CODE V強大的公差最佳化 – 設計階段即可提升系統良率

公差分析後良率不佳，該如何提升？

光學設計階段，如何在最佳化中考慮公差？

光學元件和系統在製造過程中，提升良率是很重要的課題。若加工精度不高，設計本身必須對公差不敏感，才能有高的良率。

在最佳化過程中同時考慮公差，通常較為耗時，然而CODE V的TOR公差分析是業界公認最快速且精確的公差分析工具，此演算法也用於最佳化中，稱為SAB最佳化，因此公差最佳化獨步領先於業界其它光學設計軟體。

CODE V另外提供SN2降低公差靈敏度方法，它做為最佳化中約束條件的一部份，而不使用公差設定，因而運算速度更快。

以下我們介紹這兩種降低公差靈敏度的方法。

SAB降低公差靈敏度

TOR使用波前微分演算法對光學系統中使用者所設定的公差進行公差分析，SAB降低公差靈敏度方法則在最佳化的誤差函數中增加了TOR公差分析計算，因此透過SAB，能夠針對特定較敏感的公差進行降敏設計。

下圖左側為Double Gauss鏡頭，使用CODE V預設公差進行TOR分析，其累積機率圖顯示於右側。

CODE V的互動式公差工具可幫助我們快速檢查較敏感的公差，如下圖紅色框顯示。

針對較敏感的公差進行SAB最佳化，並再次執行TOR公差分析。最佳化前後的公差分析結果並列顯示如下，紅色框為補償後各視場在良率為98%情況下的竣工均方根波前誤差值。SAB最佳化後，F1視場提升1.6%，F2視場提升23.4%，F3視場提升25.9%。

SN2一般公差靈敏度約束

SN2為最佳化中的約束條件，其計算效率非常高，因此用於全域最佳化和玻璃專家時非常有利。

我們同樣以前述鏡頭為範例，為每個表面增加SN2約束，最佳化後執行TOR公差分析。同樣地，最佳化前後的公差分析結果並列顯示如下，紅色框為補償後各視場在良率為98%情況下的竣工均方根波前誤差值。SN2最佳化後，F1視場提升21.3%，F2視場提升23.1%，F3視場提升11.7%。

結語

CODE V提供獨步於業界的公差最佳化工具，包括了SAB和SN2。SN2為最佳化中約束條件的一部份，運算速度比SAB快速，適用於全域最佳化的過程中，幫助您在搜尋最佳解時，也同步對公差進行最佳化。