Analyse de la lumière parasite (partie 3)
La modélisation de la lumière parasite à la fois correctement et efficacement nécessite de faire le choix le plus approprié parmi les modèles de diffusion disponibles et de configurer le système de manière à ce qu'une quantité suffisante de lumière diffusée atteigne la région d'intérêt.
Le choix impressionnant de modèles de dispersion et d'options d'échantillonnage d'importance de FRED est essentiel pour vous aider à obtenir rapidement les bons résultats. Dans cet article, nous examinerons un cas simple suivi d'un modèle de dispersion multiple plus complexe.
Figure 1. Les modèles de diffusion peuvent être configurés avec différents niveaux d'efficacité de diffusion
Représentation de la dispersion de surface
Les modèles de diffusion de surface de FRED se répartissent généralement en trois catégories, paramétrées (c'est-à-dire modélisées mathématiquement), tabulées (c'est-à-dire mesurées et éventuellement ajustées) et scriptées - où vous êtes libre d'écrire votre propre fonction de diffusion.
| Taper | Modèle | La description |
|---|---|---|
| Tableau | BSDF tabulaire | Données de dispersion BSDF interpolées |
| PSD tabulé | BSDF interpolé à partir des données de profil de surface | |
| Polynôme diffus | Données tabulaires mesurées ajustées | |
| Binôme diffus | Données tabulaires mesurées ajustées (symétriques planes) | |
| Paramétré | Lambertian | Diffusion diffuse idéalisée |
| Harvey-Shack | Dispersion de la microrugosité de la surface polie | |
| Harvey-Shack étendu | Harvey-Shack avec dépendance angulaire supplémentaire | |
| ABg | Dispersion de la microrugosité de la surface polie | |
| Peinture noire mate | Réflectance diffuse basée sur Aeroglaze Z306 | |
| Particule de surface (Mie) | Dispersion de petites particules de surface | |
| K-Corrélation | Diffusion microrugueuse en tant que PSD | |
| Vent | Scatter qui suit la relation Cos^n | |
| Scripté | Scripté | Script BASIC défini par l'utilisateur |
| Script étendu | Comme ci-dessus avec prise en charge de la polarisation |
Ces modèles de diffusion peuvent être choisis pour s'appliquer en réflexion et/ou en transmission et éventuellement supprimer le rayon spéculaire qui peut être nécessaire pour des surfaces vraiment diffuses.
Modéliser efficacement la dispersion
Le logiciel de lancer de rayons gère les événements de diffusion en générant un certain nombre de rayons aléatoires à partir de la surface avec des puissances calculées à partir de la définition de la diffusion. Nous allons examiner un exemple simple d'une surface de diffusion lambertienne hautement réfléchissante où à une certaine distance au-dessus de la surface de diffusion se trouve un anneau qui représente la pupille d'entrée d'un autre système dans lequel la lumière est diffusée. Pour simplifier, un détecteur est placé derrière cette ouverture, à laquelle nous souhaitons mesurer le nombre de rayons diffusés entrant dans l'anneau.
Permettre aux rayons d'être générés aléatoirement dans toutes les directions peut parfois être nécessaire, mais dans un modèle comme celui ci-dessus où le but est de mesurer la puissance diffusée dans une certaine direction (vers notre anneau), c'est terriblement inefficace. Seuls 8 des 1 000 rayons diffusés générés atteignent la région d'intérêt.
L'utilisation de l'échantillonnage d'importance remédie à ce problème en générant des rayons qui vont dans une direction d'intérêt spécifique et génèrent donc plus de signal au niveau de notre détecteur.
FRED prend en charge six types d'échantillonnage d'importance
| Type d'échantillonnage important | La description |
|---|---|
| Diffuser les rayons dans une direction donnée | Disperser dans un angle de cône défini par l'utilisateur centré autour d'une direction spécifiée |
| Rayons diffusés dans la direction spéculaire | Disperser dans un angle de cône défini par l'utilisateur centré autour du rayon spéculaire |
| Rayons de diffusion vers une entité | Dispersion vers la boîte englobante d'une entité (peut être non symétrique en rotation) |
| Rayons de diffusion vers un point | Disperser dans un angle de cône défini par l'utilisateur centré sur un point spécifique dans l'espace |
| Rayons diffusés vers un volume ellipsoïdal | Dispersion vers une ellipse centrée en un point spécifique (peut être sans symétrie de rotation) |
| Rayons de diffusion à travers une courbe fermée | Dispersion vers une courbe définie par l'utilisateur existante (peut être sans symétrie de rotation) |
Une approche pour que les rayons se dispersent vers la région d'intérêt consiste à placer une cible sphérique à l'intérieur de l'ouverture de l'écran et à diriger les rayons vers celle-ci. Dans FRED, cela peut être fait avec les options de dispersion vers un point ou un volume elliptique:
Figure 3. Vue agrandie d'une sphère (ellipse) qui représente l'importance de la cible d'échantillonnage, la sphère est centrée sur l'écran annulaire devant le détecteur.
