特開 2023-182472 イベント検出装置及びイベント検出方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023182472

(43)【公開日】2023-12-26

(54)【発明の名称】イベント検出装置及びイベント検出方法

(51)【国際特許分類】

   G01M 11/00 20060101AFI20231219BHJP

【ＦＩ】

G01M11/00 R

【審査請求】未請求

【請求項の数】6

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022096096

(22)【出願日】2022-06-14

(71)【出願人】

【識別番号】000000572

【氏名又は名称】アンリツ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100119677

【弁理士】

【氏名又は名称】岡田 賢治

(74)【代理人】

【識別番号】100160495

【弁理士】

【氏名又は名称】畑 雅明

(74)【代理人】

【識別番号】100173716

【弁理士】

【氏名又は名称】田中 真理

(74)【代理人】

【識別番号】100163876

【弁理士】

【氏名又は名称】上藤 哲嗣

(74)【代理人】

【識別番号】100115794

【弁理士】

【氏名又は名称】今下 勝博

(74)【代理人】

【識別番号】100187045

【弁理士】

【氏名又は名称】梅澤 奈菜

(72)【発明者】

【氏名】高須 涼太

(72)【発明者】

【氏名】村上 太一

【テーマコード（参考）】

2G086

【Ｆターム（参考）】

2G086CC02

2G086CC04

(57)【要約】

【課題】本開示では、距離分解能を維持しつつ、ＳＮ比を向上させ、イベント発生箇所を精度良く検出することを目的とする。
【解決手段】本開示に係るイベント検出装置は、被測定光ファイバのＯＴＤＲ波形を取得するＯＴＤＲ波形取得部と、前記ＯＴＤＲ波形に対してウェーブレット変換を行い、各ウェーブレット係数を特徴量としたスカログラムを生成する特徴量抽出部と、前記ＯＴＤＲ波形からノイズ閾値を算出し、前記ノイズ閾値に基づいて、前記スカログラム上の前記特徴量からピークを抽出してピークグラフを生成するピーク抽出部と、前記ピークグラフから前記被測定光ファイバ内のイベントを識別するイベント識別部と、を備える。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

被測定光ファイバのＯＴＤＲ波形を取得するＯＴＤＲ波形取得部と、
前記ＯＴＤＲ波形に対してウェーブレット変換を行い、各ウェーブレット係数を特徴量としたスカログラムを生成する特徴量抽出部と、
前記ＯＴＤＲ波形からノイズ閾値を算出し、前記ノイズ閾値に基づいて、前記スカログラム上の前記特徴量からピークを抽出してピークグラフを生成するピーク抽出部と、
前記ピークグラフから前記被測定光ファイバ内のイベントを識別するイベント識別部と、
を備えるイベント検出装置。

【請求項2】

前記特徴量抽出部は、スケールの値を２^１／２倍ずつ増やす
ことを特徴とする請求項１に記載のイベント検出装置。

【請求項3】

前記ピーク抽出部は、前記ノイズ閾値として上限ノイズ閾値及び下限ノイズ閾値を有し、前記スカログラム上において、前記上限ノイズ閾値以上の前記特徴量及び前記下限ノイズ閾値以下の前記特徴量のみを前記ピークとして抽出し、抽出した前記ピークを、その値に応じて複数の種類のプロットで表した前記ピークグラフを生成し、
前記イベント識別部は、前記ピークグラフ上で、前記プロットの種類及び前記プロット間距離に基づいて前記プロット同士を線で結び、スケール方向に線がつながっている場合に、前記線の位置する距離でイベントが発生していると判断する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載のイベント検出装置。

【請求項4】

被測定光ファイバのＯＴＤＲ波形を取得するＯＴＤＲ波形取得ステップと、
前記ＯＴＤＲ波形に対してウェーブレット変換を行い、各ウェーブレット係数を特徴量としたスカログラムを生成する特徴量抽出ステップと、
前記ＯＴＤＲ波形からノイズ閾値を算出し、前記ノイズ閾値に基づいて、前記スカログラム上の前記特徴量からピークを抽出してピークグラフを生成するピーク抽出ステップと、
前記ピークグラフから前記被測定光ファイバ内のイベントを識別するイベント識別ステップと、
を備えるイベント検出方法。

