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特許7452771細線の指標算出方法、光ケーブルの品質評価方法、および光ケーブル
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B1)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-03-11
(45)【発行日】2024-03-19
(54)【発明の名称】細線の指標算出方法、光ケーブルの品質評価方法、および光ケーブル
(51)【国際特許分類】
G01B 15/04 20060101AFI20240312BHJP
G02B 6/44 20060101ALI20240312BHJP
G01N 23/046 20180101ALI20240312BHJP
【ＦＩ】
G01B15/04 H
G02B6/44 351
G01N23/046
【請求項の数】
13
(21)【出願番号】P 2023576091
(86)(22)【出願日】2023-05-15
(86)【国際出願番号】 JP2023018057
【審査請求日】2023-12-21
(31)【優先権主張番号】P 2022089834
(32)【優先日】2022-06-01
(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP
【早期審査対象出願】
(73)【特許権者】
【識別番号】000002130
【氏名又は名称】住友電気工業株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110001195
【氏名又は名称】弁理士法人深見特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】星名 豊
(72)【発明者】
【氏名】塩崎 学
【審査官】信田 昌男
(56)【参考文献】
【文献】特開２００７－２０５８０２（ＪＰ，Ａ）
【文献】特公平７－７８５７０（ＪＰ，Ｂ２）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０１Ｂ１５／０４
Ｇ０２Ｂ６／４４
Ｇ０１Ｎ２３／０４６
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
複数の細線を有するケーブルの長手方向に垂直な複数の断面のＸ線画像を得るステップと、前記複数の断面のＸ線画像の各々から、前記複数の細線の各々の中心位置を求めるステップと、
各細線の中心位置に基づいて、前記各細線の曲がりを表わす指標を求めるステップと、を備えた細線の指標算出方法。
【請求項2】
前記各細線の曲がりを表わす指標に基づいて、前記複数の細線の全体としての曲がりを表わす指標を求めるステップをさらに備えた、請求項１に記載の細線の指標算出方法。【請求項3】
前記各細線の曲がりを表わす指標を求めるステップは、前複数の断面における各細線の中心位置を連結することによって、前記各細線の軌跡を求め、前記軌跡に基づいて、前記各細線の局所的な曲率半径を算出するステップを含む、請求項２に記載の細線の指標算出方法。
【請求項4】
前記複数の細線の全体としての曲がりを表わす指標を求めるステップは、前記各細線の複数個の局所的な曲率半径を前記複数の細線について算出し、算出された複数個の前記局所的な曲率半径の平均値、標準偏差、最小値および最大値のうちのいずれか１つ、あるいはいずれか２つ以上の値の重み付き加減算値、または算出された複数個の前記局所的な曲率半径の逆数である局所的な曲率の平均値、標準偏差、最小値および最大値のうちのいずれか１つ、あるいはいずれか２つ以上の値の重み付き加減算値を前記複数の細線の全体としての曲がりを表わす指標として算出するステップを含む、請求項３に記載の細線の指標算出方法。
【請求項5】
前記各細線の曲がりを表わす指標を求めるステップは、前記複数の断面における各細線の中心位置を連結することによって、前記各細線の軌跡を求め、前記軌跡に基づいて、前記各細線の余長率を算出するステップを含む、請求項２に記載のケーブルの指標算出方法。
【請求項6】
前記複数の細線の全体としての曲がりを表わす指標を求めるステップは、前記各細線の余長率を前記複数の細線について算出し、算出された複数の前記余長率の平均値、標準偏差、最小値および最大値のうちのいずれか１つ、あるいはいずれか２つ以上の値の重み付き加減算値を前記複数の細線の全体としての曲がりを表わす指標として算出するステップを含む、請求項５に記載の細線の指標算出方法。
【請求項7】
複数の細線を有するケーブルの長手方向に垂直な複数の断面のＸ線画像を得るステップと、前記複数の断面のＸ線画像の各々から、前記複数の細線の各々の中心位置を求めるステップと、
各細線の中心位置に基づいて、前記複数の細線の全体としての曲がりを表わす指標を求めるステップとを備えた、細線の指標算出方法。
【請求項8】
各細線の中心位置に基づいて、前記複数の細線の全体としての曲がりを表わす指標を求めるステップは、各Ｘ線画像を分割した複数のブロックの各々に含まれる前記細線の数あるいは線密度を算出し、前記複数のブロックにおける前記細線の数あるいは線密度の分散値を算出し、複数のＸ線画像における前記細線の数あるいは線密度の分散値の平均値、標準偏差、最小値および最大値のうちのいずれか１つ、あるいはいずれか２つ以上の値の重み付き加減算値を前記複数の細線の全体としての曲がりを表わす指標として算出するステップを含む、請求項７に記載の細線の指標算出方法。
【請求項9】
前記複数の細線の各々の中心位置を求めるステップは、前記Ｘ線画像を２値化して、第１の画素値または第２の画素値の複数の画素からなる第１の２値化画像を生成するステップと、
前記第１の２値化画像の第１の画素値の画素が連続している各領域を検出するステップと、
前記各領域の各画素について、第２の画素値を有する画素までの最短距離を算出するステップと、
前記各領域について、前記最短距離を画素値とする距離変換画像を生成するステップと、
前記各領域について、前記距離変換画像を閾値に基づいて２値化して、第１の画素値または第２の画素値の複数の画素からなる２値化距離変換画像を生成するステップと、
前記各領域について、前記２値化距離変換画像に含まれる第１の画素値を有する画素が連続している部分領域の数をカウント値として求めるステップと、
前記各領域について、前記閾値を初期値から前記カウント値が減少に変化するまで順次増加させることによって、複数のカウント値を取得し、前記複数のカウント値のうち最大のカウント値となるときの前記閾値の割合が基準値以上の場合に、前記カウント値が最大のカウント値となるときの複数の前記閾値のいずれかによって生成された前記２値化距離変換画像に含まれる前記部分領域におけるいずれかの画素の位置を前記細線の中心位置として検出するステップと、を含む、請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の細線の指標算出方法。
【請求項10】
複数の光ファイバを有する光ケーブルの長手方向に垂直な複数の断面のＸ線画像を得るステップと、前記複数の断面のＸ線画像の各々から、前記複数の光ファイバの各々の中心位置を求めるステップと、
各細線の中心位置に基づいて、前記複数の光ファイバの全体としての曲がりを表わす指標を求めるステップと、
前記指標と、基準値との比較に基づいて、前記光ケーブルが品質基準に適合するか否かを判定するステップと、を備えた、光ケーブルの品質評価方法。
【請求項11】
複数の光ファイバを有する光ケーブルの長手方向に垂直な複数の断面のＸ線画像を得るステップは、－４０℃の環境下に置かれた前記光ケーブルの前記複数の断面の前記Ｘ線画像を得るステップを含み、
各光ファイバの中心位置に基づいて、前記複数の光ファイバの全体としての曲がりを表わす指標を求めるステップは、
前記複数の断面における各光ファイバの中心位置を連結することによって、前記各光ファイバの軌跡を求め、前記軌跡に基づいて前記各光ファイバの複数個の局所的な曲率半径を前記複数の光ファイバについて算出し、算出された複数の前記局所的な曲率半径の逆数である局所的な曲率の平均値と、標準偏差の３倍との和の逆数を前記複数の光ファイバの全体としての曲がりを表わす指標として算出するステップを含み、
前記判定するステップは、
前記指標が、２０ｍｍ以上の場合に、前記光ケーブルが前記品質基準に適合すると判定するステップを含む、請求項１０に記載の光ケーブルの品質評価方法。
【請求項12】
前記複数の光ファイバの各々の中心位置を求めるステップは、前記Ｘ線画像を２値化して、第１の画素値または第２の画素値の複数の画素からなる第１の２値化画像を生成するステップと、
前記第１の２値化画像の第１の画素値の画素が連続している各領域を検出するステップと、
前記各領域の各画素について、第２の画素値を有する画素までの最短距離を算出するステップと、
前記各領域について、前記最短距離を画素値とする距離変換画像を生成するステップと、
前記各領域について、前記距離変換画像を閾値に基づいて２値化して、第１の画素値または第２の画素値の複数の画素からなる２値化距離変換画像を生成するステップと、
前記各領域について、前記２値化距離変換画像に含まれる第１の画素値を有する画素が連続している部分領域の数をカウント値として求めるステップと、
前記各領域について、前記閾値を初期値から前記カウント値が減少に変化するまで順次増加させることによって、複数のカウント値を取得し、前記複数のカウント値のうち最大のカウント値となるときの前記閾値の割合が基準値以上の場合に、前記カウント値が最大のカウント値となるときの複数の前記閾値のいずれかによって生成された前記２値化距離変換画像に含まれる前記部分領域におけるいずれかの画素の位置を前記光ファイバの中心位置として検出するステップと、を含む、請求項１０または請求項１１に記載の光ケーブルの品質評価方法。
【請求項13】
複数の光ファイバを含む光ケーブルであって、－４０℃における、前記複数の光ファイバの局所的な曲率の平均値と、前記局所的な曲率の標準偏差の３倍との和の逆数が２０ｍｍ以上である、光ケーブル。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、細線の指標算出方法、光ケーブルの品質評価方法、および光ケーブルに関する。本出願は、２０２２年６月１日に出願した日本特許出願である特願２０２２－０８９８３４号に基づく優先権を主張する。当該日本特許出願に記載された全ての記載内容は、参照によって本明細書に援用される。
【背景技術】
【0002】
光ケーブルは多数（典型的には数百本～数千本）の光ファイバが束ねられた構成である。－２０℃などの低温時において、光ケーブルの伝送ロスが大きくなることが知られている（たとえば、特許文献１を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特開２０１４－０８５５５４号公報
【発明の概要】
【0004】
本開示の細線の指標算出方法は、光ケーブルに代表される、複数の細線を有するケーブルの長手方向に垂直な複数の断面のＸ線画像を得るステップと、複数の断面のＸ線画像の各々から、複数の細線の各々の中心位置を求めるステップと、各細線の中心位置に基づいて、各細線の曲がりを表わす指標を求めるステップとを備える。
【0005】
本開示の細線の指標算出方法は、光ケーブルに代表される、複数の細線を有するケーブルの長手方向に垂直な複数の断面のＸ線画像を得るステップと、複数の断面のＸ線画像の各々から、複数の細線の各々の中心位置を求めるステップと、各細線の中心位置に基づいて、複数の細線の全体としての曲がりを表わす指標を求めるステップとを備える。
【0006】
本開示の光ケーブルの品質評価方法は、複数の光ファイバを有する光ケーブルの長手方向に垂直な複数の断面のＸ線画像を得るステップと、複数の断面のＸ線画像の各々から、複数の光ファイバの各々の中心位置を求めるステップと、各細線の中心位置に基づいて、複数の光ファイバの全体としての曲がりを表わす指標を求めるステップと、指標と、基準値との比較に基づいて、光ケーブルが品質基準に適合するか否かを判定するステップとを備える。
【0007】
本開示の光ケーブルは、複数の光ファイバを含む光ケーブルであって、－４０℃における、複数の光ファイバの局所的な曲率の平均値と、局所的な曲率の標準偏差の３倍との和の逆数が２０ｍｍ以上である。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【発明を実施するための形態】
【0009】
[本開示が解決しようとする課題]
ケーブルを構成する光ファイバなどの細線個々の形状を検出して評価する手法が知られていない。よって、低温時において、光ファイバがどのような形状を有するかを知ることができない。
ケーブルを構成する光ファイバなどの細線個々の形状を検出して評価する手法が知られていない。よって、低温時において、光ファイバがどのような形状を有するかを知ることができない。
【0010】
それゆえに、本開示の目的は、光ファイバなどの細線個々の曲がり具合を評価するための指標を算出することができる細線の指標算出方法、そのような指標を用いた光ケーブルの品質評価方法、およびそのような指標が品質基準を満たす光ケーブルを提供することである。
【0011】
[本開示の効果]
本開示の細線の指標算出方法によれば、長手方向に垂直な複数の断面のＸ線画像を用いて多数の光ファイバなどの細線個々の曲がりを評価するための指標を算出することができる。
本開示の細線の指標算出方法によれば、長手方向に垂直な複数の断面のＸ線画像を用いて多数の光ファイバなどの細線個々の曲がりを評価するための指標を算出することができる。
【0012】
本開示の光ケーブルの品質評価方法によれば、光ケーブル４００が品質基準に適合するか否かを判定することができる。
【0013】
本開示の光ケーブルによれば、送信ロスが２ｄＢ／ｋｍ以下となる品質基準に適合する。
【0014】
[本開示の実施形態の説明]
最初に本開示の実施態様を列記して説明する。
最初に本開示の実施態様を列記して説明する。
【0015】
（１）本開示の細線の指標算出方法は、複数の細線を有するケーブルの長手方向に垂直な複数の断面のＸ線画像４６０（ｉ）を得るステップと、複数の断面のＸ線画像４６０（１）～４６０（Ｎ）の各々から、複数の細線の各々の中心位置を求めるステップと、各細線の中心位置に基づいて、各細線の曲がりを表わす指標を求めるステップとを備える。これによって、長手方向に垂直な複数の断面のＸ線画像４６０（ｉ）を用いて多数の光ファイバなどの細線個々の曲がりを評価するための指標を算出することができる。
【0016】
（２）上記（１）の細線の指標算出方法は、各細線の曲がりを表わす指標に基づいて、複数の細線の全体としての曲がりを表わす指標を求めるステップをさらに備える。これによって、複数の光ファイバなどの細線の全体としての曲がりを表わす指標を算出することができる。その結果、光ケーブルの品質を知ることができる。
【0017】
（３）上記（２）の指標算出方法において、各細線の曲がりを表わす指標を求めるステップは、複数の断面における各細線の中心位置を連結することによって、各細線の軌跡を求め、軌跡に基づいて、各細線の局所的な曲率半径を算出するステップを含む。これによって、局所的な曲率半径によって、光ファイバなどの細線の曲がりを評価するための指標を算出することができる。
【0018】
（４）上記（３）の指標算出方法において、複数の細線の全体としての曲がりを表わす指標を求めるステップは、各細線の複数個の局所的な曲率半径を複数の細線について算出し、算出された複数個の局所的な曲率半径の平均値、標準偏差、最小値および最大値のうちのいずれか１つ、あるいはいずれか２つ以上の値の重み付き加減算値、または算出された複数個の局所的な曲率半径の逆数である局所的な曲率の平均値、標準偏差、最小値および最大値のうちのいずれか１つ、あるいはいずれか２つ以上の値の重み付き加減算値を複数の細線の全体としての曲がりを表わす指標として算出するステップを含む。これによって、複数の光ファイバの局所的な曲率半径または曲率の統計量を用いて、複数の光ファイバの全体としての曲がりを表わす指標を算出することができる。
【0019】
（５）上記（２）の指標算出方法において、各細線の曲がりを表わす指標を求めるステップは、複数の断面における各細線の中心位置を連結することによって、各細線の軌跡を求め、軌跡に基づいて、各細線の余長率を算出するステップを含む。これによって、余長率によって、光ファイバなどの細線の曲がりを評価するための指標を算出することができる。
【0020】
（６）上記（５）の指標算出方法において、複数の細線の全体としての曲がりを表わす指標を求めるステップは、各細線の余長率を複数の細線について算出し、算出された複数の余長率の平均値、標準偏差、最小値および最大値のうちのいずれか１つ、あるいはいずれか２つ以上の値の重み付き加減算値を複数の細線の全体としての曲がりを表わす指標として算出するステップを含む。これによって、複数の光ファイバの余長率の統計量を用いて、複数の光ファイバの全体としての曲がりを表わす指標を算出することができる。
【0021】
（７）本開示の細線の指標算出方法は、複数の細線を有するケーブルの長手方向に垂直な複数の断面のＸ線画像４６０（１）～４６０（Ｎ）を得るステップと、複数の断面のＸ線画像４６０（１）～４６０（Ｎ）の各々から、複数の細線の各々の中心位置を求めるステップと、各細線の中心位置に基づいて、複数の細線の全体としての曲がりを表わす指標を求めるステップとを備える。これによって、長手方向に垂直な複数の断面のＸ線画像６０（ｉ）を用いて、複数の光ファイバなどの細線の全体としての曲がりを評価するための指標を算出することができる。
