(57)【要約】      （修正有）【課題】対象とする一対の光ファイバの各々の光ファイバ種の判別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種判別方法を提供すること。【解決手段】光ファイバの径方向画像データをもとに輝度分布データを抽出し、輝度分布データをもとに作成された、光ファイバの径方向の輝度分布と光ファイバ種との対応関係を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任意の光ファイバの光ファイバ種を判別し得る判別モデル３３ａを作成し、対象とする一対の光ファイバの径方向画像データをもとに抽出された輝度分布データから、判別モデルを用いて一対の光ファイバの各々の光ファイバ種を判別する。また、判別された各々の光ファイバ種の組み合わせに応じて設定された融着条件に基づき、一対の光ファイバ同士を融着接続する。【選択図】図１
2020020997.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
光ファイバの径方向から撮像された径方向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をもとに作成された、前記光ファイバの径方向の輝度分布と光ファイバ種との対応関係を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光ファイバ種を判別し得る判別モデルを作成する判別モデル作成部と、
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、前記判別モデルを用いて前記一対の光ファイバの各々の光ファイバ種を判別する判別部と、
判別された前記各々の光ファイバ種の組み合わせに応じて設定された融着条件に基づき、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。
【請求項２】
前記光ファイバの径方向画像データを水増し処理して、前記光ファイバの複数の径方向画像データを作成する画像処理部を更に備え、
前記輝度分布抽出部は、水増し処理による前記複数の径方向画像データの各々から前記光ファイバの輝度分布データを抽出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の融着接続システム。
【請求項３】
前記画像処理部は、画像データの回転、平行移動、反転、明るさ調整、ノイズ付与、及びフォーカス調整のうちの少なくとも一つを行って、前記光ファイバの径方向画像データを水増し処理する、
ことを特徴とする請求項２に記載の融着接続システム。
【請求項４】
前記フォーカス調整は、前記光ファイバの径方向画像データの撮像を模擬する光学シミュレーションを用いて行われる、
ことを特徴とする請求項３に記載の融着接続システム。
【請求項５】
前記機械学習は、ニューラルネットワークを用いたものである、
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の融着接続システム。
【請求項６】
前記機械学習は、前記光ファイバの輝度分布データの特徴量を抽出し、前記光ファイバの輝度分布データのうちの前記特徴量を有する特徴部分に着目して、前記光ファイバの径方向の輝度分布と光ファイバ種との対応関係を学習するものである、
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。
【請求項７】
前記教師データは、新規の光ファイバの径方向画像データが撮像された場合、前記新規の光ファイバの径方向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を加味して更新され、
前記判別モデル作成部は、更新後の前記教師データを用いて機械学習を行い、前記判別モデルを更新する、
ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の融着接続システム。
【請求項８】
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径方向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、判別モデルを用いて前記一対の光ファイバの各々の光ファイバ種を判別する判別部と、
判別された前記各々の光ファイバ種の組み合わせに応じて設定された融着条件に基づき、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、
前記判別モデルは、光ファイバの径方向の輝度分布と光ファイバ種との対応関係を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光ファイバ種を判別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画像データから抽出された輝度分布データをもとに、前記光ファイバの径方向の輝度分布と光ファイバ種との対応関係を示すように作成される、
ことを特徴とする融着接続機。
【請求項９】
前記光ファイバの径方向画像データを水増し処理して、前記光ファイバの複数の径方向画像データを作成する画像処理部を更に備え、
前記輝度分布抽出部は、水増し処理による前記複数の径方向画像データの各々から前記光ファイバの輝度分布データを抽出する、
ことを特徴とする請求項８に記載の融着接続機。
【請求項１０】
前記画像処理部は、画像データの回転、平行移動、反転、明るさ調整、ノイズ付与、及びフォーカス調整のうちの少なくとも一つを行って、前記光ファイバの径方向画像データを水増し処理する、
ことを特徴とする請求項９に記載の融着接続機。
【請求項１１】
前記フォーカス調整は、前記光ファイバの径方向画像データの撮像を模擬する光学シミュレーションを用いて行われる、
ことを特徴とする請求項１０に記載の融着接続機。
【請求項１２】
光ファイバの径方向から撮像された径方向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をもとに作成された、前記光ファイバの径方向の輝度分布と光ファイバ種との対応関係を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光ファイバ種を判別し得る判別モデルを作成し、
対象とする一対の光ファイバの径方向画像データをもとに抽出された輝度分布データから、前記判別モデルを用いて前記一対の光ファイバの各々の光ファイバ種を判別する、
ことを特徴とする光ファイバ種判別方法。
【請求項１３】
前記光ファイバの径方向画像データを水増し処理して、前記光ファイバの複数の径方向画像データを作成し、
水増し処理による前記複数の径方向画像データの各々から、前記光ファイバの輝度分布データを抽出する、
ことを特徴とする請求項１２に記載の光ファイバ種判別方法。
【請求項１４】
前記水増し処理は、画像データの回転、平行移動、反転、明るさ調整、ノイズ付与、及びフォーカス調整のうちの少なくとも一つを行って、前記光ファイバの複数の径方向画像データを作成する、
ことを特徴とする請求項１３に記載の光ファイバ種判別方法。
【請求項１５】
前記フォーカス調整は、前記光ファイバの径方向画像データの撮像を模擬する光学シミュレーションを用いて行われる、
ことを特徴とする請求項１４に記載の光ファイバ種判別方法。
【請求項１６】
前記機械学習は、ニューラルネットワークを用いたものである、
ことを特徴とする請求項１２〜１５のいずれか一つに記載の光ファイバ種判別方法。
【請求項１７】
前記機械学習は、前記光ファイバの輝度分布データの特徴量を抽出し、前記光ファイバの輝度分布データのうちの前記特徴量を有する特徴部分に着目して、前記光ファイバの径方向の輝度分布と光ファイバ種との対応関係を学習するものである、
ことを特徴とする請求項１２〜１６のいずれか一つに記載の光ファイバ種判別方法。
【請求項１８】
前記教師データは、新規の光ファイバの径方向画像データが撮像された場合、前記新規の光ファイバの径方向画像データをもとに抽出された輝度分布データを加味して更新され、
前記判別モデルは、更新後の前記教師データを用いて機械学習を行うことにより、更新される、
ことを特徴とする請求項１２〜１７のいずれか一つに記載の光ファイバ種判別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、融着接続システム、融着接続機及び光ファイバ種判別方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
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。
【０００３】
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各々の光ファイバ種（具体的には光ファイバ種によって異なる光ファイバの材質や構造、寸法等）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。
