一种折超混合镜头的设计方法技术

本发明专利技术提供一种折超混合光学系统的设计方法，首先根据光学系统需求确定光学系统的工作波长

【技术实现步骤摘要】
一种折超混合镜头的设计方法


[0001]本专利技术涉及光学显示领域，特别在折射透镜超透镜混合系统的光学领域
。

技术介绍

[0002]超表面又称超构表面，它是将厚度与横向尺寸均为亚波长量级的人造超构原子（
meta
‑
atoms
）按照特定的方式排列在二维平面上的一种超薄材料，这些亚波长单元可以是金属或电介质的微小颗粒，也可以是其他几何形状，例如圆柱，矩形等，甚至可以是特殊图形的组合，相比于传统的光学器件，超表面仅仅通过一层亚波长厚度的超薄结构就可实现对电磁波振幅
、
相位
、
波前
、
偏振的全面调控，并且可以实现上述参数的突变，这使得超表面在微纳光子器件领域大放异彩，出现了一系列性能可以媲美甚至超过传统光学元件的微纳光学器件，如超透镜等
。
[0003]传统的超构表面器件优化设计方法存在着计算速度慢
、
易陷入局部最优以及需要反复试错的缺点，这一定程度上制约了该研究领域的发展，深度学习作为一种计算速度非常快的人工智能算法，越来越多的研究者开始将其引入超构表面研究领域，并提出了多种用于设计相位调控型超构表面器件的基于深度学习的方法
。
[0004]在实际生产生活中，人们通常希望能设计出性能优良成像效果清晰的镜头，但实际上由于光学系统中各种元件的组合使用导致像差累计，并且往往有些像差难以完美平衡，尤其是在使用到超透镜时，由于其负折射率且对波长相应的特性，导致点扩散函数过大
。
[0005]传统光学设计中，超透镜与折射透镜的组合使用较少，且没有较好的设计方法能同时对折射透镜和超透镜进行优化，因此，即使有折超混合光学系统，也仅仅将两者作为独立的光学器件进行使用，由于两者的工作原理存在本质上的区别，直接使用无法将二者的最佳性能发挥出来
。
[0006]鉴于此，本申请提出一种折超混合镜头的设计方法
。