Les définitions FRED pour cette configuration sont présentées dans les figures 4 et 5.
Figure 4. Les propriétés de dispersion et l'importance de l'échantillonnage (Direction des régions d'intérêt). Notez que plusieurs modèles de dispersion et régions d'intérêt peuvent être définis et actifs.
Figure 5. Définition de la cible sphérique. Chacun des types d'échantillonnage d'importance dispose d'options supplémentaires pour contrôler le nombre de rayons diffusés et les seuils d'ascendance de diffusion.
Cette définition est beaucoup plus efficace que la diffusion dans un hémisphère et tous les rayons vont dans la direction générale d'intérêt.
Figure 6. La diffusion vers une sphère est plus efficace qu'un échantillonnage sans importance mais n'est toujours pas idéale car l'anneau circulaire apparaît de forme elliptique lorsqu'on le regarde depuis la surface de diffusion.
Cependant, seulement 462 des 1000 rayons diffusés qui ont été générés ont atteint la région d'intérêt à l'intérieur de l'anneau. Bien qu'il s'agisse d'une augmentation importante par rapport à l'efficacité de 0,8 % observée sans échantillonnage important, ce résultat montre également les limites de l'utilisation de cibles sphériques pour afficher des ouvertures planes à des angles d'incidence élevés.
En réalité, l'anneau représentant la pupille d'entrée du système optique suivant est comprimé en forme d'ellipse lorsqu'il est vu du point de vue de la surface de diffusion, et cela ne peut pas être représenté de manière adéquate par une sphère.
Dans ce cas, les autres options d'échantillonnage importantes que FRED a à offrir sont avantageuses. L'approche la plus simple et la plus efficace dans ce cas est peut-être d'utiliser l'option de FRED pour se disperser vers une courbe, où cette courbe décrit l'ouverture de la surface annulaire.
Figure 7. Dispersion vers une courbe (circulaire) située au niveau de l'anneau. Dans ce cas, 100% des rayons traversent l'anneau jusqu'au détecteur.
Désormais, les 1000 rayons diffusés générés atteignent la région d'intérêt, ce qui donne une efficacité de 100 %.
| Importance de l'échantillonnage utilisé | Efficacité |
|---|---|
| Rien | ~0.8% |
| Disperser dans la sphère | ~46% |
| Disperser en courbe | 100% |
La comparaison ci-dessus des choix d'échantillonnage d'importance et de l'efficacité des rayons met clairement en évidence la nécessité de choisir la technique d'échantillonnage d'importance à utiliser.
Modélisation de plusieurs événements de dispersion vers plusieurs cibles
Les exemples précédents montrent tous qu'un modèle de diffusion est utilisé en conjonction avec un échantillonnage d'importance, et bien que cela convienne dans des situations simples FRED est capable d'héberger plusieurs modèles de diffusion et cibles sur la même surface, cela signifie qu'il est possible d'empiler la diffusion événements de différentes manières, notamment:
- Surfaces où les fonctions de diffusion réfléchie et transmise sont différentes
- Surfaces présentant différentes caractéristiques de diffusion, telles qu'une surface polie présentant à la fois une microrugosité (Harvey-Shack) et une contamination particulaire (Mie).
- Surfaces qui se dispersent préférentiellement dans plusieurs directions
Comme dernier exemple pour démontrer cela, nous allons ajouter une surface de diffusion secondaire qui rediffuse la lumière de la première surface de diffusion. Pour rendre cela encore plus complexe, la surface de diffusion secondaire sera un plan hexagonal incliné (quelque chose qui ne peut pas être bien représenté par une sphère). Le lancer de rayons montre les effets.
Figure 8. Exemple de diffusion secondaire à partir d'un plan hexagonal incliné. Les rayons diffusés secondaires sont représentés en violet.
Dans cette simulation, la première surface de diffusion a deux modèles de diffusion actifs pour représenter à la fois la diffusion de surface diffuse et particulaire, et deux directions d'intérêt - une vers l'anneau et l'autre vers la surface hexagonale. La surface de diffusion secondaire est réglée pour se diffuser vers l'anneau.
Figure 9. Application de plusieurs modèles de diffusion et directions de diffusion à la surface de diffusion primaire
Notez que l'interface utilisateur de dispersion de FRED donne également la possibilité d'activer et de désactiver les modèles selon les besoins sans perdre les définitions.
Sommaire
FRED propose treize options de modèle de diffusion et six types d'échantillonnage d'importance pour vous offrir le choix le plus large pour simuler facilement les problèmes de diffusion les plus difficiles, tels que ceux observés dans l'analyse de la lumière parasite. Les options d'échantillonnage d'importance de FRED permettent des tracés de rayons très efficaces qui réduisent le nombre de rayons nécessaires et donc les temps de calcul.