論文の概要: Diffractive optical system design by cascaded propagation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.11535v1
• Date: Wed, 23 Feb 2022 14:21:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-24 14:58:37.229012
• Title: Diffractive optical system design by cascaded propagation
• Title（参考訳）: カスケード伝搬による回折光学系設計
• Authors: Boris Ferdman, Alon Saguy, Onit Alalouf, Yoav Shechtman
• Abstract要約: フーリエ光学は典型的には細い要素を設計するために使われ、システムの開口部に配置され、シフト不変のポイントスプレッド関数(PSF)を生成する。 バックプロパゲーションを用いて、前例のない設計自由度を持つ回折光学系の最適化を可能にする、コリンズ積分に基づく効率的かつ微分可能な伝搬モデルを提案し、実装する。 複雑なイメージングシステム内の任意の平面上に配置された薄いプレート要素を介して, シフト変動型PSFを工学的に, 数値的, 実験的に適用可能であることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6385815610837167
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern design of complex optical systems relies heavily on computational tools. These typically utilize geometrical optics as well as Fourier optics, which enables the use of diffractive elements to manipulate light with features on the scale of a wavelength. Fourier optics is typically used for designing thin elements, placed in the system's aperture, generating a shift-invariant Point Spread Function (PSF). A major bottleneck in applying Fourier Optics in many cases of interest, e.g. when dealing with multiple, or out-of-aperture elements, comes from numerical complexity. In this work, we propose and implement an efficient and differentiable propagation model based on the Collins integral, which enables the optimization of diffraction optical systems with unprecedented design freedom using backpropagation. We demonstrate the applicability of our method, numerically and experimentally, by engineering shift-variant PSFs via thin plate elements placed in arbitrary planes inside complex imaging systems, performing cascaded optimization of multiple planes, and designing optimal machine-vision systems by deep learning.
• Abstract（参考訳）: 複雑な光学系の設計は計算ツールに大きく依存している。 これらは典型的には幾何学的な光学とフーリエ光学を使い、回折素子を使って波長のスケールの特徴を持つ光を操作することができる。 フーリエ光学は通常、システムの開口部に置かれた薄い要素の設計に使われ、シフト不変点拡散関数(psf)を生成する。 フーリエ光学を適用する際の大きなボトルネックは、例えば複数の、または開口外要素を扱う際に、数値的な複雑さから生じる。 本研究では,バックプロパゲーションを用いた前例のない設計の自由度を持つ回折光学系の最適化を可能にするコリンズ積分に基づく効率的かつ微分可能な伝播モデルを提案し,実装する。 本手法は,複雑な撮像系内の任意の平面に配置した薄板要素を応用し,複数の平面のカスケード最適化を行い,深層学習により最適なマシンビジョンシステムを設計することで,数値的および実験的に適用性を示す。

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