技术实现思路

[0007]针对现有技术的不足，本专利技术提供一种全新的设计方法，使用折超透镜混合，中和光学系统的像差，并且利用深度学习的方法，实现点扩散函数以及卷积神经网络来进一步提升光学系统的成像质量
。
[0008]本专利技术为了解决上述技术问题所采用的技术方案是：本专利技术提供的一种折超混合镜头的设计方法，包括以下步骤：
S1、
确定折超混合镜头光学系统需求，根据光学系统需求确定光学系统的工作波长
λ
j
、
入射角度
θ
i
，衍射极限
I
i
，
j
及成像质量指标要求，根据光学系统需求确定超透镜初始半径
r
与初始子结构半径
R
，折射透镜初始结构参数，建立由上述折射透镜和超透镜参数的第一初步光学系统；
S2、
针对第一初步光学系统，在工作波长的光波下进行伴随梯度迭代，所述工作波
长的光波处于入射角度范围内；
S3、
依次获取步骤
S2
中所述光波传播到第一初步光学系统中每一个面处时的波前分布，直到得到像面上的光强分布；
S4、
根据步骤
S3
获取的波前分布，确定超透镜的结构和折射透镜的结构，并根据超透镜结构和折射透镜结构得到第二初步光学系统；
S5、
基于光线追踪算法获得第二初步光学系统的初步成像效果，计算所述第二初步光学系统的点扩散函数
PSF
；
S6、
对初步成像效果进行判定，若成像效果满足成像质量指标要求，则设计完成并输出结果，获得光学系统；若所述成像效果不满足成像质量指标要求，则进入步骤
S7
；
S7、
引入深度学习算法，对点扩散函数
PSF
进行反卷积计算，得到恢复图像；
S8、
对步骤
S7
所得到的结果进行第二次成像效果判定，如满足成像质量指标要求，则可按该结果进行图像复原，锁定设计输出结果，获得光学系统；若第二次判定结果仍然不满足成像质量指标要求，则返回步骤
S2
，重复上述步骤，直至结果收敛，成像效果满足要求
。
[0009]进一步的，根据步骤
S3
获取的各个波前分布，确定超透镜结构和折射透镜结构，包括以下步骤：
S21、
通过所述像面光强分布得出其对应的像面伴随场分布；
S22、
通过像面伴随场分布，反向计算出超表面场分布情况；
S23、
根据步骤
S22
获取的场分布情况进行判断，判断是否可以在工作波长和光线入射角度下都满足折超混合系统设计的参数要求，如果为否，返回步骤
S2
，如果为是，则进一步判断设计结果是否收敛；
S24、
如步骤
S23
的设计结果已经达到收敛，则确认设计完成，根据超透镜表面波前分布推算超透镜完整结构，输出超透镜结构，同时并根据折射透镜处的波前分布推算得到折射透镜的结构参数，一同输出；如设计结果未达到收敛，则需进行步骤
S25
；
S25、
对超透镜表面采样取点，计算加权成本函数，根据计算的加权成本函数确定子结构半径
R
需要调整的方向，以及调整大小
Δ
R
；
S26、
以
Δ
R
为步长，更新子结构半径，推算整体的超透镜半径
r
变化，返回步骤
S2。
[0010]进一步的，所述加权成本函数为：，其中，
R
为超透镜子结构的半径，
(x
m
,y
m
)
是步骤
S25
中采样点的位置，
I
i,j
(x
m
,y
m
)
是在入射场角
θ
i
和波长
λ
j
下的光强度，
w
i
，
w
j
为加权系数，参数
A
的具体定义为：，其中，
I
i,j
代表光学系统衍射极限，下标为
ideal
时表示理想衍射极限结果，由目标成像质量决定，下标为
out
时是第一初步光学系统的衍射极限，根据计算的加权成本函数判断子结构半径
R
需要调整的方向与大小
Δ
R。
[0011]进一步的，所述步骤
S8
中结果收敛的含义为获得的成像效果在经过再一次循环之后，没有显著改变
。
[0012]进一步的，步骤
S4
中由超透镜表面波前分布推算超透镜结构的过程使用深度学习算法本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种折超混合镜头的设计方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、
确定折超混合镜头光学系统需求，根据光学系统需求确定光学系统的工作波长
λ
j
，入射角度
θ
i
，衍射极限
I
i
，
j
及成像质量指标要求，根据光学系统需求确定超透镜初始半径
r
与初始子结构半径
R
，折射透镜初始结构参数，建立由上述折射透镜和超透镜参数的第一初步光学系统；
S2、
针对第一初步光学系统，在工作波长的光波下进行伴随梯度迭代，所述工作波长的光波处于入射角度范围内；
S3、
依次获取步骤
S2
中所述光波传播到第一初步光学系统中每一个面处时的波前分布，直到得到像面上的光强分布；
S4、
根据步骤
S3
获取的波前分布，确定超透镜的结构和折射透镜的结构，并根据超透镜结构和折射透镜结构得到第二初步光学系统；
S5、
基于光线追踪算法获得第二初步光学系统的初步成像效果，计算所述第二初步光学系统的点扩散函数
PSF
；
S6、
对初步成像效果进行判定，若成像效果满足成像质量指标要求，则设计完成并输出结果，获得光学系统；若所述成像效果不满足成像质量指标要求，则进入步骤
S7
；
S7、
引入深度学习算法，对点扩散函数
PSF
进行反卷积计算，得到恢复图像；
S8、
对步骤
S7
所得到的结果进行第二次成像效果判定，如满足成像质量指标要求，则可按该结果进行图像复原，锁定设计输出结果，获得光学系统；若第二次判定结果仍然不满足成像质量指标要求，则返回步骤
S2
，重复上述步骤，直至结果收敛，成像效果满足要求
。2.
根据权利要求1所述的设计方法，其特征在于，根据步骤
S3
获取的各个波前分布，确定超透镜结构和折射透镜结构，包括以下步骤：
S21、
通过所述像面光强分布得出其对应的像面伴随场分布；
S22、
通过像面伴随场分布，反向计算出超表面场分布情况；
S23、
根据步骤
S22
获取的场分布情况进行判断，判断是否可以在工作波长和光线入射角度下都满足折超混合系统设计的参数要求，如果为否，返回步骤
S2
，如果为是，则进一步判断设计结果是否收敛；
S24、
如步骤
S23
的设计结果已经达到收敛，则确认设计完成，根据超透镜表面波前分布推算超透镜完整结构，输出超透镜结构，同时并根据折射透镜处的波前分布推算得到折射透镜的结构参数，一同输出；如设计结果未达到收敛，则需进行步骤
S25
；
S25、
对超透镜表面采样取点，计算加权成本函数，根据计算的加权成本函数确定子结构半径
R
需要调整的方向，以及调整大小
Δ
R
；
S26、
以
Δ
R
为步长，更新子结构半径，推算整体的超透镜半径
r
变化，返回步骤
S...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘祥彪，李亚玲，
申请(专利权)人：武汉二元科技有限公司，
类型：发明
国别省市：