Leistungsindikatoren (Teil A): Bewertung der optischen Leistung bei Raytracing in OghmaNano
1. Einleitung
Raytracing kann eine große Menge an visuellen Daten erzeugen – Strahlenbündel, Detektorbilder und 3D-Geometrie –, aber „gute Optik“ ist kein Designkriterium. In diesem Tutorial konzentrieren wir uns auf Leistungskennzahlen (engl. Figures of Merit, FoM): quantitative Metriken, die ein Detektorbild und Raytracing-Statistiken in klar definierte Zahlen komprimieren, die verglichen, bewertet und interpretiert werden können.
In diesem Tutorial untersuchen wir, wie diese Leistungsmerkmale für ein bestimmtes optisches System ermittelt werden und was sie physikalisch bedeuten. Wir analysieren und interpretieren gängige Kennwerte, darunter die Größe des Fokus (σx, σy), der quadratische Mittelwert des Fokusradius, die Radien des Haupt- und Nebenachsfokus, die elliptische Form des Fokus und der Orientierungswinkel des Fokus, die Radien des umschlossenen Energiebereichs (EE50, EE80, EE90, EE95, EE99), der Anteil der Halo-Energie und die Verhältnisse der Energiekonzentration. Der Schwerpunkt liegt darauf, zu verstehen, wie jeder Kennwert berechnet wird, wann er nützlich ist und welche Aspekte der optischen Leistung er erfasst – oder verschleiert.
Sobald diese Leistungsindikatoren auf der Ebene eines einzelnen Designs verstanden sind, können sie systematisch angewendet werden. OghmaNanos Parameter-Scan-Tool verwendet dieselben Metriken direkt, um die optische Leistung über den gesamten Designbereich zu verfolgen und die Optimierung voranzutreiben. Dieses Tutorial legt daher die konzeptionelle Grundlage für die Bewertung der optischen Leistung fest, während das begleitende Tutorial zum Thema Scannen zeigt, wie diese Leistungsindikatoren in großem Maßstab angewendet werden können.
cting2. Öffnen Sie das Beispiel für das Cooke-Triplett.
Wir werden mit einem vorkonfigurierten Beispiel für Raytracing beginnen, damit Sie sich auf die Bewertung relevanter Parameter konzentrieren können, anstatt ein optisches Modell von Grund auf neu zu erstellen. Starten Sie dazu OghmaNano über das Windows-Startmenü. Klicken Sie im Hauptfenster auf die Schaltfläche „Neue Simulation“, um die Simulationsbibliothek zu öffnen, die in Abbildung 2a–b dargestellt ist.
Wählen Sie in der Liste der Gerätegruppen „Raytracing“ aus und doppelklicken Sie darauf, um die S-Ebenen-Optik-Demonstrationen zu öffnen. Wählen Sie in dieser Liste explizit das Beispiel „Cooke-Triplet“ aus und öffnen Sie es. Dieses klassische Objektiv mit mehreren Linsenelementen bietet ein bewusst unvollkommenes, aber gut funktionierendes optisches System, wodurch es sich ideal eignet, um zu demonstrieren, wie verschiedene Leistungsmerkmale auf Änderungen im optischen Design reagieren.
💡 Tipp: Speichern Sie die Simulation auf einem lokalen Laufwerk, z. B. C:\. Auch wenn Sie sich auf FoM konzentrieren, erzeugen Scans und Optimierer weiterhin CSV-Dateien und optional Raytracing-/Mesh-Dateien. Netzwerk-, USB- oder Cloud-basierte Ordner können zu einem Engpass bei der Ein- und Ausgabe werden und die Ausführung deutlich verlangsamen.
3. Untersuchen Sie das optische System und ermitteln Sie, woher die relevanten Leistungskennwerte stammen.
Nach dem Öffnen des Beispiels sollte das Hauptfenster wie in ?? dargestellt aussehen. Die 3D-Ansicht zeigt das vollständige optische System von der Quelle bis zum Detektor. Von links nach rechts zeigen die grünen Pfeile die von der Quelle ausgesandten einfallenden Lichtstrahlen an. Diese Strahlen treffen zuerst auf das rote optische Element, das die erste Linse des Systems ist. Das dünne blaue Element, das darauf folgt, ist die Blende, die die numerische Apertur begrenzt und steuert, welche Strahlen durch das System hindurchtreten dürfen.