【請求項5】

前記特徴量抽出ステップにおいて、スケールの値を２^１／２倍ずつ増やす
ことを特徴とする請求項４に記載のイベント検出方法。

【請求項6】

前記ピーク抽出ステップにおいて、前記ノイズ閾値として上限ノイズ閾値及び下限ノイズ閾値を有し、前記スカログラム上において、前記上限ノイズ閾値以上の前記特徴量及び前記下限ノイズ閾値以下の前記特徴量のみを前記ピークとして抽出し、抽出した前記ピークを、その値に応じて複数の種類のプロットで表した前記ピークグラフを生成し、
前記イベント識別ステップにおいて、前記ピークグラフ上で、前記プロットの種類及び前記プロット間距離に基づいて前記プロット同士を線で結び、スケール方向に線がつながっている場合に、前記線の位置する距離でイベントが発生していると判断する
ことを特徴とする請求項４又は５に記載のイベント検出方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、ウェーブレット変換を用いてＯＴＤＲ波形を解析し、被測定光ファイバ内のイベントを検出するイベント検出装置及びイベント検出方法に関する。

【背景技術】

【0002】

被測定光ファイバ内の欠陥位置や開放端位置を検出する装置としてＯＴＤＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｔｉｍｅ Ｄｏｍａｉｎ Ｒｅｆｌｅｃｔｏｍｅｔｅｒ）装置が知られている。ＯＴＤＲ装置では、被測定光ファイバの一端から入射した光パルスの後方散乱光の強度を測定し、測定結果を用いて欠陥位置や開放端位置等を推定する（例えば、特許文献１参照。）。

【0003】

具体的には、関連技術に係る装置では、被測定光ファイバに光パルスを入射し、被測定光ファイバ内の各位置の後方散乱光強度を測定する。被測定光ファイバ内の各位置毎に、当該位置を挟む所定の距離離れた２点間の後方散乱光強度の差分を算出する。そして、算出した差分量の最大値又は最小値の位置から欠陥位置や開放端位置等を推定する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特公平０５－０７９１３４

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

関連技術では、後方散乱光強度の移動平均の窓幅を狭くすると、距離分解能が向上するが、ノイズの影響を受けやすくなる。逆に、窓幅を広くすると、ノイズの影響が少なくなるが、距離分解能が悪くなる。したがって、関連技術では、ノイズの影響を抑えてＳＮ比を向上させることと、距離分解能を向上させることとの間にトレードオフ関係があり、両方を向上させることが困難であるという課題があった。すなわち、関連技術では、距離分解能を維持しつつ、ＳＮ比を向上させ、欠陥位置や開放端位置等のイベント発生箇所を精度よく検出することができないという課題があった。

【0006】

前記課題を解決するために、本開示は、距離分解能を維持しつつ、ＳＮ比を向上させ、イベント発生箇所を精度良く検出することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

上記目的を達成するため、本開示のイベント検出装置及びイベント検出方法は、ウェーブレット変換を用いてＯＴＤＲ波形を解析し、被測定光ファイバ内のイベントを検出することとした。

【0008】

具体的には、本開示に係るイベント検出装置は、
被測定光ファイバのＯＴＤＲ波形を取得するＯＴＤＲ波形取得部と、
前記ＯＴＤＲ波形に対してウェーブレット変換を行い、各ウェーブレット係数を特徴量としたスカログラムを生成する特徴量抽出部と、
前記ＯＴＤＲ波形からノイズ閾値を算出し、前記ノイズ閾値に基づいて、前記スカログラム上の前記特徴量からピークを抽出してピークグラフを生成するピーク抽出部と、
前記ピークグラフから前記被測定光ファイバ内のイベントを識別するイベント識別部と、
を備える。

【0009】

本開示に係るイベント検出装置では、
前記特徴量抽出部は、スケールの値を２^１／２倍ずつ増やしてもよい。

【0010】

本開示に係るイベント検出装置では、
前記ピーク抽出部は、前記ノイズ閾値として上限ノイズ閾値及び下限ノイズ閾値を有し、前記スカログラム上において、前記上限ノイズ閾値以上の前記特徴量及び前記下限ノイズ閾値以下の前記特徴量のみを前記ピークとして抽出し、抽出した前記ピークを、その値に応じて複数の種類のプロットで表した前記ピークグラフを生成し、
前記イベント識別部は、前記ピークグラフ上で、前記プロットの種類及び前記プロット間距離に基づいて前記プロット同士を線で結び、スケール方向に線がつながっている場合に、前記線の位置する距離でイベントが発生していると判断してもよい。

【0011】

具体的には、本開示に係るイベント検出方法は、
被測定光ファイバのＯＴＤＲ波形を取得するＯＴＤＲ波形取得ステップと、
前記ＯＴＤＲ波形に対してウェーブレット変換を行い、各ウェーブレット係数を特徴量としたスカログラムを生成する特徴量抽出ステップと、
前記ＯＴＤＲ波形からノイズ閾値を算出し、前記ノイズ閾値に基づいて、前記スカログラム上の前記特徴量からピークを抽出してピークグラフを生成するピーク抽出ステップと、
前記ピークグラフから前記被測定光ファイバ内のイベントを識別するイベント識別ステップと、
を備える。

