical axis.
  • the image sensor 13 is arranged so as to be able to irradiate the laser beam 2 from the direction, and the image sensor 13 is opposed to the light source 12 with the optical fiber 1 to be measured interposed therebetween. Then, the laser light 2 emitted from the light source 12 is transmitted through the measured optical fiber 1 and scattered, and the forward scattered light (hereinafter simply referred to as scattered light) is received by the image sensor 13. It is so.
  • the laser light 2 has a light beam width larger than the diameter of the optical fiber 1 to be measured, and is continuously emitted from the light source 12.
  • the image sensor 13 is like a CCD line sensor, and is wide in the horizontal direction, as shown in FIG. 1, and when scanned in the same direction, the horizontal light of the scattered light scattered by the optical fiber 1 to be measured.
  • the intensity distribution can be detected.
  • the image sensor 13 can be arranged at a position directly opposite to the optical axis of the incident laser light from the light source 12, or can be arranged within an appropriate angle (light receiving angle) from the position.
  • a pattern 4 symmetrical in the horizontal direction as shown in Fig. 2A is obtained, and if there is an abnormality, the irregularities 4 are located somewhere as shown in Fig. 2B. A certain pattern 4 can be obtained.
  • the pattern 4 of the scattered light 3 captured by the image sensor 13 in FIG. 1 is sampled by the A / D converter 14, converted into a digital signal, and input to a personal computer (PC) 15. is there.
  • PC personal computer
  • the PC 15 in FIG. 1 stores a software program that processes an input digital signal and implements the optical fiber defect detection method of the present invention.
  • FIG. 3 is a flowchart of this software program. Each time one line scan is completed by the image sensor 13, the series of processes shown in FIG. 3 is performed once. In addition, 1 in the image sensor 13 The line scanning time is set to an appropriate value according to the drawing speed of the optical fiber 1 to be measured so that the cross section of the optical fiber 1 moving at high speed can be inspected at predetermined intervals. .
  • FIGS. 4A to 4C show only one half of the actual pattern 4 captured by the image sensor 13. In the present invention, even if only this one half is processed, FIG. 2A and FIG. 2 Process the entire pattern as shown in B
  • the digital signal input to the PC 15 is read to obtain the light intensity distribution pattern 4 as shown in FIG. 4A.
  • this pattern 4 an abnormality due to a defect of the measured optical fiber 1 is detected, but it is not possible to determine an abnormal portion as it is.
  • Judgment pattern C (X) Ray. Turn A (x) One pattern B (x) i
  • the determination pattern C (X) in the processing of (4) is
  • Judgment pattern C (x)
  • a pattern B (X) is duplicated in parallel with the processing of (4) and multiplied by a pattern of N (X) to obtain a variation threshold pattern 8 (hereinafter referred to as a threshold pattern L (X). ) Is calculated.
  • This threshold pattern L (X) is proportional to the variation of the pattern B (x).
  • the N (X) is experimentally determined according to the state of the measurement system such as the arrangement position of the light source 12 and the image sensor 13 and the like. What is obtained as the expected value can be used.
  • the PC 15 has a recording function for recording data received from the image sensor 13, a display function for displaying a pattern 4 captured by the image sensor 13, and the like.
  • Necessary functions can be provided, such as an alarm function for notifying the user when the alarm is detected and a function for automatically stopping the drawing device when an alarm is detected.
  • the optical fiber defect detection method of the first embodiment converts the light intensity distribution pattern 4 obtained by the image sensor 13 into a digital signal and converts the digital signal into a software program and a PC (hardware such as a personal computer).
  • the arithmetic processing is performed in combination with 5, but in the present invention, the arithmetic processing can be performed only by hardware without using a software program.
  • an inspection device as shown in FIG. 5 can be used.
  • FIG. 5 has a signal processing unit 16 and a judgment processing unit 17 similarly to the inspection apparatus of FIG. 9, and the judgment processing unit 17 has a signal duplication function, a smoothing processing function, a judgment pattern creation function, It has a threshold generation function and a pattern judgment function.
  • an alarm, a recording unit, a monitor, and the like can be provided as in FIG.