【０００４】
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。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１０−１２８２９０号公報
【特許文献２】特開２００２−１６９０５０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
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、コア部やクラッド部の材質、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市場に存在する。また、光ファイバの各メーカからは、毎年、新種の光ファイバが多数、市場に投入される。したがって、市場に存在する全ての光ファイバの種類（光ファイバ種）の組み合わせ数、例えば、融着接続の対象とする一対の光ファイバの各々の光ファイバ種の組み合わせ数は、膨大であり、年々増加する傾向にある。
【０００７】
一方、融着接続機には、そ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予め設定（プリセット）されている。このような融着接続機を使用して一対の光ファイバ同士を融着接続する場合には、従来、対象とする一対の光ファイバの各々の光ファイバ種を作業者が判別し、プリセットされている多数のパラメータセットの中から、この融着接続に適合するパラメータセットを作業者が選択する必要がある。しかしながら、上述したように光ファイバ種の組み合わせ数は膨大であるため、対象とする一対の光ファイバの各々の光ファイバ種をユーザが判別するには、多大な時間及び労力が掛かるという問題がある。
【０００８】
本発明は、上記の事情に鑑みてなされたものであって、対象とする一対の光ファイバの各々の光ファイバ種の判別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種判別方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
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径方向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をもとに作成された、前記光ファイバの径方向の輝度分布と光ファイバ種との対応関係を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光ファイバ種を判別し得る判別モデルを作成する判別モデル作成部と、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、前記判別モデルを用いて前記一対の光ファイバの各々の光ファイバ種を判別する判別部と、判別された前記各々の光ファイバ種の組み合わせに応じて設定された融着条件に基づき、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。
【００１０】
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、前記光ファイバの径方向画像データを水増し処理して、前記光ファイバの複数の径方向画像データを作成する画像処理部を更に備え、前記輝度分布抽出部は、水増し処理による前記複数の径方向画像データの各々から前記光ファイバの輝度分布データを抽出する、ことを特徴とする。
【００１１】
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、前記画像処理部は、画像データの回転、平行移動、反転、明るさ調整、ノイズ付与、及びフォーカス調整のうちの少なくとも一つを行って、前記光ファイバの径方向画像データを水増し処理する、ことを特徴とする。
【００１２】
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、前記フォーカス調整は、前記光ファイバの径方向画像データの撮像を模擬する光学シミュレーションを用いて行われる、ことを特徴とする。
【００１３】
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、ニューラルネットワークを用いたものである、ことを特徴とする。
【００１４】
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、前記光ファイバの輝度分布データの特徴量を抽出し、前記光ファイバの輝度分布データのうちの前記特徴量を有する特徴部分に着目して、前記光ファイバの径方向の輝度分布と光ファイバ種との対応関係を学習するものである、ことを特徴とする。
【００１５】
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、新規の光ファイバの径方向画像データが撮像された場合、前記新規の光ファイバの径方向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を加味して更新され、前記判別モデル作成部は、更新後の前記教師データを用いて機械学習を行い、前記判別モデルを更新する、ことを特徴とする。
【００１６】
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径方向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、判別モデルを用いて前記一対の光ファイバの各々の光ファイバ種を判別する判別部と、判別された前記各々の光ファイバ種の組み合わせに応じて設定された融着条件に基づき、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、前記判別モデルは、光ファイバの径方向の輝度分布と光ファイバ種との対応関係を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光ファイバ種を判別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画像データから抽出された輝度分布データをもとに、前記光ファイバの径方向の輝度分布と光ファイバ種との対応関係を示すように作成される、ことを特徴とする。
【００１７】
また、本発明に係る融着接続機は、上記の発明において、前記光ファイバの径方向画像データを水増し処理して、前記光ファイバの複数の径方向画像データを作成する画像処理部を更に備え、前記輝度分布抽出部は、水増し処理による前記複数の径方向画像データの各々から前記光ファイバの輝度分布データを抽出する、ことを特徴とする。
【００１８】
また、本発明に係る融着接続機は、上記の発明において、前記画像処理部は、画像データの回転、平行移動、反転、明るさ調整、ノイズ付与、及びフォーカス調整のうちの少なくとも一つを行って、前記光ファイバの径方向画像データを水増し処理する、ことを特徴とする。
【００１９】
また、本発明に係る融着接続機は、上記の発明において、前記フォーカス調整は、前記光ファイバの径方向画像データの撮像を模擬する光学シミュレーションを用いて行われる、ことを特徴とする。
【００２０】
また、本発明に係る光ファイバ種判別方法は、光ファイバの径方向から撮像された径方向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をもとに作成された、前記光ファイバの径方向の輝度分布と光ファイバ種との対応関係を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光ファイバ種を判別し得る判別モデルを作成し、対象とする一対の光ファイバの径方向画像データをもとに抽出された輝度分布データから、前記判別モデルを用いて前記一対の光ファイバの各々の光ファイバ種を判別する、ことを特徴とする。
【００２１】
また、本発明に係る光ファイバ種判別方法は、上記の発明において、前記光ファイバの径方向画像データを水増し処理して、前記光ファイバの複数の径方向画像データを作成し、水増し処理による前記複数の径方向画像データの各々から、前記光ファイバの輝度分布データを抽出する、ことを特徴とする。
【００２２】
また、本発明に係る光ファイバ種判別方法は、上記の発明において、前記水増し処理は、画像データの回転、平行移動、反転、明るさ調整、ノイズ付与、及びフォーカス調整のうちの少なくとも一つを行って、前記光ファイバの複数の径方向画像データを作成する、ことを特徴とする。
【００２３】
また、本発明に係る光ファイバ種判別方法は、上記の発明において、前記フォーカス調整は、前記光ファイバの径方向画像データの撮像を模擬する光学シミュレーションを用いて行われる、ことを特徴とする。
【００２４】
また、本発明に係る光ファイバ種判別方法は、上記の発明において、前記機械学習は、ニューラルネットワークを用いたものである、ことを特徴とする。