【0022】
（８）上記（７）の指標算出方法において、各細線の中心位置に基づいて、複数の細線の全体としての曲がりを表わす指標を求めるステップは、各Ｘ線画像４６０（ｉ）を分割した複数のブロックの各々に含まれる細線の数あるいは線密度を算出し、複数のブロックにおける細線の数あるいは線密度の分散値を算出し、複数のＸ線画像４６０（１）～４６０（Ｎ）における細線の数あるいは線密度の分散値の平均値、標準偏差、最小値および最大値のうちのいずれか１つ、あるいはいずれか２つ以上の値の重み付き加減算値を複数の細線の全体としての曲がりを表わす指標として算出するステップを含む。これによって、Ｘ線画像の各ブロック内の光ファイバの数あるいは線密度の分散値の統計量を用いて、複数の光ファイバの全体としての曲がりを表わす指標を算出することができる。
【0023】
（９）上記（１）から（８）のいずれかの細線の指標算出方法において、複数の細線の各々の中心位置を求めるステップは、Ｘ線画像４６０（ｉ）を２値化して、第１の画素値または第２の画素値の複数の画素からなる第１の２値化画像を生成するステップと、第１の２値化画像の第１の画素値の画素が連続している各領域を検出するステップと、各領域の各画素について、第２の画素値を有する画素までの最短距離を算出するステップと、各領域について、最短距離を画素値とする距離変換画像を生成するステップと、各領域について、距離変換画像を閾値ＴＨに基づいて２値化して、第１の画素値または第２の画素値の複数の画素からなる２値化距離変換画像を生成するステップと、各領域について、２値化距離変換画像に含まれる第１の画素値を有する画素が連続している部分領域の数をカウント値として求めるステップと、各領域について、閾値ＴＨを初期値からカウント値が減少に変化するまで順次増加させることによって、複数のカウント値を取得し、複数のカウント値のうち最大のカウント値となるときの閾値ＴＨの割合Ｒが基準値以上の場合に、カウント値が最大のカウント値となるときの複数の閾値ＴＨのいずれかによって生成された２値化距離変換画像に含まれる部分領域におけるいずれかの画素の位置を細線の中心位置として検出するステップとを含む。これによって、Ｘ線画像内の局所的な領域ごとに距離変換画像の２値化のための閾値を適切に設定することができる。
【0024】
（１０）本開示の光ケーブル４００の品質評価方法は、複数の光ファイバを有する光ケーブル４００の長手方向に垂直な複数の断面のＸ線画像４６０（１）～４６０（Ｎ）を得るステップと、複数の断面のＸ線画像４６０（１）～４６０（Ｎ）の各々から、複数の光ファイバの各々の中心位置を求めるステップと、各細線の中心位置に基づいて、複数の光ファイバの全体としての曲がりを表わす指標を求めるステップと、指標と、基準値との比較に基づいて、光ケーブル４００が品質基準に適合するか否かを判定するステップとを備える。これによって、光ケーブル４００が品質基準に適合するか否かを判定することができる。
【0025】
（１１）上記（１０）の光ケーブル４００の品質評価方法において、複数の光ファイバを有する光ケーブル４００の長手方向に垂直な複数の断面のＸ線画像４６０（１）～４６０（Ｎ）を得るステップは、－４０℃の環境下に置かれた光ケーブル４００の複数断面のＸ線画像４６０（１）～４６０（Ｎ）を得るステップを含み、各光ファイバの中心位置に基づいて、複数の光ファイバの全体としての曲がりを表わす指標を求めるステップは、複数の断面における各光ファイバの中心位置を連結することによって、各光ファイバの軌跡を求め、軌跡に基づいて各光ファイバの複数個の局所的な曲率半径を複数の光ファイバについて算出し、算出された複数の曲率半径の逆数である局所的な曲率の平均値と、標準偏差の３倍との和の逆数を複数の光ファイバの全体としての曲がりを表わす指標として算出するステップを含み、判定するステップは、指標が、２０ｍｍ以上の場合に、光ケーブル４００が品質基準に適合すると判定するステップを含む。これによって、光ケーブル４００の送信ロスが２ｄＢ／ｋｍ以下となる品質基準を満たすか否かを判断することができる。
【0026】
（１２）上記（１０）または（１１）の光ケーブル４００の品質評価方法において、複数の光ファイバの各々の中心位置を求めるステップは、Ｘ線画像４６０（ｉ）を２値化して、第１の画素値または第２の画素値の複数の画素からなる第１の２値化画像を生成するステップと、第１の２値化画像の第１の画素値の画素が連続している各領域を検出するステップと、各領域の各画素について、第２の画素値を有する画素までの最短距離を算出するステップと、各領域について、最短距離を画素値とする距離変換画像を生成するステップと、各領域について、距離変換画像を閾値ＴＨに基づいて２値化して、第１の画素値または第２の画素値の複数の画素からなる２値化距離変換画像を生成するステップと、各領域について、２値化距離変換画像に含まれる第１の画素値を有する画素が連続している部分領域の数をカウント値として求めるステップと、各領域について、閾値ＴＨを初期値からカウント値が減少に変化するまで順次増加させることによって、複数のカウント値を取得し、複数のカウント値のうち最大のカウント値となるときの閾値ＴＨの割合Ｒが基準値以上の場合に、カウント値が最大のカウント値となるときの複数の閾値ＴＨのいずれかによって生成された２値化距離変換画像に含まれる部分領域におけるいずれかの画素の位置を光ファイバの中心位置として検出するステップとを含む。これによって、Ｘ線画像内の局所的な領域ごとに距離変換画像の２値化のための閾値を適切に設定することができる。
【0027】
（１３）本開示の複数の光ファイバを含む光ケーブル４００では、－４０℃における、複数の光ファイバの局所的な曲率の平均値と、局所的な曲率の標準偏差の３倍との和の逆数が２０ｍｍ以上である。これによって、送信ロスが２ｄＢ／ｋｍ以下となる光ケーブルを得ることができる。
【0028】
[本開示の実施形態の詳細]
次に、図面に基づいて本開示の実施形態の詳細について説明する。なお、以下の図面において同一または相当する部分には同一の参照番号を付し、その説明は繰返さない。以下に記載する実施形態の少なくとも一部の構成を任意に組み合わせてもよい。
次に、図面に基づいて本開示の実施形態の詳細について説明する。なお、以下の図面において同一または相当する部分には同一の参照番号を付し、その説明は繰返さない。以下に記載する実施形態の少なくとも一部の構成を任意に組み合わせてもよい。
【0029】
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態の光ケーブル品質評価システム３００の構成を表わす図である。光ケーブル品質評価システム３００は、常温用Ｘ線装置３０１と、低温用Ｘ線装置１と、サーバ装置１００と、端末装置２００と、評価装置３０２、表示装置６００とを備える。
図１は、第１の実施形態の光ケーブル品質評価システム３００の構成を表わす図である。光ケーブル品質評価システム３００は、常温用Ｘ線装置３０１と、低温用Ｘ線装置１と、サーバ装置１００と、端末装置２００と、評価装置３０２、表示装置６００とを備える。
【0030】
常温用Ｘ線装置３０１は、常温の環境下に置かれた光ケーブル４００をＸ線ＣＴ撮影することによって得られる光ケーブル４００の長手方向に垂直な複数の断面の常温時Ｘ線画像３６０（ｉ）（ｉ＝１～Ｎ）を出力する。光ケーブル４００の長手方向に長さαごとの断面の常温時Ｘ線画像３６０（ｉ）が得られる。この断面Ｘ線画像群は試料全体のうち１０～２０ｃｍ程度の部分について取得されたものである。Ｎは数千程度である。
【0031】
低温用Ｘ線装置１は、低温の環境下において光ケーブル４００をＸ線ＣＴ撮影することによって得られる光ケーブル４００の長手方向に垂直な複数の断面の低温時Ｘ線画像６０（ｉ）（ｉ＝１～Ｎ）を出力する。光ケーブル４００の長手方向に長さαごとの断面の低温時Ｘ線画像６０（ｉ）が得られる。
【0032】
低温用Ｘ線装置１は、Ｘ線撮像装置と、冷却容器とを備える。Ｘ線撮像装置は、Ｘ線を放射するＸ線源と、冷却容器を支持するステージと、冷却容器を通過したＸ線を検出するＸ線検出器とを含む。冷却容器は、中空容器と、中空容器を収容する断熱容器とを備える。中空容器は、管と、底板とを含む。管は、第１端と、第１端とは反対側の第２端とを含む。底板は、管の第１端を閉塞する。管と底板とによって規定される収容空間に、試料（光ケーブル４００）と、試料を冷却する冷却液とが収容される。試料は、冷却液に浸漬され、かつ、管または底板の少なくとも一つによって支持される。管及び断熱容器は、低密度材料で形成されている。管の第２端に、収容空間に連通する第１開口が設けられている。断熱容器には、第１開口に連通する貫通孔が設けられている。冷却容器の詳細は、付記に記載する。
【0033】
サーバ装置１００は、低温時Ｘ線画像から低温時補正Ｘ線画像を推論するための学習済みモデルを生成する。サーバ装置１００は、参照画像ＩＤと、複数の第１参照Ｘ線画像と、複数の第２参照Ｘ線画像とを取得する。サーバ装置１００は、第１参照Ｘ線画像と第２参照Ｘ線画像とを用いた学習処理により、光ケーブル４００の低温時Ｘ線画像を鮮明にする画像処理を行うための学習済モデルを生成する。生成された学習済モデルは、端末装置２００に送信（配布）される。サーバ装置１００の詳細は、付記に記載する。
【0034】
端末装置２００は、学習済みモデルに基づいて、低温時Ｘ線画像６０（ｉ）から低温時補正Ｘ線画像６６（ｉ）を生成する。端末装置２００は、室温より低い低温で第１の時間にわたって光ケーブル４００を撮像することによって取得された光ケーブル４００のＸ線画像を受け付けるＸ線画像受付部と、画像処理部とを備える。画像処理部は、光ケーブル４００の低温時Ｘ線画像をニューラルネットワークに入力して、光ケーブル４００の低温時Ｘ線画像より鮮明な光ケーブル４００の低温時補正Ｘ線画像を生成する。ニューラルネットワークは、学習用データセットを用いた学習により生成される。学習用データセットは、参照光ケーブルを冷却することなく参照光ケーブルを第２の時間にわたって撮像することによって取得された第１参照Ｘ線画像と、参照光ケーブルを冷却することなく参照光ケーブルを第３の時間にわたって撮像することによって取得された第２参照Ｘ線画像とを含む。第２の時間は、第１の時間の０．５倍以上２．０倍以下である。第３の時間は、第１の時間より長く、かつ、第２の時間より長い。端末装置２００の詳細は、付記に記載する。
【0035】
評価装置３０２は、低温時補正Ｘ線画像６６（ｉ）に基づいて、光ケーブル４００の低温時の品質を評価する。評価装置３０２は、常温時Ｘ線画像３６０（ｉ）に基づいて、光ケーブル４００の常温時の品質を評価する。
【0036】
表示装置６００は、評価装置３０２による評価結果を表示する。
図２は、評価装置３０２の構成を表わす図である。評価装置３０２は、入力部３０３と、画像処理部３０４と、指標算出部３０５とを備える。
図２は、評価装置３０２の構成を表わす図である。評価装置３０２は、入力部３０３と、画像処理部３０４と、指標算出部３０５とを備える。
【0037】
入力部３０３は、常温時Ｘ線画像３６０（ｉ）、および低温時補正Ｘ線画像６６（ｉ）のいずれかを受けて、Ｘ線画像４６０（ｉ）として画像処理部３０４に送る。
【0038】
画像処理部３０４は、Ｘ線画像４６０（ｉ）に含まれる光ケーブル４００の各光ファイバの断面の中心位置を検出する。画像処理部３０４は、複数の物体が含まれる画像から各物体の領域の中心の画素の位置を検出する公知の方法を用いて、各光ファイバの断面の領域の中心位置を検出する。公知の方法として、たとえば、画像を２値化した上で、距離変換処理し、距離変換後の画像の中の値が高い画素を各物体の中心位置とする方法などを用いることができる。
【0039】
図３は、多数の細線が束になった試料の断面のＸ線画像６０（ｉ）の例を表わす図である。一般に光ケーブルなどの、多数の細線が束になった試料の断面のＸ線画像は、図３のように、多数の円形または楕円形の白点が互いに非常に接近あるいは複数が接触し一体化した部分を含むような画像となる。図４は、光ファイバの断面の領域、および光ファイバの断面の領域の中心位置が検出された例を表わす図である。
【0040】
指標算出部３０５は、Ｘ線画像４６０（ｉ）に含まれる光ケーブル４００の各光ファイバの断面の中心位置に基づいて、光ケーブル４００内の各光ファイバの曲がりを表わす指標を算出する。
【0041】
より具体的には、指標算出部３０５は、Ｘ線画像４６０（ｉ）に含まれる各光ファイバの断面の中心位置を、Ｘ線画像４６０（ｉ＋１）に含まれる複数の光ファイバの断面の中心位置のうち最も近い位置に連結することによって、各光ファイバの軌跡を求める。本明細書において、光ファイバの軌跡を求めることは、光ファイバの実際の軌跡そのものを求めるのではなく、光ファイバの実際の軌跡を近似する連続する複数の線分の各々の両端の座標を求めることを意味する。
【0042】
図５は、光ファイバの断面の中心位置の連結の例を表わす図である。図６は、各光ファイバの軌跡を表わすデータの例を示す図である。ここで、Ｚは、光ケーブルの断面の長手方向の位置を表わし、断面の間隔αが１なるように規格化している。（Ｘ、Ｙ）は、光ファイバの断面の中心位置を表わす。Ｚは光ファイバの長手方向の位置を表わす。光ファイバの軌跡は、ｚ＝ｉにおける中心位置（Ｘ、Ｙ）とｚ＝ｉ＋１における中心位置（Ｘ、Ｙ）とを結ぶ線分で近似される。ｉ＝１～Ｎ－１である。
【0043】
第１の実施形態では、指標算出部３０５は、各光ファイバの曲がりを表わす指標として、各光ファイバの局所的な曲率半径を算出する。
【0044】
図７は、１つの光ファイバの曲率半径の算出の例を説明するための図である。
指標算出部３０５は、連続する３つの点Ｐi-1、Ｐi、Ｐi+1によって、１つの局所的な曲率半径を算出することができる。軌跡を表わすデータは、Ｎ個の点を有するので、（Ｎ―２）個の局所的な曲率半径が得られる。指標算出部３０５は、軌跡を表わすデータを移動平均、またはフィルタなどによって平滑化した後、局所的な曲率半径を算出するものとしてもよい。また、指標算出部３０５は、４個以上の連続する点によって、１つの局所的な曲率半径を算出するものとしてもよい。
指標算出部３０５は、連続する３つの点Ｐi-1、Ｐi、Ｐi+1によって、１つの局所的な曲率半径を算出することができる。軌跡を表わすデータは、Ｎ個の点を有するので、（Ｎ―２）個の局所的な曲率半径が得られる。指標算出部３０５は、軌跡を表わすデータを移動平均、またはフィルタなどによって平滑化した後、局所的な曲率半径を算出するものとしてもよい。また、指標算出部３０５は、４個以上の連続する点によって、１つの局所的な曲率半径を算出するものとしてもよい。
【0045】
第１の実施形態では、指標算出部３０５は、さらに、各光ファイバの曲がりを表わす指標に基づいて、複数の光ファイバの全体としての曲がりを表わす指標を算出する。
【0046】
指標算出部３０５は、光ケーブルが、Ｍ個の光ファイバを有する場合には、最大（Ｎ－２）×Ｍ個の局所的な曲率半径を算出する。ＮおよびＭは通常数百または数千などの大きな値であるため、目的に応じて間引いた箇所の値を算出したり、（Ｎ－２）×Ｍ個の数値の何らかの平均値、最大値、最小値を用いるなどの方法をとってもよい。
【0047】
指標算出部３０５は、最大（Ｎ－２）×Ｍ個の局所的な曲率半径の平均値、標準偏差、最小値または最小値のうちのいずれか１つ、あるいはいずれか２つ以上の値の重み付き加減算値を複数の光ファイバの全体としての曲がりを表わす指標として算出することができる。
【0048】
あるいは、指標算出部３０５は、最大（Ｎ－２）×Ｍ個の局所的な曲率半径から最大（Ｎ－２）×Ｍ個の曲率を算出し、最大（Ｎ－２）×Ｍ個の局所的な曲率の平均値、標準偏差、最小値または最大値のうちのいずれか１つ、あるいはいずれか２つ以上の値の重み付き加減算値を複数の光ファイバの全体としての曲がりを表わす指標として算出することができる。
【0049】
たとえば、指標算出部３０５は、最大（Ｎ－２）×Ｍ個の局所的な曲率半径または曲率の平均値をＭＥ、最大（Ｎ－２）×Ｍ個の局所的な曲率半径または曲率の標準偏差をＳＤとしたときに、（ＭＥ±３ＳＤ）を複数の光ファイバの全体としての曲がりを表わす指標として算出してもよい。
【0050】
図８は、第１の実施形態における光ファイバの指標を算出する手順を表わすフローチャートである。
【0051】
ステップＳ１０１において、入力部３０３が、常温時Ｘ線画像３６０（ｉ）、および低温時補正Ｘ線画像６６（ｉ）のいずれかを受けて、Ｘ線画像４６０（ｉ）として画像処理部３０４に送る。
【0052】
ステップＳ１０２において、画像処理部３０４が、Ｘ線画像４６０（ｉ）に含まれる光ケーブル４００内の各光ファイバの中心位置を検出する。
【0053】
ステップＳ１０３において、指標算出部３０５は、Ｘ線画像４６０（ｉ）に含まれる光ケーブル４００の各ファイバの中心位置に基づいて、光ケーブル４００内の各光ファイバの曲がりを表わす指標を求める。より、具体的には、指標算出部３０５は、Ｘ線画像４６０（ｉ）に含まれる各光ファイバの断面の中心位置を、Ｘ線画像４６０（ｉ＋１）に含まれる複数の光ファイバの断面の中心位置のうち最も近い位置に連結することによって、各光ファイバの軌跡を求める。第１の実施形態では、指標算出部３０５は、各光ファイバの曲がりを表わす指標として、各光ファイバの局所的な曲率半径を算出する。
【0054】
