[发明专利]光学成像系统多目标自动优化方法

说明书

本发明提供一种光学成像系统多目标自动优化方法，采用指标中间量B_l渐进式的逼近各待优化性能T_l对应的最优指标A_l，使得本发明在进行多性能优化的时候，可以避免优化过程陷入某些待优化性能的最优指标已经实现，但是其余某些待优化性能的最优指标无法实现的局部最优解的过程，也即渐进式的逼近，可以确保所有待优化性能对应的最优指标均能实现；同时，本发明根据每轮迭代优化设计后的结果，自动更新每一轮待优化视场点位置与光学设计软件中采用的约束条件，通过各项待优化性能的最优指标在优化过程中的相互影响，实现了多种成像系统性能的综合优化，有效的提升了成像系统的成像质量。

技术领域

本发明属于光学设计技术领域，尤其涉及一种光学成像系统多目标自动优化方法。

背景技术

任何一个光学系统不管用于何处，作用都是把目标发出的光按照仪器工作原理的要求改变其传播方向和位置，送入仪器的接收器，从而获得目标的各种信息，包括目标的几何形状、能量的强弱等。因此，对光学系统成像性能的要求有两个方面：第一方面是光学特性，包括焦距、物距、像距、放大率、入瞳位置和入瞳距离等；第二方面是成像质量，光学系统所成的像应该足够清晰，并且物像相似，变形要小。第一方面的内容，即满足光学性能方面的要求，属于应用光学的讨论范畴；第二方面的内容，即满足成像质量方面的要求，则属于光学设计的研究内容。

光学设计工作包括：结构形式选择及初始结构的确定，像差校正，像质评价及光学公差的制定等。其中，像差校正是工作量较大，艺术性较强，也是最重要的一步。一般来说，像差校正是一个循序渐进的过程，特别是针对一些要求高、结构复杂的系统更是如此。光线在光学系统中传播的物理定律——折反射定律是非线性的，所以导致光学系统一般存在像差，而且像差与结构参数的关系也是一个复杂的非线性问题，因此要将物镜的成像质量从初始结构时较差的状态经过一步一步地调整部分或全部结构参数引导到一个较佳的状态，其实质就是在问题的解空间中寻找一条“曲折”但可行的路线，使镜头从像质不佳的位置逐步走到像质较佳的位置，而且这个镜头结构不仅要合理，同时能够进行加工制造。这个过程是一个复杂且极其依赖设计者经验的过程，在电子计算机出现之后，将其引入像差的计算，大大提高了像差的计算速度；但是系统结构参数的修改，仍然要依靠光学设计者来确定。随着计算机速度的提升，计算像差所需要的时间越来越少，而分析当前设计结果和决定下一步如何修改参数则变成了光学设计者面临的主要问题，因此出现了光学系统的自动设计，即计算机按照一定的程序自动改变系统的曲率半径、间隔或厚度，甚至光学材料的折射率。

在进行自动优化设计时，首先要构建表征各种像差性能指标与结构参数之间关系的“评价函数”。当其趋于极小值时，就代表像差和性能指标趋近于目标值，在自动设计的过程中，结构参数每改变一次称为一次“迭代”；每次迭代后，评价函数趋向极小值，在数学上称为“收敛”，背离极小值称为“发散”。因此，设计者应该随时注意，当出现发散或收敛速度很慢的情况时，必须进行人工干预，改变评价函数中的某些因子或自变量的阻尼因子，以提高收敛速度。如果无效，就要判断所选结构形式是否存在有效校正的可能性，是否有必要调换光学材料或改变结构形式等。

光学系统的自动设计工作已经有60年的历史了，1950年美国哈佛大学贝克(J.G.Baker)开始组织光学自动设计研究组，技术发达的国家先后开展了这一工作，出现了许多方法，如逐个变更法(Variation Method)、最迅速下降法(Steepest DescentMethod)、最佳梯度法(Optimum Gradient Method)和最小二乘法(Least Square Method)，都没有取得较为理想的效果；1950年伦敦大学帝国理工学院文恩(G.G.Wynne)发表了阻尼最小二乘法(Damped Least Square，DLS)，使评价函数收敛速度大为提高，使自动优化技术成为应用比较普遍的方法之一。