  • the signal processor 16 scans the scanning lines of the image sensor 13 in the horizontal direction and outputs the light intensity distribution of the scattered light 3 received in a time-series manner. Intensity distribution pattern 4 as shown in Fig. 2 can be obtained.
  • the signal duplication function of the determination processing unit 17 is to split the pattern 4 output from the signal processing unit 16 into two to create two identical patterns 4. There is a branching device as such a circuit.
  • the smoothing processing function is to perform smoothing processing on two patterns 4 obtained by the signal duplication function, and to perform weak smoothing on one pattern 4 similarly to the first embodiment.
  • Pattern A (x) is created, and the other pattern 4 is subjected to strong smoothing to create pattern B (X).
  • the determination pattern generation function obtains the difference or quotient from the patterns A (x) and B (X) obtained by the smoothing processing function, and is the same as the determination pattern C (X) in the first embodiment. Is what you get.
  • the threshold generation function is to obtain a threshold pattern L (X) by multiplying the pattern B (x) with enhanced smoothness by another pattern value (corresponding to N (X) in the first embodiment). is there.
  • the pattern judgment function compares the judgment pattern C (X) with the threshold pattern L (X), and the judgment pattern C (X) partially overlaps the threshold pattern L (X). If it turns, it will output "abnormal", otherwise it will output "normal”.
  • the optical fiber defect detection method of the present invention can also be implemented by an optical system as shown in FIG. More specifically, the scattered light 3 scattered by the optical fiber 1 to be measured is split into two by a half mirror 18, and the two are separated through scattering plates 19 and 20 to separate image sensors 13 (1 3 a, 1 3). This is to be observed in 3 b). In this case, the two scattering plates 19 and 20 have different light scattering powers, one has a low light scattering power, and the other has a high light scattering power.
  • a pattern A (X) similar to that of the first embodiment is obtained from the received scattered light 3, and the scattered light transmitted through the latter and received by the image sensor 13b. From 3, the same pattern B (x) as in the first embodiment can be obtained.
  • the pattern A (x) and the pattern B (x) obtained by the two image sensors 13a and 13b can be processed by the digital processing system described in the first embodiment, or can be processed by the second embodiment. Processing is performed by the analog processing system as described above, and a determination pattern C (X) and a threshold pattern L (X) are obtained, and these can be compared to determine the quality of the optical fiber 1 to be measured.
  • a Fourier transform may be used in the present invention.
  • the process is the same as in the first embodiment up to the point where the intensity distribution pattern 4 of the scattered light 3 is obtained and the digital signal is input to the PC 15, but the software program for processing the signal is as shown in FIG. Is used.
  • an effective range may be set in the frequency range, and, for example, a frequency lower than the base point may be excluded from the effective range.
  • the maximum frequency (determined by the number of data used during Fourier transform) is more likely to be unstable in the high frequency range than (maximum frequency) 2, so this may be excluded.
  • All of the above processing is performed electronically by the software program shown in FIG. 6, and for example, the fitting of the reference line 10 to the Fourier transform pattern 9 in FIG. 7 is not performed manually. If the Fourier transform takes a long time to process on the PC 15,
  • the Fourier transform can be efficiently processed by FFT (Fast Fourier Transform), but the processing load is still large compared to the moving average, so the processing speed can be increased by limiting the area.
  • FFT Fast Fourier Transform
  • optical fiber defect detection method of the present invention According to the optical fiber defect detection method of the present invention, the following effects can be obtained.

