Indicateurs de performance (partie A) : évaluation des performances optiques obtenues par tracé de rayons dans OghmaNano.

1. Introduction

Le lancer de rayons peut générer un grand nombre de données visuelles, notamment des faisceaux de rayons, des images de détecteur et des modèles géométriques en 3D, mais l’esthétique n’est pas un critère de conception. Dans ce tutoriel, nous nous concentrons sur les indicateurs de performance (FoM) : des mesures quantitatives qui permettent de condenser une image de détecteur et les statistiques du lancer de rayons en valeurs bien définies, qui peuvent être comparées, classées et interprétées.

Dans ce tutoriel, nous examinerons comment ces paramètres de performance sont déterminés pour un système optique donné et ce qu’ils représentent physiquement. Nous analyserons et interpréterons les mesures courantes, notamment la taille du point (σx, σy), le rayon RMS du point, les rayons du point le long des axes majeur et mineur, l’ellipticité du point et l’angle d’orientation du point, les rayons d’énergie contenue (EE50, EE80, EE90, EE95, EE99), la fraction d’énergie du halo et les rapports de concentration d’énergie. L’accent sera mis sur la compréhension de la manière dont chaque mesure est calculée, de son utilité et des aspects de la performance optique qu’elle met en évidence ou, au contraire, qu’elle occulte.

Une fois que ces critères de performance sont bien compris au niveau de la conception individuelle, ils peuvent être appliqués de manière systématique. Les mêmes indicateurs sont utilisés directement par OghmaNano. outil d’analyse des paramètres afin de suivre les performances optiques dans l’ensemble de l’espace de conception et de favoriser l’optimisation. Ce tutoriel établit donc les bases conceptuelles nécessaires à l’évaluation des performances optiques, tandis que le tutoriel sur l’analyse qui l’accompagne montre comment appliquer ces critères d’évaluation à grande échelle.

2. Ouvrez l’exemple du triplet Cooke.

Nous allons commencer par un exemple de lancer de rayons préconfiguré, afin que vous puissiez vous concentrer sur l’évaluation. indicateurs de performance plutôt que de créer un modèle optique à partir de zéro. Commencez par lancer OghmaNano à partir du menu Démarrer de Windows. Dans la fenêtre principale, cliquez sur Nouvelle simulation. bouton permettant d’ouvrir la bibliothèque de simulations, comme illustré dans Figures 2a et 2b.

Dans la liste des catégories d’appareils, double-cliquez sur « Ray tracing » pour ouvrir les démonstrations sur l’optique du plan S. Dans cette liste, sélectionnez et ouvrez explicitement l’exemple de l’objectif Cooke triplet. Cet objectif classique à plusieurs éléments offre un système optique délibérément imparfait, mais dont le comportement est bien défini, ce qui le rend idéal pour illustrer la manière dont différents critères de performance réagissent aux modifications apportées à la conception optique.

3. Vérifiez le système optique et déterminez l’origine des paramètres de performance.

Une fois l’exemple ouvert, la fenêtre principale devrait ressembler à ??. La vue 3D présente l’ensemble du système optique, de la source au détecteur. De gauche à droite, les flèches vertes indiquent les rayons lumineux incidents émis par la source. Ces rayons rencontrent d’abord l’élément optique rouge, qui est la première lentille du système. L’élément bleu fin qui suit est le diaphragme, qui limite l’ouverture numérique et contrôle les rayons qui peuvent se propager dans le système.

Après l’ouverture, les rayons lumineux traversent la deuxième lentille (représentée en orange), puis la troisième lentille (représentée en jaune). Ensemble, ces trois éléments réfractifs forment un objectif Cooke triplet classique : une conception d’objectif à trois éléments historiquement importante, développée à la fin du XIXe siècle, et appréciée pour sa capacité à corriger l’aberration sphérique, la coma et l’astigmatisme en utilisant uniquement des surfaces sphériques simples et des verres optiques courants. Les variantes de l’objectif Cooke triplet sont encore largement utilisées aujourd’hui comme base conceptuelle pour de nombreux objectifs photographiques et d’imagerie.

Enfin, les rayons atteignent le plan du détecteur, représenté par une grille violette. Tous les paramètres de performance sont finalement dérivés de la distribution des rayons sur ce plan. Le motif spatial des intersections des rayons est réduit à des mesures quantitatives telles que les centroïdes, les rayons des points, les écarts types, les courbes d’énergie cumulée et d’autres mesures relatives aux performances optiques.

Le même système optique est représenté de manière paramétrique dans l’éditeur du plan S, auquel on peut accéder en cliquant sur le bouton « Plan S » dans la barre d’outils de gauche, comme indiqué dans ??. Chaque ligne du tableau du plan S correspond directement à une surface physique dans la vue 3D, y compris les trois éléments de lentille et le diaphragme. Dans ce tutoriel, vous n’avez pas besoin de modifier ces paramètres ; leur rôle ici est de préciser quelles sont les grandeurs qui définissent la géométrie du système et quels sont les paramètres qui seront modifiés ultérieurement lors de l’exécution d’analyses automatisées.