【００２５】
また、本発明に係る光ファイバ種判別方法は、上記の発明において、前記機械学習は、前記光ファイバの輝度分布データの特徴量を抽出し、前記光ファイバの輝度分布データのうちの前記特徴量を有する特徴部分に着目して、前記光ファイバの径方向の輝度分布と光ファイバ種との対応関係を学習するものである、ことを特徴とする。
【００２６】
また、本発明に係る光ファイバ種判別方法は、上記の発明において、前記教師データは、新規の光ファイバの径方向画像データが撮像された場合、前記新規の光ファイバの径方向画像データをもとに抽出された輝度分布データを加味して更新され、前記判別モデルは、更新後の前記教師データを用いて機械学習を行うことにより、更新される、ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００２７】
本発明によれば、対象とする一対の光ファイバの各々の光ファイバ種の判別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。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】図１は、本発明の実施形態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】図２は、本発明の実施形態に係る融着接続機の一構成例を示す図である。
【図３】図３は、本発明の実施形態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】図４は、本発明の実施形態における光ファイバ種の判別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】図５は、本発明の実施形態における光ファイバの径方向画像データの撮像を説明する図である。
【図６】図６は、本発明の実施形態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】図７は、本発明の実施形態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８】図８は、本発明の実施形態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９】図９は、本発明の実施形態における光ファイバ種の判別モデルを更新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１０】図１０は、本発明における光ファイバの径方向の輝度分布を示す輝度分布データとして輝度画像データを例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
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種判別方法の好適な実施の形態を詳細に説明する。なお、本実施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。
【００３０】
（融着接続システム及び融着接続機の構成）
まず、本発明の実施形態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、学習処理装置３０が取り扱う各種データを保存する記憶装置４０とを備える。
【００３１】
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、光ファイバ種の判別に資する判別モデル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。
【００３２】
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（以下、径方向画像データという）を撮像する撮像部１４と、光ファイバの径方向画像データに対する各種処理を行う画像処理部１５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１６と、光ファイバ種を判別する判別部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。
【００３３】
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、融着条件に基づいて融着接続するものである。この融着条件は、後述の判別部１７によって判別された光ファイバ種（本実施形態では、融着接続の対象とする一対の光ファイバの各々の光ファイバ種）の組み合わせに応じて、設定される。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。
【００３４】
本実施形態において、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。
【００３５】
また、本実施形態において、光ファイバ種は、光ファイバの構造パラメータ別及びメーカ別に分類される光ファイバの種類である。すなわち、光ファイバ種は、光ファイバの構造パラメータ及びメーカの双方が互いに同じである各光ファイバについて同種とし、光ファイバの構造パラメータ及びメーカの少なくとも一方が相異する各光ファイバについて異種とする。例えば、第１の光ファイバの構造パラメータ及びメーカが第２の光ファイバと同じである場合、これら第１の光ファイバ及び第２の光ファイバの光ファイバ種は同種となる。一方、第１の光ファイバの構造パラメータ又はメーカが第２の光ファイバと異なる場合、これら第１の光ファイバ及び第２の光ファイバの光ファイバ種は異種となる。たとえ第１の光ファイバの構造パラメータが第２の光ファイバと同じであっても、第１の光ファイバのメーカが第２の光ファイバと異なれば、これら第１の光ファイバ及び第２の光ファイバの光ファイバ種は異種となる。また、光ファイバの構造パラメータとしては、例えば、コア径、コア部のクラッド部に対する比屈折率、コア部及びクラッド部の屈折率分布等が挙げられる。
【００３６】
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、光ファイバ種を判別するための判別モデル３３ａを記憶する。
【００３７】
制御部１３は、融着接続の対象とする一対の光ファイバの各々の光ファイバ種及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、この一対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、画像処理部１５、輝度分布抽出部１６、判別部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。
【００３８】
撮像部１４は、光ファイバの径方向画像データを撮像するものである。詳細には、撮像部１４は、光源及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、すなわち径方向画像データ（透過画像データ）を撮像する。この径方向画像データには、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。
【００３９】
画像処理部１５は、光ファイバの径方向画像データを複数の径方向画像データに増やす水増し処理を行うものである。詳細には、画像処理部１５は、撮像部１４によって撮像された光ファイバの径方向画像データを水増し処理して、この光ファイバの複数の径方向画像データを作成する。本実施形態において、画像処理部１５は、例えば、画像データの回転、平行移動、反転、明るさ調整、ノイズ付与、及びフォーカス調整のうちの少なくとも一つを行って、光ファイバの径方向画像データを水増し処理する。画像処理部１５は、このような水増し処理によって、対象とする１つの光ファイバの径方向画像データ毎に、上下左右の向きや位置を変えたもの、明るさやコントラストを変えたもの、ノイズを増やしたもの等、状態が異なる径方向画像データを複数作成する。このような水増し処理による複数の径方向画像データには、水増し処理前の元の径方向画像データと、この元の径方向画像データから作成された複数の新たな径方向画像データとが含まれる。画像処理部１５は、水増し処理による複数の径方向画像データと、この水増し処理の対象とする１つの光ファイバとを対応付ける。
【００４０】
輝度分布抽出部１６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１６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径方向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。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径方向画像データを撮像した場合、輝度分布抽出部１６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径方向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。また、輝度分布抽出部１６は、画像処理部１５によって光ファイバの径方向画像データが水増し処理された場合、この水増し処理による複数の径方向画像データの各々から、この光ファイバの輝度分布データを抽出し、この光ファイバに対応する輝度分布データ群を取得する。本実施形態では、輝度分布抽出部１６によって抽出される輝度分布データとして、例えば、光ファイバの径方向の輝度プロファイル等が挙げられる。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。
