JPH10240709A - Device for designing lens and method therefor and medium for recording program for designing lens - Google Patents

Device for designing lens and method therefor and medium for recording program for designing lens

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JPH10240709A
JPH10240709A JP9042329A JP4232997A JPH10240709A JP H10240709 A JPH10240709 A JP H10240709A JP 9042329 A JP9042329 A JP 9042329A JP 4232997 A JP4232997 A JP 4232997A JP H10240709 A JPH10240709 A JP H10240709A
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JP
Japan
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lens design
evaluation
solution candidate
solution
aberration
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Application number
JP9042329A
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Japanese (ja)
Inventor
Yujiro Ito
雄二郎 伊藤
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Sony Corp
Original Assignee
Sony Corp
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Publication date
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Publication of JPH10240709A publication Critical patent/JPH10240709A/en
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To obtain a satisfactory lens design value without being trapped by a local solution regardless of an initial value. SOLUTION: A gene initial group generating part 31 generates a gene initial group corresponding to the initial solution candidate group of a lens design parameter. An adaptability evaluating part 32 evaluates the adaptability of each gene data constructing a gene group for an applied gene group including the gene initial group. A genetic operation executing part 33 executes a genetic operation to which the result of evaluation is added to the gene group after the execution of evaluation by the adaptability evaluating part 32, and applies the gene group after the execution of the genetic operation to the adaptability evaluating part 32. The evaluation by the adaptability evaluating part 32 and the genetic operation by the genetic operation executing part 33 are repeatedly executed so that the optimal solution of a lens design parameter can be retrieved, and the optimal solution can be outputted by an optimal solution outputting part 34.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、レンズ設計に用い
られるレンズ設計装置および方法ならびにレンズ設計用
プログラムを記録した媒体に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a lens design apparatus and method used for lens design, and a medium on which a lens design program is recorded.

【0002】[0002]

【従来の技術】近年、レンズ設計は、コンピュータおよ
びレンズ設計用プログラムを用いて、自動設計させるこ
とが一般的になっている。レンズ設計用プログラムは、
設計しようとするレンズ系の各パラメータ(曲率、屈折
率、面間隔)の範囲および初期値を入力し、評価関数の
形を決めてやれば、自動的に各パラメータの最適解を求
めるソフトウェアである。評価関数とは、レンズ系を評
価するための関数であり、例えば収差を変数とする関数
である。この評価関数は、設計しようとするレンズ系の
仕様等に応じて、レンズ設計者の判断により、複数種類
の収差のうちの全部を用いたり、あるいは一部を選択的
に用いたり、また、任意の収差に重み付けをしたりして
決められる。ここでは、評価関数の値が小さい程、評価
が高いものとする。各パラメータの最適解を求める方法
としては、例えば、初期値を含む所定の範囲内で各パラ
メータを順次変えてやり、その中で評価関数の値が最も
小さくなるパラメータの組み合わせを最適解とする方法
が用いられる。
2. Description of the Related Art In recent years, it has become common practice to automatically design a lens using a computer and a lens design program. The lens design program is
Enter the range and initial value of each parameter (curvature, refractive index, surface spacing) of the lens system to be designed, determine the form of the evaluation function, and automatically find the optimal solution for each parameter. . The evaluation function is a function for evaluating the lens system, for example, a function using aberration as a variable. Depending on the specifications of the lens system to be designed, this evaluation function may use all of the plural types of aberrations, selectively use some of them, or arbitrarily select, depending on the judgment of the lens designer. Is determined by weighting the aberrations. Here, it is assumed that the smaller the value of the evaluation function, the higher the evaluation. As a method of obtaining an optimal solution of each parameter, for example, a method of sequentially changing each parameter within a predetermined range including an initial value, and determining a combination of parameters having the smallest value of the evaluation function among them as an optimal solution Is used.

【0003】[0003]

【発明が解決しようとする課題】しかしなから、上述の
ような従来のレンズ設計用プログラムは、完全なもので
はなく、最適解を探索する途中で、評価関数の値の極小
値(Local Minimum)が存在すると、その
極小値に対応する局所解にトラップ(捕獲)されてしま
うという問題点がある。ここで、局所解にトラップされ
るか否かは、初期値の与え方に大きく依存する。しか
し、初期値の与え方に関しては、レンズ設計熟練者の経
験と勘に頼っているのが現状である。
However, the conventional lens design program as described above is not perfect, and the local minimum of the value of the evaluation function (Local Minimum) in the course of searching for the optimal solution. Is trapped in a local solution corresponding to the minimum value. Here, whether to be trapped by the local solution largely depends on how to give the initial value. However, at present, the method of giving the initial value depends on the experience and intuition of a lens design expert.

【0004】更に、従来のレンズ設計用プログラムで
は、熟練者の与えた初期値によって得られた最適解より
も良い解が存在するかもしれないが、その存在の有無を
証明するのは、実際上不可能である。それは、レンズ設
計ではレンズの変数が多く、また、評価関数は正弦関数
の多項式となるため解析的に解くことができず、一般に
数値計算で求めるしかなく、レンズの変数全てをそれぞ
れ所定の範囲内で動かし、しらみつぶしに最適解を探索
するとなると、計算回数は天文学的な数となってしまう
からである。
Further, in the conventional lens design program, there may exist a better solution than the optimal solution obtained by the initial value given by the expert, but the existence of the solution is actually proved. Impossible. That is, in lens design, there are many lens variables, and the evaluation function is a polynomial of a sine function, so it cannot be solved analytically.In general, it can only be found by numerical calculation, and all lens variables are within a predetermined range. If you try to find the best solution for crushing, the number of calculations will be astronomical.

【0005】本発明はかかる問題点に鑑みてなされたも
ので、その目的は、初期値によらずに局所解にトラップ
されることなく、良好なレンズ設計値を得ることができ
るようにしたレンズ設計装置および方法ならびにレンズ
設計用プログラムを記録した媒体を提供することにあ
る。
The present invention has been made in view of such a problem, and an object of the present invention is to provide a lens capable of obtaining a good lens design value without being trapped in a local solution regardless of an initial value. It is an object of the present invention to provide a design apparatus and method, and a medium recording a lens design program.

【0006】[0006]

【課題を解決するための手段】請求項1記載のレンズ設
計装置は、レンズ設計パラメータの初期解候補集団を含
む、与えられたレンズ設計パラメータの解候補集団につ
いて、各解候補の評価を行う評価手段と、この評価手段
による評価実行後のレンズ設計パラメータの解候補集団
に対して、評価手段による評価の結果を加味した遺伝的
操作を実行し、遺伝的操作実行後の解候補集団を評価手
段に与える遺伝的操作実行手段とを備え、評価手段によ
る評価と遺伝的操作実行手段による遺伝的操作とを繰り
返し実行して、レンズ設計パラメータの最適解を探索す
るものである。
According to a first aspect of the present invention, there is provided a lens design apparatus for evaluating each solution candidate for a given solution group of lens design parameters including an initial solution group of lens design parameters. Means, and performing a genetic operation on the solution candidate group of the lens design parameters after the evaluation performed by the evaluation means in consideration of the result of the evaluation by the evaluation means; And a genetic operation by the evaluation means and the genetic operation by the genetic operation execution means are repeatedly executed to search for an optimal solution of the lens design parameter.

【0007】請求項4記載のレンズ設計方法は、レンズ
設計パラメータの初期解候補集団を生成する初期解候補
集団生成手順と、この初期解候補集団生成手順によって
生成された初期解候補集団を含む、与えられたレンズ設
計パラメータの解候補集団について、各解候補の評価を
行う評価手順と、この評価手順による評価実行後のレン
ズ設計パラメータの解候補集団に対して、評価手順によ
る評価の結果を加味した遺伝的操作を実行し、遺伝的操
作実行後の解候補集団を評価手順に与える遺伝的操作実
行手順とを含み、評価手順と遺伝的操作実行手順とを繰
り返し実行して、レンズ設計パラメータの最適解を探索
するものである。
According to a fourth aspect of the present invention, there is provided a lens design method comprising: an initial solution candidate group generating procedure for generating an initial solution candidate group for lens design parameters; and an initial solution candidate group generated by the initial solution candidate group generating procedure. An evaluation procedure for evaluating each solution candidate for a given lens design parameter solution candidate group, and a result of the evaluation procedure for the lens design parameter solution candidate group after this evaluation procedure is performed. Performing the genetic operation, and performing a genetic operation to give a solution candidate group after the genetic operation is performed to the evaluation procedure. This is to search for the optimal solution.