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Description

明細書 光ファイバの欠陥検出方法 技術分野
本発明は光ファイバの欠陥を調べる欠陥検出方法に関するものであり、 線引き中の光 ファイバを検査するインライン検査に適したものである。 背景技術
光フアイバは内部に空洞等の欠陥があると光伝送損失の増大や機械的強度の低下、 或 いは融着接続時の端面融着の失敗等の望ましくない問題を生じる。 そこで、 光ファイバ 線引設備では線引き中にインラインにてこの空洞欠陥の検出を行っている。
例えば、 特開平 4 一 1 0 6 4 4 8号公報、 その他では図 9 Aに示すように、 線引き中 の被測定光ファイバ素線 （以下、 単に被測定光ファイバと記す） Aにその側方からレー ザ光 Bを照射し、 当該光ファイバ A内を透過して前方に散乱される前方散乱光 Cを C C Dラインセンサ等のイメージセンサ Dで受光し、 この信号を信号処理部 E及び判定処理 部 Fで処理して、 前方散乱光 Cの強度分布パターン Gを得ると共に同パターン Gから被 測定光ファイバ Aの欠陥を検出するシステムが開示されている。
前記信号処理部 Eは、 イメージセンサ Dで受光された散乱光 Cの光強度をその走査ラ イン方向 （図 9 A中の矢印 a方向） に読み出して光強度分布のパターン Gを出力する。 この場合、 イメージセンサ Dの走査ライン方向の中央部付近に図示されていない光源か ら直進するレーザ光 B (変位角が 0度の散乱光 C ) が受光され、 前記中央部の両側に被 測定光ファィバ Aで散乱された散乱光 Cが受光されるようになつており、 縦軸をセンサ 位置座標 （散乱光の変位角） とし、 横軸を光強度として強度分布のパターンをプロット すれば、 図 9 Bに示されるようにセンサ位置座標 0付近にピークを持つ、 山形のパター ン Gが得られるようになつている。
前記判定処理部 Fは、 イメージセンサ Dでとらえられた強度分布のパターン Gを、 予 め計測しておいた正常な光ファイバからの強度分布パターン（基準パターン） と比較し、 両者 、。ターンの一致度成レ、は不一致度をある閾値をもって判定し、 被測定光ファイバ A が正常であるか異常であるかを判別する。 この場合、 基準パターンは、 予め他の方法で 欠陥が無いと判定された光ファイバに光を照射して得られる前方散乱光のパターンから 得られる。 基準パターンは、 正常と判断された複数の光ファイバについて前方散乱光の 強度分布のパターンを調べ、 その結果を平均化したものとする場合も有るが、 いずれに しても基準パターンは固定的なものが使われる。
線引中のオンライン測定においては、 被測定光ファイバ Aが振動したり、 位置が移動 したり、 ファイバ外径が変動したり、 或いはレーザ光強度が変動したりして、 実際に判 定処理部 Fで処理される強度分布パターン Gには様々な変動要素が付加されてしまう。 例えば図 1 O Aに示すようにパターン Gが全体的に上下したり、 同図 Bに示すように全 体的に左右に移動したり、 同図 Cに示すようにパターン Gの傾きが変化したりする （こ れらの図にはパターン Gについてセンサ位置座標 0より正の部分成いは負部分だけを表 示してある）。 この結果、 基準パターンが固定的に与えられていると、被測定光ファイバ Aそのものに異常が無いにも関わらず測定で得られたパターン Gとの間に大きな差異が 生じて異常有りと判断されてしまうことがある。 そこで一般には、 このような外的変動 要因を考慮して基準パターンにある幅 （遊び） を持たせ、 計測されたパターン Gが基準 パターンに対してある範囲内 （閾値内） にあれば被測定光ファイバ Aは正常であると判 断するようにしている。
し力 し、 最近、 この遊びが本来検出されるべき欠陥を見逃す例があることが判ってき た。 例えば、 光ファイバの断面位置においてコア近傍に欠陥があると、 コアから離れた ところに欠陥がある場合に比べて、 基準パターンと比較した際の差異が小さくなり、 差 異が閾値の遊びの中に入り、 本来異常と判断されなければならないにも関わらず、 正常 と判断されてしまうことがある。 従って、 図 1 0 A、 図 1 0 B、 図 1 0 Cに示すような 光ファイバの欠陥によらない変動分を解消して正確に被測定光ファイバ Aの異常を検出 することができるアルゴリズムが必要とされている。
