说明 Qyvn A|& Y
m=ihQ| 本文描述了如何使用一张位图(bitmap)图像作为
光源反射体,这里我们要用到FRED详细光源
结构。
nfET;:{ 作为演示,本案例描述了一个位图光源经过理想的1:1中继
透镜后所成的像。
{m~.'DU [74HUw> 光源设置 u9My.u@-*% ggtGecKm 用在本例中的位图光源是迅技光电的公司Logo
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QPB@qx#@ 6&_"dg" 在对象树的Optical Sources光源文件夹中,我们选择详细的光源作为开始,通过右击鼠标并选择“Create New Detailed Optical Source”在Positions/Directions选项中,我们设置类型为“Bitmap(points specified by bitmap pixels)”并且导入我们的位图文件。调整像素纵横比的半宽度和高度。
v7&oHOk! 此图片的像素数目为339*88=29832;
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$mOVo'2 ivDmPHj{ 光线方向的设定取决于您的特别应用,但在我们的示例中,我们将使用“Random Directions into an angular range”类型。这个方向的设定一般允许我们引导光线朝向中继透镜。
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f#mBMdj .'N:]G@! 当我们使用一个位图作为发射器,需要对图像中的每个像素执行以下步骤:
DKw%z8ft| 1. 光线/像素的指定数量在每个像素范围内具有随机位置。
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=RPc%9 2. 计算位图像素的色度坐标。
1.*VliY 3. 在每个像素的
波长有匹配的色度坐标的权重。
G<n(\85X 4. 每个光线的权重乘以指定在光源的波长选项卡上加权因子。
&J(+XJM% IlQNo 1 第1项和第2项在光源创建中已经处理了。所以,我们需要处理第三项,可以通过设置光源波长选项。如果创建少于3个波长的光源,那么像素的三刺激色Y值用于设置权重。如果光源有3个或更多的波长,那么颜色合成用于求解一组权重。让我们来点开波长选项并指定所需的波长。
.XDY1~w0 首先,在波长列表中右击鼠标并选择“Set Standard Bitmap Wavelengths”。
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7R9.g6j "!43,!< 其次,再次右击鼠标并且选择“Set All Colors From Wavelengths”来设置各个波长颜色为蓝色,绿色和红色。在上面的步骤中注意,合成光线权重乘以在波长列表中的权重。通常,我们不需要光线权重的双切趾,并且我们确保权重都设置为1。最终配置如下所示。
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Qt3% 运行案例:
mG4$ 7{F(NJUO1 光源指定为每个像素1个光线位置。当光线追迹的时候,如果每个像素我们设置大于1个光线位置,因为要追迹大量的光线,所以我们不想画出3D视图中的光线,我们进入Menu> Raytrace>Trace All Sources。当光线追迹完成,进入Menu>Analyses>Color Image。你会发现在分析面中已经重现了位图图片,光线追迹越多,图片的还原度越高。
此图为每个像素点有10个光线位置的追迹后的照度图
gwVfiXR4 W *?mc2;/ 1. 光源创建请见如上描述
Mx?]7tI 2. 创建中继镜
n.9k< 创建一个新的元件“Create a Custom Element”命名为理想透镜,在其子文件下创建一个新的表面“create a New Surface”,面型选择:Lens Module;
焦距为25mm,放大率为-1;
vxuxfi8x XfY~q~f8 [MLJs-* 位置距离光源50mm;
#m>Rt~(,S
;VM',40 Zx$q,Zo< 半孔径设置为10mm;
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T* !3 3. 创建探测器 T.ZPpxY 探测器的创建选择Element primitive/plane,具体
参数请见如下图片
&"X6s%ZH| Cwo(%Wc 4. 创建分析面 kg@D?VqJP 6x18g(KbP dLA'cQId BC!n;IAe 5. 模型与光线追迹 "s[Y$!#
K&1o!<| KKMzhvf]# 
85;hs Jt-s6-2 'p0|wM_ 6. 颜色与照度分析 g7*"*%v 2 颜色分析 z3F ^OU
*qx<bY@F 照度分析
gkxEy5c[ >| d^ 总结:
Cjvgf.>$ ;=rM Ii 1.图片
下载地址:
http://pan.baidu.com/s/1hraLk48 -KzU'' 2.对于颜色分析或照度分析时,我们要注意实际的光源尺寸,在FRED中默认的尺寸为长宽1:1,对于本案例我们可以这样设置其真实大小,在照度图片右键选择Isotropic,结果就会如上图所示。
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O_}ZSB8" 7lP3\7wD@9 3. 对于分析面的设置,我们可以使用默认分析表面,
软件会自动识别图片大小。
1\v$8pP+ 4.光线追迹数越多,图片越清晰。