ステップＳ１０４において、指標算出部３０５は、各光ファイバの曲がりを表わす指標に基づいて、複数の光ファイバの全体としての曲がりを表わす指標を求める。第１の実施形態では、指標算出部３０５は、光ケーブルが、Ｍ個の光ファイバを有する場合には、最大（Ｎ－２）×Ｍ個の局所的な曲率半径を算出する。指標算出部３０５は、最大（Ｎ－２）×Ｍ個の局所的な曲率半径の平均値、標準偏差、または最小値のうちのいずれか１つ、あるいはいずれか２つ以上の値の重み付き加算値を複数の光ファイバの全体としての曲がりを表わす指標として算出する。あるいは、指標算出部３０５は、最大（Ｎ－２）×Ｍ個の局所的な曲率半径から最大（Ｎ－２）×Ｍ個の局所的な曲率を算出し、最大（Ｎ－２）×Ｍ個の局所的な曲率の平均値、標準偏差、または最大値のうちのいずれか１つ、あるいはいずれか２つ以上の値の重み付き加算値を複数の光ファイバの全体としての曲がりを表わす指標として算出する。
【0055】
（第２の実施形態）
第２の実施形態では、指標算出部３０５は、各光ファイバの曲がりを表わす指標として、各光ファイバ余長率を算出する。
第２の実施形態では、指標算出部３０５は、各光ファイバの曲がりを表わす指標として、各光ファイバ余長率を算出する。
【0056】
図９は、１つの光ファイバの余長率の算出の例を説明するための図である。連続する２つの点Ｐi、Ｐi+1によって、Ｐi、Ｐi+1間の長さＬiが得られる。軌跡を表わすデータは、Ｎ個の点を有するので、（Ｎ―１）個の長さＬiを合計することによって、光ファイバの全長が得られる。光ファイバの全長を該当する領域のＺ方向（長さ方向）の長さで除算することによって、光ファイバの余長率が得られる。
【0057】
第２の実施形態では、指標算出部３０５は、さらに、各光ファイバの曲がりを表わす指標に基づいて、複数の光ファイバの全体としての曲がりを表わす指標を算出する。
【0058】
指標算出部３０５は、光ケーブルが、Ｍ個の光ファイバを有する場合には、Ｍ個の余長率を算出する。指標算出部３０５は、Ｍ個の余長率の平均値、標準偏差、最小値または最大値のうちのいずれか１つ、あるいはいずれか２つ以上の値の重み付き加減算値を複数の光ファイバの全体としての曲がりを表わす指標として算出することができる。たとえば、指標算出部３０５は、Ｍ個の余長率の平均値をＭＥ、Ｍ個の余長率の標準偏差をＳＤとしたときに、（ＭＥ±３ＳＤ）を複数の光ファイバの全体としての曲がりを表わす指標として算出してもよい。
【0059】
（第３の実施形態）
第３の実施形態では、指標算出部３０５は、Ｘ線画像４６０（ｉ）に含まれる光ケーブル４００の各光ファイバの断面の中心位置に基づいて、光ケーブル４００内の複数の光ファイバの全体としての曲がりを表わす指標を算出する。
第３の実施形態では、指標算出部３０５は、Ｘ線画像４６０（ｉ）に含まれる光ケーブル４００の各光ファイバの断面の中心位置に基づいて、光ケーブル４００内の複数の光ファイバの全体としての曲がりを表わす指標を算出する。
【0060】
指標算出部３０５は、Ｘ線画像４６０（ｉ）の光ファイバの断面の中心位置に基づいて、Ｘ線画像４６０（ｉ）を分割した複数のブロックの各々に含まれる光ファイバの数あるいは線密度を算出する。
【0061】
図１０は、Ｘ線画像の分割の例を表わす図である。
この例ではＸ線画像が、複数個のブロックＢＬ１～ＢＬ８に分割される。ブロックごとに存在する光ファイバの数あるいは線密度が相違する。複数の光ファイバの全体として曲がりが大きいほど、ブロックごとの光ファイバの数あるいは線密度の分散値が大きくなる。この例では周方向に分割しているが、他の例としてケーブルの径方向に分割してもよい。
この例ではＸ線画像が、複数個のブロックＢＬ１～ＢＬ８に分割される。ブロックごとに存在する光ファイバの数あるいは線密度が相違する。複数の光ファイバの全体として曲がりが大きいほど、ブロックごとの光ファイバの数あるいは線密度の分散値が大きくなる。この例では周方向に分割しているが、他の例としてケーブルの径方向に分割してもよい。
【0062】
指標算出部３０５は、Ｘ線画像４６０（ｉ）における複数のブロックにおける光ファイバの数あるいは線密度の分散値ＶＡ（ｉ）を算出する。指標算出部３０５は、Ｎ個のＸ線画像における光ファイバの分散値ＶＡ（ｉ）の平均値、標準偏差、最小値または最大値のうちのいずれか１つ、あるいはいずれか２つ以上の値の重み付き加減算値を複数の光ファイバの全体としての曲がりを表わす指標として算出することができる。たとえば、指標算出部３０５は、Ｎ個の分散値ＶＡ（ｉ）の平均値をＭＥ、Ｎ個の分散値ＶＡ（ｉ）の標準偏差をＳＤとしたときに、ＭＥ±３ＳＤを複数の光ファイバの全体としての曲がりを表わす指標として算出してもよい。
【0063】
図１１は、第３の実施形態における光ファイバの指標を算出する手順を表わすフローチャートである。
【0064】
ステップＳ４０１において、入力部３０３が常温時Ｘ線画像３６０（ｉ）、および低温時補正Ｘ線画像６６（ｉ）のいずれかを受けて、Ｘ線画像４６０（ｉ）として画像処理部３０４に送る。
【0065】
ステップＳ４０２において、画像処理部３０４が、Ｘ線画像４６０（ｉ）に含まれる光ケーブル４００内の各光ファイバの中心位置を検出する。
【0066】
ステップＳ４０３において、指標算出部３０５は、Ｘ線画像４６０（ｉ）に含まれる光ケーブル４００の各ファイバの中心位置に基づいて、複数の光ファイバの全体としての曲がりを表わす指標を求める。具体的には、指標算出部３０５は、Ｘ線画像４６０（ｉ）における複数のブロックにおける光ファイバの数あるいは線密度の分散値ＶＡ（ｉ）を算出する。指標算出部３０５は、Ｎ個のＸ線画像における光ファイバの分散値ＶＡ（ｉ）の平均値、標準偏差、または最大値のうちのいずれか１つ、あるいはいずれか２つ以上の値の重み付き加算値を複数の光ファイバの全体としての曲がりを表わす指標として算出する。
【0067】
（第４の実施形態）
光ケーブル４００は、送信ロスが小さいことが望ましい。光ケーブル４００が今後様々な用途で利用されるために、送信ロスが２ｄＢ／ｋｍ以下であるという高い品質基準を満たす必要がある。
光ケーブル４００は、送信ロスが小さいことが望ましい。光ケーブル４００が今後様々な用途で利用されるために、送信ロスが２ｄＢ／ｋｍ以下であるという高い品質基準を満たす必要がある。
【0068】
本願の発明者は、送信ロスが２ｄＢ／ｋｍ以下という品質基準を満たすためには、常温および低温時において、第１の実施形態において説明した指標｛（ＭＥ＋３ＳＤ）の逆数｝が２０ｍｍ以上であることが必要であることを発見した。最大（Ｎ－２）×Ｍ個の局所的な曲率の平均値がＭＥ、最大（Ｎ－２）×Ｍ個の局所的な曲率の標準偏差がＳＤである。
【0069】
図１２は、第４の実施形態の評価装置３０２Ａの構成を表わす図である。
第４の実施形態の評価装置３０２Ａが、第１の実施形態の評価装置３０２と相違する点は、第４の実施形態の評価装置３０２Ａが、判定部３０６を備える点である。
第４の実施形態の評価装置３０２Ａが、第１の実施形態の評価装置３０２と相違する点は、第４の実施形態の評価装置３０２Ａが、判定部３０６を備える点である。
【0070】
判定部３０６は、指標｛（ＭＥ＋３ＳＤ）の逆数｝が２０ｍｍ以上のときに、光ケーブル４００が品質基準に適合すると判定する。判定部３０６は、指標｛（ＭＥ＋３ＳＤ）の逆数｝が２０ｍｍ未満のときに、光ケーブル４００が品質基準に適合しないと判定する。
【0071】
図１３は、光ケーブル４００の品質評価方法の手順を表わすフローチャートである。実際には図１３と同様のフローを常温で取得したＸ線画像群に対しても実施するが、低温時のほうが個々の光ファイバの曲がりが大きくなり上記の品質基準を満たしにくくなることが知られているため、以下では特に重要となる低温時についての手順のみ述べる。
【0072】
ステップＳ２０１において、入力部３０３が、低温時補正Ｘ線画像６６（ｉ）を受けて、Ｘ線画像４６０（ｉ）として画像処理部３０４に送る。
【0073】
ステップＳ２０２において、画像処理部３０４が、Ｘ線画像４６０（ｉ）に含まれる光ケーブル４００内の各光ファイバの中心位置を検出する。
【0074】
ステップＳ２０３において、指標算出部３０５は、Ｘ線画像４６０（ｉ）に含まれる光ケーブル４００の各ファイバの中心位置に基づいて、光ケーブル４００内の各光ファイバの曲がりを表わす指標を求める。より、具体的には、指標算出部３０５は、Ｘ線画像４６０（ｉ）に含まれる各光ファイバの断面の中心位置を、Ｘ線画像４６０（ｉ＋１）に含まれる複数の光ファイバの断面の中心位置のうち最も近い位置に連結することによって、各光ファイバの軌跡を求める。指標算出部３０５は、各光ファイバの曲がりを表わす指標として、各光ファイバの局所的な曲率半径を算出する。
【0075】
ステップＳ３０４において、指標算出部３０５は、各光ファイバの曲がりを表わす指標に基づいて、複数の光ファイバの全体としての曲がりを表わす指標を求める。指標算出部３０５は、光ケーブルが、Ｍ個の光ファイバを有する場合には、最大（Ｎ－２）×Ｍ個の局所的な曲率半径を算出する。指標算出部３０５は、最大（Ｎ－２）×Ｍ個の局所的な曲率半径から最大（Ｎ－２）×Ｍ個の局所的な曲率を算出する。指標算出部３０５は、最大（Ｎ－２）×Ｍ個の局所的な曲率の平均値をＭＥ、最大（Ｎ－２）×Ｍ個の局所的な曲率の標準偏差をＳＤとしたときに、｛（ＭＥ＋３ＳＤ）の逆数｝を複数の光ファイバの全体としての曲がりを表わす指標として算出する。
【0076】
ステップＳ２０５において、指標｛（ＭＥ＋３ＳＤ）の逆数｝が２０ｍｍ以上の場合には、ステップＳ２０６に進み、指標｛（ＭＥ＋３ＳＤ）の逆数｝が２０ｍｍ未満の場合には、ステップＳ２０７に進む。
【0077】
ステップＳ２０６において、判定部３０６は、光ケーブル４００が品質基準に適合すると判定する。
【0078】
ステップＳ２０７において、判定部は、光ケーブル４００が品質基準に適合しないと判定する。
【0079】
（第５の実施形態）
画像処理部３０４は、光ケーブル４００の各光ファイバの断面の中心位置を検出する。画像処理部３０４は、Ｘ線画像を２値化した上で、距離変換処理して、距離変換画像を生成する。画像処理部３０４は、距離変換画像を閾値を用いて２値化することによって、光ファイバの領域を検出する。本願の発明者は、光ファイバなど多数の細線が互いに接近して集合したケーブル試料の断面のＸ線画像に対して単一の閾値を用いて２値化した場合に、複数の細線の領域を切断できなかったり、逆に切断しすぎたりすることがある問題点を発見した。
画像処理部３０４は、光ケーブル４００の各光ファイバの断面の中心位置を検出する。画像処理部３０４は、Ｘ線画像を２値化した上で、距離変換処理して、距離変換画像を生成する。画像処理部３０４は、距離変換画像を閾値を用いて２値化することによって、光ファイバの領域を検出する。本願の発明者は、光ファイバなど多数の細線が互いに接近して集合したケーブル試料の断面のＸ線画像に対して単一の閾値を用いて２値化した場合に、複数の細線の領域を切断できなかったり、逆に切断しすぎたりすることがある問題点を発見した。
【0080】
図１４は、Ｘ線画像を２値化した例を表わす図である。２値化によって、領域Ａ、Ｂ、Ｃが検出されている。
【0081】
図１５は、２値化画像を距離変換して得られる距離変換画像を低い閾値αで２値化した例を表わす図である。領域Ａについては、２つの部分領域にうまく切断できているが、領域Ｂについては、２つの部分領域に切断できていない。
【0082】
図１６は、２値化画像を距離変換して得られる距離変換画像を高い閾値βで２値化した例を表わす図である。領域Ａだけでなく、領域Ｂにおいても、２つの部分領域にうまく切断できている。しかしながら、閾値βが大きすぎるため、領域Ｃが消失している。
【0083】
本願の発明者は、画像内の局所的な領域ごとに適応的に閾値を設定する方法を発見した。その概要は、以下である。
（１）Ｘ線画像を２値化し、セグメンテーションすることによって得られる複数の領域のうちの１つの領域ごとに閾値を初期値から連続的に増加させる。
（２）閾値ごとに、領域がいくつの部分領域に分割されたかを記録する。
（３）閾値の増加によって、部分領域の数が減少した場合に、細線の領域を消失させてしまったと判断して、閾値の変化を停止する。
（４）変化させた全閾値の個数に対する、部分領域の数が最大となる閾値の個数の割合（確信度）が基準値以上の場合に、その最大値となる部分領域の数を光ファイバの数と判断する。
（１）Ｘ線画像を２値化し、セグメンテーションすることによって得られる複数の領域のうちの１つの領域ごとに閾値を初期値から連続的に増加させる。
（２）閾値ごとに、領域がいくつの部分領域に分割されたかを記録する。
（３）閾値の増加によって、部分領域の数が減少した場合に、細線の領域を消失させてしまったと判断して、閾値の変化を停止する。
（４）変化させた全閾値の個数に対する、部分領域の数が最大となる閾値の個数の割合（確信度）が基準値以上の場合に、その最大値となる部分領域の数を光ファイバの数と判断する。
【0084】
図１７Ａ～図１７Ｉは、閾値の変化によって生成される部分領域の数が変化する例を説明するための図である。ここで閾値とは、距離変換画像における距離値の最大値を１と規格化したときの値である。図１７Ａは、閾値と、その閾値によって生成される部分領域の数との関係の一例を表わす図である。図１７Ｂ、図１７Ｃ、図１７Ｄ、図１７Ｅ、図１７Ｆ、図１７Ｇ、図１７Ｈ、図１７Ｉは、閾値が０．０７、０．０８、０．１５、０．１６、０．２５、０．２６、０．８１、０．８２のときに生成される部分領域を表わす図である。
【0085】
閾値が０．０７以下のときに、部分領域の数が１個である。閾値が０．０８以上かつ０．１５以下のときに、部分領域の数が２個である。閾値が０．１６以上かつ０．２５以下のときに、部分領域の数が３個である。閾値が０．２６以上かつ０．８１以下のときに、部分領域の数が４個である。閾値が０．８２のときに、部分領域の数が３個である。
【0086】
閾値を増加させることによって、部分領域の数が増加する。部分領域の数が最大となったときに、正しい部分領域の数が得られることがわかる。また、全閾値の個数に対する、部分領域の数が最大となる閾値の個数の割合（確信度）が「０．６８」であり、高い。図１７Ｆ、図１７Ｇ、および図１７Ｈの図形は人間の目で見ても明らかに４個の細線が接触した状態であり、上記確信度が高いことは人間の目で見たときの細線個数の判断が容易であることと対応する。
【0087】
図１８Ａ～図１８Ｇは、閾値の変化によって生成される部分領域の数が変化する別の例を説明するための図である。図１８Ａは、閾値と、その閾値によって生成される部分領域の数との関係の一例を表わす図である。図１８Ｂ、図１８Ｃ、図１８Ｄ、図１８Ｅ、図１８Ｆ、図１８Ｇは、閾値が０．３９、０．４０、０．６５、０．６６、０．８８、０．８９のときに生成される部分領域を表わす図である。
【0088】
閾値が０．３９以下のときに、部分領域の数が１個である。閾値が０．４０以上かつ０．６５以下のときに、部分領域の数が２個である。閾値が０．６６以上かつ０．８８以下のときに、部分領域の数が３個であり、正しく検出されている。閾値が０．８９以上のときに、部分領域の数が２個である。
【0089】
閾値を増加させることによって、部分領域の数が増加する。部分領域の数が最大となったときに、正しい部分領域の数が得られることがわかる。しかし、全閾値の個数に対する、部分領域の数が最大となる閾値の個数の割合（確信度）が「０．３４」であり、低い。実際のところ、人の目でも、図１７Ｆ、図１７Ｇ、および図１７Ｈの図形が明らかに４個の細線の集合体であったのに比べて、図１８Ｅおよび図１８Ｆの図形を構成する細線の数が３個であるかどうかやや判断に迷う。上記の確信度は、人の感覚と一致していることがわかる。
【0090】
図１９は、第５の実施形態の画像処理部３０４の構成を表わす図である。
画像処理部３０４は、２値化部３５１と、セグメンテーション部３５２と、距離変換部３５３と、光ファイバ領域検出部３５４と、中心検出部３５５とを備える。
画像処理部３０４は、２値化部３５１と、セグメンテーション部３５２と、距離変換部３５３と、光ファイバ領域検出部３５４と、中心検出部３５５とを備える。
【0091】
２値化部３５１は、Ｘ線画像を２値化する。
セグメンテーション部３５２は、２値化された画像から同じ画素値が連続する複数の領域を検出する。
セグメンテーション部３５２は、２値化された画像から同じ画素値が連続する複数の領域を検出する。
【0092】
距離変換部３５３は、各領域について、距離変換画像を生成する。
光ファイバ領域検出部３５４は、各領域の距離変換画像を適応的な閾値で２値化することによって、部分領域を生成する。光ファイバ領域検出部３５４は、部分領域の数に基づいて、適切な閾値を選択する。具体的には、光ファイバ領域検出部３５４は、各領域について、２値化距離変換画像に含まれる第１の画素値を有する画素が連続している部分領域の数をカウント値として求める。光ファイバ領域検出部３５４は、各領域について、閾値ＴＨを初期値からカウント値が減少に変化するまで順次増加させることによって、複数のカウント値を取得する。光ファイバ領域検出部３５４は、複数のカウント値のうち最大のカウント値となるときの閾値ＴＨの割合Ｒが基準値以上の場合に、カウント値が最大のカウント値となるときの複数の閾値ＴＨのいずれかによって生成された２値化距離変換画像に含まれる部分領域の数を光ファイバの数と判断する。
光ファイバ領域検出部３５４は、各領域の距離変換画像を適応的な閾値で２値化することによって、部分領域を生成する。光ファイバ領域検出部３５４は、部分領域の数に基づいて、適切な閾値を選択する。具体的には、光ファイバ領域検出部３５４は、各領域について、２値化距離変換画像に含まれる第１の画素値を有する画素が連続している部分領域の数をカウント値として求める。光ファイバ領域検出部３５４は、各領域について、閾値ＴＨを初期値からカウント値が減少に変化するまで順次増加させることによって、複数のカウント値を取得する。光ファイバ領域検出部３５４は、複数のカウント値のうち最大のカウント値となるときの閾値ＴＨの割合Ｒが基準値以上の場合に、カウント値が最大のカウント値となるときの複数の閾値ＴＨのいずれかによって生成された２値化距離変換画像に含まれる部分領域の数を光ファイバの数と判断する。
