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Lumerical | 超表面圖像傳感器濾光片的逆向設(shè)計(jì)

發(fā)布日期:
2025-01-13

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?01 前言

在本例中,我們展示了基于超表面的CMOS圖像傳感器濾光片的逆向設(shè)計(jì),它可以替代傳統(tǒng)的拜耳濾光片,后者因用吸收來(lái)過(guò)濾色彩而導(dǎo)致光損耗。我們可以通過(guò)在 Lumopt(基于 Python 的 Lumerical 優(yōu)化工具)中使用紅色和藍(lán)色像素的綜合強(qiáng)度作為品質(zhì)因數(shù),顯著提高每個(gè)像素的效率。?


Lumerical | 超表面圖像傳感器濾光片的逆向設(shè)計(jì)


02 綜述

為了設(shè)計(jì)超表面,我們使用了 Lumerical Lumopt 的多參數(shù)、多目標(biāo)拓?fù)淠嫦蛟O(shè)計(jì)優(yōu)化方法。我們將超原子的折射率在 1.0(空氣)到 2.4(TiO2)之間變化,并最大限度地提高 2D 紅色和藍(lán)色敏感傳感器區(qū)域的光學(xué)效率。


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步驟1:定義基礎(chǔ)模擬項(xiàng)目

下載示例附帶的文件并將所有文件解壓到一個(gè)公共目錄中。然后我們需要定義一個(gè)基礎(chǔ)模擬項(xiàng)目,包括模擬區(qū)域、優(yōu)化區(qū)域、光源和監(jiān)視器。初始模擬是通過(guò)腳本文件 Base_script_2D_TE_volume.lsf 生成的。我們可以通過(guò)在 FDTD 中打開(kāi)并運(yùn)行腳本來(lái)檢查設(shè)置:


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首先,我們需要定義超表面的兩種材料的折射率。此案例中分別為 1.00 和 2.4。我們將空氣的折射率設(shè)置為 1。


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其次,我們需要將監(jiān)視器的位置定義為每種顏色的品質(zhì)因數(shù) (FOM) 監(jiān)視器。您可以通過(guò)更改場(chǎng)區(qū)域監(jiān)視器的大小來(lái)修改像素的大小和位置。


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最后,我們需要通過(guò)監(jiān)視器定義優(yōu)化區(qū)域。我們將優(yōu)化區(qū)域的大小定義為 3 x 1 μm。此外,您可以根據(jù)需要更改優(yōu)化區(qū)域。


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步驟2:定義優(yōu)化區(qū)域

下一步,我們需要在腳本文件 topo_focus_2D_basic.py 中定義幾個(gè)優(yōu)化參數(shù)。?


首先,我們需要定義如下品質(zhì)因數(shù)。在 FDTD 腳本文件編輯器中打開(kāi) topo_focus_2D_basic.py。field_region_name 應(yīng)與腳本文件 Base_script_2D_TE_volume.lsf 中的場(chǎng)區(qū)域監(jiān)視器名稱相同。


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接著,我們定義優(yōu)化算法。


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  • max_iter:確定灰度相位在多少次迭代后結(jié)束。優(yōu)化器可以根據(jù)其他標(biāo)準(zhǔn)在此數(shù)字之前終止。增加此數(shù)字通常需要更多計(jì)算時(shí)間,但可以帶來(lái)更好的性能。

  • ftol:灰度優(yōu)化繼續(xù)進(jìn)行時(shí),兩次后續(xù)迭代之間所需的品質(zhì)因數(shù) (FOM) 的最小變化。

  • scale_initial_gradient_to:強(qiáng)制重新縮放梯度以至少將優(yōu)化參數(shù)改變這么多。

再下一步驟,我們使用SuperOptimization對(duì)紅色和藍(lán)色像素進(jìn)行共同優(yōu)化。我們對(duì)紅色和藍(lán)色波長(zhǎng)賦予相同的權(quán)重。


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第四,我們應(yīng)該將下面的值與腳本文件 Base_script_2D_TE_volume.lsf 中的值進(jìn)行交叉檢查。


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  • size_x、size_y:器件的長(zhǎng)度。單位為 [nm]

  • filter_R:平滑濾波器的半徑,可消除小特征和尖角。此值僅在 topo_focus_2D_basic.py 中,因此您無(wú)需仔細(xì)檢查。

  • eps_wg、eps_bg:材料的有效介電常數(shù)。這些值應(yīng)使用 *.lsf 文件中的 bg_indx 和 wg_index 檢查。

  • mesh size:FDTD 網(wǎng)格大小。

  • x_pos、y_pos:優(yōu)化區(qū)域的位置。linspace 函數(shù)中的第一個(gè)和第二個(gè)值應(yīng)與每個(gè)軸的優(yōu)化區(qū)域的最小值和最大值相同。


最后,我們定義起始參數(shù)的初始條件。由于我們使用基于梯度的局部?jī)?yōu)化器,因此結(jié)果通常在很大程度上取決于初始猜測(cè)。給定的示例有四種不同的內(nèi)置初始條件可供嘗試:


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通過(guò)取消注釋任何一行,可以嘗試不同的初始條件。此外,可以提供自定義初始條件,例如隨機(jī)噪聲或特定結(jié)構(gòu)。優(yōu)化后,您可以獲得如下圖所示的電場(chǎng)分布結(jié)果。我們可以看到每束光都很好地傳播到每個(gè)像素。


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另外,您可以使用頻域分布監(jiān)測(cè)器和功率監(jiān)測(cè)器的 T(傳輸)結(jié)果來(lái)計(jì)算光學(xué)效率。


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相關(guān)文獻(xiàn)

1.Zou, Xiujuan, et al. "Pixel-level Bayer-type colour router based on metasurfaces." Nature Communications 13.1 (2022): 3288.

2.Christopher M. Lalau-Keraly, Samarth Bhargava, Owen D. Miller, and Eli Yablonovitch, "Adjoint shape optimization applied to electromagnetic design," Opt. Express 21 , 21693-21701, 2013.



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