简介 k, L ,
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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。 8{5Y%InL
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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。 IT,TSs/Y
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本篇文章将分为上下两个部分。（联系我们获取文章附件） YfC 1.8
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概述 f-9& n4=H
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我们将首先在 Lumerical 和 OpticStudio 中构建仿真系统，它们是动态链接的。 KzeTf? G
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然后，OpticStudio 通过 Python 节点链接到 optiSLang 进行优化，如图1所示。 (+<SR5,/3
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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。 Le9^,B@Pb
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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。 Y{ X79Rd
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图 2 光栅布局图以及光线在K空间的传播 nXD U8|"
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第 1 步：系统设置 （Lumerical） 4@PH5z
p =U*4[9k
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。 od{b]HvgS
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图 3 耦入光栅结构为二元光栅。 U2=l; R{
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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。 ? 5e:w?&g@
Sx Lu<
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图 4 耦出光栅中的结构为平行四边形支柱。 1 dT1Dc Z
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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。 xU#f>@v!
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第 2 步：系统设置（OpticStudio） zhH-lMNj-
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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。 &g R+D
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图 5 初始EPE系统和眼盒辐照度。 2xvT ijO0
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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。 l5ww-#6Z
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图 6 OpticStudio 中的 EPE 系统设置。 $pK2H0c
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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。 d@~Hp?
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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。 L.XGD|m
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图 8 为 EPE 系统中的光栅加载动态链接 DLL。 K^j7T[pR
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第3步：优化设置（optiSLang） aMQfg51W:
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3-1.Python 用于评估系统 ?zW 4|0
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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。 !, Y1FC
iIFM 5CT
代码的基本结构首先由 OpticStudio 中的按钮生成，如图 9 所示。 (L z VWz m
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图 9 生成 Python 交互式扩展代码的样板。 $eUI.j(HU
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另外几个模块被导入到样板中。模块 numpy，scipy 用于对来自眼盒的辐照度数据进行后数据处理。模块matplotlib用于在眼盒上绘制和导出辐照度以供以后查看。导入 time 和 random 模块，以便计时器跟踪计算时间。 H1iewsfzH
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Y=+pz^/"
通过尝试读取变量 OSL_WORKING_DIR，我们可以知道这个 Python 代码是由 optiSLang 调用还是手动调用。当 optiSLang 调用 Python代码时，将创建一些称为环境变量的变量来传递一些 optiSLang 信息。即使这些变量未在 Python 文件中定义，当 optiSLang 调用代码时，它们是可用的。 tB4dkWt.}
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tQ=P.14>:
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在这个 Python 代码中，有32个变量，如 clen1、h2、rot4、w1 和 power，用于优化，需要由 optiSLang 定义。我们会将这些变量设置为 optiSLang 中的参数，在灵敏度分析或优化时，optiSLang将自动改变它们的值。如果我们不是从 optiSLang 直接运行这个 Python 代码，那么这些变量的值将是常量，如下面的代码所示。 xi|T7,\X
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如图10所示，每个区的光栅参数是通过预设的4个角的数据通过插值来确定的。其中 ν 是 dC、dR、dL、θC、θR、θL 、h ，n 是 1，2，3，4，对应于 4 个角。通过这个公式，每个区上的7个光栅参数可以通过具有一定权重（wn）和非线性值（p）的4个角的参数来控制。 , TL8`
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图 10 从 4 个角插值的各个区的参数计算。 h= tzG KI
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optiSLang 按照预定义的优化算法改变这些参数。不同的参数值被设置到 python 代码中，这将进一步设置 OpticStudio 中每个光栅块的参数。在这个过程中，Python代码扮演着将这些变量转换为 OpticStudio 中精确参数的工作。只有当我们使用 optiSLang 而不是 OpticStudio 中的内置优化器优化系统时，这种预数据处理才有可能。通过这种方式，optiSLang 可以根据一些未直接暴露在OpticStudio UI中的虚拟或高级变量来优化系统。 L-Io!msb
bz Yj` t?
设置参数后，我们使用以下代码段追迹光线。 V0 70oZ
QP HibPP:
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oPP`)b$x
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。 />^ sGB
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图 11 使用瞳孔函数对辐照度分布进行卷积. CshYUr -
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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。 'x/pV5[hQ
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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。 B?M& j
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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。 pE&'Xr#P>
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进一步的设置详解我们会在后续的文章中，进行介绍。