【0093】
中心検出部３５５は、部分領域におけるいずれかの画素の位置を光ファイバの中心位置として検出する。
【0094】
図２０は、画像処理部３０４の処理手順を表わすフローチャートである。
ステップＳ３０１において、２値化部３５１は、Ｘ線画像を２値化して、第１の画素値（たとえば１）または第２の画素値（たとえば０）の複数の画素からなる第１の２値化画像を生成する。
ステップＳ３０１において、２値化部３５１は、Ｘ線画像を２値化して、第１の画素値（たとえば１）または第２の画素値（たとえば０）の複数の画素からなる第１の２値化画像を生成する。
【0095】
ステップＳ３０２において、セグメンテーション部３５２は、第１の２値化画像の第１の画素値の画素が連続している各領域を検出する。
【0096】
ステップＳ３０３において、距離変換部３５３は、各領域の第１の画素値（細線が存在する候補領域に相当）の画素について、第２の画素値（細線が存在しない候補領域に相当）を有する画素までの最短距離を算出する。
【0097】
ステップＳ３０４において、距離変換部３５３は、各領域について、最短距離を画素値とする距離変換画像を生成する。
【0098】
ステップＳ３０５において、光ファイバ領域検出部３５４は、各領域について、閾値ＴＨを初期値に設定する。
【0099】
ステップＳ３０６において、光ファイバ領域検出部３５４は、各領域について、距離変換画像を閾値ＴＨに基づいて２値化して、第１の画素値（１）または第２の画素値（０）の複数の画素からなる２値化距離変換画像を生成する。
【0100】
ステップＳ３０７において、光ファイバ領域検出部３５４は、各領域について、２値化距離変換画像に含まれる第１の画素値（１）を有する画素が連続している部分領域の数をカウント値として求める。
【0101】
ステップＳ３０７において、カウント値が減少に変化した場合に、処理がステップＳ３１０に進み、カウント値が減少に変化しない場合に、処理がステップＳ３０９に進む。
【0102】
ステップＳ３０９において、光ファイバ領域検出部３５４は、閾値ＴＨを刻み幅ΔｄＴＨだけ増加させる。
【0103】
ステップＳ３１０において、光ファイバ領域検出部３５４は、各領域について、複数のカウント値のうち最大のカウント値となるときの閾値ＴＨの個数の設定した全ての閾値ＴＨの個数に対する割合Ｒを算出する。
【0104】
ステップＳ３１１において、各領域について、割合Ｒが基準値以上のときに、処理がステップＳ３１２に進む。
【0105】
ステップＳ３１２において、光ファイバ領域検出部３５４は、各領域について、カウント値が最大となるときの複数の閾値のいずれか（たとえば、最大の閾値、最小の閾値、または両者の平均値など）によって生成された１個以上の部分領域の数を光ファイバの数と判断する。
【0106】
ステップＳ３１３において、中心検出部３５５は、１個以上の部分領域における画素のうち、いずれかの画素の位置を光ファイバの中心位置として検出する。たとえば、光ファイバ領域検出部３５４は、部分領域における画素のうち、距離変換画像における画素値が最大となる画素の位置、または部分領域の重心の画素の位置を光ファイバの中心位置として検出してもよい。
【0107】
（第６の実施形態）
本実施の形態は、第４の実施形態において説明した品質基準に適合する光ケーブル４００の製造方法に関する。すなわち、本実施の形態は、最大（Ｎ－２）×Ｍ個の曲率半径の平均値をＭＥ、最大（Ｎ－２）×Ｍ個の曲率半径の標準偏差をＳＤとしたときに、指標｛（ＭＥ＋３ＳＤ）の逆数｝が２０ｍｍ以上となるように、光ケーブルを製造する方法に関する。
本実施の形態は、第４の実施形態において説明した品質基準に適合する光ケーブル４００の製造方法に関する。すなわち、本実施の形態は、最大（Ｎ－２）×Ｍ個の曲率半径の平均値をＭＥ、最大（Ｎ－２）×Ｍ個の曲率半径の標準偏差をＳＤとしたときに、指標｛（ＭＥ＋３ＳＤ）の逆数｝が２０ｍｍ以上となるように、光ケーブルを製造する方法に関する。
【0108】
【0109】
本実施の形態の光ケーブルの製造方法では、光ファイバの側圧を減らすように、光ファイバの密度を下げるなどによって外被内径を調整し、光ファイバとの熱膨張差を小さくするように外被材料を調整し、スリット部と非スリット部の比率調整などによって、テープ心線を柔軟化する。最終手段として曲げに強い光ファイバを用いることとしてもよい。
【0110】
（第７の実施形態）
第１～第６の実施形態において説明した評価装置３０２は、相当する動作をデジタル回路のハードウェアまたはソフトウェアで構成してもよい。
第１～第６の実施形態において説明した評価装置３０２は、相当する動作をデジタル回路のハードウェアまたはソフトウェアで構成してもよい。
【0111】
図２３は、評価装置３０２の機能をソフトウェアを用いて実現する場合の評価装置３０２の構成を示す図である。評価装置３０２は、バス５０３に接続されたプロセッサ５０２およびメモリ５０１を備える。メモリ５０１に記憶されたプログラムをプロセッサ５０２が実行する。
【0112】
（その他の指標）
指標算出部３０５は、光ファイバの曲率半径に代えて、撚りピッチを算出するものとしてもよい。
指標算出部３０５は、光ファイバの曲率半径に代えて、撚りピッチを算出するものとしてもよい。
【0113】
（付記）
竹谷敏、低温型位相コントラストＸ線ＣＴ技術の開発、産総研ＴＯＤＡＹ、２００６年１１月１日発行、Ｖｏｌ．６、Ｎｏ．１１、ｐ．２２－２３（非特許文献１）は、低温位相コントラストＸ線ＣＴ（Computed Tomography）測定法に用いられる低温試料容器を開示している。この低温試料容器は、金属製の冷却容器本体と、金属製の液体容器とを含む。冷却容器本体は、冷媒と、液体容器とを収容している。液体容器は、液体と、液体に浸漬された試料とを収容している。液体容器には、液体の温度を制御するヒータが設けられている。ヒータは、電気配線を通じて、低温試料容器の外部にある温度調整器に接続されている。温度調整器には、熱電対が接続されている。熱電対は、液体に接触している。試料は、回転シャフトに吊り下げられている。冷却容器本体及び液体容器に、Ｘ線透過窓が設けられている。回転シャフトを回転させて試料を回転させながら、冷却容器本体及び液体容器のＸ線透過窓を通過したＸ線を試料に照射する。試料を通過したＸ線を検出する。
竹谷敏、低温型位相コントラストＸ線ＣＴ技術の開発、産総研ＴＯＤＡＹ、２００６年１１月１日発行、Ｖｏｌ．６、Ｎｏ．１１、ｐ．２２－２３（非特許文献１）は、低温位相コントラストＸ線ＣＴ（Computed Tomography）測定法に用いられる低温試料容器を開示している。この低温試料容器は、金属製の冷却容器本体と、金属製の液体容器とを含む。冷却容器本体は、冷媒と、液体容器とを収容している。液体容器は、液体と、液体に浸漬された試料とを収容している。液体容器には、液体の温度を制御するヒータが設けられている。ヒータは、電気配線を通じて、低温試料容器の外部にある温度調整器に接続されている。温度調整器には、熱電対が接続されている。熱電対は、液体に接触している。試料は、回転シャフトに吊り下げられている。冷却容器本体及び液体容器に、Ｘ線透過窓が設けられている。回転シャフトを回転させて試料を回転させながら、冷却容器本体及び液体容器のＸ線透過窓を通過したＸ線を試料に照射する。試料を通過したＸ線を検出する。
【0114】
しかし、非特許文献１の低温試料容器では、試料は回転シャフトに吊り下げられている。大きなサイズを有する試料を回転シャフトに吊り下げることは困難であるため、大きなサイズを有する試料のＸ線画像を得ることは困難である。また、非特許文献１の低温試料容器は、液体の温度を制御するために、ヒータ及び熱電対が設けられている。そのため、低温試料容器のサイズが大きくなるとともに、低温試料容器に電気配線を施す必要がある。Ｘ線撮像装置を改造することなく、低温試料容器をＸ線撮像装置に組み込むことは困難である。
【0115】
付記の開示は、上記の課題を鑑みてなされたものであり、付記の開示の第一の局面の目的は、室温より低い低温においてより大きなサイズを有する試料のＸ線画像をより簡単に得ることができるとともに、Ｘ線撮像装置に容易に組み込むことができる冷却容器を提供することである。付記の開示の第二の局面の目的は、室温より低い低温においてより大きなサイズを有する試料のＸ線画像をより簡単に得ることができるとともに、Ｘ線撮像装置を利用することができるＸ線装置を提供することである。付記の開示の第三の局面の目的は、付記の開示の冷却容器に適したＸ線画像処理装置及びＸ線画像処理方法を提供することである。
【0116】
付記の開示の冷却容器は、中空容器と、中空容器を収容する断熱容器とを備える。中空容器は、管と、底板とを含む。管は、第１端と、第１端とは反対側の第２端とを含む。底板は、管の第１端を閉塞する。管と底板とによって規定される収容空間に、試料と、試料を冷却する冷却液とが収容される。試料は、冷却液に浸漬され、かつ、管または底板の少なくとも一つによって支持される。管及び断熱容器は、低密度材料で形成されている。管の第２端に、収容空間に連通する第１開口が設けられている。断熱容器には、第１開口に連通する貫通孔が設けられている。
【0117】
付記の開示のＸ線装置は、Ｘ線撮像装置と、付記の開示の冷却容器とを備える。Ｘ線撮像装置は、Ｘ線を放射するＸ線源と、冷却容器を支持するステージと、冷却容器を通過したＸ線を検出するＸ線検出器とを含む。
【0118】
付記の開示のＸ線画像処理装置は、室温より低い低温で第１の時間にわたって試料を撮像することによって取得された試料のＸ線画像を受け付けるＸ線画像受付部と、画像処理部とを備える。画像処理部は、試料のＸ線画像をニューラルネットワークに入力して、試料のＸ線画像より鮮明な試料の補正Ｘ線画像を生成する。ニューラルネットワークは、学習用データセットを用いた学習により生成される。学習用データセットは、参照試料を冷却することなく参照試料を第２の時間にわたって撮像することによって取得された第１参照Ｘ線画像と、参照試料を冷却することなく参照試料を第３の時間にわたって撮像することによって取得された第２参照Ｘ線画像とを含む。第２の時間は、第１の時間の０．５倍以上２．０倍以下である。第３の時間は、第１の時間より長く、かつ、第２の時間より長い。
【0119】
付記の開示のＸ線画像処理方法は、付記の開示のＸ線装置を用いて、室温より低い低温で第１の時間にわたって試料を撮像することによって試料のＸ線画像を取得するステップと、試料のＸ線画像をニューラルネットワークに入力して、試料のＸ線画像より鮮明な試料の補正Ｘ線画像を生成するステップとを備える。ニューラルネットワークは、学習用データセットを用いた学習により生成される。学習用データセットは、参照試料を冷却することなく付記の開示のＸ線装置を用いて参照試料を第２の時間にわたって撮像することによって取得された第１参照Ｘ線画像と、参照試料を冷却することなく付記の開示のＸ線装置を用いて参照試料を第３の時間にわたって撮像することによって取得された第２参照Ｘ線画像とを含む。第２の時間は、第１の時間の０．５倍以上２．０倍以下である。第３の時間は、第１の時間より長く、かつ、第２の時間より長い。
【0120】
付記の開示の冷却容器によれば、室温より低い低温においてより大きなサイズを有する試料のＸ線画像をより簡単に得ることができる。付記の開示の冷却容器は、Ｘ線撮像装置に容易に組み込まれ得る。
【0121】
付記の開示のＸ線装置によれば、室温より低い低温においてより大きなサイズを有する試料のＸ線画像をより簡単に得ることができるとともに、Ｘ線撮像装置を利用することができる。
【0122】
付記の開示のＸ線画像処理装置は、室温より低い低温におけるＸ線撮像時間が短くなる付記の開示の冷却容器に適したＸ線画像処理装置である。付記の開示のＸ線画像処理方法は、室温より低い低温におけるＸ線撮像時間が短くなる付記の開示の冷却容器に適したＸ線画像処理方法である。
【0123】
[付記の開示の実施形態の説明]
最初に付記の開示の実施態様を列記して説明する。
最初に付記の開示の実施態様を列記して説明する。
【0124】
（１）付記の開示の冷却容器５は、中空容器２０と、中空容器２０を収容する断熱容器３５とを備える。中空容器２０は、管２２と、底板２１とを含む。管２２は、第１端２２ａと、第１端２２ａとは反対側の第２端２２ｂとを含む。底板２１は、管２２の第１端２２ａを閉塞する。管２２と底板２１とによって規定される収容空間２２ｅに、試料３０と、試料３０を冷却する冷却液３３とが収容される。試料３０は、冷却液３３に浸漬され、かつ、管２２または底板２１の少なくとも一つによって支持される。管２２及び断熱容器３５は、低密度材料で形成されている。管２２の第２端２２ｂに、収容空間２２ｅに連通する第１開口２３が設けられている。断熱容器３５には、第１開口２３に連通する貫通孔３９が設けられている。
【0125】
管２２及び断熱容器３５は低密度材料で形成されているため、管２２及び断熱容器３５はＸ線３ａを透過し得る。試料３０は、冷却液３３に浸漬され、かつ、管２２または底板２１の少なくとも一つによって支持される。そのため、室温より低い低温においてより大きなサイズを有する試料３０のＸ線画像６０をより簡単に得ることができる。
【0126】
付記の開示の冷却容器５では、管２２の第２端２２ｂに第１開口２３が設けられているとともに、断熱容器３５に貫通孔３９が設けられている。試料３０のＸ線透視画像を撮像する間に、試料３０及び冷却液３３の温度は次第に上昇して、冷却液３３の一部が気体に変わっても、この気体は第１開口２３及び貫通孔３９を通って冷却容器５の外部に排出される。この気体によって冷却容器５が壊れることが防止され得る。そのため、冷却容器５から温度調節機能が省略され得る。付記の開示の冷却容器５は、Ｘ線撮像装置２を改造することなく、Ｘ線撮像装置２に容易に組み込まれ得る。冷却容器５のコストを低減させることができる。本明細書において冷却容器５が温度調節機能を有しないことは、冷却液３３の温度及び試料３０の温度を能動的に調整する能動的温度調整素子（例えば、ペルチェ素子またはヒータなど）が、冷却容器５に設けられていないことを意味する。
【0127】
付記の開示の冷却容器５は断熱容器３５を備えている。そのため、冷却容器５が温度調節機能を有していなくても、試料３０のＸ線画像６０を撮像する間の試料３０及び冷却液３３の温度の上昇を緩やかにすることができる。室温より低い低温において試料３０のＸ線画像６０を撮像する時間を延ばすことができる。室温より低い低温における試料３０のＸ線画像６０の鮮明度を改善することができる。
【0128】
（２）上記（１）の冷却容器５では、管２２は、円筒形状を有している。断熱容器３５のうち管２２を覆う部分の外側面は、円筒外側面の形状を有している。そのため、冷却容器５は、Ｘ線撮像装置２のＸ線源３のより近くに配置され得る。試料３０のＸ線画像６０の倍率を大きくすることができる。
【0129】
（３）上記（１）または（２）の冷却容器５では、管２２は、冷却液３３及び断熱容器３５の両方に接触している。そのため、冷却容器５は簡易な構成を有している。冷却容器５は、Ｘ線撮像装置２を改造することなく、Ｘ線撮像装置２に容易に組み込まれ得る。冷却容器５のコストを低減させることができる。
【0130】
（４）上記（１）から（３）のいずれかの冷却容器５では、断熱容器３５は、管２２の全ての外側面２２ｃを覆っている。そのため、試料３０のＸ線画像６０を撮像する間の試料３０及び冷却液３３の温度の上昇を緩やかにすることができる。室温より低い低温において試料３０のＸ線画像６０を撮像する時間を延ばすことができる。室温より低い低温における試料３０のＸ線画像６０の鮮明度を改善することができる。
【0131】
（５）上記（１）から（４）のいずれかの冷却容器５では、断熱容器３５は、中空容器２０の全ての外表面を覆っている。そのため、試料３０のＸ線画像６０を撮像する間の試料３０及び冷却液３３の温度の上昇を緩やかにすることができる。室温より低い低温において試料３０のＸ線画像６０を撮像する時間を延ばすことができる。室温より低い低温における試料３０のＸ線画像６０の鮮明度を改善することができる。
【0132】
（６）上記（１）から（５）のいずれかの冷却容器５では、断熱容器３５は、底板２１に接触している第１断熱部材３６と、管２２及び第１断熱部材３６に接触している第２断熱部材３８とを含む。そのため、中空容器２０は、断熱容器３５に容易に収容され得る。冷却容器５は、Ｘ線撮像装置２を改造することなく、Ｘ線撮像装置２に容易に組み込まれ得る。
【0133】
（７）上記（６）の冷却容器５では、第１断熱部材３６に凹部３７が形成されている。第２断熱部材３８は、凹部３７に嵌合されている。そのため、中空容器２０は、断熱容器３５に容易に収容され得る。冷却容器５は、Ｘ線撮像装置２を改造することなく、Ｘ線撮像装置２に容易に組み込まれ得る。
【0134】
（８）上記（１）から（７）のいずれかの冷却容器５では、管２２は、フッ素系樹脂またはポリエチレン樹脂で形成されている。そのため、管２２は、冷却液３３で冷却されても脆化しない低密度材料で形成されている。室温より低い低温においてより大きなサイズを有する試料３０のＸ線画像６０をより簡単に得ることができる。
【0135】
（９）上記（８）の冷却容器５では、管２２は、ポリテトラフルオロエチレンまたはパーフルオロアルコキシアルカンで形成されている。そのため、管２２は、冷却液３３で冷却されても脆化しない低密度材料で形成されている。室温より低い低温においてより大きなサイズを有する試料３０のＸ線画像６０をより簡単に得ることができる。