【0008】請求項7記載のレンズ設計用プログラムを
記録した媒体は、コンピュータによってレンズ設計パラ
メータの最適解を求めるためのレンズ設計用プログラム
を記録した媒体であって、レンズ設計用プログラムが、
コンピュータに、レンズ設計パラメータの初期解候補集
団を含む、与えられたレンズ設計パラメータの解候補集
団について、各解候補の評価を行う評価手順と、この評
価手順による評価実行後のレンズ設計パラメータの解候
補集団に対して、評価手順による評価の結果を加味した
遺伝的操作を実行し、遺伝的操作実行後の解候補集団を
評価手順に与える遺伝的操作実行手順とを繰り返し実行
させて、レンズ設計パラメータの最適解を探索させるよ
うにしたものである。
[0008] A medium on which the lens design program according to claim 7 is recorded is a medium on which a lens design program for obtaining an optimal solution of lens design parameters by a computer is recorded, wherein the lens design program is:
An evaluation procedure for evaluating each solution candidate for a given lens design parameter solution candidate group including the lens design parameter initial solution candidate group, and a lens design parameter solution after performing the evaluation by this evaluation procedure. A lens operation is performed on the candidate group by performing a genetic operation taking into account the results of the evaluation performed by the evaluation procedure, and a genetic operation execution procedure of providing the solution candidate group after the execution of the genetic operation to the evaluation procedure. This is to search for an optimal solution of the parameter.

【0009】請求項1記載のレンズ設計装置では、評価
手段によって、レンズ設計パラメータの初期解候補集団
を含む、与えられたレンズ設計パラメータの解候補集団
について、各解候補の評価が行われ、遺伝的操作実行手
段によって、評価手段による評価実行後のレンズ設計パ
ラメータの解候補集団に対して、評価手段による評価の
結果を加味した遺伝的操作が実行され、遺伝的操作実行
後の解候補集団が評価手段に与えられる。そして、評価
手段による評価と遺伝的操作実行手段による遺伝的操作
とが繰り返し実行されて、レンズ設計パラメータの最適
解が探索される。
In the lens design apparatus according to the first aspect, the evaluation means evaluates each solution candidate for the given lens design parameter solution candidate group including the initial lens design parameter solution group, and Genetic operation taking into account the result of the evaluation by the evaluating means is performed on the solution candidate group of the lens design parameters after the evaluation is performed by the evaluating means, and the solution candidate group after performing the genetic operation is Given to the evaluation means. Then, the evaluation by the evaluation means and the genetic operation by the genetic operation execution means are repeatedly executed, and the optimal solution of the lens design parameter is searched.

【0010】請求項4記載のレンズ設計方法では、初期
解候補集団生成手順によって、レンズ設計パラメータの
初期解候補集団が生成され、評価手順によって、初期解
候補集団生成手順によって生成された初期解候補集団を
含む、与えられたレンズ設計パラメータの解候補集団に
ついて、各解候補の評価が行われ、遺伝的操作実行手順
によって、評価手順による評価実行後のレンズ設計パラ
メータの解候補集団に対して、評価手順による評価の結
果を加味した遺伝的操作が実行され、遺伝的操作実行後
の解候補集団が評価手順に与えられる。そして、評価手
順と遺伝的操作実行手順とが繰り返し実行されて、レン
ズ設計パラメータの最適解が探索される。
In the lens design method, an initial solution candidate group of lens design parameters is generated by the initial solution candidate group generation procedure, and the initial solution candidate group generated by the initial solution candidate group generation procedure by the evaluation procedure. For the solution candidate group of the given lens design parameters, including the population, the evaluation of each solution candidate is performed, and by the genetic operation execution procedure, for the lens design parameter solution candidate group after the evaluation execution by the evaluation procedure, A genetic operation taking into account the result of the evaluation by the evaluation procedure is performed, and a solution candidate group after the execution of the genetic operation is provided to the evaluation procedure. Then, the evaluation procedure and the genetic operation execution procedure are repeatedly executed to search for an optimal solution of the lens design parameters.

【0011】請求項7記載のレンズ設計用プログラムを
記録した媒体では、この媒体に記録されたレンズ設計用
プログラムによって実行される評価手順によって、初期
解候補集団を含む、与えられたレンズ設計パラメータの
解候補集団について、各解候補の評価が行われ、レンズ
設計用プログラムによって実行される遺伝的操作実行手
順によって、評価手順による評価実行後のレンズ設計パ
ラメータの解候補集団に対して、評価手順による評価の
結果を加味した遺伝的操作が実行され、遺伝的操作実行
後の解候補集団が評価手順に与えられる。そして、評価
手順と遺伝的操作実行手順とが繰り返し実行されて、レ
ンズ設計パラメータの最適解が探索される。
According to a seventh aspect of the present invention, there is provided a medium having a lens design program recorded thereon, wherein a given lens design parameter including an initial solution candidate group is obtained by an evaluation procedure executed by the lens design program recorded on the medium. With respect to the solution candidate group, each solution candidate is evaluated, and according to the genetic operation execution procedure executed by the lens design program, the lens design parameter solution candidate group after the evaluation is executed by the evaluation procedure is evaluated by the evaluation procedure. A genetic operation taking into account the result of the evaluation is executed, and a solution candidate group after the execution of the genetic operation is provided to the evaluation procedure. Then, the evaluation procedure and the genetic operation execution procedure are repeatedly executed to search for an optimal solution of the lens design parameters.

【0012】[0012]

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して詳細に説明する。図3は、本発明の第
1の実施の形態に係るレンズ設計装置のハードウェア構
成を示すブロック図である。本実施の形態に係るレンズ
設計装置は、CPU(中央処理装置)11と、OS(オ
ペレーティング・システム)が格納されたROM(リー
ド・オンリ・メモリ)12と、作業領域となるRAM
(ランダム・アクセス・メモリ)13と、これらが接続
されたバス10とを備えている。レンズ設計装置は、更
に、それぞれ、インタフェース(図では、I/Fと記
す。)14〜20を介してバス10に接続されたCRT
(陰極線管)21、ハードディスク22、CD(コンパ
クトディスク)−ROMドライブ23、フロッピィディ
スクドライブ24、キーボード25、マウス26および
プリンタ27を備えている。
Embodiments of the present invention will be described below in detail with reference to the drawings. FIG. 3 is a block diagram illustrating a hardware configuration of the lens design device according to the first embodiment of the present invention. The lens design apparatus according to the present embodiment includes a CPU (central processing unit) 11, a ROM (read only memory) 12 storing an OS (operating system), and a RAM serving as a work area.
(Random access memory) 13 and a bus 10 to which these are connected. The lens design apparatus further includes a CRT connected to the bus 10 via interfaces (illustrated as I / F in the figure) 14 to 20, respectively.
A (cathode ray tube) 21, a hard disk 22, a CD (compact disk) -ROM drive 23, a floppy disk drive 24, a keyboard 25, a mouse 26, and a printer 27 are provided.

【0013】このレンズ設計装置では、CPU11は、
RAM13を作業領域として、ハードディスク22、C
D−ROMドライブ23によって駆動されるCD−RO
M、またはフロッピィディスクドライブ24によって駆
動されるフロピィディスクに格納された本実施の形態に
おけるレンズ設計用プログラムを実行し、適宜、必要な
情報やメニュー等をCRT21上に表示するようになっ
ている。また、使用者は、適宜、必要な情報や指示を、
キーボード25やマウス26等を用いて入力するように
なっている。ハードディスク22、CD−ROMドライ
ブ23によって駆動されるCD−ROM、およびフロッ
ピィディスクドライブ24によって駆動されるフロピィ
ディスクは、本発明のレンズ設計用プログラムを記録し
た媒体に相当する。
In this lens design device, the CPU 11
The hard disk 22, C
CD-RO driven by D-ROM drive 23
The lens design program according to the present embodiment stored in a floppy disk driven by the M or the floppy disk drive 24 is executed, and necessary information and menus are displayed on the CRT 21 as appropriate. . In addition, the user may provide necessary information and instructions as appropriate.
Input is performed using a keyboard 25, a mouse 26, or the like. The hard disk 22, the CD-ROM driven by the CD-ROM drive 23, and the floppy disk driven by the floppy disk drive 24 correspond to a medium in which the lens design program of the present invention is recorded.

【0014】図1は、図3に示したようなハードウェア
構成と本実施の形態におけるレンズ設計用プログラムと
によって実現される本実施の形態に係るレンズ設計装置
の機能的な構成を示す機能ブロック図である。この図に
示したように、本実施の形態に係るレンズ設計装置は、
レンズ設計パラメータの初期解候補集団に対応する遺伝
子初期集団を生成する遺伝子初期集団生成部31と、こ
の遺伝子初期集団生成部31によって生成された遺伝子
初期集団を含む、与えられた遺伝子集団について、遺伝
子集団を構成する各遺伝子データの適応度の評価を行う
適応度評価部32と、この適応度評価部32による評価
実行後の遺伝子集団に対して、適応度評価部32による
評価の結果を加味した遺伝的操作を実行し、遺伝的操作
実行後の遺伝子集団を適応度評価部32に与える遺伝的
操作実行部33と、適応度評価部32による評価の結果
に基づいて、レンズ設計パラメータの最適解を出力する
最適解出力部34とを備えている。なお、レンズ設計パ
ラメータとは、設計しようとするレンズ系における各レ
ンズの面の曲率、屈折率、面間隔等である。遺伝子初期
集団、遺伝子集団、遺伝子データ、適応度および遺伝的
操作については後で詳しく説明する。
FIG. 1 is a functional block diagram showing a functional configuration of a lens design apparatus according to the present embodiment realized by the hardware configuration as shown in FIG. 3 and the lens design program in the present embodiment. FIG. As shown in this figure, the lens design device according to the present embodiment
For a given gene population including a gene initial population generation unit 31 that generates a gene initial population corresponding to an initial solution candidate population of lens design parameters, and a gene initial population generated by the gene initial population generation unit 31, A fitness evaluation unit 32 that evaluates the fitness of each gene data constituting the population, and a gene group that has been evaluated by the fitness evaluation unit 32, taking into account the results of the evaluation by the fitness evaluation unit 32. A genetic operation executing unit 33 for executing a genetic operation and giving the gene population after the genetic operation to the fitness evaluation unit 32, and an optimal solution of the lens design parameter based on the evaluation result by the fitness evaluation unit 32. And an optimal solution output unit 34 for outputting Note that the lens design parameters are a curvature, a refractive index, a surface interval, and the like of a surface of each lens in a lens system to be designed. The initial gene population, gene population, genetic data, fitness and genetic manipulation will be described in detail later.

【0015】図1に示したレンズ設計装置を実現する本
実施の形態におけるレンズ設計用プログラムは、基本的
には、遺伝的アルゴリズム(Genetic Algo
rithm:GA)を実行するものであるが、適応度評
価部32の一部を実現するためにレンズ自動設計プログ
ラムも使用する。
The lens design program according to the present embodiment for realizing the lens design apparatus shown in FIG. 1 basically includes a genetic algorithm (Genetic Algorithm).
(GA), but also uses an automatic lens design program to implement a part of the fitness evaluation unit 32.

【0016】遺伝的アルゴリズムとは、生物の進化のメ
カニズムにならって、J.H.Hollandによって
考案された探索アルゴリズムである(例えば、“システ
ム/制御/情報,Vol.39,No6,第295〜3
02ページ,1995年”参照。)。遺伝的アルゴリズ
ムでは、まず、問題の解を遺伝子(文字列)データにコ
ード化し、遺伝子初期集団(解候補集団)を適当な方法
で生成する。次に、遺伝子初期集団を構成する各遺伝子
について適応度を評価し、この適応度を加味して自然淘
汰の原理を働かせた選択,交差(交配)や、突然変異等
の遺伝子的操作を行い、遺伝子集団として進化させてい
くことにより、より最適に近い解を求める方法である。
遺伝的アルゴリズムは、目的関数の微分可能性等を必要
とせず、目的関数の形によらない探索ができ、多点探索
であり局所解に落ちにくく、広い枠組みにより応用が容
易という特徴を持っている。
Genetic algorithms are described in J. H. This is a search algorithm devised by Holland (for example, “System / Control / Information, Vol. 39, No. 6, 295-3)
In the genetic algorithm, first, a solution of a problem is encoded into gene (character string) data, and an initial gene population (solution candidate population) is generated by an appropriate method. The fitness of each gene that constitutes the initial gene population is evaluated, and genetic manipulations such as selection, crossing (mutation), mutation, etc., which take into account the fitness and use the principle of natural selection, are performed as a gene population. It is a method of finding a solution that is closer to optimal by evolving.
Genetic algorithms do not require the differentiability of the objective function, and can perform searches that do not depend on the shape of the objective function. I have.

【0017】なお、本実施の形態では、遺伝子データの
集団を遺伝子集団、最初に与えられる遺伝子データの集
団を遺伝子初期集団と言う。
In this embodiment, a group of gene data is called a gene group, and a group of gene data given first is called an initial gene group.

【0018】図2は、図1における適応度評価部32の
構成を詳しく示す機能ブロック図である。この図に示し
たように、適応度評価部32は、入力された遺伝子集団
を構成する各遺伝子データをレンズ設計パラメータに変
換する変換部41と、この変換部41によって得られた
レンズ設計パラメータ、および後述するような変更後の
レンズ設計パラメータに基づいて光線追跡を行う光線追
跡実行部42と、この光線追跡実行部42による光線追
跡の結果に基づいて、収差を算出する収差算出部43
と、この収差算出部43による収差算出の後に、変換部
41によって得られたレンズ設計パラメータを含む所定
の範囲内において、レンズ設計パラメータを変更して光
線追跡実行部42に与えるパラメータ変更部44と、収
差算出部43によって算出された収差の情報を用いて、
所定の範囲内におけるレンズ設計パラメータの最適値を
求め、この最適値を最適化データとして出力すると共
に、最適化データに対応する収差の情報を出力する最適
化データ出力部45と、この最適化データ出力部45よ
り出力される収差の情報を用いて、最適化データの適応
度の評価を行う評価部46とを備えている。評価部46
は、十分な評価が得られた場合には、最適化データおよ
びその最適化データに対応する収差の情報を最適解出力
部34に出力し、十分な評価が得られなかった場合に
は、最適化データおよびその最適化データに対応する収
差の情報を遺伝的操作実行部33に出力するようになっ
ている。なお、適応度とは、環境への適応の度合いを言
い、本実施の形態の場合では、特に、収差が小さいこと
の度合いを言う。従って、収差が小さい程、適応度が大
きくなる。
FIG. 2 is a functional block diagram showing the configuration of the fitness evaluation section 32 in FIG. 1 in detail. As shown in this figure, the fitness evaluation unit 32 includes a conversion unit 41 that converts each of the gene data constituting the input gene population into lens design parameters, a lens design parameter obtained by the conversion unit 41, And a ray tracing execution unit 42 that performs ray tracing based on a changed lens design parameter as described later, and an aberration calculation unit 43 that calculates aberration based on the result of the ray tracing by the ray tracing execution unit 42
And a parameter changing unit 44 that changes the lens design parameter within a predetermined range including the lens design parameter obtained by the conversion unit 41 after the aberration calculation by the aberration calculation unit 43, and gives the parameter to the ray tracing execution unit 42. Using the information on the aberration calculated by the aberration calculation unit 43,
An optimization data output unit 45 for obtaining an optimum value of a lens design parameter within a predetermined range, outputting the optimum value as optimization data, and outputting aberration information corresponding to the optimization data; An evaluation unit 46 that evaluates the fitness of the optimization data using the information on the aberration output from the output unit 45 is provided. Evaluation unit 46
Outputs the optimized data and the aberration information corresponding to the optimized data to the optimal solution output unit 34 when a sufficient evaluation is obtained. The information on the aberration corresponding to the optimized data and the optimized data is output to the genetic operation execution unit 33. Note that the adaptability refers to the degree of adaptation to the environment, and in the case of the present embodiment, particularly refers to the degree of small aberration. Therefore, the smaller the aberration, the greater the fitness.

【0019】図2に示した適応度評価部32のうち符号
48で示した部分、すなわち、光線追跡実行部42、収
差算出部43、パラメータ変更部44および最適化デー
タ出力部45は、レンズ自動設計プログラムによって実
現される。
The part indicated by reference numeral 48 in the fitness evaluation section 32 shown in FIG. 2, that is, the ray tracing execution section 42, the aberration calculation section 43, the parameter change section 44, and the optimization data output section 45, It is realized by a design program.

【0020】次に、図4および図5を参照して、本実施
の形態に係るレンズ設計装置の動作について説明する。
なお、このレンズ設計装置の動作の説明は、本実施の形
態に係るレンズ設計方法についての説明を兼ねている。
Next, the operation of the lens design apparatus according to the present embodiment will be described with reference to FIGS.
The description of the operation of the lens design device also serves as the description of the lens design method according to the present embodiment.

【0021】図4は、本実施の形態に係るレンズ設計装
置の全体の動作を示す流れ図である。遺伝的アルゴリズ
ムを利用するには、まず、解候補を何らかの形で遺伝子
データにコード化する必要がある。そこで、レンズ設計
装置では、まず、レンズ設計パラメータに対応する遺伝
子データのモデルである遺伝子モデルを決定する(ステ
ップS101)。
FIG. 4 is a flowchart showing the overall operation of the lens design apparatus according to the present embodiment. In order to use a genetic algorithm, first, it is necessary to encode a solution candidate into genetic data in some form. Therefore, the lens design device first determines a gene model that is a model of genetic data corresponding to the lens design parameters (step S101).

【0022】ここで、図6および図7を参照して、本実
施の形態における遺伝子モデルの一例について説明す
る。ここでは、図6に示したような2枚のレンズ51,
52からなるレンズ系を設計する場合を例に取って説明
する。この例では、1枚目のレンズ51の第1面の曲
率,レンズの屈折率,第2面の曲率を、それぞれR1f,
N1,R1r、1枚目のレンズ51と2枚目のレンズ52
との面間隔をD1、2枚目のレンズ52の第1面の曲
率,レンズの屈折率,第2面の曲率を、それぞれR2f,
N2,R2rとする。このような遺伝子モデルは、例え
ば、使用者が、必要な情報をキーボード25やマウス2
6等を用いてレンズ設計装置に入力して、設定する。
Here, an example of a gene model according to the present embodiment will be described with reference to FIGS. Here, the two lenses 51, as shown in FIG.
The case of designing a lens system composed of 52 will be described as an example. In this example, the curvature of the first surface, the refractive index of the lens, and the curvature of the second surface of the first lens 51 are R1f,
N1, R1r, first lens 51 and second lens 52
And the curvature of the first surface, the refractive index of the lens, and the curvature of the second surface of the second lens 52 are R2f,
N2 and R2r. Such a genetic model is, for example, a method in which a user inputs necessary information to the keyboard 25 or the mouse 2.
Input to the lens design device using 6 or the like and set.

【0023】図7は、図6に示したレンズ系におけるレ
ンズ設計パラメータの遺伝子モデルの一例を示したもの
である。この遺伝子モデルは、レンズ設計パラメータR
1f,N1,R1r,D1,R2f,N2,R2rを、この順番
に並べて遺伝子データとしたものである。なお、R1f,
R1r,D1,R2f,R2rは、例えば16ビットで表し、
N1,N2は、例えば12ビットで表すものとする。
FIG. 7 shows an example of a genetic model of lens design parameters in the lens system shown in FIG. This genetic model has a lens design parameter R
1f, N1, R1r, D1, R2f, N2, and R2r are arranged in this order to generate gene data. Note that R1f,
R1r, D1, R2f, and R2r are represented by, for example, 16 bits.
N1 and N2 are represented by, for example, 12 bits.

【0024】図6におけるwは、レンズ51,52から
なるレンズ系に、複数本の平行光線を入射させた場合の
焦点におけるスポットの大きさを表している。このスポ
ットの大きさwは、収差の大きさに対応するので、収差
量と言える。なお、レンズ自動設計プログラムでは、レ
ンズ設計パラメータに基づいて、光線追跡を行って、ス
ポットの大きさwのような収差量、あるいはいくつかの
収差(コマ収差,像面湾曲等)を用いて算出される収差
評価量を用いて、レンズ設計パラメータに基づくレンズ
系の評価を行うようになっている。
In FIG. 6, w represents the size of the spot at the focal point when a plurality of parallel light beams enter the lens system including the lenses 51 and 52. Since the spot size w corresponds to the size of the aberration, it can be said that the spot size is the amount of aberration. In the automatic lens design program, ray tracing is performed based on lens design parameters, and is calculated using an aberration amount such as a spot size w or some aberrations (coma aberration, field curvature, etc.). The lens system is evaluated based on the lens design parameters using the aberration evaluation amount obtained.

【0025】図4に示した動作において、レンズ設計装
置は、次に、図1における遺伝子初期集団生成部31に
よって、遺伝子初期集団を生成する(ステップS10
2)。遺伝子初期集団を構成する遺伝子データの数は任
意であり、例えば30程度とする。また、遺伝子初期集
団を構成する遺伝子データの内容も任意であり、例え
ば、CPU11が乱数を用いてランダムに生成するよう
にしても良いし、レンズ設計熟練者等が好ましいと思わ
れる内容に設定するようにしても良い。なお、以下、遺
伝子集団を構成する遺伝子データを個体とも言う。
In the operation shown in FIG. 4, the lens designing apparatus next generates an initial gene population by the initial gene population generating unit 31 in FIG. 1 (step S10).
2). The number of gene data constituting the initial gene population is arbitrary, for example, about 30. Further, the content of the gene data constituting the initial gene population is also arbitrary. For example, the CPU 11 may randomly generate the random number using random numbers, or may set the content that a lens design expert or the like considers preferable. You may do it. Hereinafter, the genetic data constituting the gene population is also referred to as an individual.

【0026】レンズ設計装置は、次に、適応度評価部3
2によって、各個体の適応評価を行う(ステップS10
3)。ここでは、各個体毎に、レンズ自動設計プログラ
ムを用いて、光線追跡を行い、収差量または収差評価量
を算出してレンズ系の評価を行うと共に、レンズ設計パ
ラメータの最適値を算出し、算出した最適値に対応する
収差量または収差評価量に基づいて各個体の適応度を評
価する。なお、この各個体の適応評価については、後で
図5を参照して詳しく説明する。この評価の結果が、後
で行われる遺伝的操作に加味されることになる。レンズ
設計装置は、次に、適応度評価部32によって、各個体
の適応評価の結果、十分な評価が得られた個体、すなわ
ち適応度が所定値以上の個体があるか否かを判断する
(ステップS104)。適応度評価部32は、十分な評
価が得られた個体がある場合(Y)には、その個体に対
応する最適化データおよびその最適化データに対応する
収差量または収差評価量を最適解出力部34に出力す
る。この場合、レンズ設計装置は、最適解出力部34に
よって、最適化データおよびその最適化データに対応す
る収差量または収差評価量を、適宜の方法(CRT21
によって表示、プリンタ27によって印刷等)で使用者
に対して出力して(ステップS109)、動作を終了す
る。ここで、出力される最適化データが、本実施の形態
に係るレンズ設計装置によって求められるレンズ設計パ
ラメータの最適解となる。なお、十分な評価が得られた
個体が複数ある場合には、その全ての個体に対応する最
適化データを出力するようにしても良いし、最も適応度
の大きい個体に対応する最適化データのみを出力するよ
うにしても良い。
Next, the lens design device, the fitness evaluation unit 3
2, the individual is evaluated for adaptation (step S10).
3). Here, for each individual, ray tracing is performed using an automatic lens design program, the amount of aberration or aberration evaluation amount is calculated to evaluate the lens system, and the optimum value of the lens design parameter is calculated and calculated. The fitness of each individual is evaluated based on the aberration amount or the aberration evaluation amount corresponding to the obtained optimum value. The adaptation evaluation of each individual will be described later in detail with reference to FIG. The result of this evaluation will be added to the genetic manipulation performed later. Next, as a result of the adaptive evaluation of each individual, the fitness evaluation section 32 determines whether or not there is an individual for which a sufficient evaluation has been obtained, that is, an individual whose fitness is equal to or higher than a predetermined value ( Step S104). When there is an individual for which sufficient evaluation has been obtained (Y), the fitness evaluation unit 32 outputs the optimized data corresponding to the individual and the aberration amount or the aberration evaluation amount corresponding to the optimized data as an optimal solution. Output to the unit 34. In this case, the lens design device uses the optimum solution output unit 34 to determine the optimized data and the aberration amount or aberration evaluation amount corresponding to the optimized data by an appropriate method (CRT 21).
Is output to the user (step S109), and the operation is terminated. Here, the output optimization data is an optimal solution of the lens design parameters obtained by the lens design device according to the present embodiment. If there are a plurality of individuals that have been sufficiently evaluated, the optimization data corresponding to all the individuals may be output, or only the optimization data corresponding to the individual with the highest fitness may be output. May be output.

【0027】レンズ設計装置は、全ての個体について十
分な評価が得られなかった場合(ステップS104;
N)には、適応度評価部32によって、各個体毎の最適
化データおよびその最適化データに対応する収差量また
は収差評価量を遺伝的操作実行部33に出力する。この
場合、遺伝的操作実行部33は、まず、最適化データを
遺伝子データに変換する(ステップS105)。この時
点で、新たな遺伝子集団が形成される。遺伝的操作実行
部33は、次に、遺伝子集団に対して、淘汰(選択)お
よび増殖(ステップS106)、交差(交配)(ステッ
プS107)、突然変異(ステップS108)の各遺伝
的操作を実行する。淘汰(選択)および増殖は、評価の
低い個体を、評価の低い順に一定割合だけ淘汰(カッ
ト)し、淘汰された個体の数を補う分だけ、評価の高い
個体を増殖(コピー)する操作である。交差(交配)
は、2つの個体(親)の遺伝子データの一部を組み替え
て新しい個体(子)の遺伝子データを作る操作である。
突然変異は、遺伝子データを一定の確率で変化させる操
作である。各遺伝的操作のうち、淘汰および増殖は、特
に、レンズ設計パラメータを良好な値に収束させる機能
を有し、交差および突然変異は、特に、レンズ設計パラ
メータが局所解にトラップされるのを防止する機能を有
する。なお、各遺伝的操作の具体的な内容、例えば交差
のルールや突然変異の発生方法等は、任意に設定可能で
ある。
The lens design apparatus does not obtain a sufficient evaluation for all individuals (step S104;
In N), the fitness evaluation unit 32 outputs the optimized data for each individual and the aberration amount or the aberration evaluation amount corresponding to the optimized data to the genetic operation execution unit 33. In this case, the genetic operation execution unit 33 first converts the optimization data into genetic data (Step S105). At this point, a new gene population is formed. Next, the genetic operation execution unit 33 executes each genetic operation of selection (selection) and propagation (step S106), crossing (crossing) (step S107), and mutation (step S108) on the gene population. I do. Selection (proliferation) and proliferation are operations in which individuals with low evaluations are selected (cut) by a certain percentage in the order of low evaluation, and individuals with high evaluations are propagated (copy) by the amount that compensates for the number of individuals selected. is there. Crossing (Mating)
Is an operation of rearranging a part of the genetic data of two individuals (parents) to create genetic data of a new individual (child).
Mutation is an operation that changes genetic data with a certain probability. Of each genetic operation, selection and propagation have the function of converging the lens design parameters, in particular, to good values, and crossing and mutation prevent, in particular, lens design parameters from being trapped in local solutions. It has a function to do. The specific content of each genetic operation, for example, the rule of intersection and the method of generating a mutation, can be arbitrarily set.

【0028】遺伝的操作部33は、上記各遺伝的操作を
実行して得られた遺伝子集団を、適応度評価部32に与
え、図4に示した動作では、各個体の適応評価(ステッ
プS103)に戻ることになる。以上のようにして、各
個体の適応評価と遺伝的操作とを繰り返し実行すること
により、局所解にトラップされることなく、良好なレン
ズ設計値(最適化データ)を得ることができる。
The genetic operation unit 33 supplies the gene group obtained by executing each of the above-described genetic operations to the fitness evaluation unit 32, and in the operation shown in FIG. 4, the fitness evaluation of each individual is performed (step S103). ). As described above, by repeatedly executing the adaptive evaluation and the genetic operation of each individual, a good lens design value (optimized data) can be obtained without being trapped in the local solution.

【0029】ここで、図8および図9を参照して、遺伝
的操作の具体例について説明する。図8は、遺伝的操作
のうちの淘汰および増殖の一例を示したものである。図
8(a)は淘汰および増殖前の遺伝子集団を表し、な
いしが遺伝子集団を構成する遺伝子データ(個体)を
表している。ここでは、遺伝子データを16進数13桁
で表している。また、各遺伝子データの右側に記した1
0進数2桁の数字は、各遺伝子データに対する各個体の
適応評価(ステップS103)による適応度を表してい
る。また、図8(b)は淘汰および増殖後の遺伝子集団
を表し、ないしが遺伝子集団を構成する遺伝子デー
タ(個体)を表している。ここでも、遺伝子データを1
6進数13桁で表し、各遺伝子データの右側に、10進
数2桁の適応度を記している。図8に示した例では、淘
汰および増殖前の遺伝子集団のうち、適応度の小さい方
から順に2つの個体,を死滅させて淘汰し、その
分、適応度の大きい方から順に2つの個体,を増殖
させて、淘汰および増殖後の遺伝子集団を形成してい
る。なお、淘汰および増殖を行う個体の数は任意に設定
可能である。
Here, a specific example of the genetic operation will be described with reference to FIGS. FIG. 8 shows an example of selection and propagation among the genetic operations. FIG. 8 (a) shows the gene population before selection and propagation, and shows the genetic data (individual) constituting the gene cluster. Here, the genetic data is represented by 13 hexadecimal digits. In addition, 1 shown on the right side of each gene data
The two-digit number in the 0-base number indicates the fitness by the fitness evaluation (step S103) of each individual with respect to each genetic data. FIG. 8B shows the gene population after selection and propagation, and also shows the genetic data (individual) constituting the gene population. Again, the genetic data is 1
It is represented by 13 digits in hexadecimal and the fitness of 2 digits in decimal is written to the right of each gene data. In the example shown in FIG. 8, in the gene group before selection and propagation, two individuals are killed and sorted out in order from the one with the smallest fitness, and two individuals are sorted in order from the one with the largest fitness. To form a gene population after selection and propagation. In addition, the number of individuals performing selection and propagation can be arbitrarily set.

【0030】図9は、遺伝的操作のうちの交差の一例を
示したものである。図9(a)は、交差前の2つの遺伝
子データ,と、各遺伝子データの右側に記した10
進数2桁の適応度とを表している。図9(b)は、交差
後の2つの遺伝子データ,と、各遺伝子データの右
側に記した10進数2桁の適応度とを表している。この
例では、交差前の2つの遺伝子データ,における下
6桁同士を交換して、交差後の2つの遺伝子データ,
を形成している。なお、交差を行う個体の数は任意に
設定可能である。また、例えば図7に示したように各レ
ンズ設計パラメータR1f,N1,R1r,D1,R2f,N
2,R2rを並べて形成したような遺伝子データの場合に
は、交差の際には、各レンズ設計パラメータR1f,N
1,R1r,D1,R2f,N2,R2r毎に、その一部を変
えるようにするのが好ましい。
FIG. 9 shows an example of the intersection of the genetic operations. FIG. 9 (a) shows two pieces of gene data before crossing, and 10 genes described on the right side of each piece of gene data.
2 indicates the fitness of two digits in radix. FIG. 9B shows two pieces of gene data after the intersection, and the two-digit decimal fitness shown on the right side of each piece of gene data. In this example, the last six digits of the two gene data before the intersection are exchanged, and the two gene data after the intersection,
Is formed. Note that the number of individuals performing the intersection can be set arbitrarily. Also, for example, as shown in FIG. 7, each lens design parameter R1f, N1, R1r, D1, R2f, N
2 and R2r, the lens design parameters R1f, N
It is preferable to change a part of each of R1, R1r, D1, R2f, N2, and R2r.

【0031】なお、遺伝的操作のうちの突然変異の具体
例については図示しないが、この突然変異は、例えば、
遺伝子集団を構成する各遺伝子データ中の各数値を一定
の確率で変化させることにより実現することができる。
変化後の数値としては、例えば乱数を使用することがで
きる。
Although a specific example of the mutation in the genetic manipulation is not shown, this mutation is, for example,
This can be realized by changing each numerical value in each gene data constituting the gene population with a certain probability.
As the numerical value after the change, for example, a random number can be used.

【0032】図5は、図4における各個体の適応評価の
動作を示す流れ図である。この動作では、まず、図2に
おける変換部41によって、与えられた遺伝子集団を構
成する各遺伝子データをレンズ設計パラメータに変換す
る(ステップS111)。次に、変換部41によって得
られたレンズ設計パラメータに基づいて、光線追跡実行
部42によって、光線追跡を行い(ステップS11
2)、この光線追跡の結果に基づいて、収差算出部43
によって、収差量または収差評価量を求める(ステップ
S113)。次に、変換部41によって得られたレンズ
設計パラメータを含む所定の範囲内におけるレンズ設計
パラメータの変更が全て終了したか否かを判断し(ステ
ップS114)、終了していない場合(N)は、パラメ
ータ変更部44によって、所定の範囲内において、レン
ズ設計パラメータを変更して(ステップS115)、光
線追跡実行部42に与え、ステップS112に戻る。
FIG. 5 is a flowchart showing the operation of the adaptive evaluation of each individual in FIG. In this operation, first, the conversion unit 41 in FIG. 2 converts each gene data constituting the given gene group into lens design parameters (step S111). Next, ray tracing is performed by the ray tracing execution unit 42 based on the lens design parameters obtained by the conversion unit 41 (step S11).
2), based on the result of the ray tracing, the aberration calculator 43
Thus, the aberration amount or the aberration evaluation amount is obtained (step S113). Next, it is determined whether or not all changes in the lens design parameters within a predetermined range including the lens design parameters obtained by the conversion unit 41 have been completed (step S114). The parameter changing unit 44 changes the lens design parameters within a predetermined range (step S115), gives the changed parameters to the ray tracing execution unit 42, and returns to step S112.

【0033】レンズ設計パラメータの変更が全て終了し
た場合には(ステップS114;Y)、最適化データ出
力部45によって、所定の範囲内におけるレンズ設計パ
ラメータの最適値である最適化データおよびその最適化
データに対応する収差量または収差評価量を、評価部4
6に出力する(ステップS116)。次に、評価部46
によって、最適化データ出力部45より出力された収差
量または収差評価量に基づいて、最適化データの適応度
を評価し(ステップS117)、図4に示した動作に戻
る。ここで、適応度は、収差量または収差評価量が小さ
い程、大きくなるように設定する。例えば、収差量また
は収差評価量の逆数に所定の係数を掛けた値や、所定値
から収差量または収差評価量を引いた値に所定の係数を
掛けた値を適応度とする。
When all the lens design parameter changes have been completed (step S114; Y), the optimization data output unit 45 optimizes the optimization data, which is the optimal value of the lens design parameter within a predetermined range, and optimizes it. The amount of aberration or the amount of aberration evaluation corresponding to the data
6 (step S116). Next, the evaluation unit 46
Accordingly, the fitness of the optimization data is evaluated based on the aberration amount or the aberration evaluation amount output from the optimization data output unit 45 (step S117), and the operation returns to the operation illustrated in FIG. Here, the fitness is set to increase as the aberration amount or the aberration evaluation amount decreases. For example, a value obtained by multiplying a reciprocal of the aberration amount or the aberration evaluation amount by a predetermined coefficient, or a value obtained by subtracting the aberration amount or the aberration evaluation amount from the predetermined value by a predetermined coefficient is used as the fitness.

【0034】なお、図5に示した動作のうち、ステップ
S112〜S116が、レンズ自動設計プログラムによ
る動作である。
Steps S112 to S116 of the operation shown in FIG. 5 are operations based on the lens automatic design program.

【0035】以上説明したように、本実施の形態によれ
ば、遺伝的アルゴリズムを利用して、各個体の適応評価
と遺伝的操作とを繰り返し実行することによって、レン
ズ設計パラメータの最適解を探索するようにしたので、
初期値によらずに局所解にトラップされることなく、良
好なレンズ設計値を得ることができる。これにより、レ
ンズ設計熟練者でなくとも、良好なレンズ設計値を得る
ことができる。また、本実施の形態では、各個体の適応
評価において、レンズ自動設計プログラムによって所定
の範囲内におけるレンズ設計パラメータの最適値である
最適化データを求め、この最適化データに対応する収差
量または収差評価量に基づいて、最適化データの適応度
を評価するようにしたので、レンズ自動設計プログラム
によって最適化データを求めない場合に比べて、各個体
の適応評価と遺伝的操作の繰り返し回数が少なくて済む
可能性があり、効率良く、迅速に、良好なレンズ設計値
を得ることが可能となる。
As described above, according to the present embodiment, the adaptive evaluation of each individual and the genetic operation are repeatedly executed by using the genetic algorithm to search for the optimal solution of the lens design parameter. I decided to
A good lens design value can be obtained without being trapped in the local solution regardless of the initial value. As a result, a good lens design value can be obtained even if the lens is not expertly designed. Further, in the present embodiment, in the adaptive evaluation of each individual, optimization data which is an optimum value of a lens design parameter within a predetermined range is obtained by an automatic lens design program, and an aberration amount or aberration corresponding to the optimization data is obtained. Since the fitness of the optimization data is evaluated based on the evaluation amount, the number of repetitions of the adaptation evaluation and genetic operation of each individual is smaller than when the optimization data is not obtained by the automatic lens design program. It is possible to obtain a good lens design value efficiently and quickly.

【0036】次に、図10および図11を参照して、本
発明の第2の実施の形態について説明する。本実施の形
態に係るレンズ設計装置は、図3に示したようなハード
ウェア構成と、本実施の形態におけるレンズ設計用プロ
グラムとによって実現される。本実施の形態におけるレ
ンズ設計用プログラムは、第1の実施の形態と同様に、
図3におけるハードディスク22、CD−ROMドライ
ブ23によって駆動されるCD−ROM、またはフロッ
ピィディスクドライブ24によって駆動されるフロピィ
ディスクに格納される。本実施の形態に係るレンズ設計
装置の機能的な全体構成は、図1と同様である。
Next, a second embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. The lens design apparatus according to the present embodiment is realized by the hardware configuration as shown in FIG. 3 and the lens design program according to the present embodiment. The lens design program in the present embodiment is similar to the first embodiment,
3 is stored in a hard disk 22, a CD-ROM driven by a CD-ROM drive 23, or a floppy disk driven by a floppy disk drive 24. The overall functional configuration of the lens design apparatus according to the present embodiment is the same as that of FIG.

【0037】図10は、本実施の形態に係るレンズ設計
装置における適応度評価部32の構成を示す機能ブロッ
ク図である。本実施の形態における適応度評価部32
は、入力された遺伝子集団を構成する各遺伝子データを
レンズ設計パラメータに変換する変換部41と、この変
換部41によって得られたレンズ設計パラメータに基づ
いて光線追跡を行う光線追跡実行部62と、この光線追
跡実行部62による光線追跡の結果に基づいて、収差量
または収差評価量を算出する収差算出部63と、この収
差算出部63によって算出された収差量または収差評価
量を用いて、レンズ設計パラメータの適応度の評価を行
う評価部46とを備えている。評価部46は、十分な評
価が得られた場合には、レンズ設計パラメータおよびそ
のレンズ設計パラメータに対応する収差量または収差評
価量を最適解出力部34に出力し、十分な評価が得られ
なかった場合には、レンズ設計パラメータおよびそのレ
ンズ設計パラメータに対応する収差量または収差評価量
を遺伝的操作実行部33に出力するようになっている。
FIG. 10 is a functional block diagram showing the configuration of the fitness evaluation section 32 in the lens design apparatus according to the present embodiment. Fitness evaluation section 32 in the present embodiment
A conversion unit 41 that converts each gene data constituting the input gene population into lens design parameters, a ray tracing execution unit 62 that performs ray tracing based on the lens design parameters obtained by the conversion unit 41, An aberration calculating unit 63 that calculates the amount of aberration or the amount of aberration evaluation based on the result of the ray tracing by the ray tracing execution unit 62, and a lens using the amount of aberration or the amount of aberration evaluation calculated by the aberration calculating unit 63. An evaluation unit 46 for evaluating the fitness of the design parameter is provided. When sufficient evaluation is obtained, the evaluation unit 46 outputs the lens design parameter and the aberration amount or the aberration evaluation amount corresponding to the lens design parameter to the optimal solution output unit 34, and the sufficient evaluation is not obtained. In this case, the lens design parameter and the aberration amount or the aberration evaluation amount corresponding to the lens design parameter are output to the genetic operation execution unit 33.

【0038】図10に示した適応度評価部32のうち符
号68で示した部分、すなわち、光線追跡実行部62お
よび収差算出部63は、レンズ光線追跡プログラムによ
って実現される。
The portion indicated by reference numeral 68 in the fitness evaluation section 32 shown in FIG. 10, that is, the ray tracing execution section 62 and the aberration calculation section 63 are realized by a lens ray tracing program.

【0039】次に、本実施の形態に係るレンズ設計装置
の動作について説明する。なお、このレンズ設計装置の
動作の説明は、本実施の形態に係るレンズ設計方法につ
いての説明を兼ねている。なお、本実施の形態に係るレ
ンズ設計装置の全体の動作は、図4と略同様であるが、
ステップS105およびステップS109における「最
適化データ」は、「レンズ設計パラメータ」に置き換え
られる。
Next, the operation of the lens design apparatus according to this embodiment will be described. The description of the operation of the lens design device also serves as the description of the lens design method according to the present embodiment. The overall operation of the lens design device according to the present embodiment is substantially the same as that of FIG.
“Optimization data” in step S105 and step S109 is replaced with “lens design parameter”.

【0040】図11は本実施の形態における各個体の適
応評価(図4のステップS103)の動作を示す流れ図
である。この動作では、まず、図10における変換部4
1によって、与えられた遺伝子集団を構成する各遺伝子
データをレンズ設計パラメータに変換する(ステップS
121)。次に、変換部41によって得られたレンズ設
計パラメータに基づいて、光線追跡実行部62によっ
て、光線追跡を行い(ステップS122)、この光線追
跡の結果に基づいて、収差算出部63によって、収差量
または収差評価量を求め(ステップS123)、レンズ
設計パラメータおよびおよびそのレンズ設計パラメータ
に対応する収差量または収差評価量を、評価部46に出
力する(ステップS124)。次に、評価部46によっ
て、収差算出部63より出力された収差量または収差評
価量に基づいて、レンズ設計パラメータの適応度を評価
し(ステップS125)、図4に示した動作に戻る。
FIG. 11 is a flowchart showing the operation of the adaptive evaluation (step S103 in FIG. 4) of each individual in the present embodiment. In this operation, first, the conversion unit 4 in FIG.
1 converts each gene data constituting the given gene population into lens design parameters (step S
121). Next, ray tracing is performed by the ray tracing execution unit 62 based on the lens design parameters obtained by the conversion unit 41 (step S122). Based on the result of the ray tracing, the aberration amount is calculated by the aberration calculation unit 63. Alternatively, an aberration evaluation amount is obtained (step S123), and the lens design parameter and the aberration amount or the aberration evaluation amount corresponding to the lens design parameter are output to the evaluation unit 46 (step S124). Next, the evaluation unit 46 evaluates the fitness of the lens design parameters based on the aberration amount or the aberration evaluation amount output from the aberration calculation unit 63 (step S125), and returns to the operation illustrated in FIG.

【0041】なお、図11に示した動作のうち、ステッ
プS122〜S124が、レンズ光線追跡プログラムに
よる動作である。
Steps S122 to S124 of the operation shown in FIG. 11 are operations based on the lens ray tracing program.

【0042】以上説明したように、本実施の形態では、
第1の実施の形態のようにレンズ自動設計プログラムに
よって所定の範囲内におけるレンズ設計パラメータの最
適値である最適化データを求めることはしないので、第
1の実施の形態に比べると、レンズ設計パラメータの最
適解を得るまでに、各個体の適応評価と遺伝的操作の繰
り返し回数が多く必要になることが予想されるが、第1
の実施の形態と同様に、遺伝的アルゴリズムを利用し
て、レンズ設計パラメータの最適解を探索するようにし
たので、初期値によらずに局所解にトラップされること
なく、良好なレンズ設計値を得ることができる。本実施
の形態におけるその他の構成、動作および効果は、第1
の実施の形態と同様である。
As described above, in the present embodiment,
Unlike the first embodiment, the lens automatic design program does not calculate the optimization data which is the optimum value of the lens design parameter within a predetermined range. It is expected that the adaptation evaluation of each individual and the number of repetitions of the genetic operation will be required to obtain the optimal solution of
As in the embodiment of the present invention, a genetic algorithm is used to search for an optimal solution of lens design parameters, so that a good lens design value can be obtained without being trapped in a local solution regardless of the initial value. Can be obtained. Other configurations, operations, and effects in the present embodiment are described in the first section.
This is the same as the embodiment.

【0043】なお、本発明は、上記各実施の形態に限定
されず、例えば、図7に示した例では、各レンズ設計パ
ラメータの値を単純に並べて遺伝子データを形成するよ
うにしたが、各レンズ設計パラメータの値を所定の方法
で並べ替えて遺伝子データを形成したり、各レンズ設計
パラメータを変数とする所定の関数により遺伝子データ
を生成するようにしても良い。
The present invention is not limited to the above embodiments. For example, in the example shown in FIG. 7, the values of the lens design parameters are simply arranged to form the genetic data. Genetic data may be formed by rearranging the values of the lens design parameters by a predetermined method, or gene data may be generated by a predetermined function using each lens design parameter as a variable.

【0044】また、レンズ設計用プログラムを記録した
媒体としては、ハードディスク、CD−ROM、フロッ
ピィディスクに限らず、光磁気ディスク,相変化型光デ
ィスク等の他の種類の媒体を用いても良い。
The medium on which the lens design program is recorded is not limited to a hard disk, a CD-ROM, and a floppy disk, but may be other types of media such as a magneto-optical disk and a phase-change optical disk.

【0045】[0045]

【発明の効果】以上説明したように請求項1ないし3の
いずれかに記載のレンズ設計装置、請求項4ないし6の
いずれかに記載のレンズ設計方法または請求項7ないし
9のいずれかに記載のレンズ設計用プログラムを記録し
た媒体によれば、解候補集団に対して、解候補の評価と
遺伝的操作とを繰り返し実行して、レンズ設計パラメー
タの最適解を探索するようにしたので、初期値によらず
に局所解にトラップされることなく、良好なレンズ設計
値を得ることが可能となるという効果を奏する。
As described above, the lens designing apparatus according to any one of claims 1 to 3, the lens designing method according to any one of claims 4 to 6, and the lens designing method according to any one of claims 7 to 9. According to the medium on which the lens design program is recorded, the solution candidate evaluation and the genetic operation are repeatedly executed on the solution candidate group to search for the optimal solution of the lens design parameters. There is an effect that a good lens design value can be obtained without being trapped in a local solution regardless of the value.

【0046】また、請求項3記載のレンズ設計装置、請
求項6記載のレンズ設計方法または請求項9記載のレン
ズ設計用プログラムを記録した媒体によれば、レンズ設
計パラメータに基づいて算出される収差の情報を用い
て、各解候補毎に、解候補を含む所定の範囲内における
レンズ設計パラメータの最適値を算出し、算出した最適
値に対応する収差の情報を用いて、各解候補の評価を行
うようにしたので、上記効果に加え、効率良く、迅速
に、良好なレンズ設計値を得ることが可能となるという
効果を奏する。
According to the lens design apparatus of the third aspect, the lens design method of the sixth aspect, or the medium on which the program for lens design of the ninth aspect is recorded, the aberration calculated based on the lens design parameters. Of the lens design parameters for each solution candidate within a predetermined range including the solution candidate, and evaluating each solution candidate using the aberration information corresponding to the calculated optimum value. Is carried out, so that in addition to the above-described effects, it is possible to obtain a good lens design value efficiently and quickly.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】本発明の第1の実施の形態に係るレンズ設計装
置の機能的な構成を示す機能ブロック図である。
FIG. 1 is a functional block diagram illustrating a functional configuration of a lens design device according to a first embodiment of the present invention.

【図2】図1における適応度評価部の構成を詳しく示す
機能ブロック図である。
FIG. 2 is a functional block diagram showing a configuration of a fitness evaluation unit in FIG. 1 in detail.

【図3】本発明の第1の実施の形態に係るレンズ設計装
置のハードウェア構成を示すブロック図である。
FIG. 3 is a block diagram illustrating a hardware configuration of the lens design device according to the first embodiment of the present invention.

【図4】本発明の第1の実施の形態に係るレンズ設計装
置の全体の動作を示す流れ図である。
FIG. 4 is a flowchart showing an overall operation of the lens design device according to the first embodiment of the present invention.

【図5】図4における各個体の適応評価の動作を示す流
れ図である。
FIG. 5 is a flowchart showing an operation of adaptive evaluation of each individual in FIG. 4;

【図6】本発明の第1の実施の形態に係るレンズ設計装
置によって設計するレンズ系の一例を示す説明図であ
る。
FIG. 6 is an explanatory diagram showing an example of a lens system designed by the lens design device according to the first embodiment of the present invention.

【図7】図6に示したレンズ系におけるレンズ設計パラ
メータの遺伝子モデルの一例を示す説明図である。
7 is an explanatory diagram showing an example of a gene model of lens design parameters in the lens system shown in FIG.

【図8】本発明の第1の実施の形態に係るレンズ設計装
置における遺伝的操作のうちの淘汰および増殖の一例を
示す説明図である。
FIG. 8 is an explanatory diagram showing an example of selection and propagation among genetic operations in the lens design device according to the first embodiment of the present invention.

【図9】本発明の第1の実施の形態に係るレンズ設計装
置における遺伝的操作のうちの交差の一例を示す説明図
である。
FIG. 9 is an explanatory diagram showing an example of an intersection among the genetic operations in the lens design device according to the first embodiment of the present invention.

