光学设计仿真软件：LightTools_（8）.光学性能分析

编程语言 2025-04-08 06:22
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光学性能分析

在光学设计仿真软件中，光学性能分析是评估和优化光学系统的重要步骤。通过详细的性能分析，设计者可以了解系统的光斑质量、焦距、衍射效应、像差等关键参数，从而优化设计以满足特定的应用需求。本节将详细介绍在LightTools中进行光学性能分析的方法和技术，包括如何设置分析参数、运行分析工具以及解释分析结果。

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1. 光斑质量分析

光斑质量分析是评估光学系统在特定位置上的光强度分布和形状的重要手段。在LightTools中，光斑质量分析可以通过多种工具实现，包括光斑图（Spot Diagram）、光程图（Ray Trace Plot）和能量分布图（Irradiance Plot）。

1.1 光斑图（Spot Diagram）

光斑图用于显示经过光学系统后的光点在焦平面上的分布情况。这对于评估系统的聚焦能力和像差非常有用。

1.1.1 设置光斑图分析

  1. 创建分析：

    • 在LightTools中，选择“Analysis”菜单，然后选择“Spot Diagram”。

    • 在弹出的对话框中，设置分析参数，如光斑图的类型（例如，中心光斑、边缘光斑等）和分析的光束（例如，单色光束、多色光束等）。

  2. 运行分析：

    • 点击“Run”按钮，软件将自动计算并生成光斑图。

  3. 解释结果：

    • 光斑图通常显示为一个二维图，其中每个点代表一条光线的焦点位置。

    • 通过观察光斑图的分布，可以评估系统的聚焦能力和像差情况。例如，如果光斑图呈现为一个紧密的圆形，则表明系统聚焦良好；如果光斑图呈椭圆形或有明显的散开，则可能存在像差。

1.1.2 代码示例：生成光斑图

# 导入LightTools API

import lighttools as lt



# 创建一个新的分析任务

analysis_task = lt.create_analysis_task("Spot Diagram")



# 设置分析参数

analysis_task.set_parameter("Type", "Center")

analysis_task.set_parameter("Beam", "Monochromatic")

analysis_task.set_parameter("Wavelength", 550e-9)  # 设置波长为550nm



# 运行分析

analysis_task.run()



# 获取分析结果

spot_diagram = analysis_task.get_result()



# 显示结果

lt.display_result(spot_diagram)
2. 焦距分析

焦距分析用于确定光学系统的焦点位置和焦距。这对于确保系统在正确的距离上聚焦至关重要。

2.1 设置焦距分析

  1. 创建分析：

    • 选择“Analysis”菜单，然后选择“Focal Length”。

    • 在弹出的对话框中，设置分析参数，如光束类型、波长范围等。

  2. 运行分析：

    • 点击“Run”按钮，软件将自动计算并生成焦距分析结果。

  3. 解释结果：

    • 焦距分析结果通常显示为一个表格，列出不同波长下的焦距值。

    • 通过这些数据，可以评估系统的焦距稳定性。例如，如果不同波长下的焦距值变化不大，则表明系统具有良好的色散控制。

2.1.2 代码示例：生成焦距分析

# 导入LightTools API

import lighttools as lt



# 创建一个新的分析任务

analysis_task = lt.create_analysis_task("Focal Length")



# 设置分析参数

analysis_task.set_parameter("Beam", "Polychromatic")

analysis_task.set_parameter("Wavelength Range", (400e-9, 700e-9))  # 设置波长范围为400nm到700nm



# 运行分析

analysis_task.run()



# 获取分析结果

focal_length_results = analysis_task.get_result()



