基于像差校正的不连续光学玻璃优化方法
Method of discontinuous optical glassoptimization based on aberration correction inoptical design
一、原文链接：https://opg.optica.org/oe/fulltext.cfm?uri=oe-33-1-1478
二、论文核心思路
思路比较直白：
固定曲率厚度，计算材料库中的材料替换进系统后的纵向色差横向色差Petzval和。
根据色差相似度排序。
保留前10个，依次试试局部优化，性能更好了则留下，变差了则退回。
然后重新计算像差、排序、依次替换保留好的、循环。
三、摘要及背景
在光学设计中，光学玻璃的选择是一个重要的研究对象，这是像差校正的重要方式。
现有要么像差校正效果不佳，要么耗时过长。为了有效解决光学设计中的消色差问题，本文提出了一种基于自动玻璃选择（AGS）的不连续光学玻璃自动优化方法。
该方法首先计算与光学系统中玻璃材料相关的几种像差，以选择候选光学玻璃，其中包括纵向像差、横向色差和佩茨瓦尔和。然后巧妙地探索候选光学玻璃列表，以优化不连续玻璃。
以平场消色差显微镜和宽角镜头为例，该方法展示了其在像差校正和效率方面的优越性，可以自动化优化，所需计算工作量相对较少，并且能够实现快速稳定的结果收敛。
四、原理
性能筛选
都是利用近轴光线数据和材料数据计算的色差，教材上通常也有，这里不详细介绍。感兴趣和想复现的可以看原文，近轴光线追迹和这些色差公式都很好实现，不过记得写成矩阵形式，可以并行评估整个材料库，速度快。
排序规则
两种情况
1)虚拟玻璃->真实玻璃：直接用最直白的欧几里得距离：（阿贝数距离平方+100倍折射率距离平方）开根
2)寻找更优玻璃时：A，L，P是前面算的三种像差。W是对应权重，根据色差相似度，排序候选玻璃，应该是可以让系统性能波动的不剧烈，实现平滑的替换。
五、实验
这部分文章对比的很详细，图片很多，但我觉得最重要的就是和玻璃专家的对比，结论：性能接近，速度快得多。
以下面这个镜头为例，论文方法0.4小时，玻璃专家3.95小时，性能基本一致（但材料组合明显不同，论文的结论是自己的性价比更好一下，异常色散玻璃数量少）
作者QQ及微信：49922779 