近年の画像処理を含めたデジタル信号処理能力のソフトウエア的、 ハードウェア的発 達により、 光ファイバの欠陥によらない変動分をキャンセルするように基準レベルを変 動させることも不可能ではない。 しかしながら、 光ファイバの製造コストの低減のため に線引速度のさらなる高速化も要求され続け、 欠陥検出の測定周期も高速化が要求され ており、 精度良く判定できる高度な処理であっても、 処理時間がかかる内容では意味が ない。 従って、 画像処理に要する演算の負担が軽く、 高速処理が可能なアルゴリズムが 必要とされている。
また、 光ファイバの断面方向に屈折率分布、 或いは測定用照射レーザ光の強度分布等 に局所的な偏りがあると、 オンライン測定時、 ファイバ振動を伴って、 それらが拡大検 知される場合があり、 従って、 このような局所的偏りに影響されないアルゴリズムが必 要とされている。 発明の開示
本発明の光ファィバの欠陥検出方法の一つは、 被測定光ファィバ ίこその光軸と交差す る方向からレーザ光を照射して、 同光ファイバ内を透過して散乱される前方散乱光の強 度分布を調べ、 同強度分布のパターンから被測定光ファイバの欠陥を検出する方法にお いて、 前記強度分布のパターンに、 平滑度の弱い平滑化処理と平滑度の強い平滑化処理 を施して第 1、 第 2のパターンを作り、 これら第 1、 第 2のパターンの差から判定用パ ターンを作り、 同判定用パターンの大きさを評価して被測定光ファイバの欠陥を検出す るものである。
本発明の光ファイバの欠陥検出方法の他の一つは、 被測定光ファイバにその光軸と交 差する方向からレーザ光を照射して、 同光ファイバ内を透過して散乱される前方散乱光 の強度分布を調べ、 同強度分布のパターンから被測定光ファイバの欠陥を検出する方法 において、 前記強度分布のパターンに、 平滑度の弱い平滑化処理と平滑度の強い平滑化 処理を施して第 1、 第 2のパターンを作り、 第 2のパターンに対する第 1のパターンの 商から判定用パターンを作り、 同判定用パターンの大きさを評価して被測定光ファイバ の欠陥を検出するものである。
本発明の光ファィバの欠陥検出方法の他の一つは、 第 1或いは第 2のパターンと連動 される変動閾値パターンを作り、 これを判定用パターンと比較することにより同判定用 パターンの大きさを評価するものである。
本発明の光ファイバの欠陥検出方法の他の一つは、 平滑化処理に移動平均法を用いる ものである。
本発明の光ファイバの欠陥検出方法の他の一つは、 被測定光ファイバにその光軸と交 差する方向からレーザ光を照射して、 同光ファイバ内を透過して散乱される前方散乱光 の強度分布を調べ、 同強度分布のパターンから被測定光ファイバの欠陥を検出する方法 において、 前記強度分布のパターンをフーリエ変換してフーリエ変換パタ一ンにし、 こ のフ一リエ変換パターンを両対数軸にて評価して同パターンにこれと寄与率が高い判定 用曲線を当てはめ、 この判定用曲線に対する前記フーリエ変換パターンの分散を求めて その大きさから被測定光ファイバの欠陥を検出するものである。
本発明の光ファイバの欠陥検出方法の他の一つは、 強度分布のパターンに、 平滑度の 弱い平滑化処理と平滑度の強い平滑化処理を施して第 1、第 2のパターンを作り、第 1、 第 2のパターンの差が最大となる、 或いは第 2のパターンに対する第 1のパターンの商 が最大となるような領域をパターンに設定し、 この領域のパターンに部分的にフーリェ 変換を施して被測定光ファイバの欠陥を検出するものである。 図面の簡単な説明
図 1は本発明の光ファイバの欠陥検出方法を採用した検査装置の第 1例を示した概略 図。
図 2は図 1のィメージセンサで観測される散乱光の強度分布パターンを表した説明図 であり、 図 2 Aは正常な光ファイバに対するもの、 図 2 Bは異常がある光ファイバに対 するもの。
図 3は図 1の欠陥装置における検出方法の流れを示したフローチヤ一ト図。
図 4 A〜図 4 Cは図 3の検查方法におけるパターン判定の様子を説明するための説明 図。
図 5は本発明の光ファィバの欠陥検出方法を採用した検査装置の第 2例を示した概略 図。
図 6は欠陥検出方法にフーリェ変換を採用した場合の処理の流れを説明するフローチ ヤート図。