【0136】
（１０）上記（１）から（９）のいずれかの冷却容器５では、断熱容器３５は、発泡スチロールで形成されている。断熱容器３５は、安価な材料で形成されている。冷却容器５のコストを低減させることができる。
【0137】
（１１）上記（１）から（１０）のいずれかの冷却容器５では、冷却液３３は、ドライアイスとアルコールの混合物である。安価な冷却液３３を用いて、試料３０を室温より低い低温に保つことができる。室温より低い低温においてより大きなサイズを有する試料３０のＸ線画像６０をより簡単に得ることができる。
【0138】
（１２）上記（１）から（１１）のいずれかの冷却容器５では、中空容器２０は、固定部材２５をさらに含む。試料３０は、固定部材２５を介して、管２２に対して支持されている。固定部材２５には、管２２の長手方向に沿って延在するとともに固定部材２５を貫通する第２開口２７が設けられている。そのため、固定部材２５は、より大きなサイズを有する試料３０をより安定的に支持することを可能にする。室温より低い低温においてより大きなサイズを有する試料３０のＸ線画像６０をより簡単に得ることができる。
【0139】
（１３）付記の開示のＸ線装置１は、Ｘ線撮像装置２と、上記（１）から（１１）のいずれかの冷却容器５とを備える。Ｘ線撮像装置２は、Ｘ線を放射するＸ線源３と、冷却容器５を支持するステージ４と、冷却容器５を通過したＸ線を検出するＸ線検出器７とを含む。付記の開示のＸ線装置１では、付記の開示の冷却容器５を用いて試料３０は冷却される。そのため、室温より低い低温においてより大きなサイズを有する試料３０のＸ線画像６０をより簡単に得ることができる。Ｘ線撮像装置２を改造することなく、Ｘ線撮像装置２を利用することができる。
【0140】
（１４）上記（１３）のＸ線装置１では、ステージ４は、管２２の長手方向に沿って延在する冷却容器５の中心軸５ｃのまわりに冷却容器５を回転可能であるとともに、管２２の長手方向に沿って移動可能である。そのため、Ｘ線装置１は、より大きなサイズを有する試料３０のＸ線ＣＴ画像をより簡単に得ることができる。
【0141】
（１５）付記の開示のＸ線画像処理装置（端末装置２００）は、Ｘ線画像受付部２２０と、画像処理部２２１とを備える。Ｘ線画像受付部２２０は、室温より低い低温で第１の時間にわたって試料３０を撮像することによって取得された試料３０のＸ線画像６０を受け付ける。画像処理部２２１は、試料３０のＸ線画像６０をニューラルネットワーク（学習済モデル１１３）に入力して、試料３０のＸ線画像６０より鮮明な試料３０の補正Ｘ線画像６６を生成する。ニューラルネットワークは、学習用データセット１１５を用いた学習により生成される。学習用データセット１１５は、参照試料３１を冷却することなく参照試料３１を第２の時間にわたって撮像することによって取得された第１参照Ｘ線画像６１と、参照試料３１を冷却することなく参照試料３１を第３の時間にわたって撮像することによって取得された第２参照Ｘ線画像６２とを含む。第２の時間は、第１の時間の０．５倍以上２．０倍以下である。第３の時間は、第１の時間より長く、かつ、第２の時間より長い。
【0142】
試料３０のＸ線画像６０を撮像する間に、試料３０及び冷却液３３の温度は次第に上昇する。室温より低い低温において試料３０のＸ線画像６０を撮像するために、第１の時間を短くする必要がある。第１の時間が短くなると、室温より低い低温に冷却された試料３０のＸ線画像６０が不鮮明になる。付記の開示のＸ線画像処理装置は、室温より低い低温に冷却された試料３０のＸ線画像６０をより鮮明にすることができる。付記の開示のＸ線画像処理装置は、室温より低い低温におけるＸ線撮像時間（第１の時間）が短くなる付記の開示の冷却容器５に適している。
【0143】
（１６）付記の開示のＸ線画像処理方法は、上記（１３）または（１４）のＸ線装置１を用いて、室温より低い低温で第１の時間にわたって試料３０を撮像することによって試料３０のＸ線画像６０を取得するステップ（例えば、ステップＳ１からステップＳ６）と、試料３０のＸ線画像６０をニューラルネットワーク（学習済モデル１１３）に入力して、試料３０のＸ線画像６０より鮮明な試料３０の補正Ｘ線画像６６を生成するステップ（ステップＳ２２）とを備える。ニューラルネットワークは、学習用データセット１１５を用いた学習により生成される。学習用データセット１１５は、参照試料３１を冷却することなくＸ線装置１を用いて参照試料３１を第２の時間にわたって撮像することによって取得された第１参照Ｘ線画像６１と、参照試料３１を冷却することなくＸ線装置１を用いて参照試料３１を第３の時間にわたって撮像することによって取得された第２参照Ｘ線画像６２とを含む。第２の時間は、第１の時間の０．５倍以上２．０倍以下である。第３の時間は、第１の時間より長く、かつ、第２の時間より長い。
【0144】
試料３０のＸ線画像６０を撮像する間に、試料３０及び冷却液３３の温度は次第に上昇する。室温より低い低温において試料３０のＸ線画像６０を撮像するために、第１の時間を短くする必要がある。第１の時間が短くなると、室温より低い低温に冷却された試料３０のＸ線画像６０が不鮮明になる。付記の開示のＸ線画像処理方法は、室温より低い低温に冷却された試料３０のＸ線画像６０をより鮮明にすることができる。付記の開示のＸ線画像処理方法は、室温より低い低温におけるＸ線撮像時間（第１の時間）が短くなる付記の開示の冷却容器５に適している。
【0145】
[付記の開示の実施形態の詳細]
次に、図面に基づいて付記の開示の実施形態の詳細について説明する。なお、以下の図面において同一または相当する部分には同一の参照番号を付し、その説明は繰返さない。以下に記載する実施形態の少なくとも一部の構成を任意に組み合わせてもよい。
次に、図面に基づいて付記の開示の実施形態の詳細について説明する。なお、以下の図面において同一または相当する部分には同一の参照番号を付し、その説明は繰返さない。以下に記載する実施形態の少なくとも一部の構成を任意に組み合わせてもよい。
【0146】
＜低温用Ｘ線装置１＞
以下の記載では、低温用Ｘ線装置１を簡略化のためＸ線装置１と記載することがある。
以下の記載では、低温用Ｘ線装置１を簡略化のためＸ線装置１と記載することがある。
【0147】
【0148】
Ｘ線撮像装置２は、Ｘ線源３と、ステージ４と、Ｘ線検出器７とを含む。Ｘ線撮像装置２は、ステージ駆動装置６と、コンピュータ１０とをさらに含んでもよい。
【0149】
Ｘ線源３は、試料３０に向けてＸ線３ａを放射する。Ｘ線源３は、例えば、Ｘ線管である。
【0150】
ステージ４は、冷却容器５を支持する。冷却容器５は、試料載置面４ａ上に載置される。ステージ４は、ステージ４の回転軸４ｒのまわりに回転可能である。ステージ４の回転軸４ｒは、例えば、試料載置面４ａの法線に沿って延在する軸である。ステージ４は、試料載置面４ａの法線（ステージ４の回転軸４ｒ）に沿って移動可能である。冷却容器５がステージ４の試料載置面４ａ上に載置されているとき、ステージ４は、冷却容器５の管２２の長手方向に沿って延在する冷却容器５の中心軸５ｃのまわりに回転可能であるとともに、冷却容器５の管２２の長手方向（冷却容器５の中心軸５ｃ）に沿って移動可能である。
【0151】
ステージ駆動装置６は、モータ（図示せず）を含む。ステージ駆動装置６は、ステージ４を、ステージ４の回転軸４ｒのまわりに回転させる。ステージ駆動装置６は、ステージ４を、試料載置面４ａの法線（ステージ４の回転軸４ｒ）に沿って移動させる。冷却容器５がステージ４の試料載置面４ａ上に載置されているとき、ステージ駆動装置６は、冷却容器５を、冷却容器５の管２２の長手方向に沿って延在する冷却容器５の中心軸５ｃのまわりに回転させるとともに、冷却容器５を、冷却容器５の管２２の長手方向（冷却容器５の中心軸５ｃ）に沿って移動させる。
【0152】
Ｘ線検出器７は、試料３０を通過したＸ線３ａを検出する。試料３０が冷却容器５内に含まれている場合には、Ｘ線検出器７は、試料３０及び冷却容器５を通過したＸ線３ａを検出する。Ｘ線検出器７は、複数のＸ線検出素子８を含んでもよい。複数のＸ線検出素子８は、各々、フォトダイオード（図示せず）と、フォトダイオード上に設けられたシンチレータ（図示せず）とを含んでもよい。シンチレータは、Ｘ線３ａを光に変換する。フォトダイオードは、シンチレータによってＸ線から変換された光を検出する。試料３０を回転させながら試料３０にＸ線３ａを照射することによって、試料３０の全周囲方向からの試料３０のＸ線透視画像がＸ線検出器７によって撮像される。
【0153】
コンピュータ１０は、プロセッサ１１と、ストレージ１４とを含む。
プロセッサ１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）である。プロセッサ１１は、ストレージ１４に記憶されているプログラムを実行することによって、制御部１２及び画像再構成部１３の機能を実現する。制御部１２は、Ｘ線撮像装置２を制御する。制御部１２がステージ駆動装置６を制御することによって、ステージ４は、ステージ４の回転軸４ｒのまわりに回転するとともに、試料載置面４ａの法線（ステージ４の回転軸４ｒ）に沿って移動する。画像再構成部１３は、試料３０の全周囲方向からの試料３０のＸ線透視画像を、逆投影法または逐次近似法のようなＣＴ再構成アルゴリズムを用いて再構成して、試料３０のＸ線画像６０として試料３０のＸ線ＣＴ画像を生成する。
プロセッサ１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）である。プロセッサ１１は、ストレージ１４に記憶されているプログラムを実行することによって、制御部１２及び画像再構成部１３の機能を実現する。制御部１２は、Ｘ線撮像装置２を制御する。制御部１２がステージ駆動装置６を制御することによって、ステージ４は、ステージ４の回転軸４ｒのまわりに回転するとともに、試料載置面４ａの法線（ステージ４の回転軸４ｒ）に沿って移動する。画像再構成部１３は、試料３０の全周囲方向からの試料３０のＸ線透視画像を、逆投影法または逐次近似法のようなＣＴ再構成アルゴリズムを用いて再構成して、試料３０のＸ線画像６０として試料３０のＸ線ＣＴ画像を生成する。
【0154】
ストレージ１４は、例えば、ハードディスクまたはＳＳＤ（Solid State Drive）などの不揮発性メモリデバイスであってもよい。試料３０のＸ線画像６０は、ストレージ１４に記憶される。
【0155】
＜冷却容器５＞
図２４から図２６を参照して、冷却容器５は、試料３０を冷却するための容器である。冷却容器５は、中心軸５ｃを有している。冷却容器５がステージ４の試料載置面４ａに載置されるとき、冷却容器５の中心軸５ｃは、ステージ４の回転軸４ｒに同軸である。冷却容器５は、冷却容器５の中心軸５ｃが延在する方向に細長い形状を有してもよい。冷却容器５の長手方向は、冷却容器５の中心軸５ｃが延在する方向であってもよい。冷却容器５は、中空容器２０と、断熱容器３５とを備える。
図２４から図２６を参照して、冷却容器５は、試料３０を冷却するための容器である。冷却容器５は、中心軸５ｃを有している。冷却容器５がステージ４の試料載置面４ａに載置されるとき、冷却容器５の中心軸５ｃは、ステージ４の回転軸４ｒに同軸である。冷却容器５は、冷却容器５の中心軸５ｃが延在する方向に細長い形状を有してもよい。冷却容器５の長手方向は、冷却容器５の中心軸５ｃが延在する方向であってもよい。冷却容器５は、中空容器２０と、断熱容器３５とを備える。
【0156】
中空容器２０は、管２２と、底板２１とを含む。中空容器２０は、固定部材２５をさらに含んでもよい。
【0157】
管２２は、低密度材料で形成されている。本明細書において、低密度材料は、２．８ｇ／ｃｍ３以下の密度を有する材料を意味する。低密度材料は、Ｘ線を透過させ得る。Ｘ線３ａは、管２２を透過する。低密度材料は、２．３ｇ／ｃｍ３以下の密度を有してもよい。低密度材料は、０．９ｇ／ｃｍ３以上の密度を有してもよい。低密度材料は、２．０ｇ／ｃｍ３以上の密度を有してもよい。低密度材料は、０．９ｇ／ｃｍ３以上２．８ｇ／ｃｍ３以下の密度を有してもよい。低密度材料は、２．０ｇ／ｃｍ３以上２．３ｇ／ｃｍ３以下の密度を有してもよい。管２２は、冷却液３３で冷却されても脆化しない材料で形成されている。管２２は、例えば、－７０℃以上の温度において脆化しない材料で形成されている。管２２は、－１００℃以上の温度において脆化しない材料で形成されてもよい。管２２は、例えば、ポリテトラフルオロエチレン（ＰＴＦＥ）もしくはパーフルオロアルコキシアルカン（ＰＦＡ）のようなフッ素系樹脂、または、ポリエチレン樹脂で形成されている。
【0158】
管２２は、円筒形状を有している。管２２は、外側面２２ｃと、外側面２２ｃとは反対側の内側面２２ｄとを含む。Ｘ線３ａは、外側面２２ｃ及び内側面２２ｄを透過する。管２２は、第１端２２ａと、第１端２２ａとは反対側の第２端２２ｂとを含む。外側面２２ｃ及び内側面２２ｄは、各々、第１端２２ａから第２端２２ｂまで延在している。外側面２２ｃは、例えば、円筒外側面の形状を有している。内側面２２ｄは、例えば、円筒内側面の形状を有している。
【0159】
底板２１は、管２２の第１端２２ａを閉塞する。管２２の収容空間２２ｅは、管２２と底板２１とによって規定される。底板２１は、低密度材料で形成されてもよい。底板２１は、冷却液３３で冷却されても脆化しない材料で形成されている。底板２１は、例えば、－７０℃以上の温度において脆化しない材料で形成されている。底板２１は、－１００℃以上の温度において脆化しない材料で形成されてもよい。底板２１は、例えば、ポリテトラフルオロエチレン（ＰＴＦＥ）もしくはパーフルオロアルコキシアルカン（ＰＦＡ）のようなフッ素系樹脂、または、ポリエチレン樹脂で形成されている。底板２１は、管２２と同じ材料で形成されてもよい。管２２の第２端２２ｂに、収容空間２２ｅに連通する第１開口２３が設けられている。
【0160】
収容空間２２ｅに、試料３０と、冷却液３３とが収容される。試料３０は、管２２または底板２１の少なくとも一つによって支持される。試料３０は、管２２と底板２１の両方によって支持されてもよい。
【0161】
試料３０は、固定部材２５を介して、管２２に対して支持されてもよい。固定部材２５は、管２２の内側面２２ｄに接触している。固定部材２５は、管２２に嵌合されてもよい。固定部材２５に、貫通孔２６が設けられている。試料３０は、貫通孔２６に嵌合されてもよい。固定部材２５に、第２開口２７が設けられている。第２開口２７は、管２２の長手方向に沿って延在するとともに、固定部材２５を貫通している。固定部材２５は、低密度材料で形成されている。固定部材２５は、冷却液３３で冷却されても脆化しない材料で形成されている。固定部材２５は、例えば、－７０℃以上の温度において脆化しない材料で形成されている。固定部材２５は、－１００℃以上の温度において脆化しない材料で形成されてもよい。固定部材２５は、例えば、発泡スチロールで形成されている。試料３０は、複数の固定部材２５を介して、管２２に対して支持されてもよい。複数の固定部材２５は、例えば、試料３０の上部と試料３０の下部とを支持してもよい。そのため、試料３０のサイズが大きくても、試料３０は複数の固定部材２５によって安定的に支持される。
【0162】
試料３０は、冷却液３３に浸漬される。具体的には、試料３０の一部が冷却液３３に浸漬されてもよいし、試料３０の全体が冷却液３３に浸漬されてもよい。冷却液３３は、試料３０を、室温より低い低温に冷却する。本明細書において、室温は、１５℃以上３０℃以下の温度を意味する。低温は、例えば、０℃未満の温度であってもよく、－１０℃以下の温度であってもよく、－２０℃以下の温度であってもよく、－３０℃以下の温度であってもよく、－４０℃以下の温度であってもよい。冷却液３３は、管２２の内側面２２ｄに接触する。冷却液３３は、例えば、ドライアイスとアルコール（例えば、エタノール）の混合物である。
【0163】
断熱容器３５は、中空容器２０を収容する。断熱容器３５ｃは、管２２の外側面２２ｃに接触している。断熱容器３５は、管２２の全ての外側面２２ｃを覆ってもよい。断熱容器３５は、中空容器２０の全ての外表面を覆ってもよい。断熱容器３５は、第１断熱部材３６と、第２断熱部材３８とを含んでもよい。第１断熱部材３６は、底板２１に接触している。第１断熱部材３６に、凹部３７が形成されてもよい。具体的には、第１断熱部材３６は、基部３６ａと、基部３６ａから突出する環状突出部３６ｂとを含んでもよい。凹部３７は、環状突出部３６ｂの内側空間である。第２断熱部材３８は、管２２（外側面２２ｃ）及び第１断熱部材３６に接触している。第２断熱部材３８は、凹部３７に嵌合されている。
【0164】
断熱容器３５は、低密度材料で形成されている。そのため、断熱容器３５は、Ｘ線３ａを透過させ得る。Ｘ線３ａは、断熱容器３５を透過する。断熱容器３５は、冷却液３３で冷却されても脆化しない材料で形成されてもよい。断熱容器３５は、－７０℃以上の温度において脆化しない材料で形成されてもよい。断熱容器３５は、－１００℃以上の温度において脆化しない材料で形成されてもよい。断熱容器３５は、例えば、発泡スチロールで形成されている。断熱容器３５は、外側面３５ｓを含む。Ｘ線３ａは、外側面３５ｓのうち管２２を覆う部分（例えば、第２断熱部材３８の外側面）を透過する。外側面３５ｓのうち管２２を覆う部分は、円筒外側面の形状を有している。断熱容器３５に、第１開口２３に連通する貫通孔３９が設けられている。貫通孔３９は、例えば、第２断熱部材３８に設けられている。
【0165】