Hinter der Blende durchlaufen die Lichtstrahlen die zweite Linse (in Orange dargestellt) und anschließend die dritte Linse (in Gelb dargestellt). Zusammen bilden diese drei Brechelemente ein klassisches Cooke-Triplett: ein historisch bedeutsames Linsendesign mit drei Elementen, das im späten 19. Jahrhundert entwickelt wurde und aufgrund seiner Fähigkeit, sphärische Aberration, Koma und Astigmatismus durch die Verwendung einfacher sphärischer Oberflächen und gängiger optischer Gläser zu korrigieren, hoch geschätzt wird. Varianten des Cooke-Tripletts werden auch heute noch weit verbreitet als konzeptionelle Grundlage für viele Foto- und Bildgebungslinsen eingesetzt.
Abschließend schneiden sich die Strahlen in der Detektorebene, die als violettes Gitter dargestellt ist. Alle relevanten Kennwerte lassen sich letztendlich aus der Strahlenverteilung in dieser Ebene ableiten. Das räumliche Muster der Strahlenüberschneidungen wird auf quantitative Metriken wie Schwerpunkte, Fleckenradien, Standardabweichungen, Energiekreiskurven und verwandte Maße für die optische Leistung reduziert.
Dasselbe optische System wird parametrisch im S-Ebenen-Editor dargestellt. Dieser kann durch Klicken auf die Schaltfläche „S-Ebene“ in der linken Symbolleiste geöffnet werden, wie in ?? dargestellt. Jede Zeile in der S-Ebenen-Tabelle entspricht direkt einer physikalischen Oberfläche in der 3D-Ansicht, einschließlich der drei Linsenelemente und der Blende. In diesem Tutorial müssen Sie diese Parameter nicht ändern; ihre Funktion besteht hier darin, klarzustellen, welche Größen die Systemgeometrie definieren und welche Parameter später bei der Durchführung automatischer Scans variiert werden.
Für eine ausführlichere Erläuterung des Cooke-Triplett-Objektivs – einschließlich seiner optischen Anordnung, der zugrunde liegenden Designphilosophie und des historischen Hintergrunds – siehe das spezielle Tutorial Cooke Triplet Tutorial (Teil A).
4. Überprüfung der Simulationsergebnisse und der Leistungskennwerte des Detektors
Nachdem die Simulation durchgeführt wurde, liefert die Überprüfung des Raytracings selbst (??) die erste Bestätigung, dass das System sich erwartungsgemäß verhält. Hier werden die von der Quelle ausgesandten Strahlen dargestellt, wie sie sich durch die drei Brechelemente des Cooke-Triplets bewegen, räumlich durch die Blende gefiltert werden und schließlich die Detektorebene schneiden. Diese Ansicht ist vor allem qualitativer Natur: Sie ermöglicht es dem Benutzer, zu überprüfen, ob die Strahlen weder unbeabsichtigt abgeschnitten noch in katastrophaler Weise auseinanderlaufend sind und ob die optische Achse, die Anordnung der Elemente und die Position der Blende den Erwartungen entsprechen.
Die quantitative Analyse beginnt im Reiter „Ausgabe“ (??), der alle von der Raytracing-Engine erstellten Dateien enthält. Die Datei device.csv speichert die vollständige geometrische Beschreibung der optischen Szene, einschließlich Linsenoberflächen und Detektorebenen. Die Datei all_triangles.csv enthält das triangulierte Netz, das intern für die Prüfung der Schnittpunkte zwischen Strahlen und Oberflächen verwendet wird; durch die Visualisierung dieser Datei kann der Benutzer die tatsächliche Berechnung der Geometrie und nicht nur die idealisierten analytischen Oberflächen untersuchen.
Der Ordner ray_trace bietet eine detaillierte Darstellung der einzelnen Lichtstrahlpfade durch das System und ist nützlich für die Diagnose von Aberrationen, Vignettierung oder unerwartetem Lichtverlust. Der wichtigste Ordner für die Leistungsanalyse ist jedoch detector0. Durch einen Doppelklick auf diesen Ordner wird das im Bild ?? gezeigte Ausgabeverzeichnis des Detektors geöffnet.
Innerhalb des Detektorverzeichnisses speichert die Datei detector_abs_0.csv die räumliche Verteilung der von der Detektoroberfläche absorbierten optischen Leistung. Die Datei detector_input.csv enthält die gesamte in das System eingestrahlte optische Leistung und dient als Referenz, anhand derer alle Wirkungsgrade berechnet werden. Die Datei detector_efficiency_0.csv enthält den Detektorwirkungsgrad, definiert als der Anteil der einfallenden optischen Leistung, der die Detektorebene erreicht, nachdem sie sich durch das optische System bewegt hat.