図 7は図 6のフ一リォ変換法におけるパターン判定の様子を説明するための説明図。 図 8は本発明の光ファイバの欠陥検出方法を採用した検査装置の第 3例を示した概略 図。
図 9 Aは従来の光ファイバの欠陥検出装置の一例を示した概略図、 図 9 Bは同装置に ぉレ、て観測される散乱光の様子を示した説明図。 図 1 0八〜図1 0 Cは図 9の装置における問題点を示した説明図。 発明を実施するための最良の形態
(実施の形態 1 )
図 1は本発明の光ファイバの欠陥検出方法を実施するための装置の概略図であり、 光 源 1 2は線引き中の被測定光ファイバ （光ファイバ素線） 1にその光軸と交差する方向 からレ一ザ光 2を照射できるように配置され、 イメージセンサ 1 3は前記光源 1 2と被 測定光ファイバ 1を挟んで対向するように配置されている。 そして光源 1 2から出射さ れたレ一ザ光 2が被測定光ファイバ 1内を透過して散乱され、 その前方散乱光 （以下、 単に散乱光と記載する） がイメージセンサ 1 3で受光されるようにしてある。 なお、 レ —ザ光 2は被測定光ファイバ 1の直径を上回る光線幅を有するものであり、 光源 1 2か ら連続的に出射される。
前記イメージセンサ 1 3は C C Dラインセンサのようなものであり、 図 1に示される ように水平方向に幅広く、 同方向に走査すれば被測定光ファイバ 1で散乱された散乱光 の水平方向の光強度分布を検出することができるようになつている。 このイメージセン サ 1 3は、 光源 1 2からの入射レーザ光の光軸に正対する位置に配置することもできる 、 その位置から適宜の角度 （受光角度） の範囲内に配置することもできる。 このィメ ージセンサ 1 3からの信号を、横軸を水平方向における位置 （散乱光 3の変位角）、 縦軸 を光強度としてプロットすれば、 図 2 Aや図 2 Bに示されるような山形のパターン 4が 観測できるようにしてある。 そして被測定光ファイバ 1が正常であれば図 2 Aに示され るような水平方向に左右対象なパターン 4が得られ、 異常が有れば図 2 Bに示されるよ うなどこかに凹凸のあるパターン 4が得られるようになつている。
図 1のイメージセンサ 1 3でとらえられた散乱光 3のパターン 4は、 A/D変 « 1 4 でサンプリングされてデジタル信号に変換され、 パーソナルコンピュータ （P C ) 1 5 に入力されるようにしてある。
図 1の P C 1 5には入力されるデジタル信号を処理して本件発明の光ファイバの欠陥 検出方法を実現するソフトウエアプログラムが記憶されている。 図 3はこのソフトウェ ァプログラムのフローチャートであり、 イメージセンサ 1 3で 1回のライン走査が完了 する毎に図 3に示す一連の処理が 1回行われる。 なお、 イメージセンサ 1 3における 1 回のライン走査時間は、 被測定光ファイバ 1の線引き速度等にあわせて適切な値を選択 し、 高速で移動する被測定光ファイバ 1の断面を所定の間隔で検査することができるよ うにする。
次に、 前記図 3のソフトウェアプログラムによる処理を、 図 4 Aに示すようなパター ン 4が得られた場合の例で説明する。 なお、 図 4 A〜図 4 Cにはイメージセンサ 1 3で とらえられる実際のパターン 4の片側半分だけが図示されており、 本件発明においては この片側半分だけを処理しても、 図 2A、 図 2 Bに示されるようにパターン全体を処理
(1) PC 1 5に入力されたデジタル信号を読み込み、 図 4 Aに示すような光強度分布 のパターン 4を得る。 このパターン 4には被測定光ファィバ 1の欠陥に伴う異常が検出 されているが、 そのままでは異常箇所を判別することはできない。
(2) 読み込んだパターン 4を複製して全く同じ 2つのパターン 4を作り出す （データ のコピー）。
(3) 複製された一方のパターン 4に同パターン 4を構成する要素への有効範囲を狭く 作用させた移動平均処理を施し、 他方のパターン 4に各要素への有効範囲を広く作用さ せた移動平均処理を施して、図 4 Bに示される第 1のパターン 5 (以下、パターン A ( X) と記載する） と第 2のパタ一ン 6 (以下、 パターン B ( X) と記載する） を得る。 なお、 移動平均は平滑化処理の一つであり、 数 1で表されるものである。 この場合の各要素へ の有効範囲を狭く したり広く したりすることは数 1における nを小さく したり大きく し たりすることである。 また f (x)、 f ( i ) は水平位置における各要素点 xや iにおけ る光強度を表す。
