东南大学亮点文章：神经网络赋能的偏振体全息波导优化

01

研究背景

为满足大眼盒与大视场的综合视觉需求，二维出瞳扩展（2D-EPE）在AR波导设计中不可或缺。相较于传统的L型串行布局，采用正交栅矢量对称扩瞳的交叉型（Cross）偏振体全息光波导（PVG），在平衡能量流动和抑制串扰方面展现出显著优势。然而，由于光场在波导内的二维复制与释出高度非线性，极易在出瞳面产生不均匀的局部能量热点、暗带以及角度响应。

目前，工程上普遍采用基于经验规则的手动调整或简单参数扫描来寻求均匀出瞳，这种方式在面临高自由度的厚度场离散时，往往会引发海量的电磁计算与光线追迹，计算成本极其高昂且极易陷入局部最优解。更为棘手的是，实际生产中的厚度步进、低频平滑等制造工艺约束很难在此类启发式搜索中被有效兼顾。因此，开发一套自动化、具备全局寻优能力且受物理严格约束的设计框架，成为突破高性能AR显示瓶颈的迫切需求。

02

具体研究

面向Cross-PVG波导设计的痛点，课题组构建了一套区域化效率调控与成像协同优化的全新方法。如图1所示，研究人员摒弃了传统预设分组和启发式参数扫描的常规路径，直接将出耦区域离散为亚毫米级别（0.5 mm × 0.5 mm）的精细网格，从而赋予了PVG层空间厚度场极高的自适应控制自由度。

图1 离散化厚度场示意图

为了在海量解空间中高效寻优，课题组创新性地引入了由轻量级神经网络（LNN）与模拟退火（SA）算法深度耦合的双擎驱动框架。在优化的迭代进程中，SA算法提供了强大的全局探索和概率性上坡能力，有效避免系统陷入局部最优的困境；而LNN则化身为智能预测器与早停裁判，实时接收当前厚度场的物理统计特征，并结合在线蒸馏策略，对生成的候选解进行精准预打分。

通过在电磁仿真验证前剔除劣质候选，该网络以极低的算力成本拦截了大量无效计算，从而将昂贵的耦合波分析（RCWA）与非序列光线追迹调用量大幅压缩至传统基准的30%左右。

图2 轻量神经网络LNN结构示意图

为了确保优化结果在工程上切实可行，课题组将厚度步进和低通空间平滑等制造约束，通过投影算子和离散拉普拉斯正则化内嵌于厚度场参数化模型之中。在一套统一的多目标评价函数指引下，系统对出瞳能量均匀性、角度均匀性以及结构相似度（SSIM）、图像锐度等核心成像指标展开协同优化。

如图3所示，在波长为528 nm的目标波导系统验证中，该AI引导框架展现出显著优势。优化后的波导呈现出连续性的精细厚度分布，抹平了局部能量热点并填补了远端暗带。

图3 出耦合光栅厚度分布图。(a)优化前；(b)优化后

测试结果表明：目标波导的出瞳均匀性相较初始基线提升48.5%（图4）；人眼探测器模拟下的视场均匀性亦获得34.7%的同步改善（图5）。在计算效能方面，耗时从传统人工流程的74 h降至3 h，实现了约24倍的加速，且收敛过程展现出极高的稳定性与可复现性，为复杂衍射波导耦合器的设计开辟了一条高效、自动化的工程落地新路径。

图4 出耦合范围内的能量分布图。(a)优化前；(b)优化后

图5 人眼瞳孔探测器成像图。(a)优化前中心视场成像图；(b)优化后中心视场成像图；(c)优化前边缘视场成像图；(d)优化后边缘视场成像图

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后续工作展望

当前框架已在单色与固定偏振假设下验证了其强大的优化能力，但在迈向全彩AR显示的实际应用中，仍需应对更为复杂的物理挑战。未来，面对红绿蓝三色PVG层的集成，必须有效解决因布拉格衍射角波长敏感性所导致的视场失配问题。此外，材料双折射率的色散特性要求算法在更多维度上对能量均匀性与色差进行精妙平衡。因此，课题组后续将致力于拓展该优化架构至多波长、多偏振场景，为下一代全彩AR近眼显示系统提供更为坚实的理论与设计基础。

东南大学新型显示与视觉感知团队依托东南大学电子科学与工程学院，由东南大学首席教授王保平担任学术带头人，张宇宁教授担任团队负责人。团队面向新型显示与近眼显示领域，开展基础研究、器件设计、系统集成与工程化应用探索。主要研究方向包括：AR近眼显示与光波导技术、视觉感知机理与显示质量评测、高性能场序显示与驱动技术。相关成果已应用于AR眼镜、显示质量评测、专业显示和消费电子等场景，并与多家显示及终端企业开展合作，持续推动新型显示技术的工程化应用。

科学编辑 | 李清宇

编辑 | 杨晨

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