Extrapolation à partir des bases de données de conception de lentilles en utilisant l'apprentissage profond

Nous proposons pour la première fois une approche d'apprentissage profond pour aider les concepteurs de lentilles à trouver un point de départ de conception de lentille. En utilisant l'apprentissage automatique, les bases de données de conception de lentilles peuvent être étendues de manière continue pour produire des points de départ de haute qualité à partir de diverses spécifications optiques. Un réseau de neurones profond (DNN) est formé pour reproduire des formes de conception connues (formation supervisée) et pour optimiser conjointement la performance optique (formation non supervisée) pour la généralisation. Dans ce travail, le DNN infère des doublets collés et à espace d'air à haute performance qui sont adaptés à diverses spécifications souhaitées après avoir été alimentés avec des conceptions de référence provenant de la littérature. Le cadre peut être étendu aux systèmes de lentilles avec plus de surfaces optiques.