(数式 1)
x+n
f(x) = -L_ y f{i)
(4) パターン A (x) とパターン B (x) の差をとり、 図 4 Cに示される判定用バタ ーン 7 (以下、 判定用パターン C (x) と記載する） を得る。
判定用バタ一ン C ( X) =レヽ。ターン A (x) 一パターン B (x) i 前記 （4) の処理における、 判定用パターン C ( X) は、
判定用パターン C (x) =| (パターン A (x)) / (パターン B (x)) I により得られるものであっても良い。 こちらの方が判定用パターン C (X) を作成する 負担が軽いが、 どちらを選択するかはシステムの処理能力を考慮して選択すれば良い。
(5) 前記 （4) の処理と平行してパターン B ( X) を複製し、 これに N ( X) なるパ ターンを乗算して変動閾値パターン 8 (以下、 閾値パターン L (X) と記載する） を算 出する。 この閾値パターン L ( X) はパターン B ( x) の変動に比例される。前記 N (X) は、 光源 1 2やイメージセンサ 1 3の配置位置等、 計測系の状態に応じて実験的に求め られるものであり、 オンライン測定において正常状態でのばらつきを計測し、 平均的な 期待値として求めたものを使用することができる。
(6) 判定用パターン C ( X) と閾値パターン L ( X) とを比較し、 図 4Cに示される ように判定用パターン C (x) に閾値パターン L ( X) を越える箇所が部分的にでもあ れば"異常"の判定を出力する。 閾値パターン L ( X ) を超える部分がなければ"正常〃の 判定結果を出力するものとする。
(7) 前記 （1) から （6) までの処理を繰り返し行い、 線引き中の被測定光ファイバ 1の欠陥をィンラインにて検出する。
前記 PC 1 5はデジタル信号を処理する以外に、 イメージセンサ 1 3から受け取った データを記録する記録機能や、 イメージセンサ 1 3でとらえられたパターン 4等を表示 する表示機能、 〃異常〃が検出された場合にそれを報知するアラーム機能、 アラームが検 出された場合に線引き装置を自動的に停止させたりする機能等、 必要な機能を備えるこ とができる。
(実施の形態 2)
この実施形態は、 前記実施形態 1の光ファイバの欠陥検出方法はイメージセンサ 1 3 で得られる光強度分布のパターン 4をデジタル信号に変換してソフトウエアプログラム と PC (パソコン等のハードウェア） 1 5との組み台わせで演算処理する例であるが、 本件発明においてはソフトウエアプログラムを用いずに、 ハードウェアだけで行うこと もできる。 この場合は図 5の様な検査装置とすることができる。 図 5は、 図 9の検査装 置と同様に信号処理部 1 6と判定処理部 1 7とを有し、判定処理部 1 7は信号複製機能、 平滑化処理機能、 判定用パターン作成機能、 閾値発生機能、 パターン判定機能を持つ。 なお、 実際にはこれらに加えて図 9と同様にアラームや記録部、 モニタ等を備えること ができる。
信号処理部 1 6は、 イメージセンサ 1 3の走査線を水平方向に走査して受光された散 乱光 3の光強度分布を時系列的に出力させるものであり、 1回のライン走査で図 2に示 すような強度分布のパターン 4を得ることができるようにしてある。
判定処理部 1 7の信号複製機能は信号処理部 1 6から出力されるパターン 4を 2つに 分岐して 2つの同じパターン 4を作り出すものである。 このような回路としては分岐器 がある。
前記平滑化処理機能は、 信号複製機能で得られた 2つのパターン 4に平滑化処理を施 すものであり、 一方のパターン 4には実施形態 1 と同様に平滑度の弱い平滑化を施して パターン A (x) を作り出し、 他方のパターン 4には平滑度の強い平滑化を施してパタ ーン B ( X) を作り出す。 この平滑化処理を行う回路としては積分回路があり、 平滑の 度合レ、は回路の時定数により設定することができる。