【0012】

本開示に係るイベント検出方法は、
前記特徴量抽出ステップにおいて、スケールの値を２^１／２倍ずつ増やしてもよい。

【0013】

本開示に係るイベント検出方法は、
前記ピーク抽出ステップにおいて、前記ノイズ閾値として上限ノイズ閾値及び下限ノイズ閾値を有し、前記スカログラム上において、前記上限ノイズ閾値以上の前記特徴量及び前記下限ノイズ閾値以下の前記特徴量のみを前記ピークとして抽出し、抽出した前記ピークを、その値に応じて複数の種類のプロットで表した前記ピークグラフを生成し、
前記イベント識別ステップにおいて、前記ピークグラフ上で、前記プロットの種類及び前記プロット間距離に基づいて前記プロット同士を線で結び、スケール方向に線がつながっている場合に、前記線の位置する距離でイベントが発生していると判断してもよい。

【0014】

なお、上記各発明は、可能な限り組み合わせることができる。

【発明の効果】

【0015】

本開示によれば、距離分解能を維持しつつ、ＳＮ比を向上させ、イベント発生箇所を精度良く検出することができる。

【図面の簡単な説明】

【0016】

【図1】実施形態１に係るイベント検出装置の概略構成の一例を示す。

【図2】実施形態１に係るイベント検出装置が取得するＯＴＤＲ波形の一例を示す。

【図3】実施形態１に係るスカログラムの一例を示す。

【図4】実施形態１に係るピークグラフの一例を示す。

【図5】従来の微分法によるＯＴＤＲ波形の解析結果の一例を示す。

【図6】本開示のウェーブレット変換によるＯＴＤＲ波形の解析結果の一例を示す。

【図7】ピークグラフ上におけるプロット同士の結線について説明する図である。

【図8】ピークグラフ上におけるプロット同士の結線について説明する図である。

【発明を実施するための形態】

【0017】

以下、本開示の実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、本開示は、以下に示す実施形態に限定されるものではない。これらの実施の例は例示に過ぎず、本開示は当業者の知識に基づいて種々の変更、改良を施した形態で実施することができる。なお、本明細書及び図面において符号が同じ構成要素は、相互に同一のものを示すものとする。

【0018】

（実施形態１）
本実施形態に係るイベント検出装置の概略構成の一例を図１に示す。本実施形態に係るイベント検出装置は、
被測定光ファイバ２０のＯＴＤＲ波形を取得するＯＴＤＲ波形取得部１１と、
ＯＴＤＲ波形に対してウェーブレット変換を行い、各ウェーブレット係数を特徴量としたスカログラムを生成する特徴量抽出部１２と、
ＯＴＤＲ波形からノイズ閾値を算出し、ノイズ閾値に基づいて、スカログラム上の特徴量からピークを抽出してピークグラフを生成するピーク抽出部１３と、
ピークグラフから被測定光ファイバ２０内のイベントを識別するイベント識別部１４と、を備える。

【0019】

（ＯＴＤＲ波形取得ステップ）
ＯＴＤＲ波形取得部１１は、被測定光ファイバ２０からのＯＴＤＲ波形を取得する。例えば、ＯＴＤＲ波形取得部１１は、光パルスを被測定光ファイバ２０の一端から入射し、光パルスを入射した被測定光ファイバ２０の一端から出力される後方散乱光の強度の時間分布をＯＴＤＲ波形として取得する。ＯＴＤＲ波形の一例を図２に示す。以下「光パルスを入射した被測定光ファイバ２０の一端から、後方散乱光の発生点までの距離」を「距離」とする。

【0020】

（特徴量抽出ステップ）
特徴量抽出部１２は、ＯＴＤＲ波形取得部１１が取得したＯＴＤＲ波形に対し、式（１）を用いてウェーブレット変換を行い、ウェーブレット係数Ｘ（ａ、ｂ）を求める。

【数1】

ここで、ａはスケール、ｂは距離シフト、ｘ（ｔ）はＯＴＤＲ波形、ψバーはマザーウェーブレットを表す。特徴量抽出部１２は、ウェーブレット係数Ｘ（ａ，ｂ）を、距離ｂにおけるスケールａの特徴量として扱う。

【0021】

特徴量抽出部１２は、マザーウェーブレットとしてハール関数を用いて前記ウェーブレット変換を行ってもよい。ハール関数を用いることにより、ウェーブレット変換の計算量を抑えることができる。なお、マザーウェーブレットはこれに限定されず、他の関数でもよい。

