|
|
简介 /4joC9\AB ".2A9]_s 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。 "6I[4U"@ ;>2#@QP 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。 LBX%H GH \}inT_{g 本篇文章将分为上下两个部分。（联系我们获取文章附件） F$hZRZ pX<a2F P 概述 n JVp.*S j.QHkI1. 我们将首先在 Lumerical 和 OpticStudio 中构建仿真系统，它们是动态链接的。 R.7#zhC`4 .T3=Eq&"W 然后，OpticStudio 通过 Python 节点链接到 optiSLang 进行优化，如图1所示。 TvrwVL) =%h~/,  B2hfD-h,> T#iU+)-\% 图1 Lumerical 通过动态链接到 OpticStudio，OpticStudio 通过 Python 节点链接到 optiSLang，优化由 optiSLang 控制。 > x'bZ]gm *e<_; Kr? 如图 2 所示，EPE 系统包括两个用于耦入和耦出的光栅。耦出光栅分为几个区，如左侧所示。每个区都将经过优化，以具有不同的光栅形状。右图显示了光在 k 空间中的传播的变化情况。 \mXqak,y _@ i >s,  |@`"F5@, !O\X +#j 图 2 光栅布局图以及光线在K空间的传播 t ]TyXA r~ \X@ IkL$r 第 1 步：系统设置 （Lumerical） XU#,Bu { y-cw~kNPP3 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。 Z! YpklZ?~ H%Y%fQ ~^  z`'P>.x
yzc pG6 , 图 3 耦入光栅结构为二元光栅。 I>((o` _
+KmNfR 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。 YkbO&~. yH(V&T v  D _aR\ deM~[1e[ 图 4 耦出光栅中的结构为平行四边形支柱。 %vc'{`P nO@+s
F 这两个.fsp文件都是用动态链接的形式在 OpticStudio 中用于模拟完整的EPE系统。 <R ~KM=rL P|N?OocE 第 2 步：系统设置（OpticStudio） 1b `G2?% v>^jy8$ 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。 )[DpK=[N^p H^v{V o  Ai jUs*n 2 /\~W$.c 图 5 初始EPE系统和眼盒辐照度。 GI4oQcJ 6bJ"$ o 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。 t~~r-V": em/Xu  jf7pl8gv
STp!8mL 图 6 OpticStudio 中的 EPE 系统设置。 #wD7 \X-f ;8EjjF [>  ok=40B99T Heohe|an 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。 n +d J c w#d} TY 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。 `7>K1slQ}S WFpl1O73  j@V $Mbv eu=|t&FKk 图 8 为 EPE 系统中的光栅加载动态链接 DLL。 Znq(R8BMW k7b(QADqUU 第3步：优化设置（optiSLang） d'q;+ jnP " DzG Bu\ 3-1.Python 用于评估系统 [Z% l. :28@J?jjO 附件中包含了一个 python 文件 EPE_2D_for_optiSLang.py，用于将 optiSLang 链接到OpticStudio。使用python代码将 Ansys optiSLang 附带的优化器与求解器Ansys Zemax OpticStudio + Ansys Lumerical 链接非常有用。优势在于可以在每个优化周期中进行数据的预处理跟后处理，灵活性非常高。本章节会对代码结构进行解释。 UR\Z N @O Qq>ElQ@ 代码的基本结构首先由 OpticStudio 中的按钮生成，如图 9 所示。 Ob g@YIwn Xi*SDy 图 9 生成 Python 交互式扩展代码的样板。 ~W /}:;
I &cX8Tw  e
Ri!\Fx g)nXo:)& 另外几个模块被导入到样板中。模块 numpy，scipy 用于对来自眼盒的辐照度数据进行后数据处理。模块matplotlib用于在眼盒上绘制和导出辐照度以供以后查看。导入 time 和 random 模块，以便计时器跟踪计算时间。 >T(M0Tkt K9LEIby  =QTmK/(|B 通过尝试读取变量 OSL_WORKING_DIR，我们可以知道这个 Python 代码是由 optiSLang 调用还是手动调用。当 optiSLang 调用 Python代码时，将创建一些称为环境变量的变量来传递一些 optiSLang 信息。即使这些变量未在 Python 文件中定义，当 optiSLang 调用代码时，它们是可用的。 n=r= u'oi ` -5 cQ2>"  i~ROQMN1 *+&z|Pwv[^ 在这个 Python 代码中，有32个变量，如 clen1、h2、rot4、w1 和 power，用于优化，需要由 optiSLang 定义。我们会将这些变量设置为 optiSLang 中的参数，在灵敏度分析或优化时，optiSLang将自动改变它们的值。如果我们不是从 optiSLang 直接运行这个 Python 代码，那么这些变量的值将是常量，如下面的代码所示。 e8 v; D r8<JX5zyuo  7ia "u+Y 4g S[D 如图10所示，每个区的光栅参数是通过预设的4个角的数据通过插值来确定的。其中 ν 是 dC、dR、dL、θC、θR、θL 、h ，n 是 1，2，3，4，对应于 4 个角。通过这个公式，每个区上的7个光栅参数可以通过具有一定权重（wn）和非线性值（p）的4个角的参数来控制。 NywB 3 U=M#41J  - =yTAx Bac?'yp m  ^]KIgGv\ M'b:B*>6 图 10 从 4 个角插值的各个区的参数计算。 JPHUmv6 _y|[Z; optiSLang 按照预定义的优化算法改变这些参数。不同的参数值被设置到 python 代码中，这将进一步设置 OpticStudio 中每个光栅块的参数。在这个过程中，Python代码扮演着将这些变量转换为 OpticStudio 中精确参数的工作。只有当我们使用 optiSLang 而不是 OpticStudio 中的内置优化器优化系统时，这种预数据处理才有可能。通过这种方式，optiSLang 可以根据一些未直接暴露在OpticStudio UI中的虚拟或高级变量来优化系统。 M2a}x+5' -.^@9
a> 设置参数后，我们使用以下代码段追迹光线。 d!w1t=2H ;;D%
l^m+  h# v L5At fHW-Je7mG 使用 optiSLang 优化系统的另一个好处是数据后处理。在这个优化过程中，我们不会直接优化眼盒上的辐照度分布。我们首先使用瞳孔函数对辐照度分布进行卷积，如图11所示，然后将优化目标设置为该卷积结果的均匀性。这个结果的x和y轴可以解释为人眼在眼盒中的偏移。z轴是人眼看到的平均辐照度。 S_`W@cp[ KPD@b= F  5ZZd.9ZgM r
.{rNR  fYv ;TV>73 32TP Mk 图 11 使用瞳孔函数对辐照度分布进行卷积.
Cl%V^xTb p.qrf 7N$ 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。 p, !1 3X ks)fQF Sbu  oj iM2QT}m @+[Y0_ 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。 S6= \r{V @2QJm  M|$H+e } : *G8'Fjin'T 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。 ftDVxKDE?S ]v/t8`  +>n. T ajf_)G5X P 进一步的设置详解我们会在后续的文章中，进行介绍。
|
