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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 yFa&GxSq  
    mn,=V[f  
    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。 C}|O#"t^\  
    5 ,g$|,Shv  
    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。 Y'\3ux0]4'  
    )bF)RL Z  
    本篇文章将分为上下两个部分。(联系我们获取文章附件) vs* _;vx  
    {_+>"esc  
    概述 /o~ @VF:  
    CA'hvXb.  
    我们将首先在 Lumerical 和 OpticStudio 中构建仿真系统,它们是动态链接的。 `,<>){c|  
    ^$3w&$K*  
    然后,OpticStudio 通过 Python 节点链接到 optiSLang 进行优化,如图1所示。 8'>.#vyMGv  
    Yk x&6M@t  
    >0[qi1  
    P1vF{e  
    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。 >7eu'  
    Qq6%53  
    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。 .f[\G*   
    #nt<j2}m  
    1WZKQeOo  
    DRS;lJ2  
    图 2 光栅布局图以及光线在K空间的传播 7~QwlU3n<F  
    WcQZFtW  
    第 1 步:系统设置 (Lumerical) h=mI{w*  
    uT@8 _9  
    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。 \q>e1-  
    9.]Cy8  
    5[0l08'D  
    [ 7CH(o1a&  
    图 3 耦入光栅结构为二元光栅。 y^vfgP<@  
    70I4-[/z[d  
    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。 M<hs_8_*  
    Ra*k  
    _j|n}7a  
    BBZ)H6TzL  
    图 4 耦出光栅中的结构为平行四边形支柱。 w2RESpi  
    =[O<.'aG-  
    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。 yBD.Cs@  
    QB oZCLv  
    第 2 步:系统设置(OpticStudio) < '+R%6  
    `"1{Sx.  
    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。 P,+ 0   
    V9);kD  
    +5seT}h  
    ! S$oaCxM  
    图 5 初始EPE系统和眼盒辐照度。 s}p GJ&C  
    *]DJAF]  
    在附件中有一个 OpticStudio 中建立的整个EPE系统的 zar 文件。如图  6 所示,仅构建了第二个光栅一半的区域。这是因为系统具有对称性。从图 7 可以看出,探测器的参数镜像设置为  1,这意味着在光线追迹期间,将始终对-x和+x部分进行镜像。这样一来,我们可以只用一半的光线获得相同的模拟结果。 ) J:'5hz  
    (D +{0 /  
    (urfaZ;@+  
    3IRRFIiO  
    图 6 OpticStudio 中的 EPE 系统设置。 EIVQu~,H  
    LU 5 `!0m  
    u"CIPc{Sr  
    :9O0?6:B|  
    图7 探测器的镜像参数设置为 1,这意味着该探测器在 x 方向上镜像。 E|6Z]6[  
    +A&IxsTq5=  
    可以看出,  系统中的所有光栅物体都已使用动态链接 DLL 进行设置,如图  8所示。 fQ?n(  
    \?Oly171  
    c Gaz$=/  
    t=@Jw  
    图 8 为  EPE 系统中的光栅加载动态链接 DLL。 { <ao4w6B  
    oW\7q{l2)  
    第3步:优化设置(optiSLang) h-)A?%Xt  
    N!4xP.Ps  
    3-1.Python 用于评估系统 >8{`q!=|~  
    Rh-8//&vZ/  
    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。 \c@qtIc  
    bQnwi?2  
    代码的基本结构首先由 OpticStudio 中的按钮生成,如图  9 所示。 (B~V:Yt  
    \?`d=n=  
    图 9 生成 Python 交互式扩展代码的样板。 Ar{=gENn  
    lCs8`bYU  
    qjRiTIp9q  
    2w.9Q (Sn  
    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。 XC8z|A-@  
    Y=wP3q  
    _bV=G#qKK  
    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。 (nP*  
    rF j)5~  
    U"R.!=v  
    JNz"lTt>[g  
    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。 h ?qYy$  
    9j>sRE1  
    NbK?Dg8WJG  
    laRKt"A  
    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。 DEeL 48{R  
    '9F{.]  
    SJuf`  
    K]]r OF  
    B7jlJqV  
    5FR#_}k]_F  
    图 10  从 4 个角插值的各个区的参数计算。 "=RoI  
    $T%<'=u|E  
    optiSLang 按照预定义的优化算法改变这些参数。不同的参数值被设置到 python 代码中,这将进一步设置 OpticStudio 中每个光栅块的参数。在这个过程中,Python代码扮演着将这些变量转换为 OpticStudio 中精确参数的工作。只有当我们使用 optiSLang 而不是 OpticStudio 中的内置优化器优化系统时,这种预数据处理才有可能。通过这种方式,optiSLang 可以根据一些未直接暴露在OpticStudio UI中的虚拟或高级变量来优化系统。 Gw\HL  
    ]j#$.$q  
    设置参数后,我们使用以下代码段追迹光线。 })u}PQ  
    dfk TDG+  
    "aO,  
    ).`a-Pv  
    使用 optiSLang 优化系统的另一个好处是数据后处理。在这个优化过程中,我们不会直接优化眼盒上的辐照度分布。我们首先使用瞳孔函数对辐照度分布进行卷积,如图11所示,然后将优化目标设置为该卷积结果的均匀性。这个结果的x和y轴可以解释为人眼在眼盒中的偏移。z轴是人眼看到的平均辐照度。 F vk: c-  
    /gy:#-2Gy  
     DlkKQ  
    ~ M>zO#U6  
    L$kAe1 V^m  
    =y(YMWGS  
    图 11 使用瞳孔函数对辐照度分布进行卷积. Ch!Q?4  
    KI QBY!N+  
    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。 }8]uZ)[p=  
    (C_o^_I:  
    ?m7"G)  
    >-o:> 5  
    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。 9: |K]y  
    ^znv[  
    X@4d~6k?  
    l@F e(^5E  
    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。 oK1[_ko|  
    A;nmua-Fv  
    m%(JRh  
    nMvIL2:3  
    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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