CN101373272A - 用于优化光学和数字系统设计的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

一种优化光学和/或数字系统设计的系统、方法和软件产品。生成所述光学系统设计的光学模型。生成所述数字系统设计的数字模型。分析光学模型和数字模型的模拟输出以产生分数。处理所述分数以确定所述模拟输出是否实现了一个或多个目标。如果未实现所述目标，则修改至少所述光学模型和所述数字模型之一的一个或多个属性。重复分析、处理和修改步骤，直到实现所述目标为止，以及根据所述光学模型和所述数字模型，生成优化的光学系统设计和优化的数字系统设计。

Description

用于优化光学和数字系统设计的系统和方法
相关申请
本申请要求于2003年12月1日提交的、题为“设计具有波前编码光学成像系统”的第60/526,216号美国临时申请的优先权，并将其全部内容通过引用而并入本文。
背景技术
光电系统经常包含多种光学、电子以及机械元件；这些元件有时构成单独的子系统。例如，诸如数字蜂窝式照相手机的光电系统包括构成光学子系统的光学元件(例如，镜头元件)和构成数字子系统的电子元件(例如，信号处理器)。这些子系统合作以例如捕获光学图像并产生数字图片。
设计光电系统以实现一种或多种预期的目的可能是一项困难的任务。为了实现设计目标，经常会过设计(over-designed)所述光电系统，从而增加了设计过程的成本和开发时间。另外，当光电系统既包括光学子系统又包括数字子系统时，通常单独设计和优化这些子系统。典型地，例如，首先选择和优化光学子系统的方案，然后基于光学子系统的输出来单独设计信号处理子系统。
在开发前述现有技术的光电系统时，可以采用商业上可获得的软件设计包。例如，利用Zemax开发公司的Zemax软件或光学研究协会的CODE-V软件来设计和优化所述光学子系统。利用例如Math Works公司的MATLAB或定制的C/C++代码来设计数字子系统。
发明内容
在一个实施例中，软件产品具有存储在计算机可读介质上的指令，其中，当该指令被计算机执行时，该指令执行用于优化光学系统设计和数字系统设计的步骤。所述软件产品包括用于模拟光学系统设计的光学模型的指令、用于模拟数字系统设计的数字模型的指令、用于分析光学模型的模拟输出和数字模型的模拟输出以产生分数的指令、以及用于基于该分数来修改所述光学模型和数字模型的指令。
在另一个实施例中，软件产品具有存储在计算机可读介质上的指令，其中，当计算机执行该指令时，该指令执行用于优化具有波前编码的光学系统设计的步骤。所述软件产品包括用于模拟光学系统设计的光学模型的指令、用于分析光学模型的模拟输出以产生分数的指令、以及用于基于该分数来修改光学模型的指令(包括在所述光学模型内实现相位改变光学器件)。
在另一个实施例中，一种方法优化了光学和数字系统的设计。光学系统设计的光学模型被生成。数字系统设计的数字模型被生成。对模拟的光学模型和数字模型的输出进行分析以产生分数。对该分数进行处理以确定模拟输出是否达到了一个或多个目标。如果未达到目标，则修改至少所述光学模型和数字模型之一的一个或多个属性。分析、处理和修改步骤被重复，直到达到目标为止，并且根据所述光学模型和数字模型来生成优化的光学系统设计和优化的数字系统设计。
在另一个实施例中，一种系统优化了光学和数字系统的设计。所述系统具有光学系统设计的光学模型、数字系统设计的数字模型、用于模拟所述光学模型的光学模拟器、用于模拟所述数字模型的数字模拟器、用于分析光学模型和数字模型的模拟输出以产生分数的分析器、以及用于基于该分数来修改所述光学模型和数字模型的优化器。
附图说明
图1示出了用于优化光学系统设计的一个示例性的系统实施例；
图2示出了用于优化光学系统设计和数字系统设计的一个示例性的系统实施例；
图3图示了组件的工作区操作；
图4示出了利用组件来优化光学系统设计和数字系统设计的一个示例性的系统实施例；
图5示出了用于优化具有相位改变光学器件的光学系统设计的一个示例性的系统实施例；
图6是图解说明用于具有相位改变光学器件的数字系统模型和光学系统模型的一个示例性的过程实施例的流程图；
图7是图解说明用于具有相位改变光学器件的数字系统模型和光学系统模型的一个示例性的过程实施例的流程图；
图8是图解说明根据一个实施例的光学系统设计和数字系统设计的并行优化的示意图；
图9是图解说明根据一个实施例的光学系统设计和数字系统设计的分布式优化的示意图；
图10图解说明了用于优化根据一个实施例的光学和数字系统设计的组件之间的示例性的关系；
图11示出了根据一个实施例的图10的关系的示例性的细节；
图12是图解说明增透系统的一种示例性的设计方法学的操作图；
图13示出了图解说明在一个实施例中的一种设计优化系统的操作的计算机屏幕显示；
图14示出了图13的设计优化系统的操作之后的计算机屏幕显示；
图15示出了用于红外自导头的一种示例性的光学系统设计；
图16示出了根据不具有波前编码的图15的光学系统设计确定的示例性的光点曲线图；
图17示出了探测器位于不具有波前编码的图15的光学系统设计的最佳焦点的情况下，对于图像平面中切矢场点和弧矢场点的一个示例性多色衍射MTF；
图18示出了探测器与不具有波前编码的图15的光学系统设计的最佳焦点距离为-100μm的情况下，对于图像平面中切矢场点和弧矢场点的一个示例性的多色衍射MTF；
图19示出了探测器与不具有波前编码的图15的光学系统设计的最佳焦点距离为+100μm的情况下，对于图像平面中切矢场点和弧矢场点的一个示例性的多色衍射MTF；
图20示出了对于不具有波前编码的图15的光学系统设计、以及对于探测器的±100μm位移的示例性PSF；
图21示出了根据具有优化的波前编码的图15的光学系统设计确定的示例性光点曲线图；
图22示出了探测器位于具有优化的波前编码的图15的光学系统设计的最佳焦点的情况下，对于图像平面中切矢场点和弧矢场点的一个示例性的多色衍射MTF；
图23示出了探测器与具有优化的波前编码的图15的光学系统设计的最佳焦点距离为-100μm的情况下，对于图像平面中切矢场点和弧矢场点的一个示例性的多色衍射MTF；
图24示出了探测器与具有优化的波前编码的图15的光学系统设计的最佳焦点距离为+100μm的情况下，对于图像平面中切矢场点和弧矢场点的一个示例性的多色衍射MTF；
图25示出了对于具有优化的波前编码的图15的光学系统设计、以及对于探测器的±100μm的位移的示例性PSF。
具体实施方式
下面描述的光学系统设计包括一个或多个光学设计对象(例如，镜头、镜面)，在制造所述对象时，其修改对象的电磁辐射的波前。所述波前限定了来自于对象的单个点的电磁辐射的恒定相位区域。例如，电磁辐射可以具有可见光范围内的波长，或者可以包含其他的光谱，例如，无线电频率、微波、红外线、紫外线、x射线以及宇宙射线范围。
光学系统设计可以指定使波前聚焦于焦平面的光学成像系统，以使物体成像于焦平面。然后可以采用焦平面阵列(例如，CCD，CMOS或微辐射计阵列)或定位于焦平面的探测器来捕获图像。然后，与焦平面耦合的电子装置(例如，计算机)可以对捕获的图像进行数字处理以生成最终图像。因而，光学成像系统、焦平面阵列以及电子装置可以构成光电系统。焦平面阵列和电子装置的结合可以包括集成电路，现场可编程门阵列(FPGA)，数字信号处理器(DSP)和/或台式计算机中的软件，因而，由焦平面阵列和电子装置进行的数字处理在本文中有时被称为“数字系统”。数字系统设计可以描述数字系统的数字处理。
像用于光刻应用中的光致抗蚀剂材料一样，对电磁辐射敏感的材料可以定位于焦平面，而不是焦平面阵列或探测器。根据应用，在焦平面内的其他的示例性的探测器可以包括光学观察器或视网膜。因此，光学和/或数字系统设计也可以指定不同类型的探测器或材料。
光学和/或数字系统设计可以可选地指定“基于任务”的光学-数字系统，例如，计算机输出或用于人类可视化、机器视觉或处理、条形码解码、光学特征识别或生物测定学中的状态。基于任务的光学-数字系统可以不形成人类可解释的图像；或者，如果形成了人类可解释的图像，那么该图像也不与任务的效用连接在一起，或者被缩小到完成任务所必需的最小信息量。
光学系统设计可以进一步指定机械对象(例如，光学壳体)，以便将光学元件耦合在一起。屏蔽(baffling)是可以由光学系统设计指定以减少光学系统内的散射光的另一种类型的机械对象。机械对象可以进一步指定将焦平面阵列和/或电子装置耦合到光学系统的壳体；在这种情况下，通常指定具有限定的容差的机械对象，以便焦平面阵列可以精确地定位于焦平面以捕获清晰的图像。
光学系统设计可以指定处理多个波前的光学系统，例如，当光学系统内的光学器件构成两个或多个焦平面时，或者当光学系统捕获或处理反射的辐射时。
光学系统设计可以进一步指定“相位改变光学器件”(例如，一个或多个镜头、镜头表面、全息图、反射镜表面、三维相位元件、衍射光学器件等)，以修改光学系统处理的波前的相位。所述相位改变光学器件用于使形成的图像对诸如散焦和/或与散焦相关的像差的影响不敏感。在一个例子中，相位改变光学器件包括在一个修改波前的相位的光学器件上的光学表面，从而焦平面内的光学成像系统的光学传递函数(“OTF”)对于散焦和/或与散焦相关的一种或多种像差是基本不变的。“基本不变”是指，例如，光学成像系统的OTF不会变化到降低或抑制光学系统描绘最终图像的能力或者完成系统预期和/或足以执行的任务的能力的程度。在另一个例子中，基本不变可以指，在由焦平面探测的通频带内或数字处理所需的通频带的子频带内不包含零点。在另一个例子中，基本不变可以指，空间域中的变化小于焦平面阵列的物理像素的尺寸，因而，根本不能探测这种变化。
光学-数字系统设计被设计用来满足一个或多个目标。示例性的目标包括光学系统形成的图像的质量或者基于任务的系统输出的效用。目标还可以包括光学系统的一个或多个对象或参数，下面将对其更加详细地限定。示例性的目标可以是光学系统满足某些成本或尺寸的要求。
如下面所详细描述的，光学系统设计的设计对象可以指定光学成像系统的物理部分(例如，镜头)。光学系统设计的参数可以指定一个或多个设计对象的物理和/或经济特征(例如，成本)。因此，设计对象的参数可以指定例如尺寸、材料、材料性质、时间和空间相干性、波长(发射，吸收)、位置和/或形状。
由计算机进行的光学系统设计在本文中有时指光学系统模型。类似地，计算机可以进行数字系统设计以生成数字系统模型。计算机可以采用软件设计工具来生成这些模型。模型的参数被称作“变量”，其具有随光学、信号处理、机械、环境和/或其他因素(例如，成本)变化的范围。
下面的专利和专利申请通过引用而并入本文：题为“延伸的场深度光学系统”的第5,748,371号美国专利；题为“用于最小化成像系统中的像差效应的系统和方法”的第10/813,993号美国申请以及题为“波前编码成像系统的优化图像处理”的第10/376,924号美国申请。
图1示出了图解说明根据一个实施例的用于优化光学系统设计13的设计优化系统12的方框图。光学系统设计13可以是指定预期的光学系统的初始的光学规范。光学系统设计13输入到设计优化系统12以生成光学系统模型16。在图示的操作中，用户可以交互式地通过设计优化系统12的图形用户界面(例如，如图3和4所示)生成光学系统模型16。
在一个实施例中，设计优化系统12模拟光学系统模型16的机能以生成输出16A。例如，输出16A是由光学系统模型16的模拟生成的光瞳图。但是，输出16A可以包含如下面所详细描述的附加的或不同的信息(例如，数字图像数据)。
分析器20处理输出16A并产生分数(score)20A，该分数可以是单个数字。在该处理过程中，将分析器20内的一个或多个指标(metric)20B与输出16A进行比较以产生分数20A。在一个例子中，指标是图像质量指标，例如点扩散函数(PSF)；另一种图像质量指标是例如调制传递函数(MTF)。指标可以包括下面的非限定性的例子中的一个或多个：来自给定的感兴趣的空间频带内的输出16A的MTF中的最小功率；在较小的包围的和临近的中心区域(例如3×3区域)外部，来自输出16A的再现的PSF中的总功率；指标20B已知的期望的PSF和输出16A提供的再现的PSF的差值中的功率；光学和数字PSF以及通过计算导数而计算出的MTF的平滑度；当所有的系数之和等于1.0时，通过计算和的平方根值(系数的平方和的平方根)而测量的再现滤波器中的功率；以及由例如Zemax提供的任何数字、分析的组合或‘操作数’。
优化器22通过将分数20A与可以由设计优化系统12的用户指定的一个或多个设计目标24比较而对其进行处理。在该过程中，优化器22可以确定对光学系统模型16进行优化，或者，如果未对光学系统模型16进行优化，设计优化系统12则响应于优化器22的输出22A来修改光学系统模型16。如果对光学系统模型16进行了修改，则再次将光学系统模型16的模拟输出与分析器20的指标20B进行比较以产生分数20A，从而，优化器22可以再次确定是否有必要进一步修改。从而，优化器22利用分析器20继续反复修改光学系统模型16，直到达到设计目标24为止。
在一个操作例中，优化器22通过将代表相位改变光学器件特征的一个或多个设计目标合并来修改光学系统模型16，以便更容易达到设计目标24。在图6中图解说明了实现相位改变光学器件的一个优化过程；在图7中图解说明了实现相位改变光学器件的另一优化过程。
例如，目标24可以指定与分数20A相关的通过/失败条件。例如，目标24可以包括实现与光学设计模型16相关的设计对象的总的成本。一旦达到设计目标24，设计优化系统12便输出优化的光学系统设计25，所述光学系统设计25基于由优化器22修改的光学系统模型16。光学系统设计25包括指定满足目标24的光学系统的设计对象的参数。设计优化系统12可以进一步输出预测的性能39，其例如概括了优化的光学系统设计25的性能。
分析器20和优化器22可以是设计优化系统12的组件。如本文中所使用的，组件是可以在设计优化系统12内实现和运行的执行工具。通过设计优化系统12的图形用户界面，可以指定、拖动组件以及将其放入用户的特殊光学和/或数字设计的工作区。例如，参照图3和图4。组件还可以具有脚本、宏或者编程能力。在一个实施例中，每个组件具有连接到其他组件的一个或多个“引脚(pin)”，以便彼此之间共享数据。引脚可以包含专门信息(expert knowledge)，其中，不相容的引脚不能够共享数据。组件具有也可以共享的某些特性(例如，文本串)。组件甚至可以是共享为输出16A的光瞳图；因此，可以从单独模拟光学系统组件16的外部程序将这种光瞳图输入到设计优化系统12。
图2示出了图解说明用于优化系统设计13(1)的设计优化系统实施例12(1)的方框图，所述优化系统设计13(1)包括光学系统设计14和数字系统设计15。举例来说，光学系统设计14可以是光学系统的初始光学规范，数字系统设计15可以是处理光学系统图像的信号处理的初始设计。光学系统设计14可以例如与图1的光学系统设计13类似。如现在所描述的，设计优化系统12(1)除了还生成优化的数字系统设计28之外，可以起到与图1的设计优化系统12类似的作用。
系统设计13(1)输入到设计优化系统12(1)以生成系统模型16(1)。系统模型16(1)示意性地包括分别代表光学系统设计14和数字系统设计15的光学系统模型17和数字系统模型18。用户可以在设计优化系统12(1)的图形用户界面(如图3所示)内交互式地生成系统模型16(1)、分析器20(1)以及优化器22(1)。
在一个实施例中，设计优化系统12(1)模拟系统模型16(1)的功能而产生输出16A(1)。输出16A(1)可以包括由光学系统模型17模拟产生的光瞳图以及与数字系统模型18的处理有关的比特流信息。但是，输出16A(1)可以包含附加的或不同的信息，例如，产生数据的条件或配置、强度分布、成像的对象的模拟(例如，字母“F”的图像的估计)、互强度函数、在所有的纵坐标中具有矢量信息的电磁场和/或下面描述的数字处理信息。
设计优化系统12(1)包括用于处理输出16A(1)以产生分数20A(1)的分析器20(1)。如上所述，分析器20(1)可以利用一种或多种指标20B(1)来确定分数20A(1)。指标20B(1)既适用于光学系统模型17也适用于数字系统模型18。分析器10(1)对来自每个指标20B(1)的结果进行加权和处理，以形成分数20A(1)。可以例如由用户和/或由算法来确定每个指标20B(1)的加权。
优化器22(1)对分数20A(1)进行处理并确定系统模型16(1)相对于目标24(1)的性能，目标24(1)可以由用户重新指定(例如，用户定义的目标23(1))以输入到优化器22(1)。如果未对系统模型16(1)进行优化，设计优化系统12(1)则响应于优化器22(1)的输出22A(1)来修改光学系统模型17和/或响应于优化器22(1)的输出38来修改数字系统模型18。如果系统模型17或18之一被修改，设计优化系统12(1)则再次模拟系统模型16(1)，并且分析器20(1)对输出16A(1)进行打分而产生新的分数20A(1)。从而，优化器22(1)继续反复修改系统模型17和18，直到达到设计目标24(1)为止。
一旦达到设计目标24(1)，设计优化系统12(1)便可以输出优化的系统设计25(1)，所述系统设计25(1)基于由优化器22(1)修改的系统模型16(1)。如图所示，优化的系统设计25(1)包括优化的光学系统设计26和优化的数字系统设计28。如下面所详细描述的，数字系统设计28可以包括电子说明书、比特流滤波器、模拟结果和/或其他信息，例如，用于专门在定制的硬件中实现的有限位数的量化值的、二进制IEEE浮点值和整数值的多种表示法中的滤波器核心系数，成本和功率、门数以及最大速度的估计，外部输入/输出、通信或硬件中的附加的逻辑的约束，允许的数据值或最大数据尺寸或位数的约束，与在诸如降噪或颜色处理中的参数化处理的固定或可变参数有关的值，以及与优化的系统设计25(1)的信号处理有关的模拟中使用的优化参数、调整因数或方法。
在一个操作例中，优化器22(1)通过将代表相位改变光学器件特征的一个或多个设计对象合并来修改光学系统模型16(1)，以便更容易达到设计目标24(1)。在图6中图解说明了实现相位改变光学器件的一个优化过程；在图7中图解说明了实现相位改变光学器件的另一优化过程。
因此，优化的系统设计25(1)可以包括指定满足目标24(1)的光电系统的设计对象的参数。设计优化系统12(1)可以输出预测的性能39(1)，其概括了优化的系统设计25(1)的性能。
如上所述，分析器20(1)和优化器22(1)可以是设计优化系统12(1)的组件；可以将这些组件作为诸如现在结合图3描述的运行工具来操作。
特别地，图3图解说明了包含四个示例性组件40(1)-40(4)的工作区48(例如，设计优化系统12或12(1)的图形用户界面(GUI)的一部分)的操作。如图所示，每个组件具有一个或多个输入引脚42(1)-42(4)以及一个或多个输出引脚44(1)-44(6)。如本文中所使用的，“引脚”具有组件的输入、输出、输入/输出或三态特征，并且以数据类型为特征。可以利用所述GUI(例如，如图4所示)来连接引脚。在各种实施例中，某些引脚可以不与其他引脚连接，而其他引脚与一个或多个引脚连接。在图3的例子中，组件40(1)的输出引脚44(1)通过连接线46(1)与组件40(2)的输入引脚42(2)连接，并且通过连接线46(2)与组件40(4)的输入引脚42(4)连接。由于引脚可以包含专门信息，因此可以防止用户连接不能够共享数据的引脚。
因此，组件可以代表可由用户操作的多种运行工具。示例性的组件可以包括探测组件、采样组件、噪声模拟组件、线性和非线性信号处理组件、均方根分析组件、基于人类观察者的组件、分析组件(例如，分析器20、20(1))、优化组件(例如，优化器22、22(1))、图形显示组件、光学设计对象的传播模型组件(例如，光学模型16、17)、自定义组件、输出格式化信息(例如准备并输出计算机数字控制工具的CNC宏，或自动为镜头制造者生成制造说明文件)的“封装”组件、以及支持从外部设计和/或软件系统(例如，诸如Zemax的光学设计包和诸如MATLAB的计算包)动态反复的输入和向其动态反复的输出的接口组件。
图4示出了图解说明根据一个实施例的设计优化系统12(2)中的组件的功能的示意图50。设计优化系统12(2)连接到外部光学模拟器52和/或外部数字模拟器54并对其进行操作。设计优化系统12(2)可以例如通过网络连接到模拟器52和/或54，并与其通信。
在操作中，设计优化系统12(2)优化光学系统设计和/或数字系统设计。设计优化系统12(2)具有GUI 98，其方便了工作区92内的工具箱56中模板组件的利用(例如，通过拖放操作)，以产生光学和/或数字设计模型(例如，图2的系统模型16(1))。
示意性示出了具有八个示例性组件模板58、60、62、64、66、68、70和72的工具箱56，可以利用例如鼠标来将所述组件模板拖放到工作区92中。外部输入模板58是用于外部输入组件的模板，所述外部输入组件允许设计优化系统12(2)接收来自外部包(例如，来自外部光学模拟器52)的输入。外部输出模板60是用于外部输出组件的模板，所述外部输出组件允许设计优化系统12(2)向外部包(例如，向外部光学模拟器52)发送输出。传播模板62是用于传播组件的组件模板，所述传播组件模拟光学模型内(例如，图2的光学系统模型17)的信号传播。信号处理模板64是用于信号处理组件的模板，所述信号处理组件模拟数字系统模型(例如，图2的数字系统模型18)的信号处理。探测模板66是用于探测组件的模板，所述探测组件模拟诸如焦平面阵列(“FPA”)的探测器。探测模板66还允许来自外部探测装置(例如，诸如照相机的电荷耦合器件(“CCD”))的输入被设计优化系统12(2)选择使用。显示模板68是用于显示组件的模板，所述显示组件允许例如在GUI98内显示图像信息和其他信息。分析/指标模板70是用于分析组件(例如分析器20或20(1))的模板，所述分析组件对系统模型(例如，图2的系统模型16(1))的模拟输出(例如，输出16A、16A(1))进行打分。优化模板72是用于优化组件(例如，优化器22或22(1))的模板，所述优化组件对照目标(例如，目标24或24(1))，对来自一个或多个分析/指标组件的分数(例如，输出20A、20A(1))进行评估，以确定是否达到目标。为了达到目标，设计优化系统(例如，图2的系统12(1))利用优化组件的输出反复修改系统模型。
从而可以在工作区92内将工具箱56中的模板组合以便优化系统模型(例如，图2的系统模型16(1))。可以创建新的模板组件并将其加入工具箱56中，例如利用组件编辑器96或程序设计语言，例如，由外部应用程序定义的C/C++、MATLAB或宏语言。
继续利用图4的例子，从工具箱56中拖出外部输入模板58并将其放入工作区92中，并且外部输入模板58被示为外部输入组件74。类似地，从工具箱56中拖出信号处理模板64并将其放入工作区92中，并且信号处理模板64被示为信号处理组件76；从工具箱56中拖出分析/指标模板70并将其放入工作区92中，并且分析/指标模板70被示为分析器组件78；从工具箱56中拖出优化模板72并将其放入工作区92中，并且优化模板72被示为优化器组件80；从工具箱56中拖出外部输出模板60并将其放入工作区92中，并且外部输出模板60被示为外部输出组件82。这些组件一旦被放入工作区92中，便可以将其连接以便在组件之间传送数据。这种连接可以以图形的方式实现，例如，利用如图3中所图示的鼠标；通过选择组件并利用属性编辑器94来设置其属性；和/或通过相关的脚本、宏和/或程序设计语言。
在图4的例子中，外部输入组件74被配置(例如，利用属性编辑器94)成接收来自外部光学模拟器52的输入。外部光学模拟器52是例如商业上可获得的光学设计包(例如，Zemax、Code V)。外部光学模拟器52被示出模拟光学系统模型17(1)以生成输入到外部输入组件74的输出52(1)。外部光学模拟器52的输出52(1)可以包含例如光瞳图和/或与外部光学模拟器52对光学系统模型17(1)的模拟相关的其他信息。外部输入组件74可以利用例如远程程序调用来操作外部光学模拟器52。在一个实施例中，设计优化系统12(2)的执行可以由外部光学模拟器52启动。
输出52(1)还可以从外部输入组件74传输到信号处理组件76和/或分析器组件78。在该例中，信号处理组件76被配置成利用外部数字模拟器54来模拟数字系统模型18(1)。如图所示，信号处理组件76和外部数字模拟器54之间的数据可以通过信号线90传输。可以通过信号线90来共享单个处理器内的存储器，或者可以利用网络标准通过平台来通信。
在一个例子中，外部数字模拟器包含MATLAB，对MATLAB进行编程以模拟数字系统模型(1)，所述外部数字模拟器接收通过信号线90传输的信号处理组件76的输入，并产生通过信号线90向信号处理组件76传输的输出。该输出可以包括由外部数字模拟器54处理的比特流信息。
分析器组件78被配置(例如，利用属性编辑器94)成对信号处理组件76的输出进行打分。优化器组件80利用该分数来确定是否以及如何修改光学系统模型17(1)和/或数字系统模型18(1)。修改光学系统模型17(1)的指令通过外部输出组件82并经由通信路径86而从优化器组件80传递到外部光学模拟器52；修改数字系统模型18(1)的指令经由通信路径88而从优化器组件80传递到信号处理组件76。因此，优化器组件80可以直接通过通信路径88来修改信号处理组件76的属性，所述通信路径88可以包含事先声明的任何通信方法；并且信号处理组件76可以直接通过通信路径90来修改数字系统模型18的参数。类似地，基于优化器组件80的输出，外部输出组件82可以经由通信路径86来修改光学系统模型17(1)的参数。外部输出组件82可以例如利用远程程序调用而与外部光学模拟器52配合作用。
一旦采用图4中示出的方式建立了设计优化系统12(2)，设计优化系统12(2)便可以起到像图2的系统12(1)一样的作用，从而基于自定义的目标23(1)来优化光学和数字设计而使其满足目标24(1)。
设计优化系统12(2)可以包括更少或更多模板和组件，并且可以与零个、一个或多个外部模拟器配合作用，以便模拟和优化系统模型。如果需要，任何一个组件的属性可以被指定为对于优化是可变的。属性还可以被指定为固定、拾取以及算法属性。与固定属性有关的值在优化期间是不可以修改的。拾取属性可以具有基于另一个组件的属性值的值。例如，拾取属性可以被指定为另一个属性值的两倍。算法属性具有由算法定义的值。例如，算法属性值可以被指定为第一属性值的两倍加上第二属性值的三倍。
图5示出了一个用于优化系统设计(例如，图2的系统设计13(1))的示例性的系统100。系统100被示出具有计算机102和终端112。计算机102具有存储装置104、存储器106以及处理器108。存储装置104可以例如是硬盘驱动器或其他非易失性存储介质。存储装置104被示出为具有设计优化程序114、系统设计130、目标124以及优化的系统设计132。设计优化程序114可以模拟图2的设计优化系统12(1)或图4的系统12(2)的功能。设计优化程序114被示意性示出具有GUI 116和工具箱122。GUI 116和工具箱122可以分别代表图4的GUI 98和工具箱56。工具箱122被示出具有分析器模板118、优化器模板120、光学模拟器模板126以及数字模拟器模板128。光学模拟器模板126代表模拟光学系统模型的组件模板。数字模拟器模板128代表模拟数字系统模型的组件模板。例如，光学模拟器模板128和数字模拟器模板128可以分别提供外部光学模拟器52和外部数字模拟器54的功能。系统设计130可以包括光学系统设计(例如，图2的光学系统设计14)或者既包括光学系统设计又包括数字系统设计(例如，图2的数字系统设计15)。目标124可以代表图2的目标24(1)和/或图1的目标24。在一个操作例中，系统100的用户利用终端112来生成指定期望的系统设计130的特征(例如，制造成本)的目标124。
处理器108可以将设计优化程序114的一部分或全部装载到在其中执行的存储器106。
在一个操作例中，用户与设计优化程序114相互配合以便在存储器106内生成工作区156。工作区156可以例如代表图4的工作区92。如上所述，用户可以将工具箱122中的模板拖放到工作区156中。工作区156被示出为具有光学模拟器组件158、数字模拟器组件160、分析器组件162以及优化器组件164。根据需要，工作区156可以包含更多或者更少的组件。
在图5的例子中，光学模拟器组件158模拟系统模型150内的光学系统模型152。数字模拟器组件160模拟系统模型150内的数字系统模型154。光学系统模型152和数字系统模型154代表系统设计130的光学部分和数字部分。
终端112可以是例如适合显示图形信息的图形计算机接口设备。在一个实施例中，计算机102是个人计算机系统，终端112代表监控终端、键盘和鼠标。
计算机102还被示出具有网络接口110。网络接口110是可选的，并且可以包含在计算机102内，从而允许设计优化程序114与其他计算机系统通信和/或控制其他计算机系统。从而，设计优化程序114可以在模型150的优化期间，经由网络接口110而利用分布式处理(参见图9)；这种处理可以利用外部的模拟器(例如，图4的模拟器52、54)。
图13示出了根据一个实施例、图解说明图2的设计优化系统12(1)的操作以及系统模型(例如，系统模型17)的分析的计算机屏幕显示500。在图13的例子中，计算机屏幕显示500以图形的方式图示了代表光学系统模型(例如，图2的光学系统模型17)的输出的光瞳图502。作为例子，如图4所示，可以将光瞳图502从外部光学模拟器52输入到设计优化系统12；然后，外部光学模拟器52模拟光学系统模型17(1)以产生输出52(1)，该输出作为光瞳图502被输入到外部输入组件74。在另一个例子中，用户可以不具有到达光学系统设计的通道，但是可以根据该设计来形成光瞳图。在这种情况下，光瞳图502可以作为输入到设计优化系统12(1)的数据文件内的数字矩阵被提供，或者作为一组多项式的系数被提供，例如泽尔尼克系数。在另一个例子中，光瞳图502可以由描述幅度和相位函数的一个或多个等式产生，并且被输入到设计优化系统12(1)。
在显示500中示出了光学MTF 504。光学MTF 504由光瞳图502与光瞳图502的复共轭的相关性来产生。可以分析(例如，通过图2的分析器20(1)或图4的分析器组件78)光学MTF 504以确定光学MTF 504的差值和最小的幂。例如，分析器20(1)可以将光学MTF 504的差值和最小的幂与指标20B(1)进行比较，从而确定输出20A(1)。
在商业应用软件中，像Zemax或Code V，分析器20、20(1)可以被称作Merit函数，并且可以包含也被称作“操作数”的指标。但是，现有技术中的操作数不包括在优化光电系统时分析器20、20(1)所需的信号处理指标20B、20B(1)。
根据光学MTF 504，利用傅立叶反变换可以形成光学PSF 506。光学PSF 506被分析器20(1)分析以例如产生PSF宽度507。在确定输出20A(1)时，分析器20(1)将PSF宽度507与指标20B(1)进行比较。在该例中，指标20B(1)在水平方向上确定光学PSF 506最小空间位置和最大空间位置，在水平方向上，光学PSF 506中的幂大于某个阈值。这些乘以比例因子(例如，图13的例子中的10)的被确定的空间位置之间的距离就是水平方向的PSF宽度507。
光学系统模型17的输出被“采样”以便模拟输入到数字系统模型18的数字数据。在一个例子中，可以利用探测模板68来模拟CCD阵列的采样操作或诸如光致抗蚀剂的感光乳剂中的分子。因此，光学PSF506可以被“采用”以产生用于输入到数字系统模型18的数字PSF。为了简化图13和14的例子中的计算，假定了一种理想的探测器，并且光学PSF 506可以直接输入到数字系统模型18(例如，输入到图4的信号处理组件76)。
信号处理组件76可以实现滤波。例如，在光学系统设计14包含相位改变光学器件的情况下，信号处理组件76可以实现对所述相位改变光学器件的作用进行解码(例如，通过最小二乘法计算或通过参数维纳设计)的滤波。在最小二乘法计算中利用光学PSF 506(或者，如果使用采样，则利用数字PSF)来产生二维滤波器508。
通过在二维滤波器508上执行快速傅立叶(“FFT”)变换来确定滤波器的空间频率响应510。例如，分析器20(1)可以执行所述FFT。在图15的例子中，带宽被示为0.74。然后，二维滤波器508的带宽例如可以根据滤波器的空间频率响应510，由分析器20(1)来确定，并且可以与指标20B(1)进行比较以确定输出20A(1)。
分析器20(1)还可以确定滤波器的功率(filter power)(例如，通过平方和计算)以及滤波器的空间频率响应510的其他特征(如果需要在输出20A(1)中应用)。
根据二维滤波器508和光学PSF 506，利用线性卷积来产生滤波的PSF 512。然后，由分析器20(1)对滤波的PSF 512进行分析，并且通过确定可能在输出20A(1)时利用的散焦和其他特征来确定伪像、尺寸以及相似性。另外，可以按照这些特征对输出20A(1)的影响来对其加权。
优化器22(1)接收分析器20(1)的输出20A(1)。如上所述，输出20A(1)包括基于根据光学MTF 504、光学PSF 506、滤波器508、滤波的PSF 512以及滤波器的空间频率响应510确定的分析结果的加权总合的分数。由于优化器22(1)知道光学系统模型17的哪些属性是可变的，因此，其可以修改这些属性而改变光瞳图502。类似地，由于优化器22(1)知道数字系统模型18的哪些属性是可变的，因此，其可以通过修改滤波器508来修改这些属性以改变滤波的PSF512。因此，优化器22(1)可以基于输出20A(1)，修改光学系统模型17和数字系统模型18之一或二者的属性以实现目标24(1)。
设计优化系统12(1)通过反复模拟和分析系统模型16(1)而反复优化系统模型16(1)。例如，如果光学系统模型17和数字系统模型18的属性被修改了，则光学系统模型17和数字系统模型18被模拟，并且分析器20(1)对光学系统模型17和数字系统模型18的输出再次进行分析以产生输出20A(1)。此外，当确定对系统模型16(1)进行进一步修改时，分析器20(1)还会记住对系统模型16(1)所做的改变以及系统配置的分析结果。
图14示出了图解说明优化之后的光瞳图602、光学MTF 604、光学PSF 606、二维滤波器608、滤波器的空间频率响应620以及滤波的PSF 612的计算机屏幕显示600。光学系统模型17和数字系统模型18均被优化器22(1)修改以实现目标24(1)。
在前面的系统描述中，经常通过将对象确定和指定为相位改变光学器件来优化光学系统设计。当在光学系统内实现这些相位改变光学器件时，其有益地减少了散焦和/或散焦像差的影响。
图6示出了图解说明用于优化具有相位改变光学器件的光学系统模型的示例性的过程实施例200的流程图。例如，过程200的步骤204-212由图5的工作区156的优化器组件164来实现。
在步骤202，过程200确定系统模型150的目标。在步骤202的一个例子中，图5中系统100的用户通过终端112与设计优化程序114的GUI 116配合作用以产生目标124；然后，在步骤202，由优化器组件164来读取这些目标。
在步骤204，过程200平衡光学系统模型的像差。在步骤204的一个例子中，优化器组件164修改光学系统模型152的属性以使彗差的影响最小，平衡除彗差之外的像差并使像差的影响最小，以及平衡杂散光、重像、阴影、反射以及渐晕。
在步骤206，过程200实现相位改变光学器件。在步骤206的一个例子中，优化器组件164在光学系统模型152的一个光学设计对象的表面上实现非球面弯曲。
步骤208是可选的，并且当光学系统模型17(1)被设计用于在平板印刷成像装置内使标线成像于光致抗蚀剂时，可以包括步骤208。在步骤208，过程200实现专门的标线。在步骤208的一个例子中，优化器组件164修改光学系统模型152的标线属性。题为“具有延伸的焦点深度的平板印刷系统和方法”的与本申请具有共同申请人的待审的第10/858,337号美国申请通过引用而并入本文。
步骤210是可选的。在步骤210，过程200在数字系统模型(例如，数字系统模型18(1))内实现信号处理功能。在步骤210的一个例子中，优化器组件164修改数字系统模型154的信号处理功能以对增加到光学系统模型152的相位改变光学器件的作用进行解码。
在步骤212，过程200优化模型150中的可变属性。在步骤212的一个例子中，优化器组件164修改：(a)光学系统模型152的属性以控制例如光圈、厚度、球面光谱项、锥形光谱项以及非球面光谱项，(b)光学系统模型152和数字系统模型154的属性以实现目标124，以及(c)模型150的属性以控制例如数字系统模型154的平台、执行结构、功率消耗、尺寸、成本或速度。
重复步骤204至212，直到实现目标124为止。
图7是图解说明用于优化数字系统模型和具有相位改变光学器件的光学系统模型的示例性的过程实施例的流程图。例如，过程240的步骤242由图5的设计优化程序114实现，并且步骤244-256在设计优化程序114的优化器组件164内实现。
在步骤242，过程240确定光学系统的目标。在步骤242的一个例子中，用户与设计优化程序114配合以产生目标124。特别地，用户利用终端112与设计优化程序114的GUI 116配合以产生目标124。目标124可以例如包括操作的温度范围、微处理器的最大功率消耗、处理速度(像素或图像/单位时间)、光学失真以及颜色校正和/或对于给定空间频率的最小的MTF幂。
在步骤244，过程240通过改变光圈或停止位置、球形和锥形表面描述、和/或光学系统的光学对象的厚度来平衡一级像差的影响。在步骤244的一个例子中，优化器组件164修改光学系统模型152的属性以使彗差的影响最小。
在步骤246，过程240通过调节光圈或改变停止位置、球形和锥形表面描述、和/或光学系统的光学对象的厚度来平衡其他像差的影响。在步骤246的一个例子中，优化器组件164修改光学系统模型152的属性以平衡除彗差之外的像差的影响并使其最小。
在步骤248，过程240平衡非像差影响。在步骤248的一个例子中，优化器组件164修改光学系统模型152的属性以平衡或控制杂散光、重像、阴影、反射和/或渐晕。
在步骤250，过程240实现相位光学器件以使采样的图像不受散焦的影响。在步骤250的一个例子，优化器组件164修改光学系统模型152的属性以控制光学设计对象的表面描述中的较高级的非球面光谱项，从而使采样的图像不受散焦(在一定范围内)的影响并且与步骤244-248的修改平衡。
步骤251是可选的。步骤251在例如用于平板印刷术的光学系统的设计期间实现。在步骤251，过程240实现标线，从而使记录的图像不受散焦的影响。在步骤251的一个例子中，优化器组件164修改光学系统模型152的属性以实现标线。可以理解，在包括标线的情况下，也可以修改其参数并使其与其他的修改平衡以实现目标124。
在步骤252，过程240调节光学系统模型的光圈、厚度、球面光谱项、锥形光谱项和/或非球面光谱项，以达到步骤242的有关图像的目标。在步骤252的一个例子中，优化器组件164修改光学系统模型152的属性以控制光圈、厚度、球面光谱项、锥形光谱项和/或非球面光谱项。
在步骤254，过程240修改光学系统模型152的属性和数字系统模型154的属性以实现步骤242的有关图像的目标。在步骤254的一个例子中，优化器组件164修改光学系统模型152和数字系统模型154的属性以实现目标124。
在步骤256，过程240修改光学系统模型152的属性和数字系统模型154的属性以实现数字系统模型154的目标。在步骤256的一个例子中，优化器组件164修改光学系统模型152和数字系统模型154的属性以实现目标124，其中，所述属性包括数字子系统模型154的平台、执行结构、功率消耗、尺寸、成本或速度。
图8是图解说明根据一个实施例的光学和数字系统设计的并行优化的示意图。模型272被示出为具有光学模拟器276和数字模拟器278。模型272可以例如代表图2的光学系统模型16(1)。在一个例子中，光学模拟器276和数字模拟器278可以代表图5的工作区156的光学模拟器158和数字模拟器160。在另一个例子中，光学模拟器276可以代表图4的外部光学模拟器52，而数字模拟器278可以代表外部数字模拟器54。
在该例中，光学模拟器276被示出为模拟三个光学系统模型280(1)、280(2)和280(3)。光学系统模型280中的每一个都可以代表图2的一个光学系统模型17。在可选的实施例中，光学系统模型280中的每一个可以由独立的光学模拟器来模拟，所述独立的光学模拟器可以在或者不在相同的计算机系统上运行。
类似地，数字模拟器278被示出为具有三个数字系统模型282(1)、282(2)和282(3)。数字系统模型282中的每一个都可以代表图2的一个数字系统模型18。在可选的实施例中，数字系统模型282中的每一个可以由独立的数字模拟器来模拟，所述独立的数字模拟器可以在或者不在相同的计算机系统上运行。
图8还示出了包含三个分析器组件284(1)、284(2)和284(3)的分析器274以及优化器270(例如，图2的优化器22(1))。分析器组件284中的每一个可以代表图4的分析器组件78。
光学系统模型280(1)的输出被输入到数字系统模型282(1)。数字系统模型282(1)的输出被输入到对该输入的一个或多个特征进行打分的分析器组件284(1)。类似地，光学系统模型280(2)和280(3)的输出被分别输入到数字系统模型282(2)和282(3)。数字系统模型282(2)和282(3)的输出被分别输入到分析器组件284(2)和284(3)。
优化器270处理分析器组件284(1)、284(2)和284(3)的输出，并且如果必要的话对光学系统模型280和数字系统模型282的属性进行修改，以实现光学系统设计的目标(例如，目标24)。
为了图解说明图5(或图1的设计优化系统12)的设计优化程序114的分布式处理能力，图9示出了图解说明三个示例性计算机系统302、304和306的示意图300。计算机系统302、304和306通过网络(未示出)，例如以太网连接在一起。在该例中，计算机系统306包括可以例如代表图4的优化器组件80的优化器270。
计算机系统302被示例性示出为具有光学系统模型280(1)、数字系统模型282(1)以及分析器284(1)。光学系统模型280(1)连接到数字系统模型282(1)，数字系统模型282(1)继而连接到分析器284(1)。计算机系统304被示例性示出为具有光学系统模型280(2)、数字系统模型282(2)以及分析器284(2)。光学系统模型280(2)连接到数字系统模型282(2)，数字系统模型282(2)继而连接到分析器284(2)。计算机系统306还被示例性示出为具有光学系统模型280(3)、数字系统模型282(3)以及分析器284(3)。光学系统模型280(3)连接到数字系统模型282(3)，数字系统模型282(3)继而连接到分析器284(3)。分析器284处理来自于数字系统模型282的输入并对该输入信息进行打分。分析器284中的每一个连接到优化器270并向其发送打分的信息。
优化器270处理这些分数以确定是否应当修改和应当如何修改光学系统模型280和数字系统模型282的属性，以实现系统设计的目标(例如，目标124)。
示意图300示出了同时通过三个计算机系统模拟和优化的三个光学系统。可以理解，在不背离此范围的情况下，可以包含更多的或更少的计算机系统、光学系统模型280、数字系统模型282、分析器284和优化器270。
在图9的例子中，优化器270还管理计算机系统302、304和306之间的任务分配和通信。在可选的实施例中，计算机系统302、304和306中的一个或多个可以包含监督过程或仲裁过程，以便管理任务的分配和通信。在另一个实施例中，计算机系统302、304和306中的一个或多个还可以具有不受其他计算机系统控制或者不连接到其他计算机系统的优化器。但是，分析器284仍然可以向用于系统300内的全部优化控制的优化器270传送分数。
图10图解说明根据一个实施例、在设计优化系统(例如，图2的系统12(1))中所使用的组件和组件的功能之间的关系。光学建模组件324对光或光子通过光学系统的光学对象的传播进行建模。光学建模组件324可以是例如与对光学系统模型17建模的外部光学模拟器52的接口。可选地，光学建模组件324可以是设计系统12的组件，所述设计系统12在光学系统模型17上直接(即，不存在如下参照图11讨论的外部光学模拟器)进行光学建模。
来自光学建模组件324的传播数据可以传递到可选的成像建模组件326。成像建模组件326例如可以是与对数字系统模型18进行建模的外部数字模拟器54的接口。可选地，成像建模组件326可以是设计系统12的信号处理组件76和/或其他组件，所述设计系统12在数字系统模型18上直接(即，不存在如下参照图11讨论的外部数字模拟器)进行数字建模。成像建模组件326例如可以对以下过程进行建模：(a)在探测器探测之前的光的传播，(b)探测器(例如，FPA)或光敏介质(例如，光致抗蚀剂，薄膜)的探测和/或(c)探测器或介质产生的数据或图像的连续处理。
来自光学建模组件324(以及当采用成像建模组件326时，来自成像建模组件326的数据)的数据被传递到分析组件328。分析组件328可以例如代表分析器组件78。来自分析组件328的已分析的数据传递到优化组件322。优化组件322可以是例如优化组件80。优化组件322可以修改光学系统模型(例如，光学系统模型16)的变量并且启动模拟组件324和326、分析组件328以及优化组件322的重复操作，直到所述光学系统模型被优化。
图11图解说明了图10中的组件的示例性的细节。光学建模组件324被示出为包含执行光学系统建模的某些方面的组件。例如，光学照明系统建模组件330可以对光的传播建模以计算照明光学器件的波前数据(例如，包括光程差图、渐晕编码、内反射编码以及强度图)。对象建模组件334对通过对象(例如，透镜、镜子、滤光片、衍射组件以及构成图2的光学系统模型的其他对象)的光的传播进行建模。对象建模组件334或照明系统建模组件330可以是与外部光学模拟器(例如，图4的外部输出组件82到外部光学模拟模拟器52)的接口，或者可以是设计优化系统12的定制的或自定义的建模组件，并且可以基于工具箱56的一个或多个组件模板，例如，传播模板62。
光学系统模型中的光学设计对象之间的光的传播可以由一个或多个组件通过多种方法来建模。例如，ABCD矩阵组件336的传播可以通过傍轴近似对传播建模；矢量衍射组件338可以对偏振和复杂的已估价波前建模(即，组件338对波前的幅度和相位建模)；具有惠更斯衍射的传播组件340可以对单个点光源的传播建模，并且可以相干地相加结果；以及具有光线跟踪的传播组件342可以对三角关系建模，并且可以利用施奈尔折射定律通过光学系统来追踪单条光线。光学建模组件324可以利用传播建模组件336、338、340和342中的一个或多个组件；光学建模组件324的输出可以包括多组光传播数据以及使每组光传播数据与具体的传播模型相链接的信息。
成像建模组件326(1)通过产生电输出的探测器来对成像建模。如上所述，来自光学建模组件324的光传播数据对于成像建模组件326(1)来说是可以得到的。在图10的实施例中，成像建模组件326(1)包括光学探测器传播建模组件343，用于在光能被转换成电信号之前对探测器系统内的光的传播(例如，微透镜结构、微腔和/或探测器的增透膜内的光的传播)进行建模。
探测器建模组件344对由光电组件(例如，光电探测器或FPA)实现的光信号到电信号的转换建模。对于FPA来说，光被聚集在被称作像素的离散的空间位置。像素可以仅对某些波长的光进行采样，包括可见的和/或不可见(例如，红外线、紫外线)的波长，或者可以是宽带的(即，对较宽的波长范围敏感)；波长敏感作用可以包含在探测器建模组件344执行的建模中。组件344还可以执行噪声建模，因为探测器可以包含噪声源。对离散过程采样(例如FPA测量光子的聚集，或者例如微辐射计测量热能的聚集)和利用电路的到电信号的转换的操作还包含随机性；组件344还可以对该随机性建模。
成像建模组件326(1)及其内部的组件可以接收一种或多种类型的数据作为输入，并且可以输出一种或多种类型的数据。例如，成像建模组件326(1)接收来自光学建模组件324的光的传播数据，探测器传播建模组件343将光的传播数据传递到探测器建模组件344。探测器建模组件344可以输出对应于被建模的探测器的已建模的建模数据或已建模的数字数据。
已建模的数据的多个视图还可以在所述组件的内部之间传递，并且可以从成像建模组件326(1)输出。例如，可以存在已建模的二维波前数据的多个平面；在本文中将两个或多个这种平面的组称作“图像块”。图像块中的每一个平面代表光学建模组件324的不同配置，而配置由被建模的光学系统的变化来设定，或者利用不同的传播建模组件336、338、340和342来设定。
成像建模组件326(1)可以包括其他的光学组件。例如，可选的图像再现组件346构成具体任务的已建模的图像数据，所述具体任务为例如，人类视觉、机器视觉或过程、解码条形码、光学特征识别或生物测定学。可选的图像解码组件348将编码数据转换成分析组件328可以分析的数据；可以将编码数据进行有目的地编码(如密码系统中)或进行生物学编码(如人眼中的虹膜编码)。可选的信号处理建模组件350对成像数据的信号处理效果建模-例如非线性噪声降低、缩放比例、失真或坐标重新映射，或像特征探测和分类一样的高级功能。
光学建模组件324和成像建模组件326(1)之一或二者可以将数据发送到分析组件328。从成像建模组件326(1)发送到分析组件328的数据可以包括已建模的模拟和/或数字数据、成像数据的统计、和/或已建模的图像块。从光学建模组件324发送到分析组件328的数据可以包括：(a)被建模的光学系统的参数，(b)光的传播数据(例如，也被发送到分析组件328的光的传播数据)以及(c)光学建模组件324的配置数据；配置数据可以包括对应于成像建模组件326(1)提供的图像块中的平面的每一种配置的数据。
分析组件328接受来自光学建模组件324和/或成像建模组件326(1)的数据，并且将有价值的数据图传递到优化组件322。分析组件328可以包括可选的空间像边缘斜率组件352，用于测量恰好在平板印刷过程中的晶片之上的能量分布中的PSF边缘的锐度。边缘越锐利，在所述晶片上形成的图案则越一致。
分析组件328还可以包括可选的解码器ROC(接收器/操作特征)曲线组件354，所述解码器ROC曲线组件354通过将假报警的可能性与探测的可能性进行比较，而指出对于解码算法的确信度。例如，ROC特征可以作为图像解码组件348的可靠性的度量而提供给优化组件322，反过来，图像解码组件348的可靠性的度量可以是图像再现组件346和建模组件324的功能。
分析组件328还可以包括可选的图像质量指标组件356，组件356提供感知的图像质量的数字评估。例如，组件356可以计算与人类视觉响应相关的质量指标，其中一些波长(颜色)和空间频率被削弱，而另一些波长被加强。例如，组件356还可以计算已知会影响图像质量的成像系统的特征，例如，在给定空间频率的调制，以及PSF中的第一艾里斑半径。
分析组件328还可以包括可选的恒定响应指标组件358，组件358描述了作为配置(这里，配置还表示光学建模组件324中的变化)的函数的变化。可以在组件358中计算的指标包括强度变化、相位变化(空间运动)、信噪比变化以及通过配置的像差变化。分析组件328产生用于优化组件322的分数数据。所述分数数据可以是单一的数量值，或者是用于所述优化器设法达到的目标的值的矢量或矩阵。
优化组件322对系统模型(例如，光学系统模型17和/或数字系统模型18)的可变参数进行改变。优化组件322利用算法(例如Nelder-Mead向下单工、遗传算法或阻尼最小二乘方案)来确定改变。优化组件322接受代表光学系统设计的质量的指标数字，所述光学系统设计由分析组件328根据光学建模组件324和/或成像组件326传递的数据而生成。优化组件322还可以确定何时已满足了系统设计目标(例如，目标24)。
图12图解说明了根据一个实施例的、设计优化系统中所使用的组件之间以及这些组件的功能之间的关系，所述设计优化系统用于设计使探测器到成像的物体的反射最小的光学系统。光学系统建模组件424利用物体-到-图像建模组件430来对物体信息到FPA的图像平面的传播和成像建模，以及利用图像-到-物体建模组件432来对从FPA到物体的反射照明的传播建模。组件430和432可以利用系统设计的数据(例如，组件430和/或432可以是如上所述的外部光学模拟器52，或者是定制的或自定义的组件，或者可以利用光学系统模型17的数据)。物体-到-图像建模组件430和图像-到-物体建模组件432将建模数据传递到分析组件428。滤波器生成组件426形成滤波器；组件426还可以包括图像再现组件434。分析组件428分析探测到的图像。图像质量分析组件436分析被滤波的(即，再现的)图像(例如，通过将被滤波的图像与指标20B(1)进行比较)，以及被反射的功率分析组件438分析被反射的功率(例如，分析来自图像-到-物体建模组件432、代表来自FPA的反射的数据，以确定被反射的功率)；分析组件428利用来自组件436和438的数据来形成用于优化组件422的指标数据(例如，分数)图。优化组件422改变系统模型的可变参数(例如，光学系统模型17或数字模型18的参数)，并且继续改变所述参数直到图像质量(如由组件430建模、由组件426滤波和再现以及由组件436分析的)，和图像-到-物体的反射(如由组件432建模和由组件438分析的)均满足设计目标为止。
图15示出了用于红外导引头的一个示例性的光学系统设计700。例如，系统设计700适用于例如由图4的设计优化系统12(2)实现的优化。光学系统设计700被示例性示出为具有透镜702、孔径光阑704和探测器708。例如，探测器708是非制冷微辐射计。探测器708包括锗覆盖板706并且具有FPA709。锗覆盖板706可以形成探测器708的密封和光学窗口。特别地，光学系统设计700包括透镜702的表面703上的波前编码。
在探测器708被设置为距离已知的最佳聚焦位置±100μm、图像平面709(代表同轴场和全纵向场)中的[x＝0，y＝0]和[X＝0，Y＝0.8]毫米的视场角中，所述红外导引头可以相对于8μm、10μm和12μm波长工作。
单个透镜设计的一级参数包括11mm焦距、F/0.9、标称视场±4度、物距250米、小于200mm的光学总轨迹。
光学系统设计700可以例如由外部光学模拟器52模拟。在该例中，没有采用再现滤波器和图像再现，因为不需要再现的图像(该例中的输出用于表明在光学系统设计700的视场中出现了亮斑)。但是，在优化期间，可以利用数字处理通过计算代表所述PSF的以字典顺序叠置的数字矩阵的内积来计算所述PSF中的功率。
在光学系统设计700的优化期间，在分析器组件78内配置了下面列出的三个示例性的指标。可以理解，根据设计选择，光学系统设计700的优化可以利用更多或更少的指标。
指标1     PSF中的总功率
指标2     任何PSF中的最小功率
指标3     通过所有PSF的功率变化
例如，指标1、指标2以及指标3可以被配置成在外部数字模拟器(例如，图4的外部数字模拟器54)中运行。在该例中，包括代码范例以用于通过MATLAB运行。下面的代码范例1指标1示出了指标1的示例性代码。
代码范例1指标1
function pwr＝psfTotPower(psf)
[M，N，P]＝size(psf)；
pwr＝0；
for k＝1:p，
        tmp＝psf(:，:，k)；
        tmp＝tmp(:)/sum(tmp(:))；
        pwr＝pwr+tmp′*tmp；
end
在代码范例1指标1中，对于给定的PSF组或块的总功率通过对按字典顺序叠置的PSF数据的内积求和来确定，其中所述PSF来自多种光学配置。当确定了向优化器组件80输出的分数时，该值被分析器组件78利用。
代码范例2指标2示出了指标2的示例性代码。
代码范例2指标2
function pwr＝psfMinPower(psf)
[M，N，P]＝size(psf)；
pwr＝inf；
for k＝1:p，
         tmp＝psf(:，:，k)；
         tmp＝tmp(:)/sum(tmp(:))；
         pwr＝min(pwr，tmp′*tmp)；
end
在代码范例2指标2中，给定的PSF组或块的最小功率通过找到按字典顺序叠置的PSF数据的最小内积来确定，其中所述PSF来自多种光学配置。当确定了向优化器组件80输出的分数时，该值被分析器组件78利用。
代码范例3指标3示出了指标3的示例性代码。
代码范例3指标3
function pwr＝psfVarPower(psf)
[M，N，P]＝size(psf)；
pwr＝inf；
for k＝1:p，
        tmp＝psf(:，:，k)；
        tmp＝tmp(:)/sum(tmp(:))；
        pwr(k)＝tmp′*tmp；
end
pwr＝var(pwr)；
在代码范例3指标3中，PSF组或块中的功率变化通过计算按字典顺序叠置的PSF数据的内积中的变化来确定，其中所述PSF来自多种光学配置。当确定了向优化器组件80输出的分数时，该值被分析器组件78利用。
分析器组件78可以将指标1-3的结果组合成单一的分数，所述分数被传递到优化器组件80。例如，分析器组件78可以对每个结果加权或改变比例以确定所述分数。操作者或设计者可以定义每个结果的加权值，或者所述加权值可以通过算法来确定。然后，优化器组件80调整表面703的参数以实现光学系统设计700的目标。例如，这些目标可以是高功率、较高的最小功率以及低变化。因而，在该例中，优化器组件80试图使指标1输出的功率值最大，使指标2输出的最小PSF功率最大，以及使指标3输出的PSF功率中的变化最小。这些目标适用于导引头/探测算法，所述算法依赖于最大的信噪比，或者在噪声功率恒定时，依赖于被定义为所述PSF的内积的信号强度。
图16示出了根据不具有波前编码的图15的光学系统设计700确定的示例性的光点曲线图。在分别对于-100μm、最佳焦点、和+100μm，以及对于共轴(光点曲线图中靠上的行)和离轴(光点曲线图中靠下的行)的配置1-3中，每个光点曲线图包含用符号(‘+’＝8μm，‘x’＝10μm，‘方框’＝12μm)表示的三个波长。图17示出了在探测器78定位于最佳焦点的图像平面中，对于切矢场(T)点和弧矢场(S)点[x＝0，y＝0]和[x＝0，y＝0.8](毫米)的一个示例性的多色(8μm-12μm波长)衍射MTF。图18示出了在探测器78距离最佳焦点为-100μm的图像平面中，对于切矢场(T)点和弧矢场(S)点[x＝0，y＝0]和[x＝0，y＝0.8](毫米)的一个示例性的多色(8μm-12μm波长)衍射MTF。图19示出了在具有探测器78距离最佳焦点为+100μm的图像平面中，对于切矢场(T)点和弧矢场(S)点[x＝0，y＝0]和[x＝0，y＝0.8](毫米)的一个示例性的多色(8μm-12μm波长)衍射MTF。在图17-图18中，显然，所述MTF随着探测器的位置而变化。在图18中，显然，弧矢全视场MTF具有恰好在每毫米10圈以下的零点，并且在每毫米10圈和每毫米20圈之间保持非常接近零。
图20示出了对于探测器708的±100μm的位移，不具有波前编码的光学系统设计700的示例性的PSF。除了示出探测器708执行采样过程之后的数字PSF之外，图20与图16类似。在图20中，显然所述探测器能够“看到”PSF中的变化，因为所述变化大于单个像素；否则，所述PSF将完全相同地出现。所述PSF是从左到右的，上部的行是探测器708对于8μm、10μm和12μm共轴(左半部分)以及对于相同波长离轴(右半部分)的-100μm位移；中间的行是最佳的焦点；底部的行是探测器708的+100μm位移。
图21示出了根据具有优化的波前编码的图15的光学系统设计700所确定的(即，在图4的设计优化系统12(2)执行优化之后)示例性的光点曲线图。在分别对于-100μm、最佳焦点、和+100μm，以及对于共轴(光点曲线图中靠上的行)和离轴(光点曲线图中靠下的行)的配置1-3中，每个光点曲线图包含用符号(‘+’＝8μm，‘x’＝10μm，‘方框’＝12μm)表示的三个波长。图22示出了在探测器78定位于最佳焦点的图像平面中，对于切矢场(T)点和弧矢场(S)点[x＝0，y＝0]和[x＝0，y＝0.8](毫米)的一个示例性的多色(8μm-12μm波长)衍射MTF。图23示出了在探测器78距离最佳焦点为-100μm的图像平面中，对于切矢场(T)点和弧矢场(S)点[x＝0，y＝0]和[x＝0，y＝0.8](毫米)的一个示例性的多色(8μm-12μm波长)衍射MTF。图24示出了在探测器78距离最佳焦点为+100μm的图像平面中，对于切矢场(T)点和弧矢场(S)点[x＝0，y＝0]和[x＝0，y＝0.8](毫米)的一个示例性的多色(8μm-12μm波长)衍射MTF。在图22-图24中，显然，所述MTF随探测器位移的变化比图16-图18中小:在每毫米20圈之前，所述多色MTF不存在零点。与优化之前的图18相比，在每毫米10圈和每毫米20圈之间，所述MTF始终在零点之上。
图25示出了对于探测器708的±100μm的位移，具有优化的波前编码的光学系统设计700的示例性的PSF。在图25中，尽管由于所述变化大于单个像素，所述探测器仍然能够“看到”PSF中的变化，但是与由加权的指标函数(由代码范例1到3所描述)测量的图20中的PSF相比，所述PSF更加类似。图25中的PSF是从左到右的，上部的行是探测器708对于8μm、10μm和12μm共轴(左半部分)以及对于相同波长离轴(右半部分)的-100μm位移；中间的行是最佳的焦点；底部的行是探测器708的+100μm位移。
优化之前的表面703的等式：
Sag ( r , t ) = cr 2 1 + 1 - ( 1 + k ) c 2 r 2
其中
c＝1.47852e-1 1/mm
k＝-4.10583mm
|r|≤4.61918，0≤t<2pi
在该例中，优化之后，表面703可以定义为：
Sag ( r , t ) = cr 2 1 + 1 - ( 1 + k ) c 2 r 2 + A 2 r 2 + A 4 r 4 + A 6 r 6 + A 8 r 8
其中
c＝1.47852e-11/mm
k＝-4.10583mm
|r|≤4.61918，0≤t<2pi
A2＝-8.0720e-9
A4＝3.529243e-8
A6＝1.422329e-9
A8＝5.397160e-11
可在不偏离其范围的情况下对上述方法和系统进行改变。因此应当注意到，在上述说明书中记载的或在附图中示出的内容是示例说明性质的而非限定性质的。所附权利要求希望覆盖本发明描述的所有通用的和专用的特征，以及本发明方法和系统的所有描述范围。

Claims (8)

1.一种用于优化光学和数字系统设计的方法，包括：
生成所述光学系统设计的光学模型；
生成所述数字系统设计的数字模型，所述数字系统设计包括滤波器核心以及至少电子说明书和模拟结果之一；
分析所述光学模型和所述数字模型的模拟输出，以产生分数；
处理所述分数以确定所述模拟输出是否实现了一个目标或多个目标；
如果未实现所述目标，则修改至少所述光学模型和所述数字模型之一的一个或多个属性；
重复分析、处理和修改步骤，直到实现所述目标为止；
生成输出，所述输出包括所述光学系统设计和所述数字系统设计至少其一的预测的性能；以及
根据所述光学模型和所述数字模型，生成优化的光学系统设计和优化的数字系统设计。
2.如权利要求1所述的方法，进一步包括指定所述目标。
3.如权利要求1所述的方法，所述生成所述光学模型的步骤包括与图形用户界面配合作用，以便利用根据模板生成的组件来确定所述光学模型。
4.如权利要求1所述的方法，所述生成所述数字模型的步骤包括与图形用户界面配合作用，以便利用根据模板生成的组件来确定所述数字模型。
5.如权利要求3所述的方法，所述修改步骤包括修改所述组件的一个或多个可变的属性。
6.如权利要求1所述的方法，所述修改步骤包括在所述光学模型内实现相位光学器件。
7.如权利要求1所述的方法，所述目标包括以下目标中的一个或多个：(a)所述光学模型形成的图像的质量，(b)所述数字模型形成的图像的质量，(c)所述光学模型和所述数字模型的输出的基于任务的效用，(d)所述光学和数字系统设计的实现成本，(e)所述光学和数字系统设计的实现尺寸以及(f)所述光学和数字系统设计的功耗。
8.一种用于优化光学系统设计和数字系统设计的系统，包括：
所述光学系统设计的光学模型；
所述数字系统设计的数字模型，所述数字系统设计包括滤波器核心和至少电子说明书和模拟结果之一；
光学模拟器，用于模拟所述光学模型、并用于生成包含所述光学系统设计的预测性能的输出；
数字模拟器，用于模拟所述数字模型、并用于生成包含所述数字系统设计的预测性能的输出；
分析器，用于分析所述光学模型和所述数字模型至少其一的模拟输出，以产生分数；以及
优化器，用于基于所述分数，修改所述光学模型和所述数字模型至少其一。
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