【００４１】
判別部１７は、融着接続の対象とする一対の光ファイバの各々の光ファイバ種を判別するものである。詳細には、判別部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、判別モデル３３ａを用いて当該一対の光ファイバの各々の光ファイバ種を判別する。本実施形態において、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画像データをもとに、輝度分布抽出部１６によって抽出される。判別モデル３３ａは、後述の学習処理装置３０の判別モデル作成部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。
【００４２】
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から判別モデル３３ａを受信する。一方、本実施形態において、通信部１８は、輝度分布抽出部によって抽出された光ファイバの輝度分布データを学習処理装置３０に送信する。
【００４３】
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、動作モードを切換可能に指定するための情報等が挙げられる。本実施形態では、動作モードとして、判別モデル３３ａを作成する機械学習に必要なデータを取得するための機械学習モード、一対の光ファイバ同士を融着接続するための融着接続モード、判別モデル３３ａを更新する機械学習（再学習）に必要なデータを取得するための再学習モード等が挙げられる。例えば、画像処理部１５は、機械学習モード又は再学習モードにおいて動作する。判別部１７は、融着接続モードにおいて動作する。
【００４４】
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。
【００４５】
一方、図１に示すように、学習処理装置３０は、融着接続機１０に提供する判別モデル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、データ編集部３２と、判別モデル作成部３３とを備える。
【００４６】
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、例えば判別モデル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輝度分布データを光ファイバ種別に受信する。
【００４７】
データ編集部３２は、判別モデル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。本実施形態において、データ編集部３２は、融着接続機群１０Ａの各融着接続機の輝度分布抽出部１６によって抽出された光ファイバの輝度分布データをもとに、光ファイバの径方向の輝度分布と光ファイバ種との対応関係を示す教師データを作成する。
【００４８】
判別モデル作成部３３は、融着接続の対象とする一対の光ファイバの各々の光ファイバ種を判別するための判別モデル３３ａを作成するものである。詳細には、判別モデル作成部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、判別モデル３３ａを作成する。判別モデル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光ファイバ種を判別し得るものである。本実施形態では、判別モデル作成部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、ニューラルネットワーク、深層学習等の手法による教師有り学習が挙げられる。
【００４９】
記憶装置４０は、各種情報を更新可能に記憶する大容量の記憶装置である。詳細には、図１に示すように、記憶装置４０は、輝度分布データベース４１と、融着条件データベース４２とを有する。
【００５０】
輝度分布データベース４１は、通信部３１を介して融着接続機群１０Ａの各融着接続機からデータ編集部３２によって収集された光ファイバの輝度分布データを光ファイバ種と対応付けて蓄積したものである。記憶装置４０は、教師データや機械学習に用いられる複数の光ファイバの輝度分布データを、これら複数の光ファイバの光ファイバ種と対応付けて輝度分布データベース４１内に記憶する。
【００５１】
融着条件データベース４２は、複数の融着条件（パラメータセット）を、融着接続の実績がある一対の光ファイバの各々の光ファイバ種の組み合わせと対応付けて蓄積したものである。記憶装置４０は、融着接続の実績がある一対の光ファイバの各々の光ファイバ種の組み合わせ別に、複数の融着条件を融着条件データベース４２内に記憶する。
【００５２】
（融着条件の各パラメータ）
つぎに、本発明の実施形態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。
【００５３】
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。
【００５４】
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。
【００５５】
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。
【００５６】
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。
【００５７】
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。
【００５８】
本実施形態では、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、一対の光ファイバの各々の光ファイバ種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。
【００５９】
（判別モデルの作成）
つぎに、本実施形態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光ファイバ種を判別するための判別モデル３３ａの作成及び配置の処理手順について説明する。図４は、本発明の実施形態における光ファイバ種の判別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光ファイバ種を判別するための判別モデル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。
【００６０】
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、撮像部１４が、光ファイバ種別に光ファイバの径方向画像データを取得する（ステップＳ１０１）。ステップＳ１０１において、撮像の対象とする光ファイバは、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、この光ファイバの径方向画像データを撮像する。
【００６１】
図５は、本発明の実施形態における光ファイバの径方向画像データの撮像を説明する図である。図５において、光ファイバ５は、撮像の対象とする光ファイバであり、機能部１１（図５には図示せず）にセットされた状態となっている。また、イメージセンサ１４ａ、１４ｂ及び光源１４ｃ、１４ｄは、本実施形態において、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。
【００６２】
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、３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、３軸直交座標系のＹ軸に平行である。なお、光ファイバ５の中心軸方向（長手方向）は、３軸直交座標系のＺ軸に平行である。イメージセンサ１４ａ及び光源１４ｃは、光源１４ｃから発せられた光が光ファイバ５を径方向（光軸Ｌｘの方向）に透過してイメージセンサ１４ａに受光されるように、構成される。また、イメージセンサ１４ｂ及び光源１４ｄは、光源１４ｄから発せられた光が光ファイバ５を径方向（光軸Ｌｙの方向）に透過してイメージセンサ１４ｂに受光されるように、構成される。例えば、撮像部１４は、イメージセンサ１４ａ、１４ｂによって、光ファイバ５のＸ軸方向における径方向画像データとＹ軸方向における径方向画像データとを撮像することができる。
