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    [分享]Zemax & Lumerical | 二维光栅出瞳扩展系统优化 [复制链接]

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    只看楼主 倒序阅读 楼主  发表于: 2023-05-26
    简介 |on$ )vm  
    l<"Z?z  
    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。 )Co&(;zf  
    Sb,lY<=  
    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。 p+7ZGB  
    {DVu* %|  
    本篇文章将分为上下两个部分。(联系我们获取文章附件) E3`&W8  
    zhW.0:9 CR  
    概述 /GUbc   
    ckCb)r_  
    我们将首先在 Lumerical 和 OpticStudio 中构建仿真系统,它们是动态链接的。 hOH DXc"  
    R.rxpJ+kU  
    然后,OpticStudio 通过 Python 节点链接到 optiSLang 进行优化,如图1所示。 j 5{ "j  
    8*\PWl  
    %`b %TH^  
    ;c;5O@R}3  
    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。 }p$@.+  
    n)6mfoe  
    如图 2 所示,EPE 系统包括两个用于耦入和耦出的光栅。耦出光栅分为几个区,如左侧所示。每个区都将经过优化,以具有不同的光栅形状。右图显示了光在 k 空间中的传播的变化情况。 i<>zN^zn  
    1,pg7L8H  
    4qe!+!#$  
    Zwm2T3@e  
    图 2 光栅布局图以及光线在K空间的传播 BH+@!H3 hf  
    ^Ox|q_E w}  
    第 1 步:系统设置 (Lumerical) }2CVA.Qm!  
    a-(OAzQ_  
    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。 IN#Z(FMVC  
    ~4{|  
    h|Os T  
    J3P )oM[  
    图 3 耦入光栅结构为二元光栅。 gI5"\"T{  
    :^H#i:4  
    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。 "T0s7LWp  
    t.YY?5 l  
    @Fs2J_v  
    ~wl 4  
    图 4 耦出光栅中的结构为平行四边形支柱。 ,4`=gKn  
    6OOdVS3\J  
    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。 "PhP1;A9,  
    ^;[|,:8f7L  
    第 2 步:系统设置(OpticStudio) F9\T <  
    WD${f#]N  
    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。 GR ^d/  
    jXCSD@?]K  
    BGO!c[-  
    f:_mrzz  
    图 5 初始EPE系统和眼盒辐照度。 CQGq}.Jt!  
    [8OQ5}do/  
    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。 `eXTVi|0"~  
    t7 ].33%\  
    dnXre*rhz  
    N# ?}r>W3  
    图 6 OpticStudio 中的 EPE 系统设置。 zv>3Tc0R  
    {~u#.(  
    ytkV"^1^  
    XNd%3rm,  
    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。 F\lnG  
    34e> R?J  
    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。 I(2qXOG  
    $MPh\T  
    LFHzd@Y7"  
    c@&-c[k^W  
    图 8 为  EPE 系统中的光栅加载动态链接 DLL。 y53f73Cg  
    piv/QP-X  
    第3步:优化设置(optiSLang) BZr$x8%ki  
    40ZHDtIu<  
    3-1.Python 用于评估系统 ^xZo .P  
    Nu]& ?  
    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。 BXx0Z %e.3  
    VP\'p1a  
    代码的基本结构首先由 OpticStudio 中的按钮生成,如图  9 所示。 q5D_bm7,3  
    AXmW7/Sj"  
    图 9 生成 Python 交互式扩展代码的样板。 9f/RD?(1O  
    =iZj&B X  
    fP :26pK^  
    Za4X ;  
    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。 G,]%dZH e  
    qC;1ND  
    JxlU=7cF  
    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。 93+p~?  
    14LOeo5O  
    6%nKrK  
    )08mG_&atL  
    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。 h0v4!`PQ-  
    a9<&|L <  
    nS`DI92I  
    IC[iCrB  
    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。 H/Wo~$  
    -kZOve|5  
    PX%Y$`  
    =Y;w O8  
    }% m:^*@$9  
    aLKvl~s;m  
    图 10  从 4 个角插值的各个区的参数计算。 H7=[sL^  
    `tZ-8f  
    optiSLang 按照预定义的优化算法改变这些参数。不同的参数值被设置到 python 代码中,这将进一步设置 OpticStudio 中每个光栅块的参数。在这个过程中,Python代码扮演着将这些变量转换为 OpticStudio 中精确参数的工作。只有当我们使用 optiSLang 而不是 OpticStudio 中的内置优化器优化系统时,这种预数据处理才有可能。通过这种方式,optiSLang 可以根据一些未直接暴露在OpticStudio UI中的虚拟或高级变量来优化系统。 vI)-Zz[3  
    O5;$cP:  
    设置参数后,我们使用以下代码段追迹光线。 =5PNH2  
    &1k2J   
    rEl bzL"&<  
    >AsrPU[  
    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。 Ie14`'  
    B"9/+Yj  
    .JG>/+  
    x9&{@ ?o  
    -55Pvg0ND  
    hj8S#  
    图 11 使用瞳孔函数对辐照度分布进行卷积. pjI< cQ&  
    >#j f Z5t  
    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。 !VF.=\iH/  
    O_n) 2t(c?  
    T9,T'y>BD  
    Sjogv  
    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。 ^71!.b%  
    |KM<\v(A{  
    @\_l%/z{  
    )w.\xA~|  
    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。 ELlTR/NW  
    XKTX~:  
    { 4(E @  
    ;is*[r\|1  
    进一步的设置详解我们会在后续的文章中,进行介绍。
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