Starting points generation for freeform reflective imaging system design using neural network based deep-learning

人工神经网络 深度学习 增强现实 计算机科学 人工智能 领域(数学) 虚拟现实 材料科学 数学 纯数学
作者
Tong Yang,Dewen Cheng,Sheng Wang
标识
DOI:10.1364/jsap.2019.18p_e215_8
摘要

Using freeform optical surfaces is a revolution in the field of imaging system design. Such systems have important applications in the area of virtual reality and augmented reality, light-field and high-performance cameras, microscopy, spectroscopy, and other applied physics researches. We propose a framework of starting points generation for freeform reflective imaging systems using back-propagation (BP) neural network based deep-learning. Good starting points of specific system specifications for optimization can be generated immediately using the network. The amount of time and human effort as well as the dependence on advanced design skills reduce significantly.
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