Das Verzeichnis für Detektordaten enthält zwei sich ergänzende Methoden, um darzustellen, welches Licht die Bildebene erreicht: eine einzelne RGB-Darstellung, die annähernd zeigt, was ein farbemempfindlicher Detektor (z. B. eine CCD-/CMOS-Kamera) „sehen“ würde, und eine Wellenlängen-basierte Momentaufnahme, mit der die Intensitätsverteilung des Detektors in Abhängigkeit von der Wellenlänge untersucht werden kann.
Die Datei ray_image.csv speichert das kombinierte RGB-Detektorbild. Intern wird dies erzeugt, indem die vollständige, wellenlängenabhängige Strahlverteilung, die durch die Simulation erzeugt wird, genommen und auf die roten, grünen und blauen Kanäle abgebildet wird, um ein einzelnes, zusammengefasstes Bild zu erstellen. Das Ergebnis ist eine intuitive, „kameraähnliche“ Ansicht des Bereichs auf dem Detektor, die alle Wellenlängen in einem einzigen Farbbild zusammenfasst und sich zur schnellen Diagnose von groben chromatischen Effekten, Vignettierung und der allgemeinen Bildplatzierung eignet.
Zusätzlich stellt das Verzeichnis image eine Wellenlängen-basierte Analyse der Detektorbeleuchtung bereit. Durch Doppelklicken auf image wird die Ansicht für Simulations-Schnappschüsse geöffnet (??). Diese Ansicht ist so konzipiert, dass sie die Variation der Intensitätsverteilung in der Detektorebene über das simulierte Spektrum hinweg anzeigt, anstatt alles in einer einzigen RGB-Zusammensetzung darzustellen.
Im Fenster für die Ansicht der Momentaufnahmen können Sie mit der Schaltfläche „+“ data.csv zur Dateiliste hinzufügen. Sobald dies geschehen ist, zeigt die Hauptgrafik die Detektorintensität bei einer bestimmten Wellenlänge (im gezeigten Beispiel 460 nm), und mit dem Wellenlängenregler unterhalb der Grafik können Sie die gesamte Wellenlängenreihe durchlaufen, um zu sehen, wie sich die räumliche Verteilung verändert. Im Wesentlichen erhalten Sie so einen spektralen „Stapel“ von Detektorbildern: eine direkte Möglichkeit, chromatische Unschärfe, chromatische Fokusverschiebung und wellenlängenabhängige Vignettierung von der optisch ansprechenden, aber zusammengefassten RGB-Darstellung zu trennen.
Eine ausführlichere Beschreibung des Snapshot-Systems – einschließlich der Art und Weise, wie Snapshot-Datensätze auf der Festplatte organisiert sind, und der Verwendung der Steuerelemente des Viewers – finden Sie auf der entsprechenden Seite Output snapshots.
data.csv hinzugefügt wurde, zeigt die Grafik die wellenlängenabhängige Intensität des Detektors (hier bei 460 nm). Mit dem Schieberegler kann man die Wellenlänge verändern und die chromatische Variation in der Intensitätsverteilung in der Detektorebene untersuchen.
Das wichtigste Ergebnis für die quantitative Analyse ist stats.dat, das das Fenster mit den Detektorstatistiken öffnet, das in ?? dargestellt ist. In diesem Fenster werden alle relevanten Kennwerte aufgelistet, die aus der Strahlverteilung auf der Detektorebene abgeleitet werden. Diese Kennwerte bieten eine objektive und reproduzierbare Grundlage für den Vergleich optischer Designs, die Optimierung von Parametern und die Durchführung automatisierter Scans.
