基于神经网络的偏振体全息波导优化算法

李清宇1，翁一士1，2，赵一丞1，王闯1，张宇宁1，2，王保平1，2（1东南大学电子科学与工程学院；2新型显示与视觉感知石城实验室）

摘要：针对近眼显示交叉型偏振体全息光波导二维出瞳扩瞳结构存在的出瞳能量与角度分布不均、成像质量高度依赖经验式人工调参且整体优化成本偏高等问题，在严格耦合波分析（RCWA）的物理约束下，提出一种融合能量与成像先验的出瞳扩瞳一体化优化方法。该方法将波导初始能量分布和成像结果作为先验知识，通过引入亚毫米网格化厚度场进行自适应控制，构建了由轻量神经网络引导的模拟退火优化框架。通过统一的多目标评价函数，综合度量出瞳能量与角度的均匀性、成像清晰度与亮度的均匀性，并将制造步进约束与低通平滑约束内嵌于厚度场的表示中。在自编译加速的一体化仿真平台上，实现了厚度、能量与成像的闭环优化。经所提算法优化，目标波导的出瞳均匀性提升了34.7%，能量分布均匀性提升了48.5%，在清晰度与锐度等成像指标同步改善的同时，将RCWA 与光线追迹的调用量压缩至约原来的30%，整体优化时间约为传统人工优化流程的1/24。

关键词：偏振体全息光波导；出耦效率调控；出瞳与能量均匀性；成像质量优化；神经网络引导优化；严格耦合波分析；模拟退火