冷却容器５は、温度調節機能を有していなくてもよい。そのため、試料３０のＸ線透視画像を撮像する間に、試料３０及び冷却液３３の温度は次第に上昇する。冷却液３３の一部は、気体に変わる。この気体は、固定部材２５の第２開口２７、管２２の第１開口２３及び断熱容器３５の貫通孔３９を通って、冷却容器５の外部に排出される。固定部材２５の第２開口２７、管２２の第１開口２３及び断熱容器３５の貫通孔３９は、この気体にとってガス抜き孔として機能して、この気体によって冷却容器５が壊れることを防止する。
【0166】
＜試料３０のＸ線画像６０の取得方法＞
図２４から図２７を参照して、Ｘ線装置１を用いた、室温より低い低温に冷却された試料３０のＸ線画像６０の取得方法の一例を説明する。Ｘ線装置１がＸ線ＣＴ装置である場合、試料３０のＸ線画像６０は試料３０のＸ線ＣＴ画像である。
図２４から図２７を参照して、Ｘ線装置１を用いた、室温より低い低温に冷却された試料３０のＸ線画像６０の取得方法の一例を説明する。Ｘ線装置１がＸ線ＣＴ装置である場合、試料３０のＸ線画像６０は試料３０のＸ線ＣＴ画像である。
【0167】
付記の試料３０のＸ線画像６０の取得方法は、冷却容器５内に、試料３０及び冷却液３３を入れること（ステップＳ１）を備える。試料３０は、管２２または底板２１の少なくとも一つによって支持される。試料３０は、管２２と底板２１の両方によって支持されてもよい。試料３０は、固定部材２５を介して、管２２に対して支持されてもよい。冷却液３３は、試料３０を、室温より低い低温に冷却する。
【0168】
付記の試料３０のＸ線画像６０の取得方法は、冷却容器５を、ステージ４上に載置すること（ステップＳ２）を備える。具体的には、冷却容器５は、ステージ４の試料載置面４ａ上に載置される。冷却容器５の中心軸５ｃは、ステージ４の回転軸４ｒに同軸である。
【0169】
付記の試料３０のＸ線画像６０の取得方法は、冷却容器５を管２２の長手方向に移動させること（ステップＳ３）を備える。具体的には、制御部１２は、ステージ駆動装置６を制御する。ステージ４は、管２２の長手方向に沿って移動する。こうして、試料３０のうちＸ線透視画像を得たい部位は、Ｘ線３ａの経路上に位置する。
【0170】
付記の試料３０のＸ線画像６０の取得方法は、冷却容器５を回転させながら、試料３０のＸ線透視画像を撮像すること（ステップＳ４）を備える。具体的には、制御部１２は、ステージ駆動装置６を制御する。ステージ４は、ステージ４の回転軸４ｒ（冷却容器５の中心軸５ｃ）のまわりに回転する。ステージ４の試料載置面４ａ上に載置されている冷却容器５は、冷却容器５の中心軸５ｃ（ステージ４の回転軸４ｒ）のまわりに回転する。冷却容器５に含まれる試料３０は、冷却容器５の中心軸５ｃ（ステージ４の回転軸４ｒ）のまわりに回転する。試料３０を回転させながら試料３０にＸ線３ａを照射することによって、試料３０の全周囲方向からの試料３０のＸ線透視画像がＸ線検出器７によって撮像される。試料３０のＸ線透視画像は、ストレージ１４に記憶される。
【0171】
付記の試料３０のＸ線画像６０の取得方法は、試料３０のうちＸ線透視画像を得たい全ての部位のＸ線透視画像の撮像が終了したか否かを判断すること（ステップＳ５）を備える。例えば、制御部１２が、ステップＳ５を実行する。試料３０のうちＸ線透視画像を得たい全ての部位の一部のＸ線透視画像の撮像が終了していない場合（ステップＳ５においてＮＯ）には、ステップＳ３とステップＳ４とを行う。こうして、試料３０のうちＸ線透視画像を得たい全ての部位のＸ線透視画像が得られるまで、ステップＳ３とステップＳ４とを繰り返す。
【0172】
試料３０のうちＸ線透視画像を得たい全ての部位のＸ線透視画像の撮像が終了した場合（ステップＳ５においてＹＥＳ）には、試料３０のＸ線透視画像を再構成して、試料３０のＸ線画像６０として試料３０のＸ線ＣＴ画像を生成する（ステップＳ６）。具体的には、画像再構成部１３は、試料３０の全周囲方向からの試料３０のＸ線透視画像を、逆投影法または逐次近似法のようなＣＴ再構成アルゴリズムを用いて再構成して、試料３０のＸ線ＣＴ画像を生成する。試料３０のＸ線画像６０は、ストレージ１４に記憶される。
【0173】
試料３０のＸ線画像６０は、室温より低い低温で第１の時間にわたって試料３０を撮像することによって取得される。付記では、冷却容器５は、温度調節機能を有しない。そのため、試料３０のＸ線画像６０を撮像する間に、試料３０及び冷却液３３の温度は次第に上昇する。室温より低い低温において試料３０のＸ線画像６０を撮像するために、第１の時間を短くする必要がある。第１の時間は、室温より低い低温における試料３０のＸ線撮像にとって許容可能な温度変化ΔＴによって規定される。許容可能な温度変化ΔＴは、例えば、１０℃以下であってもよく、８℃以下であってもよく、５℃以下であってもよく、３℃以下であってもよく、１℃以下であってもよい。第１の時間が短くなると、室温より低い低温に冷却された試料３０のＸ線画像６０が不鮮明になる。
【0174】
図２８を参照して、試料３０のＸ線画像６０の一例を示す。図２８では、試料３０は、複数の光ファイバと、複数の光ファイバを覆うシースとを含む光ファイバケーブルである。試料３０のＸ線画像６０は、－３０℃から－４０℃の低温において、第１の時間にわたってＸ線を照射することによって取得された光ファイバケーブルのＸ線ＣＴ画像である。図２８に示される試料３０のＸ線画像６０のうち白い領域が複数の光ファイバであり、図２８に示される試料３０のＸ線画像６０のうち黒い背景領域がシースである。
【0175】
（Ｘ線装置１及び試料３０のＸ線画像６０の取得方法の変形例）
Ｘ線装置１は、例えば、画像再構成部１３が省略されたＸ線透視画像撮像装置であり、Ｘ線画像６０は、例えば、Ｘ線透視画像であってもよい。Ｘ線透視画像撮像装置を用いてＸ線透視画像を取得する場合、図２７に示される試料３０のＸ線画像６０の取得方法から、ステップＳ４における冷却容器５を回転させることと、ステップＳ６とが省略される。
Ｘ線装置１は、例えば、画像再構成部１３が省略されたＸ線透視画像撮像装置であり、Ｘ線画像６０は、例えば、Ｘ線透視画像であってもよい。Ｘ線透視画像撮像装置を用いてＸ線透視画像を取得する場合、図２７に示される試料３０のＸ線画像６０の取得方法から、ステップＳ４における冷却容器５を回転させることと、ステップＳ６とが省略される。
【0176】
（複数の第１参照Ｘ線画像６１及び複数の第２参照Ｘ線画像６２の取得方法）
図２４、図２９及び図３０を参照して、複数の第１参照Ｘ線画像６１は、参照試料３１を冷却することなく、Ｘ線装置１を用いて参照試料３１の複数の部位を第２の時間にわたって撮像することによって取得される。参照試料３１を冷却することなく、Ｘ線装置１を用いて参照試料３１を撮像することは、例えば、冷却容器５内に冷却液３３を入れずに、冷却容器５内の参照試料３１のＸ線画像を撮像すること（図２９を参照）、または、冷却容器５を用いることなく、ステージ４の試料載置面４ａ上に参照試料３１を載置して、参照試料３１のＸ線画像を撮像することを意味する。第２の時間は、室温より低い低温における試料３０のＸ線画像６０の撮像時間である第１の時間と同程度の時間である。第２の時間は、例えば、第１の時間の０．５倍以上２．０倍以下である。複数の第１参照Ｘ線画像６１は、例えば、Ｘ線装置１を用いて、室温で第１の時間と同じ第２の時間にわたって参照試料３１にＸ線３ａを照射することによって取得されてもよい。参照試料３１は、試料３０と異なっていてもよいし、同一であってもよい。複数の第１参照Ｘ線画像６１は、ストレージ１４に記憶される。
図２４、図２９及び図３０を参照して、複数の第１参照Ｘ線画像６１は、参照試料３１を冷却することなく、Ｘ線装置１を用いて参照試料３１の複数の部位を第２の時間にわたって撮像することによって取得される。参照試料３１を冷却することなく、Ｘ線装置１を用いて参照試料３１を撮像することは、例えば、冷却容器５内に冷却液３３を入れずに、冷却容器５内の参照試料３１のＸ線画像を撮像すること（図２９を参照）、または、冷却容器５を用いることなく、ステージ４の試料載置面４ａ上に参照試料３１を載置して、参照試料３１のＸ線画像を撮像することを意味する。第２の時間は、室温より低い低温における試料３０のＸ線画像６０の撮像時間である第１の時間と同程度の時間である。第２の時間は、例えば、第１の時間の０．５倍以上２．０倍以下である。複数の第１参照Ｘ線画像６１は、例えば、Ｘ線装置１を用いて、室温で第１の時間と同じ第２の時間にわたって参照試料３１にＸ線３ａを照射することによって取得されてもよい。参照試料３１は、試料３０と異なっていてもよいし、同一であってもよい。複数の第１参照Ｘ線画像６１は、ストレージ１４に記憶される。
【0177】
図３０を参照して、第１参照Ｘ線画像６１の一例を示す。図３０では、参照試料３１は、複数の光ファイバと、複数の光ファイバを覆うシースとを含む光ファイバケーブルである。第１参照Ｘ線画像６１は、室温において、第１の時間と同じ第２の時間にわたってＸ線を照射することによって取得された光ファイバケーブルのＸ線ＣＴ画像である。第２の時間は第１の時間と同程度であるため、第１参照Ｘ線画像６１は不鮮明である。
【0178】
図２４、図２９及び図３１を参照して、複数の第２参照Ｘ線画像６２は、参照試料３１を冷却することなく、Ｘ線装置１を用いて参照試料３１の複数の部位を第３の時間にわたって撮像することによって取得される。複数の第２参照Ｘ線画像６２は、例えば、Ｘ線装置１を用いて参照試料３１を室温で第３の時間にわたって参照試料３１にＸ線３ａを照射することによって取得されてもよい。複数の第２参照Ｘ線画像６２は、ストレージ１４に記憶される。
【0179】
第１参照Ｘ線画像６１の撮像条件と第２参照Ｘ線画像６２の撮像条件とは、主に、撮像時間（参照試料３１に対するＸ線３ａの照射時間）において異なっている。すなわち、第２参照Ｘ線画像６２の撮像時間である第３の時間は、第１参照Ｘ線画像６１の撮像時間である第２の時間より長い。第３の時間は、例えば、第２の時間の２倍以上であってもよく、第２の時間の２．５倍以上であってもよく、第２の時間の４倍以上であってもよく、第２の時間の５倍以上であってもよく、第２の時間の８倍以上であってもよく、第２の時間の１０倍以上であってもよい。第３の時間は第２の時間より長いため、第２参照Ｘ線画像６２は第１参照Ｘ線画像６１より鮮明である。
【0180】
また、第２参照Ｘ線画像６２の撮像時間である第３の時間は、試料３０のＸ線画像６０の撮像時間である第１の時間より長い。第３の時間は、例えば、第１の時間の４倍以上であってもよく、第１の時間の５倍以上であってもよく、第１の時間の８倍以上であってもよく、第１の時間の１０倍以上であってもよい。
【0181】
図３１を参照して、第２参照Ｘ線画像６２の一例を示す。図３１では、参照試料３１は、上述した光ファイバケーブルである。第２参照Ｘ線画像６２は、室温において、第３の時間にわたってＸ線を照射することによって取得された光ファイバケーブルのＸ線ＣＴ画像である。第３の時間は第２の時間より長いため、第２参照Ｘ線画像６２は、第１参照Ｘ線画像６１より鮮明である。
【0182】
第２参照Ｘ線画像６２を撮像する際の参照試料３１の温度は、第１参照Ｘ線画像６１を撮像する際の参照試料３１の温度に等しいことが好ましいが、第２参照Ｘ線画像６２を撮像する際の参照試料３１の温度は、第１参照Ｘ線画像６１を撮像する際の参照試料３１の温度と異なってもよい。第２参照Ｘ線画像６２を撮像する際の参照試料３１の温度が第１参照Ｘ線画像６１を撮像する際の参照試料３１の温度と異なる場合、複数の第２参照Ｘ線画像６２を撮像する際の参照試料３１の温度と複数の第１参照Ｘ線画像６１を撮像する際の参照試料３１の温度との間の差は、複数の第１参照Ｘ線画像６１を撮像する際の参照試料３１の温度と試料３０のＸ線画像６０を撮像する際の試料３０の温度（低温）との間の差よりも、小さい。複数の第２参照Ｘ線画像６２を撮像する際の参照試料３１の温度と複数の第１参照Ｘ線画像６１を撮像する際の参照試料３１の温度との間の差は、複数の第１参照Ｘ線画像６１を撮像する際の参照試料３１の温度と試料３０のＸ線画像６０を撮像する際の試料３０の温度（低温）との間の差の半分以下であってもよく、三分の一以下であってもよく、四分の一以下であってもよい。
【0183】
複数の第２参照Ｘ線画像６２を撮像する際の参照試料３１の温度と複数の第１参照Ｘ線画像６１を撮像する際の参照試料３１の温度との間の差は、例えば、５℃以下であってもよく、３℃以下であってもよく、１℃以下であってもよい。複数の第１参照Ｘ線画像６１を撮像する際の参照試料３１の温度と試料３０のＸ線画像６０を撮像する際の試料３０の温度（低温）との間の差は、例えば、１０℃以上であってもよく、２０℃以上であってもよく、３０℃以上であってもよく、４０℃以上であってもよい。
【0184】
参照試料３１の各部位に応じて付与される参照画像ＩＤ（図示せず）が、参照試料３１の各部位に対応する第１参照Ｘ線画像６１及び第２参照Ｘ線画像６２とともに、ストレージ１４に記憶される。
【0185】
＜画像処理システム９０＞
既に述べたとおり、試料３０のＸ線画像６０を撮像する間に、試料３０及び冷却液３３の温度は次第に上昇する。室温より低い低温において試料３０のＸ線画像６０を撮像するために、試料３０のＸ線画像６０を撮像する第１の時間を短くする必要がある。そのため、室温より低い低温に冷却された試料３０のＸ線画像６０が不鮮明になる。そこで、室温より低い低温に冷却された試料３０のＸ線画像６０を鮮明にする画像処理が必要になる。試料３０のＸ線画像６０を鮮明にする画像処理は、例えば、試料３０のＸ線画像６０の解像度を向上させる超解像処理である。図３２を参照して、室温より低い低温に冷却された試料３０のＸ線画像６０を鮮明にするための画像処理システム９０を説明する。
既に述べたとおり、試料３０のＸ線画像６０を撮像する間に、試料３０及び冷却液３３の温度は次第に上昇する。室温より低い低温において試料３０のＸ線画像６０を撮像するために、試料３０のＸ線画像６０を撮像する第１の時間を短くする必要がある。そのため、室温より低い低温に冷却された試料３０のＸ線画像６０が不鮮明になる。そこで、室温より低い低温に冷却された試料３０のＸ線画像６０を鮮明にする画像処理が必要になる。試料３０のＸ線画像６０を鮮明にする画像処理は、例えば、試料３０のＸ線画像６０の解像度を向上させる超解像処理である。図３２を参照して、室温より低い低温に冷却された試料３０のＸ線画像６０を鮮明にするための画像処理システム９０を説明する。
【0186】
画像処理システム９０は、サーバ装置１００と、端末装置２００とを備える。画像処理システム９０は、インターネットのような通信ネットワーク５０を介して、Ｘ線装置１のコンピュータ１０（図２４を参照）に接続されている。
【0187】
（サーバ装置１００）
サーバ装置１００は、通信ネットワーク５０を介して、Ｘ線装置１のコンピュータ１０（図２４を参照）から、参照画像ＩＤ（図示せず）と、複数の第１参照Ｘ線画像６１と、複数の第２参照Ｘ線画像６２とを取得する。
サーバ装置１００は、通信ネットワーク５０を介して、Ｘ線装置１のコンピュータ１０（図２４を参照）から、参照画像ＩＤ（図示せず）と、複数の第１参照Ｘ線画像６１と、複数の第２参照Ｘ線画像６２とを取得する。
【0188】
サーバ装置１００は、第１参照Ｘ線画像６１と第２参照Ｘ線画像６２とを用いた学習処理により、試料３０のＸ線画像６０を鮮明にする画像処理を行うための学習済モデル１１３を生成する。生成された学習済モデル１１３は、ストレージ１１０（図３３を参照）に格納されるとともに、端末装置２００に送信（配布）される。
【0189】
（端末装置２００）
端末装置２００は、通信ネットワーク５０を介して、サーバ装置１００から学習済モデル１１３を取得する。学習済モデル１１３は、ストレージ２１０（図３４参照）に格納される。端末装置２００は、Ｘ線装置１のコンピュータ１０から、試料３０のＸ線画像６０を取得する。試料３０のＸ線画像６０は、ストレージ２１０に格納される。端末装置２００は、試料３０のＸ線画像６０を学習済モデル１１３に入力する。試料３０のＸ線画像６０は学習済モデル１１３によって画像処理される。学習済モデル１１３は、試料３０のＸ線画像６０より鮮明な試料３０の補正Ｘ線画像６６（図３４及び図４０を参照）を出力する。試料３０の補正Ｘ線画像６６は、ストレージ２１０に記憶される、または、ディスプレイ２０４（図３４を参照）に表示される。
端末装置２００は、通信ネットワーク５０を介して、サーバ装置１００から学習済モデル１１３を取得する。学習済モデル１１３は、ストレージ２１０（図３４参照）に格納される。端末装置２００は、Ｘ線装置１のコンピュータ１０から、試料３０のＸ線画像６０を取得する。試料３０のＸ線画像６０は、ストレージ２１０に格納される。端末装置２００は、試料３０のＸ線画像６０を学習済モデル１１３に入力する。試料３０のＸ線画像６０は学習済モデル１１３によって画像処理される。学習済モデル１１３は、試料３０のＸ線画像６０より鮮明な試料３０の補正Ｘ線画像６６（図３４及び図４０を参照）を出力する。試料３０の補正Ｘ線画像６６は、ストレージ２１０に記憶される、または、ディスプレイ２０４（図３４を参照）に表示される。
【0190】
＜ハードウェア構成＞
（サーバ装置１００）
図３３を参照して、サーバ装置１００は、入力装置１０１と、プロセッサ１０２と、メモリ１０３と、ディスプレイ１０４と、ネットワークコントローラ１０６と、記憶媒体ドライブ１０７と、ストレージ１１０とを含む。
（サーバ装置１００）
図３３を参照して、サーバ装置１００は、入力装置１０１と、プロセッサ１０２と、メモリ１０３と、ディスプレイ１０４と、ネットワークコントローラ１０６と、記憶媒体ドライブ１０７と、ストレージ１１０とを含む。
【0191】