| Metrisch | Symbol / Definition | Physikalische Bedeutung und Interpretation |
|---|---|---|
| Verschiebung (x, y, z) | \((x_0, y_0, z_0)\) | Die räumliche Verschiebung der Detektorebene relativ zur nominalen optischen Achse. Nicht-null-Werte deuten auf eine Bildverschiebung aufgrund von Fehlausrichtung, Neigung oder asymmetrischen Aberrationen hin. Diese Werte sind nützlich, um Zentrierungsfehler und feldabhängige Bildverzerrungen zu diagnostizieren. |
| Spotgröße σx | \(\sigma_x = \sqrt{\langle (x - \bar{x})^2 \rangle}\) | Die Standardabweichung der Schnittpunkte der Lichtstrahlen entlang der x-Achse. Dies quantifiziert die horizontale Unschärfe des Bildes und ist empfindlich gegenüber Aberrationen wie Koma und Astigmatismus. |
| Spotgröße σy | \(\sigma_y = \sqrt{\langle (y - \bar{y})^2 \rangle}\) | Die Standardabweichung der Schnittpunkte der Strahlen entlang der y-Achse. Zusammen mit σx beschreibt dies die Anisotropie in der Form des Flecks. |
| RMS-Radius der Punktverteilung | \(\sigma_{\text{RMS}} = \sqrt{\sigma_x^2 + \sigma_y^2}\) | Ein skalares Maß für die allgemeine Unschärfe eines Bildes, das häufig als Optimierungskriterium bei der optischen Konstruktion verwendet wird. Kleinere quadratische Mittelwerte der Abbildungsfleckradien entsprechen schärferen Bildern. |
| Kovarianz der Punkte σxy | \(\langle (x-\bar{x})(y-\bar{y}) \rangle\) | Misst die Korrelation zwischen den Abweichungen von x und y. Nicht-Null-Werte deuten auf rotierte Fleckellipsen hin und sind typisch für Astigmatismus oder Abweichungen außerhalb der optischen Achse. |
| Radius des Hauptachsenfleckes | \(a\) | Der RMS-Radius entlang der Hauptachse der Fleckellipse. Dieser Wert gibt die Richtung der stärksten Unschärfe im Bild an. |
| Radius des Brennpunkts der Nebenachse | \(b\) | Der RMS-Radius entlang der kürzeren Hauptachse der Fleckellipse. Der Vergleich mit der längeren Hauptachse zeigt das Ausmaß der Flecklängung. |
| Ausrichtungswinkel des Lichtpunkts | \(\theta\) | Der Drehwinkel der RMS-Punktellipse relativ zur x-Achse. Dieser Parameter ist nützlich, um geneigte Aberrationen und asymmetrische optische Anordnungen zu erkennen. |
| Elliptizität eines Bildpunkts | \(a/b\) | Das Verhältnis der Haupt- zur Nebenachse des RMS-Ellipsenradius. Ein Wert nahe 1 deutet auf einen kreisförmigen, gut korrigierten Lichtfleck hin, während größere Werte auf Astigmatismus oder Koma hindeuten. |
| Radius des umgebenden Energiebereichs (in %) | \(r_p\) | Der Radius umfasst p % der gesamten erfassten optischen Energie. Übliche Schwellenwerte (50 %, 80 %, 90 %, 95 %, 99 %) werden verwendet, um die Energiedichte zu quantifizieren und stehen in direktem Zusammenhang mit der Größe der Detektorpixel und der Bildschärfe. |
| Maximaler Radius des Lichtpunkts | \(\max r\) | Der Abstand vom Schwerpunkt zum am weitesten entfernten erfassten Strahl. Dies hebt extreme Ausreißer und abweichende Strahlen hervor, die zur Entstehung von Bildartefakten in Form von Halo-Effekten beitragen. |
| Durchschnittlicher Radius der Flecken | \(\langle r \rangle\) | Die arithmetische Mittelwert der Abstände der Strahlen vom Schwerpunkt. Dies stellt ein ergänzendes Maß zum quadratischen Mittelwert des Radius dar und ist weniger anfällig für Ausreißer. |
| Anteil der Halo-Energie | \(E_{\text{halo}} / E_{\text{total}}\) | Der Anteil der detektierten Energie, der außerhalb des zentralen Bereichs liegt. Ein erhöhter Anteil der Energie im Randbereich deutet auf Streuung, Aberrationen oder Vignettierung hin. |
| Energiegradient in Form eines geschlossenen Kreises (50 %) | \(\left.\tfrac{dE}{dr}\right|_{50\%}\) | Die Steigung der umrandeten Energiekurve bei einem Radius von 50 %. Steilere Steigungen entsprechen schärferen Bildkanten und höherem Kontrast. |
| Verhältnis der Energiekonzentration (90/50) | \(r_{90}/r_{50}\) | Verhältnis der Radien, die 90 % bzw. 50 % der Energie enthalten. Kleinere Verhältnisse deuten auf eine stärkere Energiekonzentration in der Nähe des Bildzentrums hin. |
| Verhältnis der Energiekonzentration (80/50) | \(r_{80}/r_{50}\) | Eine gängige Metrik zur Messung der mittleren Konzentration, die häufig zum Vergleich konkurrierender optischer Designs unter identischen Beleuchtungsbedingungen verwendet wird. |
| Verhältnis der Energiekonzentration (99/90) | \(r_{99}/r_{90}\) | Gibt an, wie schnell sich die letzten wenigen Prozent der Energie im Halo verteilen. Empfindlich gegenüber Streulicht und Aberrationen höherer Ordnung. |
Zusammen liefern diese Leistungskennwerte eine vollständige quantitative Beschreibung der optischen Leistung des Systems in der Detektorebene. In den folgenden Abschnitten werden diese Kennwerte als Zielfunktionen für automatisierte Parameterscans und zur Optimierung des Cooke-Triplet-Designs verwendet.
