(49-1) 10 * << * >> * Русский * English * Содержание * Все выпуски

Градиентный метод расчета каскадных ДОЭ для фокусировки излучения различных длин волн
Г.А. Мотз 1,2, Д.В. Сошников 1,2, Л.Л. Досколович 1,2, Е.В. Бызов 1,2, Е.А. Безус 1,2, Д.А. Быков 1,2

1 Институт систем обработки изображений, НИЦ «Курчатовский институт»,
443001, Россия, г. Самара, ул. Молодогвардейская, д. 151;
2 Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королёва,
443086, Россия, г. Самара, Московское шоссе, д. 34

  PDF, 1320 kB

DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1551

Страницы: 76-83.

Аннотация:
Рассмотрен расчет каскадных дифракционных оптических элементов (ДОЭ) для формирования нескольких заданных распределений интенсивности для нескольких падающих пучков с различными длинами волн. Задача расчета каскадного ДОЭ сформулирована как задача минимизации функционала, зависящего от функций высот дифракционного микрорельефа каскадного ДОЭ и представляющего ошибку формирования заданных распределений интенсивности на расчетных длинах волн. Для производных функционала получены явные выражения, и на этой основе сформулирован градиентный метод расчета каскадного ДОЭ. С использованием градиентного метода рассчитаны каскадные ДОЭ для фокусировки излучения трех различных длин волн в три различные области. Представленные результаты численного моделирования демонстрируют хорошие рабочие характеристики предложенного метода.

Ключевые слова:
дифракционный оптический элемент, обратная задача, скалярная теория дифракции, градиентный метод.

Благодарности
Работа выполнена при поддержке Российского научного фонда (проект № 24-19-00080, разработка градиентного метода и расчет спектральных ДОЭ) и государственного задания НИЦ «Курчатовский институт» (создание программных средств для моделирования работы каскадных спектральных ДОЭ).

Цитирование:
Мотз, Г.А. Градиентный метод расчета каскадных ДОЭ для фокусировки излучения различных длин волн / Г.А. Мотз, Д.В. Сошников, Л.Л. Досколович, Е.В. Бызов, Е.А. Безус, Д.А. Быков // Компьютерная оптика. – 2025. – Т. 49, № 1. – С. 76-83. – DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1551.

Citation:
Motz GA, Soshnikov DV, Doskolovich LL, Byzov EV, Bezus EA, Bykov DA. Gradient method for designing cascaded DOEs focusing radiation of different wavelengths. Computer Optics 2025; 49(1): 76-83. DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1551.