# 显示结果

lt.display_result(focal_length_results)
3. 衍射效应分析

衍射效应分析用于评估光学系统中的衍射现象，这对于高精度光学系统尤为重要。衍射效应可以影响系统的分辨率和对比度。

3.1 设置衍射效应分析

  1. 创建分析：

    • 选择“Analysis”菜单，然后选择“Diffraction”。

    • 在弹出的对话框中，设置分析参数，如衍射光栅的类型、光束类型、波长等。

  2. 运行分析：

    • 点击“Run”按钮，软件将自动计算并生成衍射效应分析结果。

  3. 解释结果：

    • 衍射效应分析结果通常显示为衍射图样或衍射效率曲线。

    • 通过这些图样和曲线，可以评估系统的衍射性能。例如，衍射效率曲线可以显示不同衍射级的效率分布。

3.1.2 代码示例：生成衍射效应分析

# 导入LightTools API

import lighttools as lt



# 创建一个新的分析任务

analysis_task = lt.create_analysis_task("Diffraction")



# 设置分析参数

analysis_task.set_parameter("Grating Type", "Ronchi Ruling")

analysis_task.set_parameter("Beam", "Monochromatic")

analysis_task.set_parameter("Wavelength", 632.8e-9)  # 设置波长为632.8nm



# 运行分析

analysis_task.run()



# 获取分析结果

diffraction_results = analysis_task.get_result()



# 显示结果

lt.display_result(diffraction_results)
4. 像差分析

像差分析用于评估光学系统中的各种像差，如球差、彗差、像散等。这对于优化系统的成像质量非常关键。

4.1 设置像差分析

  1. 创建分析：

    • 选择“Analysis”菜单，然后选择“Aberration”。

    • 在弹出的对话框中，设置分析参数，如光束类型、波长、像差类型等。

  2. 运行分析：

    • 点击“Run”按钮，软件将自动计算并生成像差分析结果。

  3. 解释结果：

    • 像差分析结果通常显示为波前像差图或像差曲线。

    • 通过这些图样和曲线，可以评估系统的像差情况。例如，波前像差图可以显示不同位置上的像差分布。

4.1.2 代码示例：生成像差分析

# 导入LightTools API

import lighttools as lt



# 创建一个新的分析任务

analysis_task = lt.create_analysis_task("Aberration")



# 设置分析参数

analysis_task.set_parameter("Beam", "Monochromatic")

analysis_task.set_parameter("Wavelength", 550e-9)  # 设置波长为550nm

analysis_task.set_parameter("Aberration Type", "Wavefront")



# 运行分析

analysis_task.run()



# 获取分析结果

aberration_results = analysis_task.get_result()



# 显示结果

lt.display_result(aberration_results)
5. 能量分布分析

能量分布分析用于评估光学系统在特定表面上的光能量分布。这对于优化系统的照明性能和能量利用效率非常有用。

5.1 设置能量分布分析

  1. 创建分析：

    • 选择“Analysis”菜单，然后选择“Irradiance”。

    • 在弹出的对话框中，设置分析参数，如分析的表面、光束类型、波长等。

  2. 运行分析：

    • 点击“Run”按钮，软件将自动计算并生成能量分布分析结果。

  3. 解释结果：

    • 能量分布分析结果通常显示为二维或三维图，表示光能量在分析表面的分布情况。

    • 通过这些图样，可以评估系统的能量分布均匀性和效率。例如，如果能量分布图显示为均匀的分布，则表明系统具有良好的照明性能。

5.1.2 代码示例：生成能量分布分析

# 导入LightTools API

import lighttools as lt



# 创建一个新的分析任务

analysis_task = lt.create_analysis_task("Irradiance")



# 设置分析参数

analysis_task.set_parameter("Surface", "Detector1")

analysis_task.set_parameter("Beam", "Polychromatic")

analysis_task.set_parameter("Wavelength Range", (400e-9, 700e-9))  # 设置波长范围为400nm到700nm



# 运行分析

analysis_task.run()



# 获取分析结果

irradiance_results = analysis_task.get_result()