【0022】

また、特徴量抽出部１２は、ｎを２以上の整数として、スケールａの値を２^１／ｎ倍ずつ増やしてもよい。ｎを増やすことで、スカログラムの周波数方向の分解能を１／ｎ細かくしつつ、計算量を抑えることができる。

【0023】

図２に示すＯＴＤＲ波形から取得した特徴量Ｘ（ａ，ｂ）を図３で説明する。取得した特徴量Ｘ（ａ，ｂ）は、縦軸をスケールａの番号、横軸を距離とした図３に示すようなスカログラムで表すことができる。ここで、スケールａの番号とは、スケールａを離散的にとり、値が小さい順に整数を０から割り当てた際の番号である。また、図３では、色が黒くなるにつれて特徴量の絶対値が大きいことを表し、色が白くなるについて特徴量が０に近いことを表す。なお、図３では、理解を容易にするために、特徴量の絶対値が大きい部分程黒くなるように記載しているが、黒い部分には、正負の値が含まれる。

【0024】

（ピーク抽出ステップ）
ピーク抽出部１３は、ＯＴＤＲ波形取得部１１が取得したＯＴＤＲ波形に基づき、スケールａ毎にノイズ閾値を求める。本実施形態では、ノイズ閾値として、正の値の特徴量に対するノイズ閾値Ｔｕ_ａ（以下「正の値の特徴量に対するノイズ閾値Ｔｕ_ａ」を「上限ノイズ閾値Ｔｕ_ａ」と略記する。）、及び負の値の特徴量に対するノイズ閾値Ｔｄ_ａ（以下「負の値の特徴量に対するノイズ閾値Ｔｄ_ａ」を「下限ノイズ閾値Ｔｄ_ａ」と略記する。）を用いる。上限ノイズ閾値Ｔｕ_ａは式（２）から算出し、下限ノイズ閾値Ｔｄ_ａは式（３）から算出する。

【数2】

【数3】

【0025】

式（２）及び（３）において、ｋ_Δは伝送損失しきい値係数、ｙ_ａバー（ｘ）はＯＴＤＲ波形に対してスケールa相当の窓幅で移動平均を掛けた波形データ［ｄＢｍ］を表す。また、Ｔ_ａ（ｘ）は式（４）を用いて算出し、Δ_ａは式（５）を用いて算出する。

【数4】

【数5】

【0026】

式（４）において、ｘは距離［ｋｍ］、ｒｔａはスケールａのウェーブレット変換を掛けたときの熱雑音の標準偏差の減少率、ｒ_ｉａはスケールａのウェーブレット変換を掛けたときの強度雑音の標準偏差の減少率、σ_ｔは熱雑音の標準偏差、Ｒ_ｉは強度に対する強度雑音の標準偏差の比例係数、ｋ_Δは伝送損失しきい値係数、ｋ_ｔは熱雑音しきい値係数、ｋ_ｉは強度雑音しきい値係数を表す。ここで、式（４）のσ_ｔ及びＲ_ｉは、ＯＴＤＲ波形のノイズ部分、例えば、光強度がゼロに近い部分からσ_ｔを、ＳＮ比がゼロに近い部分からＲ_ｉを求めてもよい。

【0027】

式（５）において、δはサンプリング分解能［ｋｍ］、Ａは伝送損失［ｄＢ／ｋｍ］を表す。

【0028】

ピーク抽出部１３は、ノイズ閾値を超える特徴量をピークとして抽出してピークグラフを作成する。ここで、ノイズ閾値を超える特徴量とは、特徴量が正である場合には、上限ノイズ閾値以上の特徴量をいい、特徴量が負である場合には、下限ノイズ閾値以下の特徴量をいう。ピークグラフの一例を図４に示す。ピーク抽出部１３は、ノイズ閾値を超える度合いに応じてピークを表すプロットの種類を変えてもよい。図４では、上限ノイズ閾値の２倍の値以上のピーク及び下限ノイズ閾値の２倍の値以下のピークをひし形プロットとしている。図４では、上限ノイズ閾値以上だが上限ノイズ閾値の２倍の値より小さいピーク、及び下限ノイズ閾値以下だが下限ノイズ閾値の２倍の値より大きいピークを丸でプロットしている。ピークグラフ上の線及び三角プロットについては後述する。なお、プロットは一例であり、これに限定されない。

