KAUST光學鏡頭設計之AI應用

在光學鏡頭設計領域，傳統方法往往耗時數月且高度依賴專業經驗。然而，沙烏地阿拉伯阿布杜拉國王科技大學（KAUST）研發的DeepLens系統，透過人工智慧（AI）技術 及「課程學習」架構，能夠自動設計出複雜的光學鏡頭系統，將傳統需數月的鏡頭設計流程縮短至一天。此技術不僅能自主設計多透鏡組合系統，更打破既有設計框架限制，為手機相機、顯微鏡等光學設備開創微型化與高性能化的新可能，為光學設計帶來革命性的突破。

【技術發展背景】

傳統光學鏡頭設計依賴反覆試錯與經驗累積，是一項高度依賴經驗的工作，設計師需反覆進行光學模擬與優化，手動調整透鏡曲率、材質與排列方式，才能達到理想的成像品質，這種方式不僅耗時，且在創新設計上受到限制，隨著深度學習與生成式AI的興起，研究人員開始將深度學習導入光學設計，探索如何利用這些技術自動化鏡頭設計流程，通過數據驅動模式自動探索最佳參數組合，減少人為干預，並提升設計效率與創新性。

【技術介紹】

DeepLens是由KAUST的研究團隊開發的一套基於「課程學習（Curriculum Learning）」概念的AI系統，其採用「逐步複雜化」訓練方法，將複雜的鏡頭設計任務分解為一系列由淺入深的子任務，類似人類從學習走路到跑步的過程，避免直接處理高維度參數帶來的計算瓶頸。系統先從簡單的單一透鏡設計開始，逐步增加透鏡數量與設計維度，同時系統可調整每片透鏡的曲率、厚度與間距，確保整體成像品質達標，最終自動生成包含多個非球面透鏡的複雜光學系統，每個透鏡元件皆具備獨特的形狀與光學特性，組合成高性能的成像系統。與傳統僅能對現有設計進行微調的自動化方法不同，DeepLens可從零開始設計，無需依賴人類提供的初始設計，使得在創新性與設計自由度上具有顯著優勢。
 

圖1：自動化鏡頭設計的課程學習

圖片來源：https://www.nature.com/articles/s41467-024-50835-7
 

【未來展望】

目前，DeepLens 主要應用於折射透鏡系統的設計，已成功應用於手機相機、顯微鏡、望遠鏡等設備，特別是在空間受限的手機相機中，能設計出具備大視場、高分辨率的鏡頭系統。未來，將擴展至混合光學系統的設計，包括結合折射透鏡、衍射光學元件與超透鏡等，進一步實現成像系統的微型化，並支援光譜成像、聯合彩色深度成像等新功能，這將進一步推動光學設計的創新，拓展其在醫療影像、工業檢測、消費電子等領域的應用。

封面圖片來源：https://discovery.kaust.edu.sa/en/article/24723/deep-learning-benefits-lens-design-2/
參考資料來源：

1. https://technews.tw/2024/08/21/revolutionizing-lens-design/
2. https://www.cnbeta.com.tw/articles/science/1442835.htm
3. https://discovery.kaust.edu.sa/en/article/24723/deep-learning-benefits-lens-design-2/
4. https://www.nature.com/articles/s41467-024-50835-7