# 显示结果

lt.display_result(irradiance_results)
6. MTF分析

MTF（Modulation Transfer Function）分析用于评估光学系统的空间频率响应。这对于成像系统的分辨率和对比度优化非常关键。

6.1 设置MTF分析

  1. 创建分析：

    • 选择“Analysis”菜单，然后选择“MTF”。

    • 在弹出的对话框中，设置分析参数，如光束类型、波长、空间频率范围等。

  2. 运行分析：

    • 点击“Run”按钮，软件将自动计算并生成MTF分析结果。

  3. 解释结果：

    • MTF分析结果通常显示为MTF曲线，表示不同空间频率下的调制传递函数。

    • 通过这些曲线，可以评估系统的分辨率和对比度。例如，MTF曲线在高空间频率下的值较高，表明系统具有良好的分辨率。

6.1.2 代码示例：生成MTF分析

# 导入LightTools API

import lighttools as lt



# 创建一个新的分析任务

analysis_task = lt.create_analysis_task("MTF")



# 设置分析参数

analysis_task.set_parameter("Beam", "Monochromatic")

analysis_task.set_parameter("Wavelength", 550e-9)  # 设置波长为550nm

analysis_task.set_parameter("Spatial Frequency Range", (0, 100))  # 设置空间频率范围为0到100线对/毫米



# 运行分析

analysis_task.run()



# 获取分析结果

mtf_results = analysis_task.get_result()



# 显示结果

lt.display_result(mtf_results)
7. 光学传递函数分析

光学传递函数（OTF）分析用于评估光学系统的传递函数，包括幅值传递函数（MTF）和相位传递函数（PFT）。这对于全面评估系统的成像性能非常有用。

7.1 设置OTF分析

  1. 创建分析：

    • 选择“Analysis”菜单，然后选择“OTF”。

    • 在弹出的对话框中，设置分析参数，如光束类型、波长、空间频率范围等。

  2. 运行分析：

    • 点击“Run”按钮，软件将自动计算并生成OTF分析结果。

  3. 解释结果：

    • OTF分析结果通常显示为OTF曲线，表示不同空间频率下的幅值和相位传递函数。

    • 通过这些曲线，可以评估系统的成像性能。例如，OTF曲线在高空间频率下的值较高，表明系统具有良好的分辨率和对比度。

7.1.2 代码示例：生成OTF分析

# 导入LightTools API

import lighttools as lt



# 创建一个新的分析任务

analysis_task = lt.create_analysis_task("OTF")



# 设置分析参数

analysis_task.set_parameter("Beam", "Monochromatic")

analysis_task.set_parameter("Wavelength", 550e-9)  # 设置波长为550nm

analysis_task.set_parameter("Spatial Frequency Range", (0, 100))  # 设置空间频率范围为0到100线对/毫米



# 运行分析

analysis_task.run()



# 获取分析结果

otf_results = analysis_task.get_result()



# 显示结果

lt.display_result(otf_results)
8. 光学性能优化

光学性能优化是通过调整光学系统的设计参数来提高其性能的过程。在LightTools中，可以通过多种优化工具实现这一目标，包括自动优化和手动调整。

8.1 自动优化

自动优化工具可以帮助设计者快速找到最佳设计参数，提高系统的性能。

  1. 创建优化任务：

    • 选择“Optimization”菜单，然后选择“Automatic”。

    • 在弹出的对话框中，设置优化参数，如目标函数、可调参数、优化算法等。

  2. 运行优化：

    • 点击“Run”按钮，软件将自动执行优化过程。

  3. 解释结果：

    • 优化结果通常显示为优化后的系统参数和性能指标。

    • 通过这些结果，可以评估优化的效果。例如，如果优化后的MTF曲线在高空间频率下的值显著提高，则表明优化有效。

8.1.2 代码示例：自动优化

# 导入LightTools API

import lighttools as lt



# 创建一个新的优化任务

optimization_task = lt.create_optimization_task("Automatic")



# 设置优化参数

optimization_task.set_parameter("Objective Function", "Maximize MTF at 50 line pairs/mm")

optimization_task.set_parameter("Adjustable Parameters", ["Lens1 Radius", "Lens2 Radius"])

optimization_task.set_parameter("Optimization Algorithm", "Genetic Algorithm")



# 运行优化

optimization_task.run()



# 获取优化结果

optimized_system = optimization_task.get_result()



