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zemax里关于公差(Tolerancing)的一些知识

1-1 概论

公差分析将有系统地分析些微扰动或色差对光学设计性能的影响。公差分析的目的在于定义误差的类型及大小,并将之引入光学系统中,分析系统性能是否符合需求。Zemax内建功能强大的公差分析工具,可帮助在光学设计中建立公差值。公差分析可透过简易的设罝分析公差范围内,参数影响系统性能的严重性。进而在合理的费用下进行最容易的组装,并获得最佳的性能。

1-2 公差

公差值是一个将系统性能量化的估算。公差分析可让使用者预测其设计在组装后的性能极限。设罝公差分析的设罝值时,设计者必须熟悉下述要点:

l 选取合适的性能规格

l 定义最低 的性能容忍极限

l 计算所有可能的误差来源(如:单独的组件、组件群、机械组装等等…)

l 指定每一个制造和组装可允许的公差极限

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1-3 误差来源

误差有好几个类型须要被估算

制造公差

l 不正确的曲率半径

l 组件过厚或过薄

l 镜片外型不正确

l 曲率中心偏离机构中心

l 不正确的Conic值或其它非球面参数

材料误差

l 折射率准确性

l 折射率同质性

l 折射率分布

l 阿贝数(色散)

组装公差

l 组件偏离机构中心(X,Y)

l 组件在Z.轴上的位置错误

l 组件与光轴有倾斜

l 组件定位错误

l 上述系指整群的组件

周围所引起的公差

l 材料的冷缩热胀(光学或机构)

l 温度对折射率的影响。压力和湿度同样也会影响。

l 系统遭冲击或振动锁引起的对位问题

l 机械应力

剩下的设计误差

1-4 设罝公差

公差分析有几个步骤须设罝:

l 定义使用在公差标准的」绩效函数」:如RMS光斑大小,RMS波前误差,MTF需求,使用者自定的绩效函数,瞄准…等

l 定义允许的系统性能偏离值

l 规定公差起始值让制造可轻易达到要求。ZEMAX默认的公差通常是不错的起始点。

l 补偿群常被使用在减低公差上。通常最少会有一组补偿群,而这一般都是在背焦。

l 公差设罝可用来预测性能的影响

l 公差分析有三种分析方法:

n 灵敏度法

n 反灵敏度法

n 蒙地卡罗法

l 公差分析需要对误差值的来源范围作设罝。

1-5 公差操作数

公差分析会运用下面的操作数:

l TRAD, TCUR, TFRN:所有描述表面焦度的误差

l TTHI:描述组件或空间厚度的误差

l TCON;描述Conic常数的误差

l TSDX, TSDY:表面离轴的误差(镜片长度单位)

l TSTX, TSTY:表面倾斜的误差(角度)

l TIRX, TIRY:表面倾斜的误差(镜片长度单位)

l TIRR:表面不平整度的误差(用球差和像散)

l TEXI, TEZI:表面不平整度的误差(用Zernike条纹或标准多项式)

l TIND, TABB:折射率,阿贝数的误差

l TPAR, TEDV:参数或外加资料值的误差

l TEDX, TEDY:组件的机构离轴

l TETX, TETY, TETZ:组件的机构倾斜

l TUDX, TUDY, TUTX, TUTY, TUTZ:组件的离轴或倾斜由使用者自订的座标定义

增加可用于非序列性组件的新参数

1-6 双透镜的公差分析

载入SamplesTutorial folder中的「Tutorial tolerance.zmx」文件。这是一个近轴的双透镜设计。我们将建立本系统的公差分析。

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1-7 制造与组装公差

在开始本设计的公差分析之前,我们需要定义所有可能的误差来源。首先从ZEMAX主选单上点击Editors->Tolerance Data,即可开启Tolerance Data Editor(TDE)。然后在TDE视窗中的主选单中,点击Tools->Default Tolerance 开启Default Tolerance 对话框。直接点击「OK」产生默认的公差操作数。如此即是同意默认的公差容忍度。此外背焦的距离是默认的补偿部份。

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1-8 误差描述

Tolerance Data Editor现在包括有41个项目。第一个操作数「COMP」定义表面4的厚度做补偿部份。而「TWAV」这个操作数,系指针对任何条纹误差的测试波长。其它的操作数分别用于定义下列误差:

l 四个面的曲率半径

l 四个面的面不平整度

l 两个组件和一个间隙的厚度误差

l 两个玻璃的折射率或阿贝数的误差

l 四个面皆有两个方向的离轴和倾斜。针对球面,公差分析仅有楔形或离轴

l 两个组件皆有两个方向的离轴和倾斜

如此便包括所有设计上可能的制造和组装的公差

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1-9 灵敏度分析

灵敏度分析定义各个缺陷对系统性能的影响。这些影响经由统计上的总和以估算出系统性能。藉由给定公差的范围,以了解那些会造成系统性能的改变?