【図10】本発明の第2の実施の形態に係るレンズ設計
装置における適応度評価部の構成を示す機能ブロック図
である。
FIG. 10 is a functional block diagram illustrating a configuration of a fitness evaluation unit in a lens design device according to a second embodiment of the present invention.

【図11】本発明の第2の実施の形態における各個体の
適応評価の動作を示す流れ図である。
FIG. 11 is a flowchart showing an operation of adaptive evaluation of each individual according to the second embodiment of the present invention.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

11…CPU、12…ROM、13…RAM、22…ハ
ードディスク、23…CD−ROMドライブ、24…フ
ロッピィドライブ、31…遺伝子初期集団生成部、32
…適応度評価部、33…遺伝的操作実行部、34…最適
解出力部
11 CPU, 12 ROM, 13 RAM, 22 hard disk, 23 CD-ROM drive, 24 floppy drive, 31 gene initial population generation unit, 32
... Fitness evaluation unit, 33 ... genetic operation execution unit, 34 ... optimal solution output unit

Claims (9)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 レンズ設計パラメータの初期解候補集団
を含む、与えられたレンズ設計パラメータの解候補集団
について、各解候補の評価を行う評価手段と、 この評価手段による評価実行後のレンズ設計パラメータ
の解候補集団に対して、前記評価手段による評価の結果
を加味した遺伝的操作を実行し、遺伝的操作実行後の解
候補集団を前記評価手段に与える遺伝的操作実行手段と
を備え、前記評価手段による評価と前記遺伝的操作実行
手段による遺伝的操作とを繰り返し実行して、レンズ設
計パラメータの最適解を探索することを特徴とするレン
ズ設計装置。
1. An evaluation means for evaluating each solution candidate for a solution candidate group of a given lens design parameter including an initial solution candidate group of lens design parameters, and a lens design parameter after the execution of the evaluation by the evaluation means. Genetic operation taking into account the result of the evaluation by the evaluation means for the solution candidate population, and a genetic operation execution means for providing the solution candidate population after performing the genetic operation to the evaluation means, A lens design apparatus wherein an evaluation by an evaluation unit and a genetic operation by the genetic operation execution unit are repeatedly executed to search for an optimal solution of lens design parameters.
【請求項2】 前記評価手段は、レンズ設計パラメータ
に基づいて算出される収差の情報を用いて、各解候補の
評価を行うことを特徴とする請求項1記載のレンズ設計
装置。
2. The lens design apparatus according to claim 1, wherein said evaluation means evaluates each solution candidate using information on aberration calculated based on lens design parameters.
【請求項3】 前記評価手段は、レンズ設計パラメータ
に基づいて算出される収差の情報を用いて、各解候補毎
に、解候補を含む所定の範囲内におけるレンズ設計パラ
メータの最適値を算出し、算出した最適値に対応する収
差の情報を用いて、各解候補の評価を行うことを特徴と
する請求項1記載のレンズ設計装置。
3. The evaluation means calculates, for each solution candidate, an optimum value of a lens design parameter within a predetermined range including the solution candidate using information on aberration calculated based on the lens design parameter. 2. The lens design apparatus according to claim 1, wherein each solution candidate is evaluated using information on aberration corresponding to the calculated optimum value.
【請求項4】 レンズ設計パラメータの初期解候補集団
を生成する初期解候補集団生成手順と、 この初期解候補集団生成手順によって生成された初期解
候補集団を含む、与えられたレンズ設計パラメータの解
候補集団について、各解候補の評価を行う評価手順と、 この評価手順による評価実行後のレンズ設計パラメータ
の解候補集団に対して、前記評価手順による評価の結果
を加味した遺伝的操作を実行し、遺伝的操作実行後の解
候補集団を前記評価手順に与える遺伝的操作実行手順と
を含み、前記評価手順と前記遺伝的操作実行手順とを繰
り返し実行して、レンズ設計パラメータの最適解を探索
することを特徴とするレンズ設計方法。
4. An initial solution candidate group generating procedure for generating an initial solution candidate group of lens design parameters, and a solution of a given lens design parameter including the initial solution candidate group generated by the initial solution candidate group generating procedure. An evaluation procedure for evaluating each solution candidate for the candidate group, and performing a genetic operation on the solution candidate group of the lens design parameters after the execution of the evaluation by this evaluation procedure in consideration of the result of the evaluation by the evaluation procedure. A genetic operation execution procedure for giving a solution candidate group after the genetic operation to the evaluation procedure, and repeatedly executing the evaluation procedure and the genetic operation execution procedure to search for an optimal solution of lens design parameters. A lens design method.
【請求項5】 前記評価手順は、レンズ設計パラメータ
に基づいて算出される収差の情報を用いて、各解候補の
評価を行うことを特徴とする請求項4記載のレンズ設計
方法。
5. The lens design method according to claim 4, wherein in the evaluation procedure, each solution candidate is evaluated using aberration information calculated based on lens design parameters.
【請求項6】 前記評価手順は、レンズ設計パラメータ
に基づいて算出される収差の情報を用いて、各解候補毎
に、解候補を含む所定の範囲内におけるレンズ設計パラ
メータの最適値を算出し、算出した最適値に対応する収
差の情報を用いて、各解候補の評価を行うことを特徴と
する請求項4記載のレンズ設計方法。
6. The evaluation procedure calculates, for each solution candidate, an optimal value of a lens design parameter within a predetermined range including the solution candidate, using aberration information calculated based on the lens design parameter. 5. The lens design method according to claim 4, wherein each solution candidate is evaluated using aberration information corresponding to the calculated optimum value.
【請求項7】 コンピュータによってレンズ設計パラメ
ータの最適解を求めるためのレンズ設計用プログラムを
記録した媒体であって、 レンズ設計用プログラムは、コンピュータに、レンズ設
計パラメータの初期解候補集団を含む、与えられたレン
ズ設計パラメータの解候補集団について、各解候補の評
価を行う評価手順と、この評価手順による評価実行後の
レンズ設計パラメータの解候補集団に対して、前記評価
手順による評価の結果を加味した遺伝的操作を実行し、
遺伝的操作実行後の解候補集団を前記評価手順に与える
遺伝的操作実行手順とを繰り返し実行させて、レンズ設
計パラメータの最適解を探索させることを特徴とするレ
ンズ設計用プログラムを記録した媒体。
7. A medium recording a lens design program for obtaining an optimal solution of lens design parameters by a computer, wherein the lens design program provides a computer with an initial solution candidate group of lens design parameters. An evaluation procedure for evaluating each solution candidate for the set of lens design parameter solutions, and a result of the evaluation performed by the evaluation procedure is added to the solution candidate group for the lens design parameters after the execution of the evaluation by this evaluation procedure. Perform genetic manipulations
A medium storing a lens design program characterized by repeatedly executing a genetic operation execution procedure of giving a solution candidate group after performing a genetic operation to the evaluation procedure to search for an optimal solution of lens design parameters.
【請求項8】 前記評価手順は、レンズ設計パラメータ
に基づいて算出される収差の情報を用いて、各解候補の
評価を行うことを特徴とする請求項7記載のレンズ設計
用プログラムを記録した媒体。
8. The lens design program according to claim 7, wherein in the evaluation procedure, each solution candidate is evaluated using aberration information calculated based on lens design parameters. Medium.
【請求項9】 前記評価手順は、レンズ設計パラメータ
に基づいて算出される収差の情報を用いて、各解候補毎
に、解候補を含む所定の範囲内におけるレンズ設計パラ
メータの最適値を算出し、算出した最適値に対応する収
差の情報を用いて、各解候補の評価を行うことを特徴と
する請求項7記載のレンズ設計用プログラムを記録した
媒体。
9. The evaluation step calculates, for each solution candidate, an optimal value of a lens design parameter within a predetermined range including the solution candidate, using aberration information calculated based on the lens design parameter. 8. The medium according to claim 7, wherein each solution candidate is evaluated using information on the aberration corresponding to the calculated optimum value.
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001024421A (en) * 1999-07-02 2001-01-26 Mitsubishi Electric Corp Element thinning method of array antenna and storage medium recording element thinning program of array antenna
US10678143B2 (en) 2016-06-09 2020-06-09 Asml Netherlands B.V. Projection system modelling method
CN113866966A (en) * 2021-10-11 2021-12-31 深圳赛陆医疗科技有限公司 Imaging lens of gene sequencer, gene sequencer and gene sequencing system

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