Pour une analyse plus approfondie du triplet Cooke lui-même, notamment de sa conception optique, de sa philosophie de conception et de son contexte historique, veuillez consulter le tutoriel spécialisé. Tutoriel sur l’objectif Cooke Triplet (partie A) .

4. Vérification des résultats de la simulation et des paramètres de performance du détecteur.

Après avoir exécuté la simulation, la première confirmation du bon fonctionnement du système se fait en examinant le tracé des rayons (??). On y voit les rayons émis par la source se propager à travers les trois éléments réfractifs du triplet Cooke, être filtrés spatialement par le diaphragme, et finalement atteindre le plan du détecteur. Cette représentation est principalement qualitative : elle permet à l’utilisateur de vérifier que les rayons ne sont ni coupés de manière involontaire ni qu’ils ne divergent de façon excessive, et que l’axe optique, l’ordre des éléments et le positionnement du diaphragme sont conformes aux attentes.

L’analyse quantitative commence dans l’onglet « Résultats » (??), qui contient tous les fichiers générés par le moteur de lancer de rayons. Le fichier device.csv contient la description géométrique complète de la scène optique, y compris les surfaces des lentilles et les plans du détecteur. Le fichier all_triangles.csv contient le maillage triangulaire utilisé en interne pour les tests d’intersection rayon-surface ; la visualisation de ce fichier permet à l’utilisateur d’examiner la géométrie de calcul réelle plutôt que les surfaces analytiques idéalisées.

Le dossier ray_trace fournit une représentation détaillée du trajet de chaque rayon à travers le système et est utile pour diagnostiquer les aberrations, le vignettage ou les pertes de rayons inattendues. Toutefois, le dossier le plus important pour l’analyse des performances est detector0. En double-cliquant sur ce dossier, on ouvre le répertoire de sortie du détecteur, comme indiqué dans ??.

Dans le répertoire du détecteur, le fichier detector_abs_0.csv enregistre la répartition spatiale de la puissance optique absorbée par la surface du détecteur. Le fichier detector_input.csv stocke la puissance optique totale injectée dans le système, servant de référence pour le calcul de tous les rendements. Le fichier detector_efficiency_0.csv contient le rendement du détecteur, défini comme la fraction de la puissance optique incidente qui atteint le plan du détecteur après avoir traversé le système optique.

Le répertoire du détecteur contient deux méthodes complémentaires pour visualiser la lumière qui atteint le plan de l’image : une représentation RVB unique qui permet d’approximer ce qu’un détecteur sensible aux couleurs (par exemple, une caméra CCD/CMOS) « verrait », et un visualiseur d’instantanés résolus en longueur d’onde qui permet d’examiner la distribution de l’intensité du détecteur en fonction de la longueur d’onde.

Le fichier ray_image.csv contient l’image combinée du détecteur RVB. En interne, cette image est créée en utilisant la distribution complète des rayons en fonction de la longueur d’onde produite par la simulation, puis en la projetant sur les canaux rouge, vert et bleu afin de former une seule image composite. Le résultat est une vue intuitive, semblable à celle d’une caméra, de la zone sur le détecteur, qui combine toutes les longueurs d’onde en une seule image en couleurs. Cela est utile pour diagnostiquer rapidement les effets chromatiques importants, le vignettage et le positionnement général de l’image.

Par ailleurs, le répertoire image fournit une analyse détaillée de l’illumination du détecteur en fonction de la longueur d’onde. En double-cliquant sur image, on ouvre le visualiseur des images de simulation (??). Ce visualiseur est conçu pour examiner la manière dont la distribution de l’intensité sur le plan du détecteur varie dans le spectre simulé, plutôt que de réduire l’ensemble à une seule image composite RVB.

Dans la visionneuse d’images, utilisez le bouton « + » pour ajouter data.csv à la liste des fichiers. Une fois chargé, le graphique principal affiche l’intensité du détecteur à une longueur d’onde spécifique (460 nm dans l’exemple présenté), et le curseur de longueur d’onde situé sous le graphique vous permet de parcourir l’ensemble de la plage de longueurs d’onde pour observer l’évolution de la distribution spatiale. En pratique, cela permet d’obtenir une « pile » spectrale d’images du détecteur : une méthode directe pour séparer le flou chromatique, le décalage chromatique de la mise au point et le vignettage dépendant de la longueur d’onde de la représentation RGB intégrée, qui est visuellement attrayante.

Pour une description plus détaillée du système de captures instantanées — y compris la manière dont les ensembles de données de captures instantanées sont organisés sur le disque et la manière d’utiliser les commandes du visualiseur —, consultez la page dédiée. Captures d’écran de la sortie..