【0029】

（イベント識別ステップ）
イベント識別部１４は、ピークグラフ上において、プロットの種類及びプロット間距離に基づいてプロット同士を線で結ぶ。本実施形態では、スケールの高いプロットから順に、当該プロットと一定距離以内のプロットと線で結ぶ。この場合において、ひし形プロット同士及びひし形プロットと丸プロット同士は無条件で線を結んでもよい。また、丸プロット同士の場合は、少なくともいずれか一方の丸プロットがひし形プロットを含む線上にある場合にのみ丸プロット同士を線で結んでもよい。図４では、ひし形プロット同士を結ぶ線を実線とし、それ以外を破線としている。また、線のスケールが小さい側の終端となるプロットは、三角プロットに変更する。

【0030】

ここで、スケール番号の連続する２つのスケールにそれぞれプロットがある場合におけるプロット同士の結線について図７及び８を用いて説明する。図７（ａ）及び（ｂ）においては、スケール番号ｊ上にプロットＰ_２及びＰ_３があり、スケール番号ｊ－１上にプロットＰ_１がある。スケール番号ｊのプロットＰ_２は、スケール番号ｊ－１のプロットＰ_１の距離方向の所定範囲Ｒ_１内にある。そのため、イベント識別部１４は、スケール番号ｊのプロットＰ_２とスケール番号ｊ－１のプロットＰ_１とを線で結ぶ。スケール番号ｊのプロットＰ_３は、スケール番号ｊ－１のプロットＰ_１の距離方向の所定範囲Ｒ_１内にない。そのため、イベント識別部１４は、スケール番号ｊのプロットＰ_３とスケール番号ｊ－１のプロットＰ_１とを線で結ばない。また、図７（ｂ）に示すように、スケール番号ｊ－１のプロットＰ_１の距離方向の所定範囲Ｒ_１内に複数のプロットＰ_２及びＰ_３がある場合は、イベント識別部１４は、スケール番号ｊ－１のプロットＰ_１と距離が最も近いスケール番号ｊのプロットＰ_３と、スケール番号ｊ－１のプロットＰ_１とのみを線で結んでもよい。

【0031】

図８においては、スケール番号ｊ上にプロットＰ_２があり、スケール番号ｊ－１上にプロットＰ_１及びＰ_４がある。図８は、スケール番号ｊのプロットＰ_２が、スケール番号ｊ－１のプロットＰ_１の距離方向の所定範囲Ｒ_１及びＰ_４の距離方向の所定範囲Ｒ_４のいずれにも含まれる場合である。このような場合、イベント識別部１４は、スケール番号ｊ－１のプロットＰ_１とスケール番号ｊのプロットＰ_２とを線で結ぶとともに、スケール番号ｊ－１のプロットＰ_４とスケール番号ｊのプロットＰ_２とを線で結んでもよい。

【0032】

イベント識別部１４は、ピークグラフ上でスケール方向に線がつながっている場合、スケール方向につながっている線の位置する距離において、被測定光ファイバ２０内にイベントが発生していると判断する。また、イベント発生の条件は、ピークグラフ上のプロット又は線の種類毎に重みをつけ、線上のプロットの種類又は線の種類から計算した合計の重みが所定の値以上になった線があった場合には、その線の位置する距離において、イベントが発生していると判断する等としてもよい。例えば、図４では、実線を重み２とし、破線を重み１としてもよい。この場合、重みが５以上となる線の位置する距離において、イベントが発生していると判断してもよい。

【0033】

従来の微分法によるイベント検出結果について図５に示す。微分法では、前述したようにＳＮ比の向上と距離分解能の向上との間にトレードオフ関係がある。そのため、例えば、距離分解能の向上を優先させてイベント検出を行った場合、ノイズに対しても微分係数（差分量）が大きくなるため、図５において破線の丸で示すように、１ｋｍ付近や１．２８ｋｍ付近等においてノイズとイベントとの判別ができなかった。

【0034】

本開示によるイベント検出結果について図６に示す。前述した通り、本開示では、ＯＴＤＲ波形にウェーブレット変換を適用することにより、ＳＮ比の向上と距離分解能の向上との間のトレードオフ関係を解消し、図６において破線の丸で示すように、１ｋｍ付近や１．２８ｋｍ付近等においてイベントを検出することができるようになる。

【0035】

以上より、本開示によれば、距離分解能を維持しつつ、ＳＮ比を向上させ、イベント発生箇所を精度良く検出することができる。

【産業上の利用可能性】

【0036】

本開示に係るイベント検出装置及びイベント検出方法は、光学測定器産業に適用することができる。

【符号の説明】

【0037】

１０：イベント検出装置
１１：ＯＴＤＲ波形取得部
１２：特徴量抽出部
１３：ピーク抽出部
１４：イベント識別部
２０：被測定光ファイバ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】