# 显示结果

lt.display_result(optimized_system)
8.2 手动调整

手动调整工具允许设计者根据分析结果逐步调整光学系统的设计参数，以达到最佳性能。

  1. 创建手动调整任务：

    • 选择“Optimization”菜单，然后选择“Manual”。

    • 在弹出的对话框中，设置可调参数和调整范围。

  2. 运行调整：

    • 通过观察分析结果，手动调整参数。

    • 每次调整后，运行分析工具以评估性能变化。

  3. 解释结果：

    • 手动调整的结果通常显示为调整后的系统参数和性能指标。

    • 通过这些结果，可以逐步优化系统。例如，如果调整后的光斑图变得更加紧凑，则表明调整有效。

8.2.2 代码示例：手动调整

# 导入LightTools API

import lighttools as lt



# 创建一个新的手动调整任务

adjustment_task = lt.create_optimization_task("Manual")



# 设置可调参数

adjustment_task.set_parameter("Adjustable Parameters", ["Lens1 Radius", "Lens2 Radius"])

adjustment_task.set_parameter("Adjustment Range", {
    
    "Lens1 Radius": (5, 10), "Lens2 Radius": (10, 15)})



# 运行调整

for lens1_radius in range(5, 10, 1):

    for lens2_radius in range(10, 15, 1):

        # 设置参数

        adjustment_task.set_parameter("Lens1 Radius", lens1_radius)

        adjustment_task.set_parameter("Lens2 Radius", lens2_radius)

        

        # 运行分析

        analysis_task = lt.create_analysis_task("Spot Diagram")

        analysis_task.set_parameter("Type", "Center")

        analysis_task.set_parameter("Beam", "Monochromatic")

        analysis_task.set_parameter("Wavelength", 550e-9)  # 设置波长为550nm

        analysis_task.run()

        

        # 获取分析结果

        spot_diagram = analysis_task.get_result()

        

        # 显示结果

        lt.display_result(spot_diagram)
9. 综合性能评估

综合性能评估是通过结合多种分析工具来全面评估光学系统的性能。这对于确保系统在所有方面都达到最佳状态非常重要。

9.1 设置综合性能评估

  1. 创建评估任务：

    • 选择“Analysis”菜单，然后选择“Comprehensive Evaluation”。

    • 在弹出的对话框中，设置评估参数，如分析工具、目标性能指标等。

  2. 运行评估：

    • 点击“Run”按钮，软件将自动执行综合性能评估。

  3. 解释结果：

    • 评估结果通常显示为一个综合报告，列出所有分析工具的结果。

    • 通过这些结果，可以全面评估系统的性能。例如，如果所有分析工具的结果都达到预期，则表明系统性能良好。

9.1.2 代码示例：综合性能评估

# 导入LightTools API

import lighttools as lt



# 创建一个新的综合评估任务

evaluation_task = lt.create_evaluation_task("Comprehensive")



# 设置评估参数

evaluation_task.set_parameter("Analysis Tools", ["Spot Diagram", "Focal Length", "Diffraction", "Aberration", "Irradiance", "MTF"])

evaluation_task.set_parameter("Objective Performance", {
    
    "Spot Size": 10e-6, "Focal Length Tolerance": 0.1, "Diffraction Efficiency": 0.9, "Aberration RMS": 1e-6, "Irradiance Uniformity": 0.9, "MTF at 50 line pairs/mm": 0.5})



# 运行评估

evaluation_task.run()



# 获取评估结果

evaluation_results = evaluation_task.get_result()



# 显示结果

lt.display_result(evaluation_results)

结尾

通过上述内容，您可以全面了解如何在LightTools中进行光学性能分析，包括光斑质量分析、焦距分析、衍射效应分析、像差分析、能量分布分析、MTF分析和OTF分析，以及如何通过自动优化和手动调整来优化系统性能。综合性能评估则有助于确保系统在所有方面都达到最佳状态。希望这些内容对您在光学设计仿真软件中的二次开发有所帮助。

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