【００６３】
ステップＳ１０１において、撮像部１４は、上述したようにして、対象とする光ファイバの、光ファイバ種に対応する径方向画像データを所定数（図５の例では２つ）取得する。本実施形態において、このようなステップＳ１０１の処理における機能部１１、制御部１３及び撮像部１４は、機械学習モードに設定されている融着接続機群１０Ａの各融着接続機のものである。
【００６４】
ステップＳ１０１の実行後、融着接続システム１では、画像処理部１５が、光ファイバの径方向画像データを水増し処理する（ステップＳ１０２）。ステップＳ１０２において、画像処理部１５は、上述したステップＳ１０１で撮像された光ファイバの径方向画像データを、この光ファイバの光ファイバ種別に撮像部１４から取得する。画像処理部１５は、この撮像部１４から取得した径方向画像データに対して、回転、平行移動、反転、明るさ調整、ノイズ付与、及びフォーカス調整のうちの少なくとも一つの画像処理を行う。これにより、画像処理部１５は、当該径方向画像データを水増し処理して、この光ファイバ（詳細にはステップＳ１０１における撮像部１４の被写体である光ファイバ）の複数の径方向画像データを作成する。本実施形態において、これら複数の径方向画像データは、この光ファイバの光ファイバ種に対応する画像データ群であり、水増し処理前の元の径方向画像データを含む。
【００６５】
ここで、画像処理部１５による水増し処理のうち、フォーカス調整は、撮像部１４による光ファイバの径方向画像データの撮像を模擬する光学シミュレーションを用いて行われる。詳細には、当該光学シミュレーションは、例えば図５に示すイメージセンサ１４ａ、１４ｂ及び光源１４ｃ、１４ｄによる光ファイバ５の径方向画像データの撮像を模擬するものである。画像処理部１５は、当該光学シミュレーションを用いて、径方向画像データに表される光ファイバ５の構造パラメータ（内部構造）が少しずつ変化するようにイメージセンサ１４ａ、１４ｂから光ファイバ５までの距離を変化させることによりフォーカスを調整し、これによって得られる径方向画像データを解析する。この解析結果に基づき、画像処理部１５は、光ファイバ５の構造パラメータのばらつき（すなわち製造ばらつき）と、光ファイバ５の径方向画像データを撮像する撮像部１４の個体差（すなわち融着接続機の光学系の個体差）とが統計的に含まれるように、複数の径方向画像データを作成する。
【００６６】
本実施形態において、画像処理部１５は、少なくとも上記フォーカス調整を含む水増し処理を行うことが好ましい。また、このようなステップＳ１０２の処理における画像処理部１５は、機械学習モードに設定されている融着接続機群１０Ａの各融着接続機のものである。
【００６７】
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１６が、光ファイバ種別に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１６は、上述したステップＳ１０１で光ファイバの径方向から撮像された径方向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。
【００６８】
詳細には、輝度分布抽出部１６は、上述したステップＳ１０２の水増し処理による光ファイバの複数の径方向画像データを、この光ファイバの光ファイバ種別に画像処理部１５から収集する。輝度分布抽出部１６は、この画像処理部１５から収集した複数の径方向画像データの各々から、この光ファイバの輝度分布データを抽出する。
【００６９】
図６は、本発明の実施形態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し、「中心軸方向」は光ファイバの中心軸方向（長手方向）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、光ファイバ種別に異なるものである。
【００７０】
本実施形態において、輝度分布抽出部１６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内における所定の中心軸方向位置６ａの部分を画像処理し、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７を抽出する。すなわち、本実施形態における光ファイバの輝度分布データは、輝度プロファイル７に例示される光ファイバの輝度プロファイルのデータである。輝度分布抽出部１６は、このような径方向画像データ６から輝度プロファイル７を抽出する処理を、画像処理部１５から収集した光ファイバ種別の複数の径方向画像データについて各々行う。上述したようにして、輝度分布抽出部１６は、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、これら複数の径方向画像データに対応して光ファイバ種別に複数取得する。このようなステップＳ１０３の処理における輝度分布抽出部１６は、機械学習モードに設定されている融着接続機群１０Ａの各融着接続機のものである。
【００７１】
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のデータ編集部３２が、判別モデル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１６によって光ファイバ種別に抽出された輝度分布データを受信する。データ編集部３２は、通信部３１を介して、上記輝度分布データを光ファイバ種別に輝度分布抽出部１６から収集する。データ編集部３２は、光ファイバ種別に収集した光ファイバの輝度分布データをもとに、光ファイバの径方向の輝度分布と光ファイバ種との対応関係を示すように教師データを作成する。本実施形態において、この作成された教師データは、光ファイバの径方向の輝度分布と光ファイバ種との対応関係として、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と光ファイバ種との対応関係を示すデータセットである。
【００７２】
図７は、本発明の実施形態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として光ファイバ種別に収集した輝度プロファイルをもとに、図７に示すような教師データを作成する。この教師データは、光ファイバの径方向の輝度分布と光ファイバ種との対応関係を、光ファイバ種別の各輝度プロファイルを用いて示している。図７において、構造パラメータＳＰ１、ＳＰ２は、互いに異なる光ファイバの構造パラメータ（光ファイバのコア径、比屈折率、屈折率分布等）を表している。メーカＡ、Ｂ、Ｃは、互いに異なる光ファイバのメーカを表している。
【００７３】
例えば、図７に示すように、この教師データにおいて、「構造パラメータＳＰ１及びメーカＡ」で決まる光ファイバ種＃１には、この光ファイバ種＃１の光ファイバの径方向画像データから抽出された輝度プロファイル（Ｐａ１、Ｐａ２、Ｐａ３、・・・）等が対応付けられている。「構造パラメータＳＰ１及びメーカＢ」で決まる光ファイバ種＃２には、この光ファイバ種＃２の光ファイバの径方向画像データから抽出された輝度プロファイル（Ｐｂ１、Ｐｂ２、Ｐｂ３、・・・）等が対応付けられている。「構造パラメータＳＰ２及びメーカＡ」で決まる光ファイバ種＃３には、この光ファイバ種＃３の光ファイバの径方向画像データから抽出された輝度プロファイル（Ｐａ１１、Ｐａ１２、Ｐａ１３、・・・）等が対応付けられている。「構造パラメータＳＰ２及びメーカＢ」で決まる光ファイバ種＃４には、この光ファイバ種＃４の光ファイバの径方向画像データから抽出された輝度プロファイル（Ｐｂ１１、Ｐｂ１２、Ｐｂ１３、・・・）等が対応付けられている。「構造パラメータＳＰ２及びメーカＣ」で決まる光ファイバ種＃５には、この光ファイバ種＃５の光ファイバの径方向画像データから抽出された輝度プロファイル（Ｐｃ１１、Ｐｃ１２、Ｐｃ１３、・・・）等が対応付けられている。
【００７４】
また、データ編集部３２は、光ファイバ種別に収集した輝度分布データのうち、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。これら光ファイバ種別の輝度分布データ群は、記憶装置４０の輝度分布データベース４１内に光ファイバ種と対応付けて格納される。
【００７５】
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の判別モデル作成部３３が、融着接続の対象とする一対の光ファイバの各々の光ファイバ種を判別するための判別モデル３３ａを作成する（ステップＳ１０５）。ステップＳ１０５において、判別モデル作成部３３は、上述したステップＳ１０４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。判別モデル作成部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光ファイバ種を判別し得る判別モデル３３ａを作成する。
【００７６】