入力装置１０１は、各種の入力操作を受け付ける。入力装置１０１は、例えば、キーボード、マウスまたはタッチパネルである。
【0192】
ディスプレイ１０４は、サーバ装置１００での処理に必要な情報などを表示する。ディスプレイ１０４は、例えば、第１参照Ｘ線画像６１と第２参照Ｘ線画像６２と暫定補正Ｘ線画像６５とを表示してもよい。ディスプレイ１０４は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）または有機ＥＬ（Electroluminescence）ディスプレイである。
【0193】
プロセッサ１０２は、後述するプログラムを実行することによって、サーバ装置１００の機能の実現に必要な処理を実行する。プロセッサ１０２は、例えば、１または複数のＣＰＵまたはＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などで構成される。複数のコアを有するＣＰＵまたはＧＰＵが、プロセッサ１０２として用いられてもよい。サーバ装置１００においては、学習済モデル１１３を生成するための学習処理に適したＧＰＵなどを採用することが好ましい。
【0194】
メモリ１０３は、プロセッサ１０２が、データ前処理プログラム１１１及び学習用プログラム１１２などを含むプログラムを実行するにあたって、プログラムコードまたはワークメモリなどを一時的に格納する記憶領域を提供する。メモリ１０３は、例えば、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）またはＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）などの揮発性メモリデバイスである。
【0195】
ネットワークコントローラ１０６は、通信ネットワーク５０（図３２を参照）を介して、Ｘ線装置１及び端末装置２００を含む任意の装置などとの間でプログラムまたはデータを送受信する。例えば、ネットワークコントローラ１０６は、通信ネットワーク５０を介して、参照画像ＩＤ（図示せず）、複数の第１参照Ｘ線画像６１及び複数の第２参照Ｘ線画像６２のようなデータを、Ｘ線装置１から受信する。ネットワークコントローラ１０６は、通信ネットワーク５０を介して、学習済モデル１１３を、端末装置２００に送信する。ネットワークコントローラ１０６は、例えば、イーサネット（登録商標）、無線ＬＡＮ（Local Area Network）またはＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの任意の通信方式に対応している。
【0196】
記憶媒体ドライブ１０７は、記憶媒体１０８に格納されているプログラムまたはデータを読み出す装置である。記憶媒体ドライブ１０７は、さらに、記憶媒体１０８にプログラムまたはデータを書き込む装置であってもよい。記憶媒体１０８は、非一過的（non-transitory）な記憶媒体であり、プログラムまたはデータを不揮発的に格納する。記憶媒体１０８は、例えば、光学ディスク（例えば、ＣＤ－ＲＯＭまたはＤＶＤ－ＲＯＭ）などの光学記憶媒体、フラッシュメモリまたはＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリなどの半導体記憶媒体、ハードディスク、ＦＤ（Flexible Disk）もしくはストレージテープなどの磁気記憶媒体、または、ＭＯ（Magneto-Optical）ディスクなどの光磁気記憶媒体である。
【0197】
ストレージ１１０は、プロセッサ１０２において実行されるプログラム（例えば、データ前処理プログラム１１１及び学習用プログラム１１２などを含む）と、参照画像ＩＤ（図示せず）と、複数の第１参照Ｘ線画像６１と、複数の第２参照Ｘ線画像６２と、学習済モデル１１３と、学習用データセット１１５とを格納する。データ前処理プログラム１１１は、学習用データセット１１５を生成するためのプログラムである。学習用プログラム１１２は、学習用データセット１１５を用いて学習済モデル１１３を生成するためのプログラムである。ストレージ１１０は、例えば、ハードディスクまたはＳＳＤなどの不揮発性メモリデバイスである。
【0198】
データ前処理プログラム１１１及び学習用プログラム１１２などを含む、サーバ装置１００の機能を実現するためのプログラムは、非一過的な記憶媒体に格納されて流通し、ストレージ１１０にインストールされてもよい。サーバ装置１００の機能を実現するためのプログラムは、インターネットまたはイントラネットを介して、サーバ装置１００にダウンロードされてもよい。
【0199】
付記では、汎用コンピュータ（プロセッサ１０２）が、データ前処理プログラム１１１及び学習用プログラム１１２などを含むプログラムを実行することによって、サーバ装置１００の機能を実現する例を示すが、これに限られることなく、サーバ装置１００の機能の全部または一部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）またはＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）のような集積回路を用いて実現されてもよい。
【0200】
（端末装置２００）
図３４を参照して、端末装置２００は、入力装置２０１と、プロセッサ２０２と、メモリ２０３と、ディスプレイ２０４と、ネットワークコントローラ２０６と、記憶媒体ドライブ２０７と、ストレージ２１０とを含む。
図３４を参照して、端末装置２００は、入力装置２０１と、プロセッサ２０２と、メモリ２０３と、ディスプレイ２０４と、ネットワークコントローラ２０６と、記憶媒体ドライブ２０７と、ストレージ２１０とを含む。
【0201】
入力装置２０１は、各種の入力操作を受け付ける。入力装置２０１は、例えば、キーボード、マウスまたはタッチパネルである。
【0202】
ディスプレイ２０４は、端末装置２００での処理に必要な情報などを表示する。ディスプレイ２０４は、例えば、試料３０の補正Ｘ線画像６６を表示する。ディスプレイ２０４は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）または有機ＥＬ（Electroluminescence）ディスプレイである。
【0203】
プロセッサ２０２は、後述するプログラムを実行することによって、端末装置２００の機能の実現に必要な処理を実行する。プロセッサ２０２は、例えば、１または複数のＣＰＵまたはＧＰＵなどで構成される。複数のコアを有するＣＰＵまたはＧＰＵが、プロセッサ２０２として用いられてもよい。
【0204】
メモリ２０３は、プロセッサ２０２が、プログラムを実行するにあたって、プログラムコードまたはワークメモリなどを一時的に格納する記憶領域を提供する。メモリ２０３は、例えば、ＤＲＡＭやＳＲＡＭなどの揮発性メモリデバイスである。
【0205】
ネットワークコントローラ２０６は、通信ネットワーク５０（図３２を参照）を介して、Ｘ線装置１及びサーバ装置１００を含む任意の装置などとの間でプログラムまたはデータを送受信する。例えば、ネットワークコントローラ２０６は、通信ネットワーク５０を介して、試料３０のＸ線画像６０のようなデータを、Ｘ線装置１から受信する。ネットワークコントローラ２０６は、通信ネットワーク５０を介して、学習済モデル１１３を、サーバ装置１００から受信する。ネットワークコントローラ２０６は、例えば、イーサネット（登録商標）、無線ＬＡＮまたはＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの任意の通信方式に対応している。
【0206】
記憶媒体ドライブ２０７は、記憶媒体２０８に格納されているプログラムまたはデータを読み出す装置である。記憶媒体ドライブ２０７は、さらに、記憶媒体２０８にプログラムまたはデータを書き込む装置であってもよい。記憶媒体２０８は、非一過的（non-transitory）な記憶媒体であり、プログラムまたはデータを不揮発的に格納する。記憶媒体２０８は、例えば、光学ディスク（例えば、ＣＤ－ＲＯＭまたはＤＶＤ－ＲＯＭ）などの光学記憶媒体、フラッシュメモリまたはＵＳＢメモリなどの半導体記憶媒体、ハードディスク、ＦＤもしくはストレージテープなどの磁気記憶媒体、または、ＭＯディスクなどの光磁気記憶媒体である。
【0207】
ストレージ２１０は、プロセッサ２０２において実行されるプログラム（例えば、画像処理プログラム２１１などを含む）と、学習済モデル１１３と、試料３０のＸ線画像６０と、試料３０の補正Ｘ線画像６６とを格納する。画像処理プログラム２１１は、試料３０のＸ線画像６０を学習済モデル１１３に入力して、試料３０の補正Ｘ線画像６６を生成するためのプログラムである。ストレージ２１０は、例えば、ハードディスクまたはＳＳＤなどの不揮発性メモリデバイスである。
【0208】
画像処理プログラム２１１などを含む、端末装置２００の機能を実現するためのプログラムは、非一過的な記憶媒体に格納されて流通し、ストレージ２１０にインストールされてもよい。端末装置２００の機能を実現するためのプログラムは、インターネットまたはイントラネットを介して、端末装置２００にダウンロードされてもよい。
【0209】
付記では、汎用コンピュータ（プロセッサ２０２）が、画像処理プログラム２１１などを含むプログラムを実行することによって、端末装置２００の機能を実現する例を示すが、これに限られることなく、端末装置２００の機能の全部または一部は、ＡＳＩＣまたはＦＰＧＡのような集積回路を用いて実現されてもよい。
【0210】
＜学習済モデル１１３の生成＞
図３２及び図３５から図３９を参照して、付記の学習処理（学習済モデル１１３の生成方法）を説明する。付記の学習処理は、例えば、サーバ装置１００によって実行される。サーバ装置１００は、学習済モデル生成装置として機能する。
図３２及び図３５から図３９を参照して、付記の学習処理（学習済モデル１１３の生成方法）を説明する。付記の学習処理は、例えば、サーバ装置１００によって実行される。サーバ装置１００は、学習済モデル生成装置として機能する。
【0211】
図３５を参照して、サーバ装置１００は、参照Ｘ線画像受付部１２０と、データ前処理部１２１と、学習部１２２と、出力部１２７とを含む。学習部１２２は、学習用モデル１２３と、学習用プログラム１２５とを含む。学習用モデル１２３は、ニューラルネットワーク構造１２３Ｎとパラメータ１２３Ｐとで構成される。ニューラルネットワーク構造１２３Ｎは、ディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ）に分類されるニューラルネットワーク構造であり、例えば、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）構造を含む。ニューラルネットワーク構造１２３Ｎは、複数の畳み込み層を含んでもよい。ニューラルネットワーク構造１２３Ｎは予め構築され、サーバ装置１００（ストレージ１１０）に格納されている。
【0212】
参照Ｘ線画像受付部１２０は、Ｘ線装置１から、参照画像ＩＤと複数の第１参照Ｘ線画像６１と複数の第２参照Ｘ線画像６２とを受け付ける。参照Ｘ線画像受付部１２０は、参照画像ＩＤと複数の第１参照Ｘ線画像６１と複数の第２参照Ｘ線画像６２とを、ストレージ１１０に格納する。
【0213】
データ前処理部１２１は、ストレージ１１０から参照画像ＩＤと複数の第１参照Ｘ線画像６１と複数の第２参照Ｘ線画像６２とを読み出す。データ前処理部１２１は、参照画像ＩＤと、複数の第１参照Ｘ線画像６１のうち当該参照画像ＩＤに対応する第１参照Ｘ線画像６１と、複数の第２参照Ｘ線画像６２のうち当該参照画像ＩＤに対応する第２参照Ｘ線画像６２とを互いに対応付けることによって、学習用データセット１１５を生成する。図３６に示されるように、学習用データセット１１５は、複数のデータの組（学習用データ１１６）を含む。複数のデータの組の各々（学習用データ１１６の各々）は、参照画像ＩＤと、参照画像ＩＤに対応する第１参照Ｘ線画像６１と、参照画像ＩＤに対応する第２参照Ｘ線画像６２とを含む。学習用モデル１２３の学習の精度を向上させるために、データ前処理部１２１は、バイキュービック補間法などを用いて、複数の第１参照Ｘ線画像６１及び複数の第２参照Ｘ線画像６２を望ましいサイズまでアップスケールしてもよい。
【0214】
【0215】
具体的には、学習部１２２は、学習用プログラム１２５を用いることにより、パラメータ１２３Ｐの値を更新する。学習用プログラム１２５は、学習用データセット１１５の第１参照Ｘ線画像６１を、学習用モデル１２３に入力する。学習用モデル１２３は、暫定補正Ｘ線画像６５を出力する。図３８を参照して、暫定補正Ｘ線画像６５の一例を示す。図３８では、参照試料３１は、上述した光ファイバケーブルである。暫定補正Ｘ線画像６５と対応する第２参照Ｘ線画像６２との間の誤差を最小化するように、学習用プログラム１２５はパラメータ１２３Ｐを繰り返し更新して最適化する。具体的には、参照画像ＩＤが「１」の第１参照Ｘ線画像６１を学習用モデル１２３に入力することによって得られる暫定補正Ｘ線画像６５と、参照画像ＩＤが「１」の第２参照Ｘ線画像６２との間の誤差を最小化するように、学習用モデル１２３のパラメータ１２３Ｐを繰り返し更新して最適化する。他の参照画像ＩＤの各々についても同様に、暫定補正Ｘ線画像６５と対応する第２参照Ｘ線画像６２との間の誤差を最小化するように、学習用モデル１２３のパラメータ１２３Ｐを繰り返し更新して最適化する。学習用モデル１２３の学習が終了すると、学習済モデル１１３が生成される。
【0216】
図４０を参照して、学習済モデル１１３は、ニューラルネットワーク構造１１３Ｎと、学習済パラメータ１１３Ｐとを有する。ニューラルネットワーク構造１１３Ｎは、ディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ）に分類されるニューラルネットワーク構造であり、例えば、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）構造を含む。ニューラルネットワーク構造１１３Ｎは、複数の畳み込み層を含んでもよい。学習済パラメータ１１３Ｐは、更新が完了したパラメータ１２３Ｐである。
【0217】
図３５を参照して、出力部１２７は、学習済モデル１１３を出力する。具体的には、出力部１２７は、学習済モデル１１３を、ストレージ１１０に格納する。出力部１２７は、ネットワークコントローラ２０６を通じて、ストレージ１１０に格納されている学習済モデル１１３を、端末装置２００に送信する。
【0218】
図３９を参照して、付記の学習処理方法を説明する。付記の学習処理方法は、例えば、サーバ装置１００において実行される。図３９に示される各ステップは、例えば、サーバ装置１００のプロセッサ１０２がデータ前処理プログラム１１１（図３３を参照）及び学習用プログラム１１２（図３３を参照）を含むプログラムを実行することによって実現される。
【0219】
付記の学習処理方法は、Ｘ線装置１から、参照画像ＩＤと複数の第１参照Ｘ線画像６１と複数の第２参照Ｘ線画像６２とを受け付けること（ステップＳ１１）を備える。参照Ｘ線画像受付部１２０（図３５を参照）が、ステップＳ１１を実行する。参照Ｘ線画像受付部１２０は、参照画像ＩＤと複数の第１参照Ｘ線画像６１と複数の第２参照Ｘ線画像６２とを、ストレージ１１０に格納する。
【0220】
付記の学習処理方法は、学習用データセット１１５を生成すること（ステップＳ１２）を備える。学習用データセット１１５は、参照画像ＩＤと、複数の第１参照Ｘ線画像６１のうち当該参照画像ＩＤに対応する第１参照Ｘ線画像６１と、複数の第２参照Ｘ線画像６２のうち当該参照画像ＩＤに対応する第２参照Ｘ線画像６２とを互いに対応付けることによって生成される。データ前処理部１２１（図３５を参照）は、ストレージ１１０に格納されている参照画像ＩＤと複数の第１参照Ｘ線画像６１と複数の第２参照Ｘ線画像６２とを読み出して、ステップＳ１２を実行する。学習用モデル１２３の学習の精度を向上させるために、データ前処理部１２１は、バイキュービック補間法などを用いて、複数の第１参照Ｘ線画像６１及び複数の第２参照Ｘ線画像６２を望ましいサイズまでアップスケールしてもよい。データ前処理部１２１は、学習用データセット１１５をストレージ１１０に格納する。
【0221】
付記の学習処理方法は、学習用データセット１１５を学習用モデル１２３に入力して、学習済モデル１１３を生成すること（ステップＳ１３）を備える。学習部１２２（図３５を参照）が、ステップＳ１３を実行する。具体的には、ステップＳ１３は、ステップＳ１４と、ステップＳ１５とを含む。ステップＳ１４では、学習用データセット１１５に含まれる第１参照Ｘ線画像６１を学習用モデル１２３に入力して、暫定補正Ｘ線画像６５を生成する。ステップＳ１４では、暫定補正Ｘ線画像６５と対応する第２参照Ｘ線画像６２との間の誤差を最小化するように、学習用モデル１２３のパラメータ１２３Ｐを繰り返し更新して最適化する。例えば、参照画像ＩＤが「１」の第１参照Ｘ線画像６１を学習用モデル１２３に入力することによって得られる暫定補正Ｘ線画像６５と、参照画像ＩＤが「１」の第２参照Ｘ線画像６２との間の誤差を最小化するように、学習用モデル１２３のパラメータ１２３Ｐを繰り返し更新して最適化する。他の参照画像ＩＤの各々についても同様に、暫定補正Ｘ線画像６５と対応する第２参照Ｘ線画像６２との間の誤差を最小化するように、学習用モデル１２３のパラメータ１２３Ｐを繰り返し更新して最適化する。こうして、学習用モデル１２３から学習済モデル１１３が生成される。
【0222】
