Le rôle de l’IA dans l’inspection et l’analyse des connecteurs optiques

Plus tard ce mois-ci, l’équipe VIAVI se rendra à Washington, DC et à Copenhague à l’occasion des salons SCTE TechExpo et ECOC (European Conference on Optical Communication, Conférence européenne sur les communications optiques). Dans ce blog, nous examinerons le besoin croissant en IA et son rôle dans l’inspection des connecteurs optiques. Nous mettrons également en évidence une innovation majeure qui sera présentée au cours de ces événements : la sonde d’inspection INX™ 760.

Lancé en mars 2024 pour automatiser l’inspection et l’analyse des connecteurs simplex et multifibres, cet appareil est le premier de ce type sur le marché à mettre en œuvre l’analyse d’images pilotée par l’IA.

Analyse automatisée des connecteurs optiques

Il convient de noter que le recours à l’IA n’est pas nécessairement indispensable pour tous les types d’analyse automatisée des connecteurs optiques. L’IA doit être utilisée pour compléter les techniques classiques basées sur les algorithmes plutôt qu’en tant qu’outil autonome. Dans bien des cas, exploiter l’IA revient à utiliser un marteau pour casser une noisette… et qui plus est un marteau fort gourmand en ressources informatiques.

En fait, pour les analyses automatisées de connecteurs optiques uniformes dotés de férules en céramique, l’analyse classique demeure la méthode le plus efficace pour évaluer les images et détecter les défauts. Cette analyse classique est présentée dans la Figure 1, où une sonde d’inspection inspecte les connecteurs optiques d’un connecteur duplex, chaque côté du connecteur consistant en une fibre optique entourée d’une férule en céramique. La fibre apparaît ici en couleur sombre par rapport à la férule brillante et la sonde peut automatiquement détecter les défauts et les mettre en évidence afin de faciliter la validation des connecteurs optiques.

L’analyse classique montrée sur l’image s’appuie sur des algorithmes déterministes, basés sur des règles, pour détecter des défauts tels que des rayures, des trous et une contamination. Cette technique est rapide et efficace, ce qui en fait l’option optimale pour l’inspection de connecteurs équipés de férules en céramique. De plus, avec l’analyse classique, une sonde INX 760 équipée de l’embout adapté peut automatiquement inspecter un connecteur optique duplex en un seul test et en moins de 5 secondes.

Par contre, lorsque le débit de données augmente, la densité de fibres augmente en parallèle. Le secteur des datacenters, par exemple, est en train de passer à des connecteurs multifibres denses tels que des câbles ruban multifibres MPO, MMC et SN-MT. Ces connecteurs utilisent des férules MT rectangulaires avec de nombreuses fibres organisées dans une ou plusieurs rangées (voir la Figure 2).

Figure 2: 12 fibres dans un connecteur rectangulaire de haute densité avec férule MT (gauche) et zoom sur une seule fibre (droite)

Sur cette image, 12 fibres sont alignées dans une seule rangée au sein de la férule MT. À la différence d’une férule traditionnelle en céramique, le matériau de la férule ne se présente plus sous la forme d’un fond blanc uniforme. Au lieu de cela, c’est un polymère rempli de verre dans lequel l’aspect de certaines fibres de verre incrustées peut évoquer des fibres optiques ou des défauts sur le dessus de la férule. L’inspection automatisée des connecteurs multifibres équipés de férules MT s’avère donc plus difficile.

Le juste équilibre avec l’IA

L’analyse d’images pilotée par l’IA s’appuie sur des modèles d’apprentissage machine entraînés avec de vastes ensembles de données. Cette approche plus robuste permet de gérer des images complexes ou comportant du bruit, telles que celles présentées par les férules MT.

L’IA exige davantage de ressources informatiques, en particulier des processeurs plus puissants et une capacité de mémoire supérieure. La sonde INX 760 inclut une puissance de traitement 2,4 fois supérieure à celle de la sonde d’inspection concurrente qui s’en rapproche le plus, et deux fois plus de mémoire. Elle permet ainsi une inférence de l’IA en temps réel, sur l’appareil, sans s’appuyer sur la connectivité cloud, ce qui garantit une analyse rapide et sécurisée dans les applications d’inspection sur le terrain.

La sonde INX 760 offre le meilleur des deux mondes. Ses techniques à base d’algorithmes classiques assurent une analyse rapide et économique en énergie et sont complétées par l’analyse d’images pilotée par l’IA pour les cas d’analyse plus complexes, tels que ceux impliquant des férules MT.