論文の概要: Tolerance-Aware Deep Optics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04719v1
• Date: Fri, 07 Feb 2025 07:42:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:55:50.004377
• Title: Tolerance-Aware Deep Optics
• Title（参考訳）: Tolerance-Aware Deep Optics
• Authors: Jun Dai, Liqun Chen, Xinge Yang, Yuyao Hu, Jinwei Gu, Tianfan Xue,
• Abstract要約: 深層光学は、深層学習アルゴリズムで光学素子を共設計することで有望なアプローチとして現れてきた。 我々は、複数の許容型を深い光学設計パイプラインに組み込んだ、エンドツーエンドの許容-認識最適化フレームワークを初めて提示する。 本手法は, 物理インフォームドモデリングとデータ駆動型トレーニングを組み合わせることで, 製造・組立における構造偏差を考慮し補償することにより, 光設計を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.445359232123133
• License:
• Abstract: Deep optics has emerged as a promising approach by co-designing optical elements with deep learning algorithms. However, current research typically overlooks the analysis and optimization of manufacturing and assembly tolerances. This oversight creates a significant performance gap between designed and fabricated optical systems. To address this challenge, we present the first end-to-end tolerance-aware optimization framework that incorporates multiple tolerance types into the deep optics design pipeline. Our method combines physics-informed modelling with data-driven training to enhance optical design by accounting for and compensating for structural deviations in manufacturing and assembly. We validate our approach through computational imaging applications, demonstrating results in both simulations and real-world experiments. We further examine how our proposed solution improves the robustness of optical systems and vision algorithms against tolerances through qualitative and quantitative analyses. Code and additional visual results are available at openimaginglab.github.io/LensTolerance.
• Abstract（参考訳）: 深層光学は、深層学習アルゴリズムで光学素子を共設計することで有望なアプローチとして現れてきた。 しかし、最近の研究は一般的に製造と組立の耐性の分析と最適化を見落としている。 この監視は、設計された光学系と製造された光学系の間に大きな性能ギャップを生じさせる。 この課題に対処するために、複数のトレランスタイプを深い光学設計パイプラインに組み込んだ、エンドツーエンドのトレランス対応最適化フレームワークを初めて提示する。 本手法は, 物理インフォームドモデリングとデータ駆動型トレーニングを組み合わせることで, 製造・組立における構造偏差を考慮し補償することにより, 光設計を向上させる。 我々は,シミュレーションと実世界の実験の両方において,計算画像の応用によるアプローチの有効性を検証した。 さらに,光学系と視覚アルゴリズムの質的,定量的解析による耐性に対する頑健性の改善について検討した。 コードと視覚的な追加結果はopenimaginglab.github.io/LensToleranceで公開されている。

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