前記判定用パターン発生機能は、平滑化処理機能で得られたパターン A (x)、 B ( X) からそれらの差或いは商を得て、 実施形態 1における判定用パターン C (X) と同じも のを得るものである。
前記閾値発生機能は、平滑度を強く したパターン B (x) にさらに別のパターン値（実 施形態 1の N ( X) に相当するもの） を掛けて閾値パターン L ( X) を得るものである。 前記パターン判定機能は、 判定用パターン C ( X ) と、 閾値パターン L ( X) とを比 較するものであり、 判定用パターン C ( X) に閾値パターン L ( X) を部分的にでも上 回れば"異常"を、 そうでなければ"正常"を出力するものである。
(実施の形態 3 )
本発明の光ファイバの欠陥検出方法は図 8に示すような光学系によっても実施するこ とができる。 具体的には、 被測定光ファイバ 1で散乱された散乱光 3をハーフミラー 1 8により 2つに分岐し、 それらを散乱板 1 9、 20を通して別々のイメージセンサ 1 3 (1 3 a, 1 3 b) で観測するようにしたものである。 この場合、 2枚の散乱板 1 9、 20は光の散乱度数を違えてあり、一方は散乱度を弱く、他方は散乱度を高くしてあり、 前者を透過してイメージセンサ 1 3 aに受光される散乱光 3からは実施形態 1と同様の パターン A ( X) が得られ、 後者を透過してイメージセンサ 1 3 bに受光される散乱光 3からは実施形態 1と同様のパターン B (x) が得られるようにしてある。 この 2つの ィメ一ジセンサ 1 3 a、 1 3 bで得られたパターン A (x) とパターン B (x) は実施 形態 1で説明したようなデジタル処理系で処理したり、 実施形態 2で説明したようなァ ナログ処理系で処理して、 判定用パターン C (X) と閾値パターン L ( X) とを求め、 これらを比較して被測定光ファイバ 1の良否を判断することができる。
(実施の形態 4)
以上は光ファイバの欠陥検出方法に平滑化処理を用いた例であるが、 本発明ではフー リエ変換を用いても良い。 この場合、 散乱光 3の強度分布パターン 4を得てそのデジタ ル信号を PC 1 5に入力するところまでは実施形態 1と同じであるが、 信号を処理する ソフトウエアプログラムは図 6に示すものを用いる。
以下に図 6のソフトウエアプログラムによる処理の流れを説明する。
(1) 読み込んだパターン 4に対してフーリエ変換を施して、 フーリエ変換パターン 9 を得、 そのフ一リェ変換パターン 9を図 7に示すような両対数のグラフにて評価する。
(2) 図 7のグラフに低周波数域を基点とした基準線 （判定用曲線） 10を引く。 この 引き方はイメージセンサ 1 3の配置やその他の系の構成要素により微妙に異なるが、 低 周波数域側で安定した点、 例えば 10 H Zのボイントを通り、 傾きが一 1の直線を当て はめることができる。
(3) フーリエ変換パターン 9の基準線 10に対する偏差の 2乗和を求める （分散を求 める）。 この場合、 周波数域に有効範囲を設定し、 例えば、 基点にしたポイントよりも低 周波側は有効範囲外として除外しても良い。 また、 最大周波数 （フ一リエ変換時に利用 したデータ数により決まる） に対して （最大周波数） ノ2より高周波域では不安定とな りやすいのでこれも除外して良い。
(4) 求まった偏差の 2乗和を所定の閾値と比較し、 閾値以下であれば"正常"の結果を 出力し、 閾値を越えれば欠陥があるとして"異常"の結果を出力する。
(5) 前記 （1) 〜 （4) の処理を繰り返すことにより、 線引中の被測定光ファイバ 1 のオンライン検査を行うことができる。
以上の処理は全て図 6に示したソフトウェアプログラムにより電子的に行われるもの であって、 例えば図 7のフーリエ変換パターン 9への基準線 10の当てはめを人手によ り行うものではない。 前記フーリェ変換が P C 1 5での処理に時間がかかる場合、 実施形態 1で説明したパ ターン A ( x ) とパターン B ( x ) とから | A— B |或いは I AZ B lを求め、 これらの値 が最大となる領域、 例えば図 4 Cにおいてパターン C ( X ) が最大ピークを持つような 領域を選びだし、 この領域に対して前記図 6のプログラムに基づく判定法を実施するこ とにより、 処理を高速化することができる。 フーリエ変換は F F T (高速フーリエ変換） により効率的に演算処理することができるが、 それでも移動平均と比較すれば処理負担 は大きいため、 領域を限定することにより処理速度を速めることができる。