付記の学習処理方法は、学習済モデル１１３を出力すること（ステップＳ１６）を備える。出力部１２７（図３５を参照）が、ステップＳ１６を実行する。ステップＳ１６は、例えば、ステップＳ１７と、ステップＳ１８とを含む。ステップＳ１７では、出力部１２７は、学習済モデル１１３をストレージ２１０に格納する。ステップＳ１８では、出力部１２７は、学習済モデル１１３を端末装置２００に送信する。具体的には、出力部１２７は、ストレージ２１０から学習済モデル１１３を読み出して、ネットワークコントローラ２０６を通じて、学習済モデル１１３を端末装置２００に送信する。学習済モデル１１３は、ストレージ２１０（図３４を参照）に格納される。こうして、付記の学習処理方法は完了する。
【0223】
＜学習済モデル１１３を利用した画像処理＞
図３２及び図４０から図４２を参照して、学習済モデル１１３の利用した付記の画像処理を説明する。付記の画像処理は、例えば、端末装置２００によって実行される。端末装置２００は、Ｘ線画像処理装置として機能する。
図３２及び図４０から図４２を参照して、学習済モデル１１３の利用した付記の画像処理を説明する。付記の画像処理は、例えば、端末装置２００によって実行される。端末装置２００は、Ｘ線画像処理装置として機能する。
【0224】
図４０に示されるように、端末装置２００は、Ｘ線画像受付部２２０と、画像処理部２２１と、出力部２２７とを含む。画像処理部２２１は、学習済モデル１１３を含む。
【0225】
Ｘ線画像受付部２２０は、Ｘ線装置１から試料３０のＸ線画像６０を受け付ける。Ｘ線画像受付部２２０は、試料３０のＸ線画像６０を、ストレージ２１０に格納する。
【0226】
画像処理部２２１は、試料３０のＸ線画像６０を学習済モデル１１３に入力して、試料３０の補正Ｘ線画像６６を生成する。学習済モデル１１３は、第１の時間と同程度の長さである第２の時間にわたって撮像された第１参照Ｘ線画像６１と、第１の時間及び第２の時間より長い第３の時間にわたって撮像された第２参照Ｘ線画像６２とによって学習されている。そのため、試料３０の補正Ｘ線画像６６の鮮明度は、試料３０のＸ線画像６０の鮮明度より向上する。例えば、試料３０の補正Ｘ線画像６６は、第２参照Ｘ線画像６２と同程度の鮮明度を有している。試料３０の補正Ｘ線画像６６は、あたかも、室温より低い低温において、第２参照Ｘ線画像６２の撮像時間である第３の時間にわたって試料３０を撮像することによって取得される試料３０のＸ線画像６０と同程度の鮮明度を有している。図４１を参照して、補正Ｘ線画像６６の一例を示す。図４１では、試料３０は、上述した光ファイバケーブルである。
【0227】
出力部２２７は、試料３０の補正Ｘ線画像６６を出力する。例えば、出力部２２７は、試料３０の補正Ｘ線画像６６を、ストレージ２１０に格納する。出力部２２７は、試料３０の補正Ｘ線画像６６を、ディスプレイ２０４（図３４を参照）に表示する。
【0228】
図４２を参照して、付記のＸ線画像処理方法を説明する。付記のＸ線画像処理方法は、例えば、端末装置２００において実行される。図４２に示される各ステップは、例えば、端末装置２００のプロセッサ２０２が画像処理プログラム２１１（図３４を参照）を含むプログラムを実行することによって実現される。
【0229】
付記のＸ線画像処理方法は、Ｘ線装置１から、試料３０のＸ線画像６０を受け付けること（ステップＳ２１）を備える。Ｘ線画像受付部２２０が、ステップＳ２１を実行する。Ｘ線画像受付部２２０は、試料３０のＸ線画像６０をストレージ２１０に格納する。
【0230】
付記のＸ線画像処理方法は、試料３０のＸ線画像６０を学習済モデル１１３に入力して、補正Ｘ線画像６６を生成すること（ステップＳ２２）を備える。画像処理部２２１が、ステップＳ２２を実行する。学習済モデル１１３は、第１の時間と同程度の長さである第２の時間にわたって撮像された第１参照Ｘ線画像６１と、第１の時間及び第２の時間より長い第３の時間にわたって撮像された第２参照Ｘ線画像６２とによって学習されている。そのため、試料３０の補正Ｘ線画像６６の鮮明度は、試料３０のＸ線画像６０の鮮明度より向上する。
【0231】
付記のＸ線画像処理方法は、補正Ｘ線画像６６を出力すること（ステップＳ２３）を備える。ステップＳ２３は、例えば、補正Ｘ線画像６６をストレージ２１０に格納すること（ステップＳ２４）と、補正Ｘ線画像６６をディスプレイ２０４に表示すること（ステップＳ２５）とを含む。こうして、付記のＸ線画像処理方法は完了する。
【0232】
（画像処理システム９０及び画像処理方法の変形例）
第１変形例の画像処理システム９０では、サーバ装置１００及び端末装置２００は、通信ネットワーク５０を介して、Ｘ線装置１に通信可能に接続されていなくてもよい。第１変形例の画像処理システム９０では、参照画像ＩＤと複数の第１参照Ｘ線画像６１と複数の第２参照Ｘ線画像６２とが、非一過的な記憶媒体を用いて、Ｘ線装置１（ストレージ１４）からサーバ装置１００（ストレージ１１０）に受け渡されてもよい。第１変形例の画像処理システム９０では、室温より低い低温で第１の時間にわたって試料３０を撮像することによって取得された試料３０のＸ線画像６０を、非一過的な記憶媒体を用いて、Ｘ線装置１（ストレージ１４）から端末装置２００（ストレージ２１０）に受け渡されてもよい。
第１変形例の画像処理システム９０では、サーバ装置１００及び端末装置２００は、通信ネットワーク５０を介して、Ｘ線装置１に通信可能に接続されていなくてもよい。第１変形例の画像処理システム９０では、参照画像ＩＤと複数の第１参照Ｘ線画像６１と複数の第２参照Ｘ線画像６２とが、非一過的な記憶媒体を用いて、Ｘ線装置１（ストレージ１４）からサーバ装置１００（ストレージ１１０）に受け渡されてもよい。第１変形例の画像処理システム９０では、室温より低い低温で第１の時間にわたって試料３０を撮像することによって取得された試料３０のＸ線画像６０を、非一過的な記憶媒体を用いて、Ｘ線装置１（ストレージ１４）から端末装置２００（ストレージ２１０）に受け渡されてもよい。
【0233】
第２変形例の画像処理システム９０はサーバ装置１００を備え、サーバ装置１００において、学習済モデル１１３が生成されるとともに、学習済モデル１１３を生成した画像処理が行われる。第２変形例の画像処理方法は、サーバ装置１００で実行される。第３変形例の画像処理システム９０は端末装置２００を備え、端末装置２００において、学習済モデル１１３が生成されるとともに、学習済モデル１１３を生成した画像処理が行われる。第３変形例の画像処理方法は、端末装置２００で実行される。
【0234】
（付記の符号の説明）
１ 低温用Ｘ線装置、２ Ｘ線撮像装置、３ Ｘ線源、３ａ Ｘ線、４ ステージ、４ａ 試料載置面、４ｒ 回転軸、５ 冷却容器、５ｃ 中心軸、６ ステージ駆動装置、７ Ｘ線検出器、８ Ｘ線検出素子、１０ コンピュータ、１１ プロセッサ、１２ 制御部、１３ 画像再構成部、１４ ストレージ、２０ 中空容器、２１ 底板、２２ 管、２２ａ 第１端、２２ｂ 第２端、２２ｃ 外側面、２２ｄ 内側面、２２ｅ 収容空間、２３ 第１開口、２５ 固定部材、２６ 貫通孔、２７ 第２開口、３０ 試料、３１ 参照試料、３３ 冷却液、３５ 断熱容器、３５ｓ 外側面、３６ 第１断熱部材、３６ａ 基部、３６ｂ 環状突出部、３７ 凹部、３８ 第２断熱部材、３９ 貫通孔、５０ 通信ネットワーク、６１ 第１参照Ｘ線画像、６２ 第２参照Ｘ線画像、６０ Ｘ線画像、６５ 暫定補正Ｘ線画像、６６ 補正Ｘ線画像、９０ 画像処理システム、１００ サーバ装置、１０１ 入力装置、１０２ プロセッサ、１０３ メモリ、１０４ ディスプレイ、１０６ ネットワークコントローラ、１０７ 記憶媒体ドライブ、１０８ 記憶媒体、１１０ ストレージ、１１１ 前処理プログラム、１１２，１２５ 学習用プログラム、１１３ 学習済モデル、１１３Ｎ，１２３Ｎ ニューラルネットワーク構造、１１３Ｐ 学習済パラメータ、１１５ 学習用データセット、１１６ 学習用データ、１２０ 参照Ｘ線画像受付部、１２１ 前処理部、１２２ 学習部、１２３ 学習用モデル、１２３Ｐ パラメータ、１２７，２２７ 出力部、２００ 端末装置、２０１ 入力装置、２０２ プロセッサ、２０３ メモリ、２０４ ディスプレイ、２０６ ネットワークコントローラ、２０７ 記憶媒体ドライブ、２０８ 記憶媒体、２１０ ストレージ、２１１ 画像処理プログラム、２２０ 受付部、２２１ 画像処理部。
１ 低温用Ｘ線装置、２ Ｘ線撮像装置、３ Ｘ線源、３ａ Ｘ線、４ ステージ、４ａ 試料載置面、４ｒ 回転軸、５ 冷却容器、５ｃ 中心軸、６ ステージ駆動装置、７ Ｘ線検出器、８ Ｘ線検出素子、１０ コンピュータ、１１ プロセッサ、１２ 制御部、１３ 画像再構成部、１４ ストレージ、２０ 中空容器、２１ 底板、２２ 管、２２ａ 第１端、２２ｂ 第２端、２２ｃ 外側面、２２ｄ 内側面、２２ｅ 収容空間、２３ 第１開口、２５ 固定部材、２６ 貫通孔、２７ 第２開口、３０ 試料、３１ 参照試料、３３ 冷却液、３５ 断熱容器、３５ｓ 外側面、３６ 第１断熱部材、３６ａ 基部、３６ｂ 環状突出部、３７ 凹部、３８ 第２断熱部材、３９ 貫通孔、５０ 通信ネットワーク、６１ 第１参照Ｘ線画像、６２ 第２参照Ｘ線画像、６０ Ｘ線画像、６５ 暫定補正Ｘ線画像、６６ 補正Ｘ線画像、９０ 画像処理システム、１００ サーバ装置、１０１ 入力装置、１０２ プロセッサ、１０３ メモリ、１０４ ディスプレイ、１０６ ネットワークコントローラ、１０７ 記憶媒体ドライブ、１０８ 記憶媒体、１１０ ストレージ、１１１ 前処理プログラム、１１２，１２５ 学習用プログラム、１１３ 学習済モデル、１１３Ｎ，１２３Ｎ ニューラルネットワーク構造、１１３Ｐ 学習済パラメータ、１１５ 学習用データセット、１１６ 学習用データ、１２０ 参照Ｘ線画像受付部、１２１ 前処理部、１２２ 学習部、１２３ 学習用モデル、１２３Ｐ パラメータ、１２７，２２７ 出力部、２００ 端末装置、２０１ 入力装置、２０２ プロセッサ、２０３ メモリ、２０４ ディスプレイ、２０６ ネットワークコントローラ、２０７ 記憶媒体ドライブ、２０８ 記憶媒体、２１０ ストレージ、２１１ 画像処理プログラム、２２０ 受付部、２２１ 画像処理部。
【0235】
（付記の請求の範囲）
（付記１） 冷却容器であって、前記冷却容器は、第１端と前記第１端とは反対側の第２端とを含む管と、前記第１端を閉塞する底板とを含む中空容器と、前記中空容器を収容する断熱容器とを備え、前記管と前記底板とによって規定される収容空間に、試料と、前記試料を冷却する冷却液とが収容され、前記試料は、前記冷却液に浸漬され、かつ、前記管または前記底板の少なくとも一つによって支持され、前記管及び前記断熱容器は、低密度材料で形成されており、前記第２端に、前記収容空間に連通する第１開口が設けられており、前記断熱容器には、前記第１開口に連通する貫通孔が設けられている、冷却容器。
（付記１） 冷却容器であって、前記冷却容器は、第１端と前記第１端とは反対側の第２端とを含む管と、前記第１端を閉塞する底板とを含む中空容器と、前記中空容器を収容する断熱容器とを備え、前記管と前記底板とによって規定される収容空間に、試料と、前記試料を冷却する冷却液とが収容され、前記試料は、前記冷却液に浸漬され、かつ、前記管または前記底板の少なくとも一つによって支持され、前記管及び前記断熱容器は、低密度材料で形成されており、前記第２端に、前記収容空間に連通する第１開口が設けられており、前記断熱容器には、前記第１開口に連通する貫通孔が設けられている、冷却容器。
【0236】
（付記２） 前記管は、円筒形状を有しており、前記断熱容器のうち前記管を覆う部分の外側面は、円筒外側面の形状を有している、付記１に記載の冷却容器。
【0237】
（付記３） 前記管は、前記冷却液及び前記断熱容器の両方に接触している、付記１または付記２に記載の冷却容器。
【0238】
（付記４） 前記断熱容器は、前記管の全ての外側面を覆っている、付記１から付記３のいずれか一項に記載の冷却容器。
【0239】
（付記５） 前記断熱容器は、前記中空容器の全ての外表面を覆っている、付記１から付記４のいずれか一項に記載の冷却容器。
【0240】
（付記６） 前記断熱容器は、前記底板に接触している第１断熱部材と、前記管及び前記第１断熱部材に接触している第２断熱部材とを含む、付記１から付記５のいずれか一項に記載の冷却容器。
【0241】
（付記７） 前記第１断熱部材に凹部が形成されており、前記第２断熱部材は、前記凹部に嵌合されている、付記６に記載の冷却容器。
【0242】
（付記８） 前記管は、フッ素系樹脂またはポリエチレン樹脂で形成されている、付記１から付記７のいずれか一項に記載の冷却容器。
【0243】
（付記９） 前記管は、ポリテトラフルオロエチレンまたはパーフルオロアルコキシアルカンで形成されている、付記８に記載の冷却容器。
【0244】
（付記１０） 前記断熱容器は、発泡スチロールで形成されている、付記１から付記９のいずれか一項に記載の冷却容器。
【0245】
（付記１１） 前記冷却液は、ドライアイスとアルコールの混合物である、付記１から付記１０のいずれか一項に記載の冷却容器。
【0246】
（付記１２） 前記中空容器は、固定部材をさらに含み、前記試料は、前記固定部材を介して、前記管に対して支持されており、前記固定部材には、前記管の長手方向に沿って延在するとともに前記固定部材を貫通する第２開口が設けられている、付記１から付記１１のいずれか一項に記載の冷却容器。
【0247】
（付記１３） Ｘ線撮像装置と、付記１から付記１１のいずれか一項に記載の前記冷却容器とを備え、前記Ｘ線撮像装置は、Ｘ線を放射するＸ線源と、前記冷却容器を支持するステージと、前記冷却容器を通過した前記Ｘ線を検出するＸ線検出器とを含む、Ｘ線装置。
【0248】
（付記１４） 前記ステージは、前記管の長手方向に沿って延在する前記冷却容器の中心軸のまわりに前記冷却容器を回転可能であるとともに、前記管の前記長手方向に沿って移動可能である、付記１３に記載のＸ線装置。
【0249】
（付記１５） 室温より低い低温で第１の時間にわたって試料を撮像することによって取得された前記試料のＸ線画像を受け付けるＸ線画像受付部と、画像処理部とを備え、前記画像処理部は、前記試料の前記Ｘ線画像をニューラルネットワークに入力して、前記試料の前記Ｘ線画像より鮮明な前記試料の補正Ｘ線画像を生成し、前記ニューラルネットワークは、学習用データセットを用いた学習により生成され、前記学習用データセットは、参照試料を冷却することなく前記参照試料を第２の時間にわたって撮像することによって取得された第１参照Ｘ線画像と、前記参照試料を冷却することなく前記参照試料を第３の時間にわたって撮像することによって取得された第２参照Ｘ線画像とを含み、前記第２の時間は、前記第１の時間の０．５倍以上２．０倍以下であり、前記第３の時間は、前記第１の時間より長く、かつ、前記第２の時間より長い、Ｘ線画像処理装置。
【0250】
（付記１６） 付記１３または付記１４に記載の前記Ｘ線装置を用いて、室温より低い低温で第１の時間にわたって前記試料を撮像することによって前記試料のＸ線画像を取得するステップと、前記試料の前記Ｘ線画像をニューラルネットワークに入力して、前記試料の前記Ｘ線画像より鮮明な前記試料の補正Ｘ線画像を生成するステップとを備え、前記ニューラルネットワークは、学習用データセットを用いた学習により生成され、前記学習用データセットは、参照試料を冷却することなく前記Ｘ線装置を用いて前記参照試料を第２の時間にわたって撮像することによって取得された第１参照Ｘ線画像と、前記参照試料を冷却することなく前記Ｘ線装置を用いて前記参照試料を第３の時間にわたって撮像することによって取得された第２参照Ｘ線画像とを含み、前記第２の時間は、前記第１の時間の０．５倍以上２．０倍以下であり、前記第３の時間は、前記第１の時間より長く、かつ、前記第２の時間より長い、Ｘ線画像処理方法。
【0251】
今回開示された付記はすべての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。付記の開示の範囲は上記した付記ではなく請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味、および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【0252】
１ 低温用Ｘ線装置、１００ 端末装置、２００ サーバ装置、３００ 光ケーブル品質評価システム、３０１ 常温用Ｘ線装置、３０２ 評価装置、３０３ 入力部、３０４ 画像処理部、３０５ 指標算出部、３０６ 判定部、３５１ ２値化部、３５２ セグメンテーション部、３５３ 距離変換部、３５４ 光ファイバ領域検出部、３５５ 中心検出部、４００ 光ケーブル、６００ 表示装置。
【要約】
本開示の細線の指標算出方法は、複数の細線を有するケーブルの長手方向に垂直な複数の断面のＸ線画像を得るステップと、複数の断面のＸ線画像の各々から、複数の細線の各々の中心位置を求めるステップと、各細線の中心位置に基づいて、各細線の曲がりを表わす指標を求めるステップとを備える。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17A】
【図17B】
【図17C】
【図17D】
【図17E】
【図17F】
【図17G】
【図17H】
【図17I】
【図18A】
【図18B】
【図18C】
【図18D】
【図18E】
【図18F】
【図18G】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23】
【図24】
【図25】
【図26】
【図27】
【図28】
【図29】
【図30】
【図31】
【図32】
【図33】
【図34】
【図35】
【図36】
【図37】
【図38】
【図39】
【図40】
【図41】
【図42】