References:
  1. Zhang J, Pégard N, Zhong J, Adesnik H, Waller L. 3D computer-generated holography by non-convex optimization. Optica 2017; 4(10): 1306-1313. DOI: 10.1364/OPTICA.4.001306.
  2. Wang H, Piestun R. Dynamic 2D implementation of 3D diffractive optics. Optica 2018; 5(10): 1220-1228. DOI: 10.1364/OPTICA.5.001220.
  3. Schmidt S, Thiele S, Toulouse A, Bösel C, Tiess T, Herkommer A, Gross H, Giessen H. Tailored micro-optical freeform holograms for integrated complex beam shaping. Optica 2020; 7(10): 1279-1286. DOI: 10.1364/OPTICA.395177.
  4. Zhang Q, He Z, Xie Z, Tan Q, Sheng Y, Jin G, Cao L, Yuan X. Diffractive optical elements 75 years on: from micro-optics to metasurfaces. Photonics Insights 2023; 2(4): R09.
  5. Gerchberg R, Saxton W. A practical algorithm for the determination of phase from image and diffraction plane pictures. Optik 1972; 35: 237.
  6. Fienup JR. Phase retrieval algorithms: a comparison. Appl Opt 1982; 21(15): 2758-2769. DOI: 10.1364/AO.21.002758.
  7. Soifer VA, Kotlyar VV, Doskolovich LL. Iterative methods for diffractive optical elements computation. London: Taylor & Francis Ltd; 1997. ISBN: 0-7484-0634-4.
  8. Latychevskaia T. Iterative phase retrieval in coherent diffractive imaging: practical issues. Appl Opt 2018; 57(25): 7187-7197. DOI: 10.1364/AO.57.007187.
  9. Ripoll O, Kettunen V, Herzig HP. Review of iterative Fourier-transform algorithms for beam shaping applications. Opt Eng 2004; 43(11): 2549-2556. DOI: 10.1117/1.1804543.
  10. Doskolovich LL, Mingazov AA, Byzov EV, Skidanov RV, Ganchevskaya SV, Bykov DA, Bezus EA, Podlipnov VV, Porfirev AP, Kazanskiy NL. Hybrid design of diffractive optical elements for optical beam shaping. Opt Express 2021; 29(20): 31875-31890. DOI: 10.1364/OE.439641.
  11. Gülses AA, Jenkins BK. Cascaded diffractive optical elements for improved multiplane image reconstruction. Appl Opt 2013; 52(15): 3608-3616. DOI: 10.1364/AO.52.003608.
  12. Deng X, Chen RT. Design of cascaded diffractive phase elements for three-dimensional multiwavelength optical interconnects. Opt Lett 2000; 25(14): 1046-1048. DOI: 10.1364/OL.25.001046.
  13. Shi J, Wei D, Hu C, Chen M, Liu K, Luo J, Zhang X. Robust light beam diffractive shaping based on a kind of compact all-optical neural network. Opt Express 2021; 29(5): 7084-7099. DOI: 10.1364/OE.419123.
  14. Soshnikov DV, Doskolovich LL, Motz GA, Byzov EV, Bezus EA, Bykov DA, Mingazov AA. Design of cascaded diffractive optical elements for optical beam shaping and image classification using a gradient method. Photonics 2023; 10(7): 766. DOI: 10.3390/photonics10070766.
  15. Lin X, Rivenson Y, Yardimci NT, Veli M, Luo Y, Jarrahi M, Ozcan A. All-optical machine learning using diffractive deep neural networks. Science 2018; 361(6406): 1004-1008. DOI: 10.1126/science.aat8084.
  16. Yan T, Wu J, Zhou T, Xie H, Xu F, Fan J, Fang L, Lin X, Dai Q. Fourier-space diffractive deep neural network. Phys Rev Lett 2019; 123(2): 023901. DOI: 10.1103/PhysRevLett.123.023901.
  17. Zhou T, Fang L, Yan T, Wu J, Li Y, Fan J, Wu H, Lin X, Dai Q. In situ optical backpropagation training of diffractive optical neural networks. Photon Res 2020; 8(6): 940-953. DOI: 10.1364/PRJ.389553.
  18. Zhou T, Lin X, Wu J, et al. Large-scale neuromorphic optoelectronic computing with a reconfigurable diffractive processing unit. Nat Photonics 2021; 15(5): 367-373. DOI: 10.1038/s41566-021-00796-w.
  19. Zheng S, Xu S, Fan D. Orthogonality of diffractive deep neural network. Opt Lett 2022; 47(7): 1798-1801. DOI: 10.1364/OL.449899.
  20. Zheng M, Shi L, Zi J. Optimize performance of a diffractive neural network by controlling the Fresnel number. Photon Res 2022; 10(11): 2667-2676. DOI: 10.1364/PRJ.474535.
  21. Kulce O, Mengu D, Rivenson Y, Ozcan A. All-optical synthesis of an arbitrary linear transformation using diffractive surfaces. Light Sci Appl 2021; 10: 196. DOI: 10.1038/s41377-021-00623-5.
  22. Li J, Gan T, Bai B, Luo Y, Jarrahi M, Ozcan A. Massively parallel universal linear transformations using a wavelength-multiplexed diffractive optical network. Adv Photonics 2023; 5(1): 016003. DOI: 10.1117/1.AP.5.1.016003.
  23. Mengu D, Tabassum A, Jarrahi M, et al. Snapshot multispectral imaging using a diffractive optical network. Light Sci Appl 2023; 12: 86. DOI: 10.1038/s41377-023-01135-0.
  24. Kingma DP, Ba J. Adam: A method for stochastic optimization. arXiv Preprint. 2015. Source: <https://arxiv.org/abs/1412.6980>. DOI: 10.48550/arXiv.1412.6980.
  25. Ogura Y, Shirai N, Tanida J, Ichioka Y. Wavelength-multiplexing diffractive phase elements: design, fabrication, and performance evaluation. J Opt Soc Am A 2001; 18(5): 1082-1092. DOI: 10.1364/JOSAA.18.001082.
  26. Levy U, Marom E, Mendlovic D. Simultaneous multicolor image formation with a single diffractive optical element. Opt Lett 2001; 26(15): 1149-1151. DOI: 10.1364/OL.26.001149.
  27. Bengtsson J. Kinoforms designed to produce different fan-out patterns for two wavelengths. Appl Opt 1998; 37(11): 2011-2020. DOI: 10.1364/AO.37.002011.
  28. Dong BZ, Zhang GQ, Yang GZ, Gu BY, Zheng SH, Li DH, Chen YS, Cui XM, Chen ML, Liu HD. Design and fabrication of a diffractive phase element for wavelength demultiplexing and spatial focusing simultaneously. Appl Opt 1996; 35(35): 6859-6864. DOI: 10.1364/AO.35.006859.
  29. Schmidt JD. Numerical simulation of optical wave propagation with examples in MATLAB. SPIE; 2010. ISBN: 978-0819483263.
  30. Cubillos M, Jimenez E. Numerical simulation of optical propagation using sinc approximation. J Opt Soc Am A 2022; 39: 1403-1413.
  31. Doskolovich LL, Skidanov RV, Bezus EA, Ganchevskaya SV, Bykov DA, Kazanskiy NL. Design of diffractive lenses operating at several wavelengths. Opt Express 2020; 28: 11705-11720.
  32. Chen H, Feng J, Jiang M, Wang Y, Lin J, Tan J, Jin P. Diffractive deep neural networks at visible wavelengths. Engineering 2021; 7(10): 1483-1491.
  33. Mengu D, Zhao Y, Yardimci N, Rivenson Y, Jarrahi M, Ozcan A. Misalignment resilient diffractive optical networks. Nanophotonics 2020; 9(13): 4207-4219.

© 2009, IPSI RAS
Россия, 443001, Самара, ул. Молодогвардейская, 151; электронная почта: journal@computeroptics.ru; тел: +7 (846) 242-41-24 (ответственный секретарь), +7 (846) 332-56-22 (технический редактор), факс: +7 (846) 332-56-20