Ansys Lumerical在增强现实系统中的表面浮雕光栅应用

在本示例中,我们使用 RCWA 求解器设计了一个斜面浮雕光栅 (SRG),它将用于将光线耦合到单色增强现实 (AR) 系统的波导中。光栅的几何形状经过优化,可将正常入射光导入-1 光栅阶次。

然后我们将光栅特性导出为 Lumerical Sub-Wavelength Model (LSWM) JSON 格式,以便在 Speos 的系统级仿真中对 SRG 进行建模(请参阅 “Augmented Reality Optical System”)

概述

SRG 几何图形根据其倾斜角度、填充因子和高度进行参数化,如下所示:

光栅和基板的折射率为1.8。光栅被空气包围。周期固定在 393 nm。

对光栅进行优化,以将波长为 550 nm 的光传输到 -1 光栅阶次。RCWA 求解器用于SRG的优化和完整的特性描述,具体包含定义仿真参数和运行仿真这两个步骤。


第 1 步:耦合光栅的优化

使用内置的粒子群优化(PSO)实用程序,优化SRG的倾斜角、填充因子和光栅高度,以最大限度地提高在法向入射时 550 nm波长下S偏振的透射率。


第 2 步:完整特性描述和数据导出

光栅优化是使用来自光栅上方的正常入射光进行的。但是,一旦选择了优化的几何结构,就必须针对光线追踪仿真中预期的入射角范围以及前进和后退方向计算完整的光栅特性。然后将结果导出到一个 JSON 文件,该文件可以使用脚本在 Speos 或 Zemax 中使用。


运行和结果

第 1 步:优化 SRG 几何结构

1.打开并运行模拟文件 ar_srg.fsp 。

2.右键单击“grating_orders”结果,然后选择“ 新建可视化工具 >可视化 ”。

3.单击并拖动绘图以放大“Ts_grating”结果(绿线)。

这些结果表明,初始设计将大约56%的正常入射S偏振光引导到-1光栅阶次。现在,我们将使用优化实用程序优化 光栅几何结构以增加此值。

5.在“优化和扫描”窗口中运行优化对象“optimization”。

6.优化完成后,通过右键单击“优化”对象并选择“应用最佳解决方案”来应用最佳 几何图形。

“优化”对象将优化 SRG 的倾斜角度、填充因子和光栅高度,这些被定义为“slanted_grating” 结构组 的参数。传输到 S 偏振的 -1 光栅阶次中的功率用作品质因数 (FOM),如“优化”对象的 FOM 脚本中定义。结果如下所示:

在优化几何结构下,-1光栅阶数的衍射效率约为94.7%。

请注意,这种类型的光栅可以具有此FOM的多个局部最大值[1]。虽然内置的PSO工具是一种方便的快速优化方法,但可以使用更高级的优化方法来充分探索参数空间。有关详细信息,请参阅进一步使用模型部分。

第 2 步:完整特性描述和数据导出

1.在同一模拟文件中,为“RCWA”对象设置以下属性:

·传播方向 :两者

·入射角 :范围

·最小θ :0

·最大θ :85

·θ点 :18

·最小 phi :0

·最大 phi :360

·PHI点 数 :37

2.通过单击工具栏中的“运行”按钮来运行 RCWA 模拟。

3.运行脚本 LSWM_JSON_export.lsf 。

在此步骤中,针对前向和后向的指定入射角范围计算优化 SRG的S参数。然后将这些结果导出为适合使用脚本文件导入Speos或Zemax的LSWM JSON格式。


使用参数更新模型


光栅几何形状

SRG 几何体被定义为结构组 ,这使得创建用户指定的几何体参数(如倾斜角度和填充因子)变得更加容易。用户可以通过更改结构组的设置脚本来修改此 SRG 几何形状,例如在光栅上添加欠蚀刻或过度蚀刻。或者,可以通过添加新的结构组并编写自定义安装脚本来创建不同的光栅几何体。


优化参数

优化变化的参数及其边界在优化扫描对象中定义。这些可以通过右键单击“优化”对象并选择“编辑”来更改。仿真对象的几乎任何属性都可以用作优化参数,但通常使用用户在结构组或分析组中创建的几何参数。


进一步发展模型

自定义优化品质因数

在本例中,SRG针对单一波长和入射角进行了优化。但是,也可以使用包含一系列波长或入射角的FOM,例如在整个视场上进行优化。

为此,请指定要包含在 RCWA 求解器对象的 FOM 中的波长和入射角。RCWA 求解器的结果将作为数据集返回,其中波长/频率、θ 和 phi 作为参数。然后,可以在优化扫描对象的 FOM 脚本中处理结果,以计算包含完整范围的 FOM。请注意,FOM 最终必须是优化实用程序的单个实数。

替代优化技术

内置的优化实用程序使用粒子群优化方法,用于该光栅的优化。 但是,可以通过Ansys optiSLang使用更高级的优化技术,也可以通过Lumerical Python API使用Python 库。用户还可以通过脚本使用内置实用程序定义不同的优化方法。参数空间的初始探索也可以使用参数扫描工具执行。



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