TGViewer
Институт ИИ МГУ Институт ИИ МГУ @iai_msu · 1.26K subscribers
Post #263 321
Ученые Института ИИ МГУ повысили надёжность расчёта пересечений луча с асферическими поверхностями до 99,9994%

Для проектирования оптических систем разработан метод расчёта пересечений лучей с асферическими поверхностями, основанный на маршировании вдоль луча с гарантированно безопасным шагом, вычисляемым по аналитическим оценкам производных функции прогиба (sag-функции, или сагитты). Метод предназначен для трассировки лучей через линзы со сложными асферическими поверхностями и позволяет находить точки пересечения для лучей, падающих под большими углами к оптической оси.

Существующие подходы используют простую, но ненадёжную для сильно асферических поверхностей инициализацию по ограничивающим плоскостям либо строят вспомогательные сетки опорных точек или триангулированные представления. Это ограничивает применение точной трассировки лучей при автоматизированной оптимизации оптических систем.

В новой работе исследователи предложили гибридную трёхэтапную схему: пересечение грубо локализуется по ограничивающим плоскостям, затем выполняется адаптивное марширование с шагом, рассчитанным из оценок первой и второй производных сагиты, после чего результат уточняется методом Ньютона. Эксперименты проводились на 978 асферических поверхностях, полученных при проектировании объективов мобильных камер, и около 1,87 млн сложных лучей.

«Аналитическая трассировка позволяет гарантированно строить нижнюю оценку расстояния до ближайшего пересечения на каждом шаге, поэтому марширование никогда не "перепрыгивает“ через первое пересечение и всегда движется вдоль луча»,

— отметил Владимир Фролов, руководитель научной группы «Нейронного и обратного рендеринга» Института ИИ МГУ.

Результаты исследования могут применяться для проектирования объективов мобильных камер и других компактных оптических систем с сильно асферическими поверхностями, дифференцируемой и автоматизированной оптимизации оптических систем, а также для стрей-лайт-анализа и оптических систем с зеркалами.

Читать статью в журнале Sensors
  • 👍 2
  • 🔥 1
More from @iai_msu
  1. Sep 25, 2026Нейротехнологии и здоровье мозга: участие Михаила Лебедева в междисциплинарной дискуссии 1…
  2. Sep 21, 2026Ученые Института искусственного интеллекта МГУ помогли выяснить, как препарат от рецидивир…
  3. Sep 18, 2026Приглашаем на Открытый лекторий «Создавая будущее: границы человеческого» Как человеку ост…
  4. Sep 17, 2026Институт ИИ МГУ на интенсиве «ГорИИзонты» Руководитель лаборатории «Машинное обучение и се…
  5. Sep 15, 2026Ученые Института ИИ МГУ совместно с партнёрами создали энергоэффективный нейроморфный конт…
  6. Sep 15, 2026Нейросеть как новый читатель: что будет с классикой в эпоху ИИ 4 сентября в рамках Московс…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →