第 202 号・2023 年 1 月

住友電工テクニカルレビュー

特集

光通信ケーブルの常温 / 低温形状評価

Shape Evaluation of Optical Fiber Cables at Room and Low Temperatures

星名豊*

山本琢磨

塩崎学

真鍋賢

中村聡

佐藤文昭

Yutaka Hoshina

Ken Manabe

Takuma Yamamoto

Satoshi Nakamura

Manabu Shiozaki

Fumiaki Satou

光通信ケーブルの低温環境における伝送ロス増大は長年の課題であるが、そのメカニズムはいまだ未知の部分が多い。我々はメカニズム解明に向けた最大の障害のひとつであった、光ケーブル実試料の低温環境における形状評価技術を開発し、分析・データ解析・CAE の三位一体の体制でこの課題に取り組んでいる。具体的には、既存の一般的な X 線 CT 装置に対する簡便な後付け機構で低温観察を実施する独自技術、および不明瞭な CT 像から正確にファイバ1本1本の形状を抽出し3次元的に定量化する独自技術を開発した。
特に後者の技術は光ケーブルのみならず幅広いケーブル製品に適用可能で、ビックデータを活用したケーブル製品設計の DX 推進に多方面で貢献している。本論文では多心光ケーブルの低温環境での形状評価を例に、実測と CAE の両面からケーブル評価を実施する取り組みを紹介する。

The increased transmission loss of optical communication cables in low-temperature environments has been alongstanding issue. However, the mechanism of the loss is still largely unknown. We have developed a technique for
evaluating the shape of actual optical cable samples in a low-temperature environment, which was one of the biggest
challenges in elucidating the mechanism. The proprietary technologies include the method to perform low-temperatureobservation with a simple retrofit mechanism for existing general X-ray computed tomography (CT) systems and themethod for accurately extracting the shape of individual fibers from indistinct CT images and quantifying them threedimensionally. In particular, the latter technology is applicable not only to optical cables but also to a wide range of cableproducts, contributing in many ways to the digital transformation promotion of cable product design using big data. This
paper introduces an effort to conduct cable evaluation from the viewpoints of both actual measurement and computeraided engineering, using the shape evaluation of multi-core optical cables in a low-temperature environment as anexample.
キーワード：光通信ケーブル、低温、X 線 CT、素線追跡、CAE

1.

緒言

現代の高度な情報通信社会を支える光通信ケーブルは非とから、それらの仮説検証およびそれを踏まえた品質改善がしにくい状況であった。

常に多数の、多いものでは数万本程度の光ファイバが束にそこで当社の解析技術研究センターでは、従来より活用なった構造をしている（図1）。これら光ファイバの中を光していた高度な分析技術および CAE 技術に、両者を橋渡しが伝達されるが、ファイバ1本1本の形状特徴が伝送ロスにする独自のデータ解析技術を加えた体制を構築し低温ロス大きく関係する。また、光通信ケーブルは一般的に -40℃増のメカニズム解明に挑んでいる。などの低温環境において伝送ロスが増加することが知られ特に本テーマに対して、分析技術では低温環境におけるている。その原因として低温環境下でのファイバ曲がり増

実試料観察技術を新たに開発し、さらにデータ解析技術で加など、様々な説が唱えられているものの、低温環境におは CT 画像データからファイバ1本1本の形状を正確に抽出

ける光ケーブル実物の直接的な形状評価が困難であったこする「素線追跡」の技術を新たに開発した。本論文ではこれらの取り組みを紹介する。

2.

低温環境における X 線 CT 観察技術

まずは「分析技術」について述べる。本研究テーマでは光通信ケーブルを構成するファイバ1本1本の形状を捉える必要があるが、現実的な試料サイズ（数 cm ×数 cm ×数十 cm 程度）に対してこれを遂行可能なのは X 線 CT 観察※1のみといえる。X 線 CT 観察自体はすでに成熟した技術であるが、本論文では光ケーブルの低温観察のために独自開発
図1

光通信ケーブルの構造した技術について述べる。
光通信ケーブルの常温/低温形状評価

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2－1

低温観察の困難さ

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けられてはいない。上記の手法を用いることで、このよう低温環境における X 線 CT 観察を行うには、単純に考えれな一般的な CT 装置に対して一切の改造を行うことなく、ば、試料周辺の環境を低温にした状態で X 線 CT 観察を行後付けで冷却機構を設けることができる。他の方法では困えばよい。これまでに、装置自体を巨大な冷凍庫の中に置難であった、現実的なサイズの試料を万遍なく冷却した状く方式（1）や、試料を回転シャフトに吊り下げる方式（2）など態での X 線 CT 観察が簡便に行えるようになり、低温ロスが報告されている。しかしこれらの方法では、現実的な試メカニズム解明に大きな一歩を踏み出せることとなった。

料サイズでの冷却観察が難しい、装置の大規模な改造が必

なお、本論文では図2の評価系を用い、864心光ケーブル要、などの課題がある。そこで我々は、既存の X 線 CT 装について室温（以下のグラフなどでは“RT”と表示）、低置を改造することなく、-40℃などの低温における X 線 CT

温（-40℃。以下“Low”と表示）、低温状態から室温に戻観察が可能となる独自の方法を開発した。

した状態（以下“Low ⇒ RT”と表示）の3条件で X 線 CT2－2観察を行った。

低温観察の方法

我々が開発した方法の評価系を図2に示す。基本的な考2－3

低温 X 線 CT 観察で得られる画像

え方は、対象試料を、装置に後付け可能な冷却機構の中に2－2の低温観察手法はその簡便さの裏返しとして、以下収め、その冷却機構ごと X 線 CT 観察する、というものでの2つの理由により、得られる CT 画像の画質が通常の CTある。そのため冷却機構には X 線を吸収しやすい金属など観察よりは劣る。1つ目の理由は測定時間である。図2の冷は用いることができず、軽元素で、しかもなるべく低密度却機構は、外部から絶えずエネルギーを供給するのではななものだけで構成することが必須となる。ここでは樹脂製

く、事前に冷却した冷媒がその温度を保ってくれることにのメスシリンダーに冷媒液体（ドライアイスとエタノール依存している。測定時間をかけすぎると徐々に冷媒が常温の混合液）を満たし、その中に対象試料を固定している。に戻っていくため、観察時間を通常必要とされる時間よりまたメスシリンダーの周囲を、断熱のため発泡スチロール短くせざるを得ず、一般的な条件での観察に比べ像の質がにより囲んでいる。冷媒のドライアイス対エタノールの混低下する。2つ目の理由は系の構成である。図2の簡易冷却合比を変えることで、温度を制御することが可能となる。

機構では、対象試料（今回は直径1cm 程度の光ケーブル）

冷却機構は対象試料に近い順からエタノール、メスシリンが、周囲を冷媒液体（直径数 cm 程度）や発泡スチロールダー、発泡スチロールとなり、いずれも X 線吸収係数が小（直径10cm 程度）で囲まれた状態となる。これらは軽元素さいため、冷却機構ごと CT 観察を行うことが可能である。

材料であるとはいえ、10cm 程度の厚みになると X 線をあ

なお上記冷媒は CT 装置の外部で準備するため、この冷却る程度吸収してしまうため、中心に位置する光ケーブルの機構に電源は不要である。

画質が、ケーブル単体で観察する場合に比べ低下する。以上の結果として、光ケーブルの冷却観察で得られる CT 像はファイバがボケた、ノイジーな状態となる（図3）。
光ファイバ1本1本の場所を人間が画像から目視で認識するだけなら、このような画質でも問題はない。しかしケーブ
ルを構成する全てのファイバの形状を正確にデジタルデータ化するためにはコンピュータによる自動処理が必須である。住友電工グループでは、次の3章で述べる独自の画像処理技術と合わせて用いることで、このような低温観察のデータ活用を推進している。

図2

独自開発した、低温 X 線 CT 観察の評価系

図3

X 線 CT 観察には島津製作所製 SMX-225CT を用いた。

低温 X 線 CT 観察の画像例

一般的な市販の装置であり、特別な冷却機構などは元々設
光通信ケーブルの常温/低温形状評価

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3.

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機械学習プロジェクトにおける教師データの作成は、一X 線 CT 画像からの素線追跡技術

般に多くの工数を必要とし、本件においても長年の間ボト分析技術の次に、分析と CAE を橋渡しする「データ解析ルネックとなっていた。すみでんフレンドの参加により、技術」について述べる。CT 画像から、ケーブルを構成する大量のケーブルデータの解析作業を遂行可能な体制を整えファイバ1本1本の形状を正確に捉え定量化するため、住友ることができた。現在、本論文の主題である光ケーブル評

電工独自の「素線追跡」技術を開発した。

価に加え、このあと3-4で述べる電線ケーブルなど、他の3－1評価も同じスキームで遂行しており、今後対象をさらに拡

素線追跡技術の全体概要

CT 観察で得られるケーブル画像のデータは、図3に示大予定である。

したような「断層写真」がケーブル長さ方向に、典型的には数千枚～5千枚程度連なった3次元輝度データである（図4）。そこから、各種データ解析の手法を用いて最終的に、全てのファイバの中心座標の「軌跡」をデジタルデータとして抽出することが目的である。

図5

3－3
図4

素線追跡の入出力データ

すみでんフレンドにおける教師データ作成事例光ケーブル素線追跡の結果例

今回取り上げる864心ケーブルについて、温度3条件における X 線 CT 観察データに対して素線追跡を行った。常温データ解析の結果を図6に示す。
（a）および（b）は CT ス
ライス像1枚目および最終枚目と、得られた軌跡データとの番号対応を示す。このように全ての CT 像に映るファイ軌跡を抽出するために各 CT 画像においてファイバ1本1

バ864心に番号が付与され、観察した全長にわたって「追本の位置を求めたいが、図3のようなやや不明瞭な画像に対跡」される。
（c）は軌跡の一部である。グラフが混み合うして、単純な2値化等の画像処理を施すだけでは抽出精度ため20心ずつ間引いて表示しているが、このような X 座標が悪くなる。我々は、データから特徴を自動抽出する機械学習と、ケーブルに関する住友電工グループの知識をルールベースとして用いる古典的画像処理をブレンドした独自の画像処理技術を開発し、これをはじめて可能とした。
3－2

教師データの作成工程

素線追跡においても一般的な物体検出 AI プロジェクトと※2同様に「教師あり機械学習」を一部用いているが、その実施のためには良質な教師データの準備が肝となる。素線追跡技術の教師データの作成には、すみでんフレンド㈱（障がい者雇用を専門に行う特例子会社）に全面的に参加いただいている。今回の光ケーブル低温評価における教師デー
タの例を図5に示す。ファイバの位置に丸をうつ（今回の例では青い丸）、という、物体検出タスクにおける「アノ※3テーション」作業を実施する。このアノテーション済画像（図5（b））と元画像（図5（a））のペアを AI に学習させ、さらに独自の古典的画像処理を組み合わせることで、ボケた CT 像から高精度にファイバ（素線）座標を自動抽出することが可能となる。

図6

光通信ケーブル素線追跡の結果例
光通信ケーブルの常温/低温形状評価

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および Y 座標の数値データが全864心のファイバに対して得られる。
この軌跡データをベースにして、様々な定量指標を計算可能である。ここでは一例としてファイバの曲率半径評価を取り上げる。軌跡データを局所的に、例えば球面で近似するなどの方法により、ファイバ1心ごとの曲率半径を、ケーブル長さ方向の関数として求めることができる。そのデータは膨大でこの紙面に表示しきれないため、代表として、求めた曲率半径のうち、観察した範囲における最小値（つまり最も曲がりが厳しい箇所の値）を、ファイバ864心に対して算出した結果を図7に示す。観察3条件に対して、上記最小値を大きい順に、1番目から864番目までプロットしている。これより常温から低温（-40℃）に変化することで、ファイバの曲率半径が一様に小さくなる（つまり、

図8ケーブル収縮評価の方法

図9

ケーブル収縮評価の結果ファイバの曲がりがきつくなる）ことがわかる。また冷却した状態から常温に戻すことで曲率半径も元に戻り、この変化は可逆的であることもわかる。このことは後述の、ケーブル全体の収縮評価の結果とも整合する。

図7

曲率半径の算出結果

ファイバ1心ずつの軌跡に加え、温度変化に伴うケーブル全体の収縮評価も行った。図8（a）に示すように、対象2章で述べた独自の低温 X 線 CT 観察技術と画像解析技術の光ケーブル試料について事前に10mm 間隔で銅箔テーを組み合わせることで、ファイバの曲率半径や、ケーブルプを貼り付け、そのまま温度3条件において X 線 CT 観察をの低温における収縮を実試料で測定することが可能となっ行った。Cu テープはこの系に含まれる材料の中で圧倒的た。低温における光ケーブルのロス増加メカニズム解明、に原子番号が大きいため、CT 画像において白く映る（図8およびその改良・評価のための重要な技術である。

（b））
。この Cu テープを全画像内で自動認識し（図8（c））

3－4とでケーブルの収縮評価が可能となる。

他のケーブル製品評価例

本論文では光ケーブルの評価をメインに述べるが、ケーその面積を、ケーブルの長さを横軸としてプロットするこブルを構成する素線1本1本の形状を正確に捉える、という

図9は、温度3条件のデータから Cu テープを抽出した結技術は光通信ケーブルに限らず、住友電工グループで製造果を、1番の Cu テープの Z 方向位置を基準に示している。

する多種多様なケーブル製品に適用可能である。ここではこれを見ると、低温において Cu テープ位置のピッチがわ

その一例として、電線ケーブルの評価例を述べる。

ずかに縮んでおり、その後常温に戻すことでピッチも元に

図10は Cu 線173本を撚り合わせた19束をさらに撚り戻ることがわかる。前述の曲率半径と同様、ケーブルの収合わせた、2重撚り構造の電線（a）を評価した例である。

縮も可逆的である。

ケーブルは173×19＝3287本の Cu 線からなり、このよ
光通信ケーブルの常温/低温形状評価

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図11

4－1

光通信ケーブルの CAE モデル

ケーブル収縮および曲率半径の予測

光ケーブル低温環境でのロス増の原因として、以下のメカニズムが考えられている。まず線膨張係数の大きなケーブル外被が低温時に収縮する。一方で光ファイバは線膨張
図10

電線ケーブル評価の例

係数が小さいため、ケーブル内部で余長が生じ屈曲によりロスが増加するというものである。すなわち、3章で測定したケーブル全体の収縮及び低温環境における曲率の増加が、ロス増加現象を理解する上で重要な指標となる。これ

うな系を現実的な時間で X 線 CT 観察すると、図10（b）、ら測定値の妥当性を確認するため、上述の CAE モデルを用（c）に示すように、1本の Cu 線あたり4×4ピクセル程度といて低温環境での変形挙動を解析し、測定値と比較した。

いう、自動認識が簡単ではない画像となる。光ケーブルに

図12は、光通信ケーブルを低温環境に置いた際のケーブ対するものと同じ技術を用いて、このような系に対してもル全体の収縮度合い（Cable Shrink）、およびファイバ1本

図10（d）に示すように素線の認識が可能である。実際に1本の曲がり（Curvature Radius：曲率半径）に関する、3287本の軌跡データを抽出することができた。

CAE の結果に対する測定値の割合を示している。ケーブル

この電線は2重撚り線であり、3287本の軌跡を撚りグ収縮・曲率半径ともに両者はよく一致していることが分かループごとに分けて扱うと便利である。抽出した軌跡デーる。このことから、X 線 CT と素線追跡を用いた本測定技術

タはデジタル数値データであるため、各種データ解析の手の妥当性が確認されると共に、本 CAE モデルを用いること法を適用できる。ここでは19個のグループにクラスタリンでこれら指標の予測も可能であると言える。

グを行った。図10（e）に3287本の Cu 線を19色に色分けした結果を示す。そのグループ分け結果を用いて3次元の軌跡として表示したものが図10（ f ）である（3287本を間引いて示している）。詳細は割愛するがこの結果を用いて撚りピッチや曲率など、様々な定量指標を撚りグループごとに抽出できる。当社ではこの技術を、電線ケーブルの設計や出来栄え評価に活用している。

4.

