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Light Adv. Manuf. | 大幅面微透镜阵列制备

2022-11-7 21:12| 发布者:optkt| 查看:1169| 评论:0|原作者: 中国光学

摘要:This article discusses the use of direct laser writing lithography in the fabrication of micro-lens arrays, specifically non-spherical lenses. The authors propose a new process based on 12-bit technology, which allows for the rapid and precise production
本文由论文作者团队(课题组)投稿

激光直写光刻是制作衍射光学元件的主要技术之一,它利用强度可变的激光束对基片表面的抗蚀材料实施变剂量曝光,显影后便在抗蚀层表面形成要求的浮雕轮廓。

微透镜阵列是由通光孔径及浮雕深度为微米级的透镜组成的阵列,它不仅具有传统透镜的聚焦、成像等基本功能,而且具有单元尺寸小、集成度高的特点,使得它能够完成传统光学元件无法完成的功能,并能构成许多新型的光学系统。

但是由传统的激光直写光刻技术制备的非球面微透镜阵列表面具有很高的粗糙度,从而降低了其光学特性。

这是因为传统的激光直写光刻的曝光分辨率只有256个灰度。因此,相邻激光曝光位置中微结构之间具有明显的暗痕结构。这种暗痕结构显著的增加光学微结构的粗糙度,从而降低了光学特性。

目前主要的非球面微透镜阵列的加工方式具有数字微镜加工双光子光刻等。但是数字微镜加工出的微透镜阵列具有很高的表面粗糙度;双光子光刻技术很难完成非球面微透镜的大幅面加工。

鉴于此,武汉大学桂成群课题组,宋毅课题组以及郑国兴课题组提出一种基于12-bit的大幅面非球面微透镜阵列加工方式。通过该方式,我们可以快速的完成大幅面非球面微透镜阵列的制备。

该成果以High-speed, large-area and high-precision fabrication of aspheric micro-lens array based on 12-bit direct laser writing lithography为题发表在Light: Advanced Manufacturing

图1:高速、大面积和高精度非球面微透镜阵列制造示意图。(a)激光直写光刻系统的工作原理。(b)尺寸为30×30 mm²的非球面微透镜阵列的照片。(c)通过SEM表征的非球面微透镜阵列(填充率为 78%)。(d)排除非球面微透镜轮廓后,微透镜中心30 ×30 μm²中心区域的表面高度变化。(e)图d中虚线对应的线轮廓


作者利用灰度为4096灰度的激光直写光刻技术制备出了大幅面微透镜阵列。其加工速度大于100mm²/h。表面粗糙为5nm左右。(如图1所示)

图2:(a)通过实验分别测试了波长分别为450nm、520nm和635nm入射激光形成的聚焦光斑。(b)入射激光波长分别为450nm、520nm和635nm时,聚焦光斑的仿真线强度曲线与实验线强度曲线的比较。插图描绘了焦平面中焦点强度分布的实验结果。


加工出的微透镜阵列具有良好的光学特性。其不同波长下的线轮廓强度与仿真强度相吻合。(如图2所示)

图3:(a)离轴微透镜阵列的示意图。(b)制造的离轴微透镜阵列的三维形貌。(c)入射波长为635nm时,离轴微透镜阵列形成的的聚焦光斑阵列。(d)离轴微透镜阵列的SEM表征图。


值得一提的是,离轴微透镜阵列在光束整形等领域具有广泛的应用。但是这种复杂形貌的微透镜阵列很难加工。基于激光直写光刻技术,这种高自由度的加工方式,我们可以快速的加工出具有形貌的离轴微透镜阵列。


  前景展望  

该研究团队证明了一种新的低成本非球面微透镜阵列制造的技术。结合所提出的制造技术,他们制备了一种裸眼3D显示薄膜。该薄膜表现出优异的三维显示性能。


该研究团队认为,这种基于激光直写光刻技术制备非球面微透镜阵列的技术,不仅可以降低制备复杂形貌微透镜阵列的制备难度,而且非常适合大规模工业化生产。除此之外,该技术可以应用于各种光学微纳结构的大幅面加工。


  论文信息  

Shiyi Luan, Fei Peng, Guoxing Zheng, Chengqun Gui, Yi Song, Sheng Liu. High-speed, large-area and high-precision fabrication of aspheric micro-lens array based on 12-bit direct laser writing lithography[J]. Light: Advanced Manufacturing 3, 47(2022).

https://doi.org/10.37188/lam.2022.047



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