🧪 Analyse: Für dieses Cooke-Triplett deuten die numerischen Werte der Gütekriterien auf ein kompaktes und gut fokussiertes Bild hin. Die Punktgrößen σx ≈ 2,00 mm und σy ≈ 1,97 mm sind sehr ähnlich, was bedeutet, dass die Unschärfe in horizontaler und vertikaler Richtung nahezu identisch ist und das Bild eher kreisförmig als verzerrt ist. Dies wird durch die Punktelliptizität von 1,02 bestätigt, die sehr nahe an 1 liegt und daher nur eine schwache Astigmatismus aufweist. Der RMS-Punktradius von 2,80 mm ist nur geringfügig größer als die einzelnen Achsenpunktgrößen, was zeigt, dass es keine großen Ansammlungen von Strahlen gibt, die weit vom Zentrum entfernt sind, und dass der Punkt von einem kompakten Kern dominiert wird. Die Radien, innerhalb derer die Energie konzentriert ist, nehmen gleichmäßig von 2,73 mm (50 %) auf 3,78 mm (90 %) und 4,33 mm (99 %) zu, was bedeutet, dass der Großteil der optischen Leistung in der Nähe des Schwerpunkts konzentriert ist und nur ein kleiner Teil sich in den äußeren Halo verteilt. Dies wird durch die Energiekonzentrationsverhältnisse gestützt, wie z. B. r90/r50 ≈ 1,38, was darauf hindeutet, dass eine Verdopplung der erfassten Energie keine große Zunahme des Radius erfordert. Der Halo-Energieanteil von 0,10 zeigt, dass etwa 10 % des erfassten Lichts außerhalb des Hauptpunkts liegen, was auf moderate Aberrationen höherer Ordnung und nicht auf starke Streuung oder Fehlausrichtung hindeutet. Insgesamt sind diese Werte typisch für ein gut ausgerichtetes Cooke-Triplett, das in der Nähe seines Konstruktionspunkts arbeitet und ein nahezu kreisförmiges, eng konzentriertes Bild mit begrenztem Streulicht erzeugt.
5. Veränderung des ersten Linsenelements und Beobachtung der Auswirkungen auf die Strahlqualität.
In diesem Schritt wird die Geometrie des optischen Systems direkt durch Bearbeiten der Netzparameter des ersten Linsenelements verändert. Klicken Sie dazu mit der rechten Maustaste auf das erste Element des Cooke-Triplets in der 3D-Ansicht und wählen Sie „Netz-Editor“ (??). Dadurch wird der Netz-Editor für das ausgewählte Objekt geöffnet, in dem die physische Form der Linse explizit anhand ihrer Oberflächenkrümmung, Dicke und ihres Durchmessers definiert wird.
Die vordere Oberfläche des ersten Linsenelements ist im Editor als „Oberfläche 0“ gekennzeichnet (??). Anfangs ist ihr Krümmungsradius auf 2,64 × 10−2 m eingestellt. Durch Verringerung dieses Wertes auf 2,0 × 10−2 m (??) wird die Krümmung der Oberfläche erhöht, wodurch die Linse stärker konvergiert. Obwohl dieser Parameter auch über den S-Plan-Editor variiert werden könnte, ist die direkte Anpassung hier oft schneller, wenn man die physikalische Wirkung einzelner Oberflächen untersuchen möchte.
Nach der Aktualisierung der Krümmung wird die Simulation erneut ausgeführt (??). Visuell lässt sich erkennen, dass sich der aus dem ersten Element austretende Lichtstrahl nun stärker bündelt, was zu einem engeren Strahl führt, der sich durch den Rest des optischen Systems und auf die Detektorebene ausbreitet. Diese Veränderung der Strahlform ist in der Darstellung der Strahlenverfolgung nur geringfügig erkennbar, ihre Auswirkung wird jedoch quantitativ in den Detektorstatistiken erfasst.
