Optimisation et modélisation de systèmes d'imagerie freeform sous contraintes opérationnelles

Optimisation and modelling of freeform optical systems under operational constraints

• Auteur / Autrice : Tristan Marty
• Direction : Nikolaus Hansen, Anne Auger
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Informatique, données, IA
• Date : Inscription en doctorat le 02/01/2023
• Etablissement(s) : Institut polytechnique de Paris
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de l'Institut polytechnique de Paris
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Inria EPC Randopt

Mots clés

Mots clés libres

Optimisation

Conception optique

Freeform

Optimisation

Optical design

Freeform

Résumé

Cette thèse vise à repousser les limites de la conception optique numérique à l'aide de méthodes issues de l'Intelligence Artificielle et plus particulièrement de l'optimisation évolutionnaire ou génétique. Les travaux s'inscrivent dans la suite de résultats obtenus à THALES dans le domaine général de l'ingénierie augmentée notamment en co-design optique – méthode qui propose d'optimiser conjointement un système optique et un traitement d'image numérique associé – ainsi que sur l'usage de composants freeforms au sein des systèmes. Les méthodes actuelles nécessitent beaucoup d'interactions entre l'ingénieur et la machine qui peuvent se révéler fastidieuses. De plus, les outils d'optimisation numérique des logiciels commerciaux à disposition sont des boîtes noires qui ne s'adaptent pas toujours parfaitement aux besoins de l'utilisateur ainsi qu'aux nouvelles méthodologies mises à jour par la communauté scientifique. Il s'agit ici de mettre au point un outil de conception « boîte blanche » capable à la fois de gérer les nouveaux composants tels que des freeforms ou des métasurfaces optiques et des méthodes telles que la conception conjointe de la chaîne d'imagerie complète. De telles ambitions complexifient nettement la démarche d'optimisation à laquelle une attention particulière doit être accordée pour être en mesure de gérer le grand nombre de degrés de libertés et de variable de systèmes à l'état de l'art. Les résultats de la thèse pourront mettre à jour des outils et des méthodologies applicables à tous les besoins optiques afin d'automatiser la conception de systèmes en rupture via l'introduction de composants nouveaux et l'exploitation de méthodes d'optimisation globales.

When designing an optical system, the determination of the geometry of the various elements is essential because it governs the path of light to the image plane. Designers have long increased the number of surfaces to gain performance but were limited to simple geometries due to lack of computing power. Today, computer-aided design allows the introduction of arbitrary surface geometries, also called freeform surfaces. In this context, this thesis aims to explore the design of new optical systems with freeform surfaces in order to optimize the optical quality of the system. Such a problem can be formulated as a derivative-free optimization problem or black-box problem. The approach considered for the optimization will be based on the CMA-ES algorithm, a stochastic numerical optimization algorithm known to be particularly robust for handling difficult real-world optimization problems. The thesis will include modeling aspects, finding the right formulation of the problem, and the design and adaptation of stochastic optimization methods, including aspects like mixed-integer variables and multiple objectives. The candidate should be enthusiastic to learn more about optimization, statistical learning, posing and approaching scientific questions, problem solving, and writing reusable code.