AR衍射光波导设计遇瓶颈,OAS 光学软件来破局

AR 衍射光波导的设计仿真与分析

简介

目前 AR 衍射光波导发展迅速,对于衍射光波导的设计与仿真也在整体设计中起到重要的作用。本文重点介绍国产光学软件 OAS (Optical Advanced Software) 对 AR 衍射光波导的设计与仿真分析,可以同时分析宏观的几何光线追迹和微观衍射光栅的跨尺度仿真,分析整体系统的传输效率及成像效果。

1.AR 衍射光波导系统

下图为 AR 衍射光波导系统的结构视图,包括一维光栅光波导和二维光栅光波导,从波导的法向方向查看,对于一维光栅波导,入射光通过耦入光栅耦入进波导进行全反射的传播,然后通过转向光栅改变光在波导中的传播方向并进行扩瞳,最后通过耦出光栅将波导的光耦出到人眼并进行成像。对于二维光栅波导结构,由于二维光栅的衍射特性,可以同时起到耦出和扩瞳的作用,因此该结构可以只使用两个光栅来进行波导的设计,可以进一步缩小波导的体积,便于集成化的设计。

图1.1 衍射光波导系统结构视图(波导法向视图)。(a) L型三分区一维光栅波导;(b) 二维光栅波导

2.光栅设计

AR 设计中不同光栅的作用不同,相对的,光栅的工作级次和周期等参数也有所不同。光栅对入射光波长的敏感性,不同参数下对应的光栅工作级次的衍射效率等都是需要考虑的指标。下述为常见光栅设计的方法。

对于工作波长450nm的蓝光,光源介质为空气入射到光栅上,光栅基底材料为熔融石英,考虑其透射+1级的衍射效率。对于如下所示的锯齿光栅。

图2.1 锯齿光栅结构示意图

对于这样的一个初始结构的选择,可以在 OAS 软件中进行相应的建模和仿真。确定入射光的波长和方向(入射角为0°),锯齿光栅的初始结构,周期350nm,最后便是对软件中探测器的建立,整体的光栅系统用于分析光栅的性能。

如图2.1的光栅结构,扫描锯齿光栅的倾角和周期,通过在 OAS 软件中修改对应的参数并记录对应的+1级的能量数据,输出衍射效率与参数的关系:

图2.2 锯齿光栅+1级衍射效率与其参数的关系。(a) 光栅+1级衍射效率与倾角的关系;(b) 光栅+1级衍射效率与周期的关系

可以直接确定相应的光栅参数或进一步进行衍射效率的优化。

3.光波导设计

光栅设计属于光波导的前期设计,对于整体光波导的设计,首先需要确定其整体的尺寸范围,包括波导的尺寸,光机的位置及眼盒的尺寸和位置。

图3.1 AR 衍射光波导初始结构(包含波导,光源和眼盒)

通过眼盒和光源距离波导的距离和光线的视场角以确定光栅的整体尺寸,尺寸确定如下:

图3.2 耦出光栅和眼盒的尺寸关系

图中n1 n2分别为波导环境介质和波导材料介质,θ为视场角的最大值,d 为眼盒到波导的距离,通过这样的参数就可以设计出满足最大视场角的最小光栅尺寸,对于耦入光栅原理与其相同,确定完耦入光栅和耦出光栅后就可以进一步确定转向光栅的尺寸参数。如下图,为设计完成后的整体 AR 衍射光波导结构:

图3.3 AR 衍射光波导结构(包含波导,光源,眼盒、耦入光栅、转向光栅和耦出光栅)

4.追迹与仿真分析

对于一个完整的 AR 衍射光波导结构,除了上述的波导结构,还包括光机的准直系统和成像系统以构成完整的 AR 系统,如下图所示:

图4.1 AR 衍射光波导完整结构(包含波导,光源,眼盒、准直系统、耦入光栅、转向光栅和耦出光栅)

对该结构进行光线追迹,软件可以输出眼盒的能量分布,后续也可以通过软件来进行均匀性,成像的MTF分析等:

图4.2 AR 衍射光波导追迹结构与光路图。光源发出的光经准直系统准直然后通过光波导的传输准直输出到眼盒探测器上

图4.3 追迹完成后眼盒的能量分布

图4.4 经过成像后的图案分布

5. 总结

本文讲解了通过 OAS 软件进行 AR 衍射光波导的建模仿真与分析。从软件中光栅的结构建模、分析,到光波导的结构设计,光栅的尺寸设计,再到准直系统和整体完整的光波导结构设计,最后是对于系统的追迹和分析。OAS 展示了其对于衍射光波导的跨尺度的仿真,软件追迹过程中对于不同的元件应用相应的追迹算法,以达到整体系统级别的仿真与计算分析。

相关推荐
stereohomology4 小时前
大模型的观点谨:StoryTold 「Crafting Apps」四件套 · 深度总览
人工智能·llm
运维行者_5 小时前
网络性能监控怎么做?从自动发现到根因分析的4个环节
运维·服务器·网络·人工智能·支持向量机
Su米苏5 小时前
Spring AI 中MCP 与普通 @Tool的区别
java·人工智能·spring
美狐美颜sdk5 小时前
直播APP源码可以直接接入视频美颜sdk吗?技术方案详解
android·人工智能·音视频·美颜sdk·直播美颜sdk
问商十三载5 小时前
AI引擎生成式优化实践:刑事辩护律师团队IP构建
大数据·人工智能
冬奇Lab5 小时前
LLM 驱动的自动化测试系列(08):移动端自动化(四)——AppAgent:解析树与视觉特征的结合
人工智能·测试
蜗牛互联网5 小时前
Java 17 HttpClient调用文件转写API的超时与失败回退
java·人工智能·后端
谢亮_vipxieliang5 小时前
Kubernetes 的“操作系统化”:从容器编排到 AI 基础设施控制平面
人工智能·平面·kubernetes
云上先途15 小时前
AI搜索排名优化,需要重点布局哪些关键词和内容形式?
人工智能·chatgpt