광선 추적 튜토리얼 (파트 C): MicroLens 데모 – 형상 엔지니어링 (Gaussian 및 구형)

파트 B에서는 개구 조리개를 강한 공간/각도 필터로 사용했고, 검출기 수용이 얼마나 민감한지 확인했습니다. 이번 마지막 파트에서는 마이크로렌즈 형상 자체의 기하 구조를 바꿉니다. 목표는 렌즈를 “최적화”하는 것이 아니라 직관을 기르는 것입니다. 표면 형상은 탈출하는 광선의 각도 분포를 제어하며, 이것이 유한 개구를 통해 검출기가 수용할 수 있는 빛의 양을 직접 결정합니다.

1. 렌즈 형상 변경

3D 장면에서 마이크로렌즈 객체를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 Mesh editor를 선택합니다 (??). 그러면 마이크로렌즈 메시 편집기 창이 열립니다 (??), 여기서 데이터베이스에서 다른 형상을 선택하여 기하 구조를 변경할 수 있습니다.

메시 편집기에서 Shape from database를 기본 dome에서 gauss로 변경한 다음 시뮬레이션을 다시 실행하십시오. 결과는 ??와 유사해야 합니다. 광선 다발이 어떻게 바뀌는지 주목하십시오. Gaussian 프로파일은 광선을 다른 방식으로 재분배하는 경향이 있으며, 이 특정 설정에서는 종종 검출기 구멍을 통과하는 빛의 양이 줄어든다는 것을 알 수 있습니다. 이것은 기하학적 효과입니다. 검출기는 제한된 위치/각도 창 안에 있는 광선만 수용할 수 있으므로, 발산을 증가시키거나 광선을 측면으로 이동시키는 모든 변화는 수용을 감소시킵니다.

다음으로 더 극단적인 기하 구조를 실험해 보십시오. 메시 편집기에서 마이크로렌즈 객체를 sphere 아이콘을 선택하여 balls로 전환한 뒤 메시를 다시 만들고 시뮬레이션을 다시 실행합니다. 결과는 ??에서 볼 수 있습니다. 매끄러운 렌즈 표면과 비교하면 구형 형상은 더 넓은 범위의 광선 각도를 만들어내는 강한 곡률 요소처럼 동작하며, 이는 측면 누설과 stray path를 극적으로 증가시킬 수 있습니다.

Gaussian 및 구형에서 얻어야 할 점

핵심 교훈은 “추출 효율”이 단순히 얼마나 많은 빛이 표면을 떠나는가의 문제가 아니라, 그 빛이 어디로 가는가의 문제라는 것입니다. 이 장면들에서 검출기는 무한 반구가 아닙니다. 유한한 개구 조리개 뒤에 위치하므로, 일부 광선 각도만 유용합니다. 좁고 광축 정렬된 다발을 생성하는 표면은 총 탈출 전력이 비슷하더라도, 시스템의 수용과 잘 맞기 때문에 검출기에서는 더 “밝게” 보일 수 있습니다.

Gaussian 형상은 단순한 dome에 비해 표면 곡률 분포를 더 부드럽게 만드는 경향이 있으며, 이는 형상 전반에 걸쳐 국소 굴절 각도를 바꿀 수 있습니다. 기하 구조에 따라 이것은 발산을 증가시키거나, caustic을 이동시키거나, 광선이 개구 평면을 가로지르는 위치를 바꿀 수 있습니다. 순효과는 종종 수용 전력의 감소입니다. 더 많은 광선이 존재하지만, 검출기가 수집할 수 있는 작은 위상공간 창 안에 들어가는 광선은 더 적어집니다. 즉, 광원, 마이크로렌즈, 검출기 사이의 etendue matching이 바뀐 것입니다.

구형 (balls) 경우는 고전적인 의미에서 의도적으로 “비광학적”입니다. 강한 곡률과 광선을 큰 각도로 방출할 여러 기회를 도입합니다. 이는 더 많은 stray light path와 측면 누설을 만들어내는 경향이 있으며, 이것은 실제 광학 설계자가 매끄러운 표면, 신중한 조리개 배치, 배플을 통해 억제하려고 하는 바로 그 종류의 거동입니다. 유용한 스트레스 테스트입니다. 구형 형상을 도입했을 때 검출기 신호가 붕괴된다면, 그것은 시스템이 수용 제한적이며 각도 산란에 매우 민감하다는 것을 말해줍니다.

실질적으로, 이것이 영상 시스템의 마이크로렌즈 어레이가 특정 센서 적층 구조와 조리개 기하 구조에 맞추어 설계되는 이유이기도 합니다. 여러분은 단순히 “렌즈 하나”를 설계하는 것이 아니라, 광원 분포를 후단 광학계의 수용으로 매핑하는 각도 변환기를 설계하는 것입니다. 이 데모의 요점은 OghmaNano가 어떠한 지표나 최적화 워크플로에 들어가기 전에 그 매핑을 시각적으로 탐색할 수 있게 해준다는 점입니다.