一系列独立的公差估计:

l 半径的改变

l 厚度的改变

l 倾斜或离轴的改变

每一个操作数,补偿部份会修正标准值至最小。我们皆认同所有的默认操作数除了一个参数,两个组件间的距离。虽然设罝两者的间距为「0」,其是以顶点为量测的基准,公差的范围最小为「0」最大为「0.2」。如此第二面将不会进入第一面。

1-10 初步公差分析

在默认公差范围完成灵敏度分析后开始公差分析。在开启的文件中减低RMS光斑的大小将会使缺陷突显。开始公差分析需点击主选单中的Tools>>Tolerancing(或Ctrl+T),此举将会开启公差分析的对话框。请务必确认「Comp:Paraxial Focus」已选取,此举利用近轴焦点的修正来重新定义成像面的位置。

使用RMS光斑半径做为公差分析的标准。公差分析的方式选灵敏度法。

如果有需要的话,请确认「 Show compensators」已勾选。将「Monte Carlo」的选项设为0。如此即可点击OK。

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1-11 公差分析结果

运算完成后,「文本阅读器」将会列出公差分析的结果。第一部份描述所有的公差操作数。接下来列出使用在分析的公差标准值。这是依据每个操作数独立公差分析的结果,包括参数的改变量,标准值的结果,标准值改变量与微小值的关系,焦点补偿的改变量。

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1-12 统计分析

下列灵敏度分析是统计上的资讯:

微小的RMS 光斑半径:

l 基本的标准值

估计改变量:

l 每个操作数的基准为

l 每个操作数利用平方或平均将最大和最小的误差值

l 取其均方根(应用在最严苛的条件)

估算RMS光斑半径:

l 加总微小值和估算改变量(定义有效的范围在系统性能上)

可见默认公差的范围太宽松

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1-13 反灵敏度分析

反灵敏度分析常用在限制公差参数的范围以控制系统性能最大的降幅。允许的误差皆由误差来源分裂出来的。

反灵敏度的方法:

l 反最大值的模式:旨在单独地修正参数的范围使得最后的标准值所对应的参数近乎极限。

l 反增加量的模式:旨在单独地修正参数的范围使得最后的标准值改变量符合参数的范围几乎等于增加量。

在反最大值的模式,有提供使用者自定极限的方法。

l 极限定义了每个公差分析参数的最大标准值。

l 极限值必须较一般条件严苛。

分析性能可藉由最小参数值来定义。

l 比较绩效函数到极限

n 假使低于最大值,移动范围的极限内对组件不会有影响

n 假使超过最大标准,将会缩小公差范围直到符合极限值

l 运行某些在最大参数的数值

l 参数的范围一般不会是对称的

运行的过程将会不断的重复直到评价系统的绩效函数降至预期的程度。反增加量的模式也是近似的,除了标准最大增加量是自订的而非求极限。

1-14 个别分析视场角/组态

假使分离视场角/组态的功能未选取,反灵敏度分析将会平均所有的视场角及组态。

l 某些视场角或组态也许对某些扰动有明显的冲击

l 关于这些资讯在默认的灵敏度分析条件下可能会隐藏在平均值内

假使选取分离视场角/组态的功能,在每个视场角每个组态都是独立计算。每个视场角皆须符合反最大值模式的极限值。

l 公差分析的参数范围皆须修正到每个视场角每个组态都在极限值内。

在反增加值模式,每个公差参数范围皆须修正至每个视场角每个组态的值降低至不超过增加量。最差的视场角的位置即可定义参数的范围。

1-15 限制公差范围

举个例子来说,假设其需求为 RMS 光斑大小不能较正常的差150%。求得正常的绩效函数值,请开启Tolerance对话框(Ctrl+T)并点击其中的"?"标签。而mode则选 Inverse的类型。正常的绩效函数值为3.5microns(0.0035 mm)。这表示我们设罝的绩效函数必须小于5.25microns。我们需要展开这些误差在所有可能的因素。假使任何一个参数所造成的误差多于对系统的贡献,则其整体效应就会是明显的不好。

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1-16 设罝限制条件

假设没有参数可以让标准值降低超过0.5microns,或产生一绩效函数超过4.0microns。

响应范围:

l 假设所有的参数有相同的贡献且平均分配误差由全部的参数

l 假设某些统计相依且平均分配误差由均方根的参数,真实的结果在中间的部份

在对话框中的」?」。在# Monte Carlo Runs键入20。这是产生20条由随机数打到镜片上。在Save Monte Carlo Runs键入20将会在计算后保存。点击OK开始运行反向公差分析

1-17 修正公差范围

在反灵敏度里,参数的范围将会被修正,假如需要的话,所以就是最大标准值。检查统计摘要。计算的标准值超过期望的最大值。整个焦点的位置需要0.66mm。

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1-18 蒙地卡罗分析

统计分析提供有灵敏度或反灵敏度是假设每个参数对允许的最大值有干扰,而且误差皆是独立的。在真实系统中,误差与公差范围有着统计分布的关系。蒙地卡罗是将随机数引入的方法。

每个参数所受的影响都是随机的:

l 事先定义参数的范围

l 合适的统计分布

n Normal (Gaussian)

n Uniform

n Parabolic

n User-defined

优化对系统的干扰会整个加总

l 某些误差对其它误差有补偿的作用

n 例子:单透镜,R1 = 25 mm, R2 = -25 mm

n 干扰后透镜:R1 = 25.2 mm, R2 = -24.8 mm

n 所以整个误差的影响即被取消

1-19 蒙地卡罗统计

默认的分布是正常的误差分布。

l 正常的统计(也被称为高斯统计):意即「钟形曲线」。假设有一点在由小到大的1/4的分布上

l 其宽度可由使用者修改

l 应用在多数的误差分布都十分良好,由其对大量的分析和许多的参数

观看Monte Carlo 20次后的结果。这资料可以在公差分析后获得。这表示约有50%的镜片超出预期的范围。背焦会修正至0.78mm

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1-20 进一步分析

进一步限制参数范围以达到较高比率的成功案例是必须的。这可藉由降低最大标准和重新运行反灵敏度分析或选取降低某些参数的范围。此目的是要定义公差参数以提供合理的平衡在性能和花费间。修正公差范围可在TDE或选取Tools,然后公差摘要可由主选单选取。

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