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Machine learning enables the design of a bidirectional focusing diffractive lens

光学 镜头(地质) 焦距 同心的 物理 反向 衍射 极化(电化学) 计算机科学 化学 几何学 数学 物理化学
作者
Wei Jia,Dajun Lin,Rajesh Menon,Berardi Sensale‐Rodriguez
出处
期刊:Optics Letters [The Optical Society]
卷期号:48 (9): 2425-2425 被引量:8
标识
DOI:10.1364/ol.489535
摘要

Machine learning can efficiently empower the inverse design of cascaded diffractive optical elements. In this work, we explore the inverse design of a bidirectional focusing diffractive lens in a cascaded configuration through the diffractive optical neural network (DONN) machine learning method. The bidirectional focusing diffractive lens consists of two on-axially cascaded multi-level diffractive lenses. Each lens consists of concentric rings with equal widths and varying heights. The height of each concentric ring is optimized as part of the design algorithm. The diffractive lens has a focal length f+ as light propagates in the forward (Z+) direction. As light propagates in the backward (Z-) direction, the focal length changes to f-. The designed lens is fabricated through a two-photon polymerization 3D printing technique. The proposed design is polarization insensitive and miniature and can be readily applied in future functional optical imaging systems.

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