基于海量数据比对筛选的光学初始结构定量评估算法及其在非位移变焦系统中的应用

针对光学设计中初始结构优化潜力评估缺乏量化方法的难题，中国科学院研究人员提出一种基于海量数据比对筛选的定量评估算法。以非位移变焦系统（FTLs）为例，通过参数化建模、多级筛选和结构重构，实现了初始结构优化潜力的量化评价，最终获得23X超大变倍比设计。该方法突破了传统依赖经验的局限，为复杂光学系统设计提供了普适性解决方案。

　　

光学系统作为核心信息采集装置，其设计质量直接影响成像性能。传统光学设计高度依赖设计师经验：从专利库筛选初始结构后，需人工调整参数以满足需求。对于常规设计尚可应对，但在非位移变焦系统等新兴领域，传统方法面临严峻挑战——这类系统通过聚焦可调透镜（Focus Tunable Lenses, FTLs）实现变焦，其像差变化复杂度远超机械变焦系统。现有两种设计方法各有局限：基于专利修改的方法对经验要求极高；而基于高斯矩阵推导的方法又受限于苛刻约束条件，难以实现大变倍比。更关键的是，当前领域缺乏对初始结构优化潜力的量化评估体系，导致设计效率低下且结果不可控。

针对这一瓶颈问题，中国科学院的研究团队在《Optik》发表研究，提出基于海量数据比对筛选的定量评估算法。研究以四组件光学系统为模型，通过建立参数化方程组计算系统光焦度分布，构建包含百万级参数组合的数据库。采用三级筛选机制：首轮基于高斯光学约束初筛，次轮通过像差敏感度分析二筛，末轮结合蒙特卡洛模拟评估优化鲁棒性。最终从筛选出的最优参数集出发，通过逆向计算重构初始结构，形成兼具大变倍比和优化潜力的新设计方案。

关键技术包括：1）四组件光学系统建模与高斯光学参数计算；2）基于像差敏感度的多目标优化算法；3）百万级参数组合的并行计算与筛选；4）蒙特卡洛模拟评估结构稳定性。研究特别采用中国自主研发的光学设计软件平台完成全部计算。

Principles of four-component optical system
建立包含光焦度（_φ
1
-_φ
4
）和间距参数（_d
1
-_d
3
）的方程组，推导出系统总光焦度与变倍比的关系式，为后续筛选奠定数学基础。

The quantitative evaluation algorithm
开发三级筛选流程：首轮淘汰不满足高斯光学约束的方案；次轮通过像差敏感度分析保留前10%候选；末轮采用蒙特卡洛模拟验证结构稳定性。最终优选方案变倍比达23X，较传统方法提升300%。

The final design results
优化后的系统在400-700nm波段实现MTF>0.6@100lp/mm，场曲<0.05mm，且所有变焦位置均保持良好像质。实验证实新方法优化耗时仅为传统方法的1/5。

Conclusion
该研究创立了首个光学初始结构量化评估体系，突破性地将大数据分析引入光学设计领域。对FTL系统实现的23X变倍比创下当前公开报道的最高记录，证实该方法在复杂系统设计中的优越性。

Discussion
方法论可推广至显微物镜、红外系统等领域。特别值得注意的是，算法全程不依赖像差理论，使光学设计门槛显著降低，为自动化光学设计软件开发提供新思路。研究获国家自然科学基金等多项支持，Wang simo为通讯作者。