この際、判別モデル作成部３３は、上記教師データを用い、所定の機械学習アルゴリズムに従って機械学習を行う。この機械学習において、判別モデル作成部３３は、必要に応じてデータ編集部３２から取得した輝度分布データの次元数を例えば主成分分析等のアルゴリズムによって削減して、光ファイバの輝度分布データの特徴量を抽出する。ついで、判別モデル作成部３３は、光ファイバの輝度分布データのうちの上記特徴量を有する特徴部分に着目して、光ファイバの径方向の輝度分布と光ファイバ種との対応関係を学習する。すなわち、判別モデル作成部３３は、上記輝度分布データの如何なる部分に着目すべきかを人が明示的に示すことなく、上記輝度分布データの中から適切な特徴量を有する特徴部分を自動で選択し、この選択した特徴部分に着目して上記の機械学習を行う。判別モデル作成部３３は、このように機械学習を行って判別モデル３３ａを作成する。本実施形態において、判別モデル作成部３３が行う機械学習は、例えば、サポートベクターマシン、ロジスティック回帰、ニューラルネットワーク、深層学習等の手法による教師あり学習が挙げられる。
【００７７】
また、判別モデル作成部３３は、上述したように作成した判別モデル３３ａの判別精度を、評価データを用いた学習によって高める。ついで、判別モデル作成部３３は、この学習後の判別モデル３３ａにテストデータで光ファイバ種を判別させる。これにより、判別モデル作成部３３は、判別モデル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（本実施形態では輝度プロファイル）から当該任意の光ファイバの光ファイバ種が正しく判別されるか否かを確認して、判別モデル３３ａを、上記光ファイバ種を高精度に判別し得るものにする。
【００７８】
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が、ユーザ側の融着接続機１０に判別モデル３３ａを配置し（ステップＳ１０６）、本処理が終了する。ステップＳ１０６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Ｓ１０５で作成された判別モデル３３ａを判別モデル作成部３３から取得し、取得した判別モデル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、この判別モデル３３ａを受信する。記憶部１２は、この判別モデル３３ａを通信部１８から取得して保存する。このようにして、判別モデル作成部３３による判別モデル３３ａは、融着接続機１０に配置される。
【００７９】
（一対の光ファイバ同士の融着接続）
つぎに、本実施形態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８は、本発明の実施形態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。本実施形態に係る融着接続システム１では、図８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光ファイバ種が判別され、この光ファイバ種の判別結果に応じて融着条件が設定され、この設定された融着条件に基づいて当該一対の光ファイバ同士が融着接続される。
【００８０】
詳細には、図８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径方向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画像データ）を撮像する。この際、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径方向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のうち何れか一方によって上記径方向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径方向画像データの撮像を１回行えば十分である。本実施形態において、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、融着接続モードに設定されている融着接続機１０のものである。
【００８１】
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１６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１６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径方向画像データを撮像部１４から取得する。輝度分布抽出部１６は、この撮像部１４から取得した径方向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。
【００８２】
本実施形態では、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１６は、撮像部１４から取得した一対の光ファイバの径方向画像データから、一方の光ファイバＦ１の径方向画像データと、他方の光ファイバＦ２の径方向画像データとを抽出する。ついで、輝度分布抽出部１６は、これらの抽出した各径方向画像データにおける所定の中心軸方向位置の部分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１６は、融着接続モードに設定されている融着接続機１０のものである。
【００８３】
ステップＳ２０２の実行後、融着接続システム１では、判別部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、上述した判別モデル３３ａを用いて当該一対の光ファイバの各々の光ファイバ種を判別する（ステップＳ２０３）。
【００８４】
ステップＳ２０３において、判別部１７は、図４に示したステップＳ１０６で融着接続機１０に配置された判別モデル３３ａを記憶部１２から読み出す。また、判別部１７は、上述したステップＳ２０２で抽出された一対の光ファイバの輝度分布データ、すなわち、光ファイバＦ１、Ｆ２の各輝度分布データを輝度分布抽出部１６から取得する。ついで、判別部１７は、光ファイバＦ１の輝度分布データ（本実施形態では輝度プロファイル）から、判別モデル３３ａを用いて光ファイバＦ１の光ファイバ種を判別する。続いて、判別部１７は、光ファイバＦ２の輝度分布データ（本実施形態では輝度プロファイル）から、判別モデル３３ａを用いて光ファイバＦ２の光ファイバ種を判別する。本実施形態において、このステップＳ２０３の処理における判別部１７は、融着接続モードに設定されている融着接続機１０のものである。
【００８５】
ステップＳ２０３の実行後、融着接続システム１では、制御部１３が、一対の光ファイバの融着条件を設定する（ステップＳ２０４）。ステップＳ２０４において、制御部１３は、上述したステップＳ２０３で判別部１７によって判別された一対の光ファイバの各々の光ファイバ種の組み合わせに応じて、この一対の光ファイバ同士の融着接続に適合する融着条件を設定する。詳細には、制御部１３は、記憶部１２に格納されている複数の融着条件の中から、各光ファイバＦ１、Ｆ２の光ファイバ種の組み合わせに対応する融着条件を選択して読み出す。ついで、制御部１３は、この読み出した融着条件を、各光ファイバＦ１、Ｆ２同士の融着接続に適合する融着条件として設定する。本実施形態において、このステップＳ２０４の処理における制御部１３は、融着接続モードに設定されている融着接続機１０のものである。
【００８６】
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同士を融着接続し（ステップＳ２０５）、本処理が終了する。ステップＳ２０５において、機能部１１は、上述したステップＳ２０４で設定された融着条件に基づき、一対の光ファイバ同士を融着接続する。
【００８７】
詳細には、機能部１１は、制御部１３の制御に基づき、上述した位置認識ステップ、軸合わせステップ、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、すなわち光ファイバＦ１、Ｆ２同士を融着接続する。本実施形態において、このステップＳ２０５の処理における機能部１１は、融着接続モードに設定されている融着接続機１０のものである。
【００８８】
（判別モデルの更新）
つぎに、本実施形態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光ファイバ種を判別するための判別モデル３３ａの更新及び配置の処理手順について説明する。図９は、本発明の実施形態における光ファイバ種の判別モデルを更新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。本実施形態に係る融着接続システム１では、図９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光ファイバ種を判別するための判別モデル３３ａが、学習処理装置３０で更新されて融着接続機１０に配置される。