平滑化処理には、 各要素での値をその周辺領域の値の平均値で置き換える移動平均の 他に、 周辺領域の値の中央値 （メディアン： median) で置き換えることによって平滑化す る方法や、 フーリェ変換した後に低域通過フィルタによって高い周波数の成分をより小 さくし、 その後逆フーリエ変換を行うことによって平滑化する手法等もある。 産業上の利用可能性
本発明の光ファイバの欠陥検出方法によれば次のような効果がある。
1 . 移動平均等の処理に時間のかからない平滑化処理をアルゴリズムとして採用するた め、 線引き速度が速くても容易にオンライン検査を行うことができる。
2 . 平滑化処理は電気回路や光学系により簡単に実行することができるため、 高速検査 が可能である。
3 . 被測定光ファイバの変動やレーザ光の変動分をキャンセルできるように閾値が変動 されるため、 正確な検査が可能である。
4 . 請求の範囲第 5項のフーリエ変換を採用する検査方法においても、 請求の範囲第 6 項に記載されているようにパターン全体についてフーリエ変換を行う必要はないため、 高速検査が可能である。

Claims

請求の範囲
1 . 被測定光ファイバにその光軸と交差する方向からレーザ光を照射して、 同光フアイ 内を透過して散乱される前方散乱光の強度分布を調べ、 同強度分布のパターンから被 測定光ファイバの欠陥を検出する方法において、 前記強度分布のパターンに、 平滑度の 弱い平滑化処理と平滑度の強い平滑化処理を施して第 1、 第 2のパターンを作り、 これ ら第 1、 第 2のパターンの差から判定用パターンを作り、 同判定用パターンの大きさを 評価して被測定光ファイバの欠陥を検出することを特徴とする光ファイバの欠陥検出方 法。
2 . 被測定光ファイバにその光軸と交差する方向からレーザ光を照射して、 同光： バ内を透過して散乱される前方散乱光の強度分布を調べ、 同強度分布のパターンから被 測定光ファイバの欠陥を検出する方法において、 前記強度分布のパターンに、 平滑度の 弱い平滑化処理と平滑度の強い平滑化処理を施して第 1、 第 2のパターンを作り、 第 2 のパターンに対する第 1のパターンの商から判定用パターンを作り、 同判定用パターン の大きさを評価して被測定光ファイバの欠陥を検出することを特徴とする光ファイバの 欠陥検出方法。
3 . 第 1或いは第 2のパターンと連動される変動閾値パターンを作り、 これを判定用パ ターンと比較することにより同判定用パターンの大きさを評価することを特徴とする請 求の範囲第 1項又は第 2項記載の光ファィバの欠陥検出方法。
4 . 平滑化処理に移動平均法を用いることを特徴とする請求の範囲第 1項乃至第 3項の いずれかに記載の光ファイバの欠陥検出方法。
5 . 被測定光ファイバにその光軸と交差する方向からレーザ光を照射して、 同光フアイ バ内を透過して散乱される前方散乱光の強度分布を調べ、 同強度分布のパターンから被 測定光ファイバの欠陥を検出する方法において、 前記強度分布のパターンをフーリエ変 換してフーリェ変換パターンにし、 このフーリェ変換バタ一ンを両対数軸にて評価して 同パターンにこれと寄与率が高い判定用曲線を当てはめ、 この判定用曲線に対する前記 フーリエ変換パターンの分散を求めてその大きさから被測定光ファイバの欠陥を検出す ることを特徴とする光ファイバの欠陥検出方法。
6 . 強度分布のパターンに、 平滑度の弱い平滑化処理と平滑度の強い平滑化処理を施し て第 1、 第 2のパターンを作り、 第 1、 第 2のパターンの差が最大となる、 或いは第 2 のパターンに対する第 1のパターンの商が最大となるような領域をパターンに設定し、 この領域のパターンに部分的にフーリエ変換を施して被測定光ファイバの欠陥を検出す るようにしたことを特徴とする請求の範囲第 5項記載の光ファィバの欠陥検出方法。
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