Die aktualisierten Leistungskennwerte (??) zeigen eine deutliche Verringerung der Punktgröße im Vergleich zur vorherigen Konfiguration. Sowohl σx als auch σy nehmen ab, was darauf hindeutet, dass der Strahl in beiden transversalen Richtungen stärker fokussiert wurde. Der quadratische Mittelwert des Punktradius ist entsprechend kleiner, was bestätigt, dass die Verbesserung nicht auf eine einzelne Achse beschränkt ist, sondern eine allgemeine Schärfung des Bildes widerspiegelt. Die Radien, innerhalb derer die Energie konzentriert ist, verringern sich bei allen Energieschwellenwerten, was bedeutet, dass ein größerer Anteil der detektierten Leistung nun näher am Schwerpunkt konzentriert ist.
Gleichzeitig bleibt die Exzentrizität des Fokuspunktes nahezu konstant und die Kovarianz gering, was zeigt, dass die erhöhte Fokussierleistung keine signifikante Asymmetrie oder Astigmatismus verursacht hat. Physikalisch betrachtet verbessert diese einfache Krümmungskorrektur die Konvergenz des Strahls, ohne das Gesamtgleichgewicht der Aberrationen im Cooke-Triplett zu beeinträchtigen. Dieses Beispiel veranschaulicht, wie kleine, lokale Änderungen an einzelnen optischen Oberflächen sich direkt in messbaren Verbesserungen der Leistung in der Detektorebene äußern, und warum die Leistungsindikatoren eine zuverlässige, quantitative Orientierungshilfe bei der Optimierung eines optischen Designs bieten.
6. Zusammenfassung
In diesem Tutorial sind wir von der qualitativen Analyse von Lichtstrahlverläufen zur quantitativen Bewertung der optischen Leistung übergegangen, wobei wir reproduzierbare Leistungskennzahlen (engl. Figures of Merit, FoM) verwendet haben. Ausgehend von einem Cooke-Triplett haben wir gezeigt, wie statistische Daten der Detektorebene eine objektive Beschreibung der Bildqualität liefern, die über die bloße visuelle Darstellung von Lichtstrahlverläufen hinausgeht.
Mithilfe der S-Ebene und eines optimierten, schnellen Arbeitsablaufs haben wir verschiedene Designvarianten erstellt und bewertet. optimizer_output.csv unter Verwendung von Kennzahlen wie dem Detektorversatz und den Punktgrößen σ.x/σy, RMS-Radius des Helligkeitspunkts, Kovarianz des Helligkeitspunkts, Parameter der Ellipse, Radien des eingeschlossenen Energiebereichs (EE50–EE99), Anteil der Energie im Halo, Steigung des eingeschlossenen Energiebereichs und Verhältnisse der Energiekonzentration. Wir stellten außerdem eine Verbindung zwischen diesen numerischen Kennwerten und Detektorbildern, RGB-Kompositen und wellenlängenabhängigen Aufnahmen her, um chromatische Unschärfe, Energiekonzentration und das Verhalten von Streulicht aufzuzeigen.
Abschließend haben wir durch die direkte Veränderung der Linsenform und die anschließende Neubewertung der resultierenden Leistungskennwerte den grundlegenden Analyseprozess demonstriert: einen physikalischen Parameter ändern, die Simulation erneut durchführen, die Leistungskennwerte vergleichen und das Ergebnis in Detektor- und 3D-Ansichten validieren. Dieser auf Metriken basierende Arbeitsablauf lässt sich problemlos von einfachen Linsensystemen auf komplexe optische Konstruktionen erweitern und bietet eine solide Grundlage für Optimierung und Toleranzanalysen in OghmaNano.
💡 Nächste Schritte: Nach diesem FoM-Tutorial können Sie sich weitere verwandte Themenseiten zur Optik ansehen, wie z. B. Optische Detektoren, Lichtquellen oder die Demo zu Mikroobjektiven und optischer Filterung, um zu sehen, wie die Konfiguration des Detektors, die Abtastung und die Systemgeometrie die gleichen Leistungsmerkmale beeinflussen. Eine Übersicht über optische Systeme und Raytracing-Simulationen finden Sie unter Übersicht über optische Systeme und Raytracing.