【摘 要】
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以自由曲面为基础的照明光学构成了一种新技术,它能够实现具有优异光学性能的紧凑、轻便、高效的照明系统,推动了照明设计的发展。自由照明光学设计的目标是在实现期望的照明效果的同时减少光能的浪费,需要利用自由曲面对光源的二次配光。随着自由曲面在光学设计中的优势得到越来越广泛的认识和应用,自由照明光学系统的设计策略就变得尤为重要。在深度学习技术中,最具代表性的神经网络模型是通过模仿人类大脑思考时神经元之间的
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以自由曲面为基础的照明光学构成了一种新技术,它能够实现具有优异光学性能的紧凑、轻便、高效的照明系统,推动了照明设计的发展。自由照明光学设计的目标是在实现期望的照明效果的同时减少光能的浪费,需要利用自由曲面对光源的二次配光。随着自由曲面在光学设计中的优势得到越来越广泛的认识和应用,自由照明光学系统的设计策略就变得尤为重要。在深度学习技术中,最具代表性的神经网络模型是通过模仿人类大脑思考时神经元之间的传递方式进行实现,但以前的模型无法添加很多层搭建复杂的神经网络,其受限于算力等诸多因素,而如今神经网络模型在各个领域都取得了惊人的效果。本文将深度学习中的神经网络模型应用于自由照明光学设计,做了以下工作:1.提出了一种基于pix2pix的自由照明光学设计方法。pix2pix网络是针对GAN的变种网络CGAN进行优化的模型,具备生成网络和判别网络以及利用输入的信息指导生成结果,常应用于图像翻译任务。基于pix2pix的原理,构建Resnet生成网络和Patch GAN判别网络,以光斑为条件信息,训练网络生成透镜,并设计了CGAN+L1的组合损失函数,通过对比实验确定了L1正则化权重系数的取值,引入图像梯度的优化策略,来解决生成数据中存在的梯度损失。实验结果中模型生成数据的总体误差和像素点最大误差都很小,并且仿真光斑的均匀度得到很大提升。2.提出了一种基于U-Net的自由照明光学设计方法。在该方法中,使用了全卷积U-Net网络对数据进行学习,它具有卷积+批量归一化+激活函数的模型结构,并且设计了一个斯涅耳传输层,它是对光线通过自由曲面到目标平面的实际物理过程进行了近似计算描述,作为网络中的重建过程。全卷积U-Net+斯涅耳传输层的设计让整个模型形成了光斑到透镜再到光斑的循环结构,利用重建光斑与目标光斑的像素点损失进行迭代计算。模型中重建结果有着较好的清晰度,保留了原图的轮廓特征,但在原图亮部区域出现了许多黑色噪点。仿真结果的噪点明显增多清晰度降低,细节特征丢失,照度均匀度很低。这两种方法在自由照明光学的不同方面都取得了一定的效果,证明将神经网络模型应用于自由照明光学设计是可行的,但还存在许多局限性和不足。最后进行了全文总结和工作展望。
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