Le résultat le plus important pour l’analyse quantitative est stats.dat, qui ouvre la fenêtre des statistiques du détecteur, illustrée dans ??. Cette fenêtre affiche tous les paramètres de performance dérivés de la distribution des rayons sur le plan du détecteur. Ces paramètres fournissent une base objective et reproductible pour comparer les conceptions optiques, optimiser les paramètres et effectuer des analyses automatisées.

Ensemble, ces différents indicateurs permettent de fournir une description quantitative complète des performances optiques du système au niveau du plan du détecteur. Dans les sections suivantes, ces indicateurs seront utilisés comme fonctions objectives pour les analyses paramétriques automatisées et l’optimisation de la conception du triplet de Cooke.

5. Modifier le premier élément de la lentille et observer l’impact sur la qualité du faisceau.

Dans cette étape, la géométrie du système optique est modifiée directement en modifiant les paramètres du maillage du premier élément de la lentille. Pour ce faire, faites un clic droit sur le premier élément du triplet Cooke dans la vue 3D et sélectionnez « Éditeur de maillage » (??). Cela ouvre l’éditeur de maillage pour l’objet sélectionné, où la forme physique de la lentille est définie explicitement en termes de courbure de sa surface, de son épaisseur et de son diamètre.

La surface avant du premier élément de la lentille est désignée « Surface 0 » dans l’éditeur (??). Initialement, son rayon de courbure est fixé à 2,64 × 10−2 m. En réduisant cette valeur à 2,0 × 10−2 m (??), on augmente la courbure de la surface, ce qui rend la lentille plus convergente. Bien que ce paramètre puisse également être modifié à l’aide de l’éditeur du plan S, le régler directement ici est souvent plus rapide lorsqu’on étudie l’effet physique des surfaces individuelles.

Après avoir mis à jour la courbure, la simulation est relancée (??). Visuellement, le faisceau de rayons émanant du premier élément converge désormais plus fortement, ce qui entraîne un faisceau plus étroit lorsqu’il se propage dans le reste du système optique et atteint le plan du détecteur. Ce changement de forme du faisceau est subtil dans la visualisation du tracé des rayons, mais son effet est quantifié dans les statistiques du détecteur.

Les valeurs actualisées des paramètres de performance (??) révèlent une réduction notable de la taille du point par rapport à la configuration précédente. Les valeurs de σx et σy diminuent, ce qui indique que le faisceau est désormais plus étroitement focalisé dans les deux directions transversales. Le rayon RMS du point est proportionnellement plus petit, ce qui confirme que l’amélioration ne se limite pas à un seul axe, mais qu’elle reflète un affinement général de l’image. Les rayons d’encerclement de l’énergie se réduisent à tous les seuils d’énergie, ce qui signifie qu’une plus grande proportion de la puissance détectée est désormais concentrée plus près du centroïde.

Parallèlement, l’ellipticité du point reste proche de l’unité et la covariance reste faible, ce qui indique que l’augmentation de la puissance de focalisation n’a pas entraîné d’asymétrie ou d’astigmatisme significatif. En termes physiques, ce simple ajustement de la courbure améliore la convergence du faisceau sans altérer l’équilibre général des aberrations dans le triplet de Cooke. Cet exemple illustre comment de petits changements locaux apportés aux surfaces optiques individuelles se traduisent directement par des améliorations mesurables des performances sur le plan du détecteur, et pourquoi les critères de performance fournissent un guide fiable et quantitatif lors de l’optimisation d’une conception optique.

6. Résumé

Dans ce tutoriel, nous sommes passés de l’inspection qualitative des rayons à l’évaluation quantitative des performances optiques à l’aide d’indicateurs de performance reproductibles (indicateurs de mérite, ou FoM). En partant d’un objectif Cooke triplet, nous avons montré comment les statistiques obtenues sur le plan du détecteur permettent d’obtenir une description objective de la qualité de l’image, qui va au-delà de la simple représentation visuelle des rayons.

En utilisant le plan S et un processus d’optimisation rapide, nous avons généré et classé différentes variantes de conception à l’aide de optimizer_output.csv, en nous basant sur des paramètres tels que le décalage du détecteur, la taille des points σx/σy, le rayon RMS des points, la covariance des points, les paramètres de l’ellipse, les rayons d’énergie contenue (EE50–EE99), la fraction d’énergie du halo, la pente de l’énergie contenue et les rapports de concentration d’énergie. Nous avons également mis en relation ces paramètres numériques avec des images du détecteur, des images composites RVB et des images spectrales afin de révéler le flou chromatique, la concentration d’énergie et le comportement de la lumière parasite.

Enfin, en modifiant directement la géométrie de la lentille et en réévaluant les valeurs de performance obtenues, nous avons démontré le processus d’analyse principal : modifier un paramètre physique, relancer la simulation, comparer les valeurs de performance et valider le résultat dans les vues du détecteur et en 3D. Ce processus, axé sur les indicateurs de performance, peut facilement être adapté, des systèmes de lentilles simples aux conceptions optiques complexes, et constitue une base solide pour l’optimisation et l’analyse de tolérance dans OghmaNano.