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Enregistrement W4289778983 · doi:10.1364/oe.469126

Enhanced diffraction efficiency with angular selectivity by inserting an optical interlayer into a diffractive waveguide for augmented reality displays

2022· article· en· W4289778983 sur OpenAlexaff
Yinyue Lin, Hengshen Xu, Rui Shi, Linfeng Lu, Shan‐Ting Zhang, Dongdong Li

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueOptical Coatings and Gratings
Établissements canadiensNational Institute for Nanotechnology
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Shanghai
Mots-clésGratingDiffraction efficiencyOpticsDiffractionMaterials scienceWaveguideCoupling (piping)Diffraction gratingOptoelectronicsBlazed gratingPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The overall efficiency and image uniformity are important criteria for augmented reality display. The conventional in-coupling grating design intending to improve only the first-order diffraction efficiency without considering the multiple interactions with diffracted light in the waveguide is insufficient. In this work, the back-coupling loss (BCL) on the in-coupling surface relief grating, and the power of light arriving at the out-coupling grating over that of incident light (denoted as optical efficiency in waveguide, OEW) are introduced for the design of in-coupling grating. A simple and effective method to increase diffraction efficiency with unique angular selectivity is demonstrated by inserting an interlayer between the waveguide and grating. The optimized average OEW and its uniformity under a field of view of 40° are increased from 8.02% and 24.83% to 8.34% and 35.02% by introducing a region-selective MgF 2 interlayer.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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