简介
本文提出并演示了一种以二维光栅耦出的光瞳扩展(EPE)系统优化和公差分析的仿真方法。
在这个工作流程中,我们将使用3个软件进行不同的工作 ,以实现优化系统的大目标。首先,我们使用Lumerical构建光栅模型并使用RCWA进行仿真。其次,我们在OpticStudio中构建完整的出瞳扩展系统,并动态链接到Lumerical以集成精确的光栅模型。最后,optiSLang用于通过修改光栅模型来全面控制系统级优化,以实现整个出瞳扩展系统所需的光学性能。
本篇文章将分为上下两个部分,附件可通过文末”阅读原文“获取。
概述
我们将首先在Lumerical和OpticStudio中构建仿真系统,它们是动态链接的。参见Dynamic workflow between Lumerical RCWA and Zemax OpticStudio:https://support.zemax.com/hc/en-us/articles/6367505128979-Dynamic-workflow-between-Lumerical-RCWA-and-Zemax-OpticStudio。
然后,OpticStudio通过Python节点链接到optiSLang进行优化,如图1所示。
图1 Lumerical通过动态链接到OpticStudio,OpticStudio 通过 Python 节点链接到 optiSLang,优化由optiSLang控制。
如图2所示,EPE系统包括两个用于耦入和耦出的光栅。耦出光栅分为几个区,如左侧所示。每个区都将经过优化,以具有不同的光栅形状。右图显示了光在 k 空间中的传播的变化情况。
有关 k 空间的更多信息,请参阅以下文章:How tosimulate exit pupil expander (EPE) with diffractive optics for augmented reality (AR) system in OpticStudio: part 1:https://support.zemax.com/hc/en-us/articles/1500005491081
图 2 光栅布局图以及光线在K空间的传播
第 1 步:系统设置 (Lumerical)
打开附件中的ZAR文件时,两个光栅文件会被提取到设置的路径中。第一个光栅如图3所示,它是耦入光栅中使用的二元光栅。该光栅是固定的,在优化过程中不会改变。
图 3 耦入光栅结构为二元光栅。
第二个 .fsp 文件如图 4 所示,它是一个具有 7 个变量的平行四边形柱体。在优化期间,耦出中的每个区都将使用不同的变量组合集进行优化 。有关优化设置的更多信息将在优化设置部分中进行说明。
图 4 耦出光栅中的结构为平行四边形支柱。
这两个.fsp文件都是用动态链接的形式在OpticStudio中用于vwin 完整的EPE系统。
有关动态链接的更多信息,请参阅 Dynamic workflow between Lumerical RCWA and Zemax OpticStudio:https://support.zemax.com/hc/en-us/articles/6367505128979-Dynamic-workflow-between-Lumerical-RCWA-and-Zemax-OpticStudio
第 2 步:系统设置(OpticStudio)
如图5所示,在该系统中,准直光束入射到耦入光栅上,通过波导传播,并与第二个光栅耦合。眼盒位于第二个光栅的较远部分。优化的目标是优化眼盒接收的均匀性和总功率。
图 5 初始EPE系统和眼盒辐照度。
在附件中有一个OpticStudio中建立的整个EPE系统的zar文件。如图 6所示,仅构建了第二个光栅一半的区域。这是因为系统具有对称性。从图 7 可以看出,探测器的参数镜像设置为 1,这意味着在光线追迹期间,将始终对-x和+x部分进行镜像。这样一来,我们可以只用一半的光线获得相同的模拟结果。
图 6 OpticStudio中的 EPE 系统设置。
图7 探测器的镜像参数设置为 1,这意味着该探测器在 x 方向上镜像。
可以看出, 系统中的所有光栅物体都已使用动态链接DLL进行设置,如图 8所示。
图 8 为 EPE 系统中的光栅加载动态链接 DLL。
第3步:优化设置(optiSLang)
3-1.Python 用于评估系统
