論文の概要: Large-Area Fabrication-aware Computational Diffractive Optics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.22313v1
• Date: Wed, 28 May 2025 12:56:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-29 17:35:50.608837
• Title: Large-Area Fabrication-aware Computational Diffractive Optics
• Title（参考訳）: 大面積製造対応計算回折光学
• Authors: Kaixuan Wei, Hector A. Jimenez-Romero, Hadi Amata, Jipeng Sun, Qiang Fu, Felix Heide, Wolfgang Heidrich,
• Abstract要約: 微分可能な光学は、新しいパラダイムとして、幅広い用途にまたがる革新的な光学設計を実現している。 しかし、既存のアプローチは、シミュレーションと製造装置の間に大きな品質差があるため、実験室のプロトタイプに限られていた。 直接筆記グレースケールリソグラフィーにより作製した回折光学用設計パイプラインを提案する。 また,製造プロセスによって生成された3次元形状を正確に予測できる超解像ニューラルリソグラフィーモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.604737292001175
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Differentiable optics, as an emerging paradigm that jointly optimizes optics and (optional) image processing algorithms, has made innovative optical designs possible across a broad range of applications. Many of these systems utilize diffractive optical components (DOEs) for holography, PSF engineering, or wavefront shaping. Existing approaches have, however, mostly remained limited to laboratory prototypes, owing to a large quality gap between simulation and manufactured devices. We aim at lifting the fundamental technical barriers to the practical use of learned diffractive optical systems. To this end, we propose a fabrication-aware design pipeline for diffractive optics fabricated by direct-write grayscale lithography followed by nano-imprinting replication, which is directly suited for inexpensive mass production of large area designs. We propose a super-resolved neural lithography model that can accurately predict the 3D geometry generated by the fabrication process. This model can be seamlessly integrated into existing differentiable optics frameworks, enabling fabrication-aware, end-to-end optimization of computational optical systems. To tackle the computational challenges, we also devise tensor-parallel compute framework centered on distributing large-scale FFT computation across many GPUs. As such, we demonstrate large scale diffractive optics designs up to 32.16 mm $\times$ 21.44 mm, simulated on grids of up to 128,640 by 85,760 feature points. We find adequate agreement between simulation and fabricated prototypes for applications such as holography and PSF engineering. We also achieve high image quality from an imaging system comprised only of a single DOE, with images processed only by a Wiener filter utilizing the simulation PSF. We believe our findings lift the fabrication limitations for real-world applications of diffractive optics and differentiable optical design.
• Abstract（参考訳）: 微分可能な光学は、光学と(オプション)画像処理アルゴリズムを共同で最適化する新しいパラダイムとして、幅広い用途で革新的な光学設計を可能にしている。 これらのシステムの多くは、ホログラフィー、PSF工学、波面整形のための回折光学部品(DOE)を使用している。 しかし、既存のアプローチは、シミュレーションと製造装置の間に大きな品質差があるため、実験室のプロトタイプに限られていた。 我々は,学習した回折光学系を実用化するための基本的な技術的障壁を解消することを目的としている。 そこで本研究では, 直接筆記グレースケールリソグラフィーとナノインプリンティング複製により作製した回折光学用ファブリケーションアウェア設計パイプラインを提案する。 本稿では,製造プロセスによって生成された3次元形状を正確に予測できる超解像ニューラルリソグラフィーモデルを提案する。 このモデルは、既存の微分可能な光学フレームワークにシームレスに統合することができ、計算光学系の製造を意識したエンドツーエンドの最適化を可能にする。 計算課題に対処するために、多数のGPUに大規模なFFT計算を分散することに焦点を当てたテンソル並列計算フレームワークも考案した。 これにより、最大32.16 mm $\times$ 21.44 mmの大規模回折光学設計を、最大128,640 x 85,760個の特徴点でシミュレートした。 ホログラフィーやPSF工学などの応用のためのシミュレーションと試作機との適切な一致を見いだす。 また,シミュレーションPSFを利用したWienerフィルタのみの画像処理により,単一のDOEのみで構成された画像システムから高画質化を実現している。 我々は、回折光学と微分可能な光学設計の現実的な応用のために、我々の研究結果によって製造限界が持ち上げられると信じている。

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