优化向导中RMS和PTV具体在什么情况下选择

优化向导中RMS和PTV具体在什么情况下选择

①说明书法：Zemax中按F1 帮助（Help） Ctrl+F 搜索 PTV

选择优化类型

有几种不同类型的优点函数可用。默认的优点函数使用四个关键选项构

建：优化类型、数据类型、参考点和集成方法。下表描述了这些选项

默认优化类型

RMS是均方根的缩写。这种类型是迄今为止最常用的RMS是所有单个误差的平方的平均值的平方根。

PTV是“峰到谷”的缩写。在极少数情况下，RMS不如像差的最大程度重要。例如，如果所有光线都需要落在探测器或光纤上的圆形区域内。在这些情况下，峰谷比（PTV）可能是更好的性能指标。这种优点函数类型试图将误差的PTV范围降至最低

②GPT法：

1. RMS（Root-Mean-Square）模式：RMS模式是一种描述光学表面形状误差的统计方式。它计算所有测量点到最佳拟合曲面的距离平方和的平均值的平方根。它是表面形状误差的常用度量方法，因为它对于系统中所有测量点的误差进行了统计，并且易于计算和解释。RMS值越小，表示表面的形状越接近最佳拟合曲面。

2. PTV（Peak-to-Valley）模式：PTV模式是一种描述光学表面形状误差的峰谷值。它计算所有测量点到最高点和最低点的距离差的绝对值之和。它通常用于描述表面的极端形状误差。PTV值越小，表示表面形状误差越小。

在优化向导中，RMS和PTV模式用于确定优化过程中的目标值。通常，对于正常光学系统设计，RMS模式是首选的度量方式，因为它能够检测表面的整体误差并且易于控制。而对于特殊需要，例如制造精度要求很高的应用，PTV模式可能更合适，因为它能够检测表面上的极值误差，有助于避免设计中的故障。

心得：①不会情况下，先F1查一下

②实际去试两种优化模式得到的结果是什么样？（0 0我也用帮助和GPT两个方法来佐证）

③明确设计需求，只要能达到设计需求什么方法都可以。

作者QQ及微信：49922779