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infotek 2023-05-15 08:36

图片光源之位图光源设置与分析

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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。 s"7FmJ\7rw  
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。 %B&O+~  
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光源设置 `B?+1Gv  
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用在本例中的位图光源是迅技光电的公司Logo C&F% j.<  
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2C0j.Ib  
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。 \>T1&JT  
此图片的像素数目为339*88=29832; Pf8_6z_  
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0?R$>=u  
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。 jKP75jm  
  
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yR F+  
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: XW'7  
1. 光线/像素的指定数量在每个像素范围内具有随机位置。 qHrIs-NR  
2. 计算位图像素的色度坐标。 5 Bcmz'?!  
3. 在每个像素的波长有匹配的色度坐标的权重。 J bima>  
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。 >$<Q:o}^  
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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。 E=v4|/['N  
首先,在波长列表中右击鼠标并选择“Set Standard Bitmap Wavelengths”。 `,  |l  
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qvsfU*wo?  
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。 D9(4%^HxV1  
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运行案例 R]kH$0`  
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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
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PHsM)V+  
1. 光源创建请见如上描述 11J:>A5zt  
2. 创建中继镜 DL_M#c`<  
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; 9Up> e  
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]~WIGl"g  
位置距离光源50mm; ,! ~U5~  
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(_q&QI0{  
半孔径设置为10mm;
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-mZ{.\9  
3. 创建探测器 ?$7$# DX  
探测器的创建选择Element primitive/plane,具体参数请见如下图片
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TI'~K}Te  
4. 创建分析面 51%<N\>/4  
~fA H6FdZ\  
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5. 模型与光线追迹 `O=LQ m`  
x(zW<J5X"  
la !rg#)-X  
P[cGCmM  
d #-<=6  
[h :FJ  
6. 颜色与照度分析 l5k]voG  
颜色分析 %8L5uMx  
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照度分析
)ULxB'Dm  
)\0c2_w>  
总结 PJcz] <  
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1.图片下载地址:http://pan.baidu.com/s/1hraLk48 pQxi0/dp  
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。 7W#9ki1  
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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。 HYk*;mD  
4.光线追迹数越多,图片越清晰。
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