CAE 技術によるケーブル特性評価

素線追跡技術により、素線の座標を求めることは可能であるが、ケーブル全体が収縮する時にファイバ1心にどのような側圧荷重がかかるのかを見極めるのは難しい。そこ

図12

実測値とCAE の比較で収縮時のケーブル挙動の詳細を把握することを目的として、素線追跡技術で得られたファイバ軌跡を用いて、図11に示す CAE モデルを考案した。ケーブル外被はもちろんの5.

こと、864心の全ファイバを再現することで、ファイバ同士の接触を1心単位で把握することが可能であり、最終的にファイバ1本1本の変形形状が得られる。

結言

光通信ケーブルの長年の課題であった「低温環境における伝送ロス増加」のメカニズム解明に向け、最大の障害のひとつとなっていた、ケーブル実試料の低温環境における光通信ケーブルの常温/低温形状評価

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第 202 号・2023 年 1 月

形状評価技術を開発した。独自開発した冷却観察技術およ参 考 文 献び CT 像からの「素線追跡」技術を用いた結果、ロス増に（1）	京都工芸繊維大学産学公連携センター、西川幸宏准教授研究紹介「低温下での X 線 CT 観察」		 https://www.liaison.kit.ac.jp/liaison/db/c02/（2） 竹谷敏、表面と真空 Vol. 62、No. 2、pp. 83–87

起因すると予想されてきた低温環境におけるファイバの曲率半径減少やケーブル全体の収縮を、実測で評価できるようになり、CAE 計算の結果とも整合した。
これまで直接見ることが困難であった、低温環境における光通信ケーブルの「すがた」を実測と計算の両面から評価できるようになったことで、様々な品質改善策が遂行できるようになった。光通信ケーブルを始め、住友電工グルー

執 筆 者 ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー

プで手掛ける多種多様なケーブル製品に対して本技術を応

星名

豊＊ ：解析技術研究センター
博士（工学）

主査山本

琢 磨 ：解析技術研究センター

主査塩崎

学 ：シニアスペシャリスト
解析技術研究センター主幹

真鍋賢 ：解析技術研究センター

主席

中村

聡 ：すみでんフレンド㈱用し設計の DX 化を推進し、革新的なケーブル製品の開発を進めていく所存である。

用 語 集 ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー※1

X 線 CT 観察

X 線を用いた CT（Computed Tomography）技術。物体を様々な方向から X 線で撮影し、その多数の「影絵」の情報から、コンピュータにより対象空間における X 線吸収係数の空間分布を推定し、白黒のコントラストとして表示する。この技術を用いると物体の内部構造を非破壊で調べることが可能であり、本論文で述べたようなデータ解析技術と組み合わせることで試料の形状に関する様々な定量化が可能となる。
※2（教師あり）機械学習

マネジャー

データに対して人間が明示的に処理内容を記述するのではなく、入力と出力の「事例」を（一般に）多数与えることによってその対応関係をコンピュータ自身が「学習」し、その対応をうまく再現するような処理を作り出すプロセス。

佐藤

文 昭 ：光通信事業部

主幹

本論文の事例では、元の CT 画像と、すみでんフレンドの作成したアノテーション画像とのペアを AI が学習し、その対応関係を再現する処理を AI 自身が構築する。いわば AI が、すみでんフレンドの作業結果を模倣していることになる。
※3ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー＊主執筆者

アノテーション

アノテーション（annotation）という言葉自体は「注釈」などの意味を指すが、特に教師あり機械学習の文脈では、データに何らかの情報を付加して機械学習しやすく加工すること、また教師データを作成することそのものを指すことも多い。本論文の例では図5（a）のような元画像に対して図5（b）のように「ここがファイバの位置である」ことを示す印を打ち、AI にそれを学習させている。データドリブンである教師あり機械学習の成否を直接的に左右する最も重要な工程のひとつ。

光通信ケーブルの常温/低温形状評価

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