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ueotek 2023-05-26 16:08

Zemax & Lumerical | 二维光栅出瞳扩展系统优化

简介 [qB=OxH?  
Pl4d(2 7  
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。 zAewE@N#_  
z?xd\x  
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。 0P42C{>'w  
`u-Y 5mY  
本篇文章将分为上下两个部分。(联系我们获取文章附件) :|Cf$2k7  
Ai;Pht9qi  
概述 wlJ1,)n^2  
4p.O<f;A8  
我们将首先在 Lumerical 和 OpticStudio 中构建仿真系统,它们是动态链接的。 Qw:j2g2H7  
U' Cp3>  
然后,OpticStudio 通过 Python 节点链接到 optiSLang 进行优化,如图1所示。 uvL|T48  
r+Y1m\  
[attachment=118097] @Klj!2cv$  
0dW1I|jR  
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。 gK /K Z8  
7+"X ^$  
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。 q2y:b qLWl  
?9:\1)]  
[attachment=118098]  ~$B ,K]  
y06 2/$*$  
图 2 光栅布局图以及光线在K空间的传播 rk|6!kry  
M%/D:0  
第 1 步:系统设置 (Lumerical) y3#\mBiw  
>:=TS"}yS}  
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。 IF=rD-x  
`*]r.u0  
[attachment=118099] Rjf |  
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图 3 耦入光栅结构为二元光栅。 n2E2V<#   
\xt!b^d0  
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。 S<TfvQ\,"@  
3; A1[E6K  
[attachment=118100] e042`&9=Ic  
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图 4 耦出光栅中的结构为平行四边形支柱。 E] [DVY  
[kCn6\_<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。 x {rt\OT  
X*T9`]l6  
第 2 步:系统设置(OpticStudio) k(MQ:9'|  
W6pS.}  
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。 x\*5A,w{c]  
7Ny>W(8  
[attachment=118101] -Jhf]  
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图 5 初始EPE系统和眼盒辐照度。 (/%}a`2#o  
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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。 n}l Z  
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[attachment=118102] }5~ ;jN=k  
Z1Ms ~tch  
图 6 OpticStudio 中的 EPE 系统设置。 ?mV[TM{p  
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[attachment=118103] &rn,[w_F[  
RR"#z'zQ  
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。 >@t]M`#&h  
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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。 0xC!d-VIJ  
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[attachment=118104] .N%$I6w  
`p!.K9r7   
图 8 为  EPE 系统中的光栅加载动态链接 DLL。 Ss8`;>  
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第3步:优化设置(optiSLang) X3nwA#If1  
zIQ\ _>  
3-1.Python 用于评估系统 kr3ZqMfeI  
^!A{ 4NV  
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。 +Y .As  
IRpCbTIXK  
代码的基本结构首先由 OpticStudio 中的按钮生成,如图  9 所示。 }\1V;T  
pD){K  
图 9 生成 Python 交互式扩展代码的样板。 Q[}mH: w  
>9|Q,/b0  
[attachment=118105] mk[n3oE1  
V482V#BP  
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。 }+SnY8A=KZ  
Ngg (<ZN  
[attachment=118106] z8gp<5=  
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。 g >X!Q  
b+{yF  
[attachment=118107] _mcD*V  
]+J]}C]\d  
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。 '06[@Cw  
U2G\GU1 X  
[attachment=118108] ,#s}nJ4  
y M>c**9  
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。 FQ);el'_V  
: G<1   
[attachment=118109] IuRKj8J)o  
W4Zi?@L>'  
[attachment=118110] d~qDQ6!  
;0ake%v]  
图 10  从 4 个角插值的各个区的参数计算。 qg+ 8i9Y!  
:[,n`0lH  
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。 4O2O0\o:  
n`}vcVL;  
设置参数后,我们使用以下代码段追迹光线。 x H\5T!  
la f b^  
[attachment=118111] Zsaz#z|xW  
1XwbsKQ}  
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。 D(yRI  
y6;A4p>  
[attachment=118112] xqIt?v2c  
0&Zm3(}  
[attachment=118113] ]Rz]"JZ\S  
$ -;,O8yR  
图 11 使用瞳孔函数对辐照度分布进行卷积. )~rN{W<s`H  
k|1/gd5  
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。 =! /S |  
F?TAyD*  
[attachment=118114] Xn4U!<RT"  
98G>I(Cw%  
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。 *uNa( yd  
&Zd! |u  
[attachment=118115] GJU84Xn7  
m%l\EE  
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。 }>>BKn   
rD fUTfv|Q  
[attachment=118116] 9tWu>keu  
a//<S?d$:  
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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