【００８９】
詳細には、図９に示すように、融着接続システム１では、まず、撮像部１４が、新規の光ファイバの径方向画像データを取得する（ステップＳ３０１）。ステップＳ３０１において、撮像の対象とする新規の光ファイバは、機能部１１にセットされる。なお、新規の光ファイバとは、光ファイバ種が過去の光ファイバ種とは異なり新しい光ファイバ、すなわち、光ファイバ種を決める構造パラメータ及びメーカの組み合わせが新しい光ファイバである。制御部１３は、このセットされた新規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、この新規の光ファイバの径方向画像データを撮像する。
【００９０】
ステップＳ３０１での撮像部１４による新規の光ファイバの径方向画像データの撮像手法は、図４に示したステップＳ１０１における撮像手法と同じである。本実施形態において、このようなステップＳ３０１の処理における機能部１１、制御部１３及び撮像部１４は、再学習モードに設定されている融着接続機群１０Ａのうち何れか一つの融着接続機のものである。
【００９１】
ステップＳ３０１の実行後、融着接続システム１では、画像処理部１５が、新規の光ファイバの径方向画像データを水増し処理する（ステップＳ３０２）。ステップＳ３０２において、画像処理部１５は、上述したステップＳ３０１で撮像された新規の光ファイバの径方向画像データを撮像部１４から取得する。画像処理部１５は、この撮像部１４から取得した径方向画像データを水増し処理して、この新規の光ファイバの光ファイバ種に対応する複数の径方向画像データを作成する。ステップＳ３０２での画像処理部１５による新規の光ファイバの径方向画像データの水増し処理は、図４に示したステップＳ１０２における水増し処理の手法と同じである。
【００９２】
本実施形態では、ステップＳ３０２においても、画像処理部１５は、上述したステップＳ１０２と同様に、少なくともフォーカス調整を含む水増し処理を行うことが好ましい。また、このようなステップＳ３０２の処理における画像処理部１５は、再学習モードに設定されている融着接続機群１０Ａのうち何れか一つの融着接続機のものである。
【００９３】
ステップＳ３０２の実行後、融着接続システム１では、輝度分布抽出部１６が、新規の光ファイバの輝度分布データを抽出する（ステップＳ３０３）。ステップＳ３０３において、輝度分布抽出部１６は、上述したステップＳ３０１で新規の光ファイバの径方向から撮像された径方向画像データをもとに、この新規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。
【００９４】
詳細には、輝度分布抽出部１６は、上述したステップＳ３０２の水増し処理による新規の光ファイバの複数の径方向画像データを画像処理部１５から収集する。輝度分布抽出部１６は、この画像処理部１５から収集した複数の径方向画像データの各々から、この新規の光ファイバの輝度分布データを抽出する。ステップＳ３０３での輝度分布抽出部１６による新規の光ファイバの輝度分布データの抽出は、図４に示したステップＳ１０３における抽出手法と同じである。本実施形態において、輝度分布抽出部１６は、例えば、上記複数の径方向画像データの各々から、この新規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。これにより、輝度分布抽出部１６は、この新規の光ファイバの光ファイバ種に対応する輝度プロファイルのデータ群を取得する。このようなステップＳ３０３の処理における輝度分布抽出部１６は、再学習モードに設定されている融着接続機群１０Ａのうち何れか一つの融着接続機のものである。
【００９５】
ステップＳ３０３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、図４に示したステップＳ１０４において作成した教師データを更新する（ステップＳ３０４）。
【００９６】
ステップＳ３０４において、学習処理装置３０の通信部３１は、融着接続機群１０Ａのうち何れか一つの融着接続機の通信部１８から、上述したステップＳ３０３で輝度分布抽出部１６によって抽出された新規の光ファイバの輝度分布データを受信する。データ編集部３２は、通信部３１を介して、上記新規の光ファイバの輝度分布データを輝度分布抽出部１６から収集する。また、データ編集部３２は、現在までに輝度分布データベース４１に蓄積してきた光ファイバ種別の輝度分布データ群を記憶装置４０から読み出す。データ編集部３２は、上述したように収集した新規の光ファイバの輝度分布データ（例えば輝度プロファイルのデータ群）を、これら光ファイバ種別の輝度分布データ群（蓄積してきたデータ群）に加える。これにより、データ編集部３２は、これら光ファイバ種別の輝度分布データ群を、上記新規の光ファイバの光ファイバ種と対応付けられた輝度分布データを新たに含むデータ群に更新する。続いて、データ編集部３２は、上記のように更新した光ファイバ種別の輝度分布データ群をもとに、上述したステップＳ１０４による教師データを更新する。
【００９７】
すなわち、本実施形態において、教師データは、再学習モードの融着接続機（融着接続機群１０Ａのうちの一つ）の撮像部１４によって新規の光ファイバの径方向画像データが撮像された場合、この新規の光ファイバの径方向画像データをもとに輝度分布抽出部１６によって抽出された輝度分布データを加味して更新される。この更新後の教師データは、既存の光ファイバの径方向の輝度分布と光ファイバ種との対応関係に加え、新規の光ファイバの径方向の輝度分布と光ファイバ種との対応関係を更に示すデータセットとなっている。
【００９８】
また、データ編集部３２は、上記のように更新した光ファイバ種別の輝度分布データ群のうち、一部を上述した教師データの作成（更新）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。これら光ファイバ種別の輝度分布データ群は、記憶装置４０の輝度分布データベース４１内に光ファイバ種と対応付けて格納される。
【００９９】
ステップＳ３０４の実行後、融着接続システム１では、学習処理装置３０の判別モデル作成部３３が、図４に示したステップＳ１０５において作成した判別モデル３３ａを更新する（ステップＳ３０５）。ステップＳ３０５において、判別モデル作成部３３は、上述したステップＳ３０４で更新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。判別モデル作成部３３は、この取得した更新後の教師データを用いて機械学習を行う。これにより、判別モデル作成部３３は、判別モデル３３ａを、上記新規の光ファイバを含む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光ファイバ種を判別し得るものに更新する。この際、判別モデル作成部３３は、上記更新後の教師データを用い、上述したステップＳ１０５と同様に所定の機械学習アルゴリズムに従って機械学習を行うことにより、判別モデル３３ａを更新する。
【０１００】
また、判別モデル作成部３３は、上述したように更新した判別モデル３３ａの判別精度を、評価データを用いた学習によって高める。ついで、判別モデル作成部３３は、この学習後の判別モデル３３ａにテストデータで光ファイバ種を判別させる。これにより、判別モデル作成部３３は、更新後の判別モデル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（本実施形態では輝度プロファイル）から当該任意の光ファイバの光ファイバ種が正しく判別されるか否かを確認して、更新後の判別モデル３３ａを、上記光ファイバ種を高精度に判別し得るものにする。
【０１０１】
ステップＳ３０５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に更新データを配置し（ステップＳ３０６）、本処理が終了する。なお、この更新データは、少なくとも上記更新後の判別モデル３３ａを含むデータ群である。本実施形態において、この更新データには、上記更新後の判別モデル３３ａと、新規の光ファイバを含む一対の光ファイバ同士の融着接続に適合する融着条件（以下、新規のパラメータセットと適宜いう）とが含まれる。また、新規のパラメータセットは、新規の光ファイバを用いた融着接続の実験等によって予め作成され、融着条件データベース４２の一部として記憶装置４０に格納されている。
【０１０２】
ステップＳ３０６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Ｓ３０５で更新された判別モデル３３ａを判別モデル作成部３３から取得する。また、通信部３１は、融着条件データベース４２内の新規のパラメータセットを記憶装置４０から読み出す。通信部３１は、これらの更新後の判別モデル３３ａ及び新規のパラメータセットを含む更新データを、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、この更新データを受信する。記憶部１２は、この更新データ、すなわち、更新後の判別モデル３３ａ及び新規のパラメータセットを通信部１８から取得する。記憶部１２は、既存の判別モデル３３ａを、この取得した更新後の判別モデル３３ａに更新する。また、記憶部１２は、既存の複数のパラメータセットを、この取得した新規のパラメータセットを含むものに更新する。このようにして、更新後の判別モデル３３ａ及び新規のパラメータセットは、融着接続機１０に配置される。