附件中包含了一个python文件EPE_2D_for_optiSLang.py,用于将optiSLang链接到OpticStudio。使用python代码将 Ansys optiSLang附带的优化器与求解器Ansys Zemax OpticStudio + Ansys Lumerical链接非常有用。优势在于可以在每个优化周期中进行数据的预处理跟后处理,灵活性非常高。本章节会对代码结构进行解释。
代码的基本结构首先由 OpticStudio 中的按钮生成,如图 9 所示。
有关编写API以访问OpticStudio的更多信息,请参阅知识库文章:Knowledgebase > Programming > API:https://support.zemax.com/hc/en-us/sections/1500001168641-API
图 9 生成Python交互式扩展代码的样板。
另外几个模块被导入到样板中。模块numpy,scipy用于对来自眼盒的辐照度数据进行后数据处理。模块matplotlib用于在眼盒上绘制和导出辐照度以供以后查看。导入time和random模块,以便计时器跟踪计算时间。
通过尝试读取变量OSL_WORKING_DIR,我们可以知道这个Python代码是由 optiSLang调用还是手动调用。当optiSLang调用 Python代码时,将创建一些称为环境变量的变量来传递一些 optiSLang 信息。即使这些变量未在Python文件中定义,当optiSLang调用代码时,它们是可用的。
有关optiSLang中的 Environment 变量的更多信息,请参阅optiSLang用户指南:https://ansyshelp.ansys.com/Views/Secured/corp/v222/en/opti_ug/opti_ug.html
在这个Python代码中,有32个变量,如clen1、h2、rot4、w1 和 power,用于优化,需要由optiSLang定义。我们会将这些变量设置为 optiSLang中的参数,在灵敏度分析或优化时,optiSLang将自动改变它们的值。如果我们不是从optiSLang直接运行这个Python代码,那么这些变量的值将是常量,如下面的代码所示。
如图10所示,每个区的光栅参数是通过预设的4个角的数据通过插值来确定的。其中 ν 是dC、dR、dL、θC、θR、θL 、h ,n 是 1,2,3,4,对应于 4 个角。通过这个公式,每个区上的7个光栅参数可以通过具有一定权重(wn)和非线性值(p)的4个角的参数来控制。
图 10 从 4 个角插值的各个区的参数计算。
optiSLang按照预定义的优化算法改变这些参数。不同的参数值被设置到python代码中,这将进一步设置OpticStudio中每个光栅块的参数。在这个过程中,Python代码扮演着将这些变量转换为OpticStudio中精确参数的工作。只有当我们使用optiSLang而不是OpticStudio中的内置优化器优化系统时,这种预数据处理才有可能。通过这种方式,optiSLang可以根据一些未直接暴露在OpticStudio UI中的虚拟或高级变量来优化系统。
设置参数后,我们使用以下代码段追迹光线。
使用optiSLang优化系统的另一个好处是数据后处理。在这个优化过程中,我们不会直接优化眼盒上的辐照度分布。我们首先使用瞳孔函数对辐照度分布进行卷积,如图11所示,然后将优化目标设置为该卷积结果的均匀性。这个结果的x和y轴可以解释为人眼在眼盒中的偏移。z轴是人眼看到的平均辐照度。
图 11 使用瞳孔函数对辐照度分布进行卷积。
根据卷积结果,我们可以计算对比度 、总功率和均匀性,如下所示。
这些标准的代码定义如下。在这种情况下,我们主要希望针对Contrast和 Total Power进行优化。均匀性的功能类似于对比度,两者都希望眼盒上的辐照度均匀。尽管它们用于相同的目标,但它们使用不同的定义,在这里我们考虑两者。
Python代码的最后一部分,如下所示,绘制了眼盒辐照度的结果及其卷积结果。然后导出图片。这对于用户直接在optiSLang后处理中检查每个优化系统的辐照度分布非常有用。
进一步的设置详解我们会在后续的文章中,进行介绍。
审核编辑:汤梓红
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原文标题:联合方案 | Ansys二维光栅出瞳扩展系统优化
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