[光学原理与应用-377]:ZEMAX - 优化 - ZEMAX中的评价函数、类型、优化算法及其关系解析
一、评价函数(Merit Function)
定义:
评价函数是ZEMAX中量化光学系统性能与设计目标差距的核心工具,其本质是一个加权平方和的数学表达式。通过最小化该函数值,驱动光学系统参数(如曲率、厚度、材料等)迭代调整,最终逼近理想设计。
数学表达:
- Wi:权重(Weight),表示该操作数的重要性(如MTF权重设为10,厚度约束设为1)。
- Vi:当前值(Current Value),由ZEMAX根据系统参数自动计算。
- Ti:目标值(Target Value),设计者设定的理想指标(如MTF在55 lp/mm处>0.6)。
优化目标:
通过迭代调整参数,使MF值尽可能接近0(完全满足设计目标)。
二、评价函数的类型
ZEMAX提供285种操作数,按功能可分为以下五类:
- 性能参数类
- 焦距控制:
EFFL
(有效焦距)、FNOV
(视场角对应的F/#)。 - 像差校正:
RMS
(光斑均方根半径)、SPHA
(球差)、COMA
(彗差)。 - 色差控制:
AXCL
(轴向色差)、LACL
(横向色差)。
- 焦距控制:
- 像质评价类
- 调制传递函数(MTF):
MTFS
(子午方向MTF)、MTFT
(弧矢方向MTF)。 - 点扩散函数(PSF):通过
PSF
操作数评估系统分辨率。
- 调制传递函数(MTF):
- 边界约束类
- 几何参数:
THIC
(透镜中心厚度)、EDGE
(透镜边缘厚度)、CTGT
(空气间隔)。 - 材料限制:
MNEG
(最小玻璃边缘厚度)、Glass
(限制玻璃类型)。
- 几何参数:
- 特殊功能类
- 渐晕控制:
VIGN
(渐晕系数)。 - 非球面设计:
ASPH
(非球面系数优化)。 - 公差预估:
TOLR
(模拟公差影响)。
- 渐晕控制:
- 自定义操作数
- 用户可通过
ZPL
宏或User-Defined Operand
定义专属评价函数,满足复杂需求(如特定像差组合优化)。
- 用户可通过
三、优化算法
ZEMAX提供三种优化算法,适用于不同场景:
- 阻尼最小二乘法(Damped Least Squares, DLS)
- 原理:通过数值微商计算评价函数梯度,逐步调整参数使MF最小化。
- 特点:
- 适用于连续可微的评价函数(如成像系统)。
- 对初始结构敏感,可能陷入局部最优解。
- 应用:大多数成像系统优化(如相机镜头、显微镜物镜)。
- 正交下降法(Orthogonal Descent, OD)
- 原理:通过变量正交化与像素离散采样降低评价函数值。
- 特点:
- 适用于非连续评价函数(如非序列系统中的探测器像素量化)。
- 优化速度较慢,但可避免局部最优。
- 应用:照明系统、激光聚焦系统等非序列优化。
- 全局优化算法
- 全局搜索(Global Search):多起点同时优化,探索全局最优解。
- 锤形优化(Hammer Optimization):结合全局搜索与局部优化,通过“锤炼”结构提升性能。
- 特点:
- 避免局部最优,但计算量大、耗时长。
- 应用:复杂系统(如广角镜头、自由曲面光学系统)。
四、优化算法与评价函数的关系
- 评价函数是优化目标
- 优化算法通过调整系统参数(如曲率、厚度),使评价函数值最小化。
- 例如:在相机镜头设计中,评价函数包含
MTFS
、RMS
、THIC
等操作数,优化算法通过DLS逐步调整参数,使MF值从10.5降至0.8。
- 算法选择影响优化效率
- 连续系统:DLS算法效率高,能快速收敛到局部最优。
- 非连续系统:OD算法通过像素插值处理离散数据,避免评价函数突变。
- 复杂系统:全局优化算法(如锤形优化)可探索更广解空间,但需权衡计算时间。
- 动态调整策略
- 分步优化:
- 初期使用DLS快速收敛到近似解。
- 中期引入全局优化避免局部最优。
- 后期用锤形优化精细调整。
- 权重调整:根据优化阶段动态调整操作数权重(如初期降低
MTFS
权重,优先校正RMS
)。
- 分步优化:
五、实战案例:手机镜头设计
设计目标:
- 有效焦距:28mm
- 视场角:75°
- RMS光斑尺寸:<5μm(全视场)
- 畸变:<2%
评价函数构建:
操作数类型 操作数 目标值 权重 作用说明 性能参数类 EFFL
28mm 10 确保焦距符合设计要求 性能参数类 FNOV
75° 8 控制视场角范围 像质评价类 RMS
<5μm 15 优化成像清晰度 特殊功能类 DIST
<2% 5 控制图像畸变 几何约束类 THIC
>0.8mm 3 保证镜片厚度满足加工要求 优化流程:
- 阶段1:使用DLS算法优化
EFFL
和RMS
,快速收敛到近似解。 - 阶段2:引入全局优化调整
DIST
和THIC
,避免局部最优。 - 阶段3:用锤形优化精细调整
MTFS
,最终MF值从12.3降至0.6。
- 阶段1:使用DLS算法优化
六、总结
- 评价函数是ZEMAX优化的核心,通过量化指标评估系统性能。
- 操作数组合需根据设计目标灵活选择(如成像系统侧重
MTFS
和RMS
,照明系统侧重ILLU
和VIGN
)。 - 优化算法需匹配系统特性(连续系统用DLS,非连续系统用OD,复杂系统用全局优化)。
- 动态调整策略(分步优化、权重调整)可显著提升优化效率。
掌握评价函数与优化算法的协同设计,是突破光学设计瓶颈、实现从“能用”到“极致”的关键。