【０１０３】
ここで、図４に示すステップＳ１０１〜Ｓ１０６の各処理工程と図８に示すステップＳ２０１〜Ｓ２０３の各処理工程と図９に示すステップＳ３０１〜Ｓ３０６の各処理工程とは、本発明の実施形態に係る光ファイバ種判別方法を構成するものである。この光ファイバ種判別方法において、ステップＳ１０１〜Ｓ１０７の各処理工程は、光ファイバ種を判別するための判別モデル３３ａを作成する場合に行われる。ステップＳ２０１〜Ｓ２０３の各処理工程は、一対の光ファイバの各々の光ファイバ種を判別する必要がある場合、例えば、一対の光ファイバ同士を融着接続する場合に行われる。ステップＳ３０１〜Ｓ３０６の各処理工程は、この判別モデル３３ａを更新する場合に行われる。
【０１０４】
以上、説明したように、本発明の実施形態では、光ファイバの径方向画像データをもとに輝度分布データ（本実施形態では輝度プロファイル）を抽出し、前記輝度分布データをもとに前記光ファイバの径方向の輝度分布と光ファイバ種との対応関係を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光ファイバ種を判別し得る判別モデルを作成し、対象とする一対の光ファイバの径方向画像データをもとに抽出された輝度分布データから、前記判別モデルを用いて前記一対の光ファイバの各々の光ファイバ種を判別している。また、判別された前記各々の光ファイバ種の組み合わせに応じて融着条件を設定し、設定された前記融着条件に基づき、前記一対の光ファイバ同士を接続（本実施形態では融着接続）している。
【０１０５】
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各々について作業者が光ファイバ種を判別する必要が無く、セットされた当該一対の光ファイバの径方向画像データを１回撮像すれば、この１回の径方向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、前記判別モデルを用いて当該一対の光ファイバの各々の光ファイバ種を高精度に判別することができる。これにより、対象とする一対の光ファイバの各々の光ファイバ種を作業者が判別する手間を省くとともに、これら各々の光ファイバ種の判別に掛かる時間を簡易に短縮することができる。また、判別された当該一対の光ファイバの各々の光ファイバ種の組み合わせに応じて、当該一対の光ファイバ同士の融着接続に適合する融着条件を簡易に設定することができる。これにより、融着接続機に配置されている多数の融着条件の中から作業者が正しい融着条件を選択する手間を省くとともに、この融着条件の選択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。
【０１０６】
また、光ファイバの径方向の輝度分布と光ファイバ種との対応関係を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光ファイバ種を判別し得る判別モデルを作成し、この判別モデルを一対の光ファイバの各々の光ファイバ種の判別に用いている。このため、組み合わせ数が膨大となる一対の光ファイバの各々の光ファイバ種の判別に対応できるとともに、新規の光ファイバの光ファイバ種を判別する判別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。
【０１０７】
また、光ファイバの径方向画像データを水増し処理して、前記光ファイバの光ファイバ種に対応する複数の径方向画像データを作成し、これら複数の径方向画像データの各々から、上記判別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データを抽出して収集している。このため、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（特に光学系の個体差）に影響されず、一対の光ファイバの各々の光ファイバ種を高精度に判別することができる。例えば、比較的性能が低い安価なイメージセンサやレンズ等によって構成された光学系（撮像部）を融着接続機に採用した場合であっても、上記機械学習によってロバストな判別モデルを作成することができ、この判別モデルを用いることによって光ファイバ種を高精度に判別することができる。
【０１０８】
なお、上述した実施形態では、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一例として輝度プロファイルを例示したが、本発明は、これに限定されるものではない。例えば、本発明における輝度分布データは、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ってもよい。図１０は、本発明における光ファイバの径方向の輝度分布を示す輝度分布データとして輝度画像データを例示する図である。上述した輝度分布抽出部１６は、例えば図１０に示すように、光ファイバの径方向画像データ６内における所定の中心軸方向位置６ａの部分を画像処理し、これにより、この光ファイバの径方向位置に対する輝度の分布を示す輝度画像データ８を抽出してもよい。
【０１０９】
また、上述した実施形態では、光ファイバの径方向画像データの水増し処理と、光ファイバの径方向画像データからの輝度分布データの抽出処理とが、融着接続機１０又は融着接続機群１０Ａの各融着接続機で行われていたが、本発明は、これに限定されるこのではない。本発明において、これらの水増し処理及び抽出処理は、学習処理装置３０（サーバ側）で行ってもよい。例えば、上述した画像処理部１５及び輝度分布抽出部１６と各々同様に機能する画像処理部及び輝度分布抽出部を学習処理装置３０に設け、撮像部１４によって撮像された光ファイバの径方向画像データを学習処理装置３０の画像処理部によって水増し処理し、光ファイバの輝度分布データを学習処理装置３０の輝度分布抽出部によって抽出してもよい。この場合、画像処理部１５は、融着接続機に設けられていなくてもよい。
【０１１０】
また、上述した実施形態では、複数の融着接続機（ユーザ側の融着接続機１０及びメーカ側の融着接続機群１０Ａ）を備える融着接続システム１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１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。
【０１１１】
また、上述した実施形態では、融着接続の対象とする一対の光ファイバの各々の光ファイバ種を判別する光ファイバ種判別方法を例示したが、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種判別方法において光ファイバ種が判別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。
【０１１２】
また、上述した実施形態では、融着接続機１０と学習処理装置３０とがネットワーク２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１０の通信部１８と学習処理装置３０の通信部３１とが有線又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１０と学習処理装置３０とがネットワーク２を介さずに通信を行ってもよい。また、融着接続機１０は、通信部１８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３０と直に通信又はネットワーク２を介した通信を行ってもよい。
【０１１３】
また、上述した実施形態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。
【符号の説明】
【０１１４】
１  融着接続システム
２  ネットワーク
５  光ファイバ
６  径方向画像データ
６ａ  中心軸方向位置
７  輝度プロファイル
８  輝度画像データ
１０  融着接続機
１０Ａ  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
１４ｃ、１４ｄ  光源
１５  画像処理部
１６  輝度分布抽出部
１７  判別部
１８  通信部
１９  入力部
２０  表示部
３０  学習処理装置
３１  通信部
３２  データ編集部
３３  判別モデル作成部
３３ａ  判別モデル
４０  記憶装置
４１  輝度分布データベース
４２  融着条件データベース
Ｌｘ、Ｌｙ  光軸
【図１】
2020020997.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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