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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 LIF7/$,0  
    h^(* Tv-!  
    本文提出并演示了一种以二维光栅耦出的光瞳扩展(EPE)系统优化和公差分析的仿真方法。 nazZ*lC  
    '$]97b7G  
    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。 U$D65B4=  
    l L@XM2"  
    本篇文章将分为上下两个部分。(联系我们获取文章附件) gu.}M:u  
    qHlQ+:n  
    概述 9w"4K.  
     < !C)x  
    我们将首先在 Lumerical 和 OpticStudio 中构建仿真系统,它们是动态链接的。 m'=Crei  
    nV/G8SeI  
    然后,OpticStudio 通过 Python 节点链接到 optiSLang 进行优化,如图1所示。 }-2 2XYh  
    \aUC(K~o\;  
    z3m85F%dR  
    A>;bHf@  
    图1 Lumerical 通过动态链接到 OpticStudio,OpticStudio 通过 Python 节点链接到 optiSLang,优化由 optiSLang 控制。 k:#!zK}  
    6@F9G 4<Z  
    如图 2 所示,EPE 系统包括两个用于耦入和耦出的光栅。耦出光栅分为几个区,如左侧所示。每个区都将经过优化,以具有不同的光栅形状。右图显示了光在 k 空间中的传播的变化情况。 ;) z:fToh  
    ;rGwc$?|  
    BLf>_b Uk  
    '9Xu p  
    图 2 光栅布局图以及光线在K空间的传播 J7Hl\Q[D1  
    e>7>j@(K]  
    第 1 步:系统设置 (Lumerical) n&qg;TT  
    }"P|`"WW  
    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。 M@H;pJ+B  
    oC: {aK6\  
    7p16Hv7y~  
    5o'FS{6U  
    图 3 耦入光栅结构为二元光栅。 RVA (Q[ ;  
    ;dtA4:IRZ4  
    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。 l<LP&  
    03qQ'pq  
    bL+_j}{:N  
    m_?~OL S  
    图 4 耦出光栅中的结构为平行四边形支柱。 %G/ hD  
    e L^ |v  
    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。 oAJM]%g{  
    s_OF(o  
    第 2 步:系统设置(OpticStudio) BB!THj69a6  
    z2_*%S@  
    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。 HI R~"It$  
    vkx7paY_  
    ~Z?TFg  
    L:pYn_  
    图 5 初始EPE系统和眼盒辐照度。 r?lf($ D*  
    ~hnQUS`A  
    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。 JPc+rfF  
    k"T}2 7  
    wOEj)fp .  
    +mmSfuO&\  
    图 6 OpticStudio 中的 EPE 系统设置。 V6&!9b  
    9Zt`u,;  
    7Oa#c<2]  
    ^& tZ  
    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。 tqvN0vY5  
    0d"[l@UU0  
    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。 p$NQyS5C"S  
    4$iz4U:P  
    ['X]R:3h  
    <EB+1GFuI  
    图 8 为  EPE 系统中的光栅加载动态链接 DLL。 85|OGtt  
    nJG U-Z  
    第3步:优化设置(optiSLang) ( iBl   
    'RQ+g}|Ba!  
    3-1.Python 用于评估系统 1#V_Z^OL  
    \:# L)   
    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。 szZr4y<8|1  
    +eWQa`g  
    代码的基本结构首先由 OpticStudio 中的按钮生成,如图  9 所示。 =)H.c uc  
    @Q ]=\N:  
    图 9 生成 Python 交互式扩展代码的样板。 g 2LM_1\  
    "/*\1v9  
    JgKO|VO  
    -LoZs ru  
    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。 U3ADsdn  
    uB]7G0g:  
    7u -p%eq2  
    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。 0U(@= 7V  
    G\/zkrxmv  
    :j9l"5"  
    b@gc{R}7  
    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。 Xk~D$~4<  
    ?yrX)3hyH  
    qOIyub  
    ?/wm(uL  
    如图10所示,每个区的光栅参数是通过预设的4个角的数据通过插值来确定的。其中 ν 是 dC、dR、dL、θC、θR、θL 、h ,n 是 1,2,3,4,对应于 4 个角。通过这个公式,每个区上的7个光栅参数可以通过具有一定权重(wn)和非线性值(p)的4个角的参数来控制。 :}L[sl\R  
    KVoS C @w  
    EA@ .,7F  
    ?Ny9'g>?  
    k_L7 kvpt  
    9|^2",V  
    图 10  从 4 个角插值的各个区的参数计算。 <.x{|p  
    h0*!;Z7  
    optiSLang 按照预定义的优化算法改变这些参数。不同的参数值被设置到 python 代码中,这将进一步设置 OpticStudio 中每个光栅块的参数。在这个过程中,Python代码扮演着将这些变量转换为 OpticStudio 中精确参数的工作。只有当我们使用 optiSLang 而不是 OpticStudio 中的内置优化器优化系统时,这种预数据处理才有可能。通过这种方式,optiSLang 可以根据一些未直接暴露在OpticStudio UI中的虚拟或高级变量来优化系统。 . oF &Ff/[  
    e8>})  
    设置参数后,我们使用以下代码段追迹光线。 -]N x,{  
    Maha$n*  
    oA7tE u   
    [`#CXq'  
    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。 KB3Htw%W[+  
    6y-@iJ*ld;  
    }/0X'o  
    7X`g,b!  
    |PvPAPy)uu  
    g+8OekzB5  
    图 11 使用瞳孔函数对辐照度分布进行卷积. : Xda1S  
    j nkR}wAA  
    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。 I13y6= d  
    %^)fmu  
    !j8FIY'[  
    @+&LYy72  
    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。 .Yamc#A-  
    /H[=5  
    AVsDt2A  
    ~dyTVJ$  
    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。 e[{0)y>=  
    S*,17+6dV  
    paA(C|%{  
    wm+};L&_  
    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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