在汽车照明领域，为了保证更好的照明及视觉效果，经常使用高扩散性材料。这类材料在光学仿真领域称为体散射材料：
体散射材料，也被称为体积散射材料，是指那些能够在整个体积内部分散光线的材料。这种材料的应用非常广泛，比如在光学、材料科学、艺术品保护、以及日用产品中都有涉及。体散射材料中的粒子种类多样，其选择取决于所需的散射效果、透明度、耐用性以及与基体材料的兼容性等因素。以下是一些常见的用于体散射材料中的粒子类型：
1. **无机粒子**： - **二氧化钛（TiO2）**：因其高折射率和化学稳定性，常用于涂料、塑料、纸张等材料中作为白色颜料及体散射增强剂。
- **二氧化硅（SiO2）**：作为一种透明的散射剂，二氧化硅微粒可用于增加材料的散射效能，同时保持透明度。
- **氧化锌（ZnO）**：除了作为紫外线屏障，氧化锌粒子也能散射可见光，用于某些特定的应用场景。
2. **有机粒子**：
- **聚合物微珠**：聚苯乙烯（PS）、聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）等聚合物制成的微珠可以调整大小和折射率，用于特定的散射应用。
- **生物基粒子**：如天然纤维、淀粉基微粒等，这些可生物降解的粒子对环境友好，适用于要求可持续性的应用领域。
3. **复合粒子**：
- **核壳结构粒子**：这类粒子由具有不同折射率的核和壳组成，可以精确调控散射特性。
- **多孔粒子**：具有特殊内部结构的粒子，如多孔二氧化硅，能够提供独特的散射特性。
体散射材料中的粒子通常需要具备高折射率差异、化学稳定性、以及与基体材料良好的相容性。通过精确控制粒子的大小、形状、分布、以及浓度，可以调整材料的散射性能，以满足不同的应用需求。
对于光学仿真而言，我们关注的是体散射材料的光学特性。目前可以通过测试设备获取体散射材料的光学特性参数，在数学上一般分为两部分解释，即散射路径长度和散射分布函数。简单的可以理解为浓度和扩散方向。在大多数光学仿真软件中，经常使用一些数学模型来定义散射分布函数，即相位分布函数，常见的类型如：Henyey-Greenstein、MIE、Rayleigh等模型。本质上是定义相位分布函数，如下图所示：
在光学计算过程中，这些粒子会与光线相互作用，产生复杂的光线路径，并大大加长计算时间。
关于体散射了解更多：Mie 散射颜色感知与模拟
为了验证各种光学仿真软件的精度和速度，我建立了一个统一的场景，使用Ocean和Speos软件进行计算，进行数据验证。
仿真场景:LED+光导+扩散板
首先在两款软件中设置相同的光源、赋予相同的材质、设置相同的接收器。对于模型前处理，两款软件中统一设置mesh seg 0.001mm,确保网格精度足够满足光导锯齿精度。统一设置阈值条件为碰撞次数1000次（weight远远低于1E-10%）。
仿真场景1：单个LED光强仿真
仿真结果：
为了方便数据对比，将其中一个数据左右翻转180度，可以直观的进行数据对比。上图中两款软件计算的数值差异人眼几乎无法分辨。这也印证了两款软件的计算精度。可以进行更细致的数据分析，比如横向的数据分布折线图：
关于数值差异,这里的差异包含两部分：1、两款软件本身仿真精度差异 2、光学计算噪声差异。无论哪种差异，对于分辨率1800*1800的光强分布数据而言，小于3%的精度已经足够保证仿真精度。也无法区分两款软件的优劣。
仿真场景2：单个LED光强仿真+光导
同样状态下，我们使用LED+光导进行光强分析，以验证两款软件的对于复杂传输路径、材料吸收等过程的处理效率。结果如下：
结果不出所料，几乎完全相同。ps.两款软件仿真时间相同。
仿真场景3：单个LED光强仿真+光导+扩散板
再加入扩散材料，验证软件对于体散射的处理精度。
从结果看来数据没有错误性差异，是一致的。这里对比的所有数据都是原始数值，不考虑任何filter smooth方法。ps：默认状态下，speos会默认加入一个smooth filter。
------------------------------------------------------------------------光强分布的仿真是相对简单的计算，数据量较小，两款软件都可以在几分钟之内给出正确的结果，像lighttools、tracepro等软件计算起来也没有压力。
光学仿真最复杂的是亮度仿真，需要计算所有像素的立体角信息、投影面积、入射能量及方位等。
首先是两款软件仿真5分钟结果：
从上到下依次为：speos CPU正向模拟5分钟；ocean模拟分钟；speos GPU正向模拟5分钟的结果。
通过这些“粗糙”的仿真结果虽然不能进行准确的数据对比，但是对于一些明显的差异还是可以很清晰的呈现出来。ocean模拟结果有明显的“锯齿亮线”，这是由于扩散程度不够或者扩散板厚度不够，导致光导上的锯齿产生的高亮区域并没有被完全扩散掉而产生的结果。
speos的仿真结果中没有这个暗线的原因是speos在正向模拟时，会使用积分角度近似的方法来提高仿真效率，这种积分角近似产生了类似于“模糊”的效果，因而导致仿真结果中的锯齿亮线被平滑掉了。为了还原真实细节，后续的仿真我们使用逆向仿真来取消立体角近似。
以下是仿真两小时的结果：
仿真12小时：
选取中心行数据进行数值分析：
在处理这类光学系统中，两款软件精度几乎没有差异，速度上比较的话，考虑到硬件性能的差异，在同样使用CPU计算时，ocean会有更明显的优势，在speos开启GPU运算时，两款软件速度没有明显的差异。因为ocean 是CPU运算，所以也不能和GPU运算进行直接的运算速度数值对比。以笔者所用工作站为例，ocean CPU运算速度是大于Speos GPU运算速度的，取决于硬件。
仿真场景4：单个LED光强仿真+光导
这里直接仿真光导的亮度。纯透明的光导，表面光滑。在亮度计算中由于严格按照镜面斯涅尔定律计算，被亮度接收器捕捉的概率很低，这种场景更考验光学算法效率。结果如下：
仿真时间10分钟：
两款软件同时计算10分钟。明显可以发现，对于此类纯透明件仿真，ocean具有更高的效率。
关于人眼视觉：Ocean™ Module : Human Vision
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ocean和speos都是基于网格信息进行计算的光学软件，为了验证网格生成可能会导致的差异，我使用了体素划分结构的软件-Tracepro进行再次验证。结果如下：
tracepro使用亮度仿真功能计算一个小时的结果，样本数目不足，不足以分析。对于亮度仿真，效率是不够的，lighttools也有同样问题。
tracepro 的拟真渲染功能的仿真结果，（计算时间10分钟）与之前数据类似，没有明显的错误分布。仅供参考。
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结论
ocean和speos在计算复杂路径光学系统的精度和效率方面属于第一梯队，在不同的应用范围上各有优劣。计算核心没有本质差异。应用层面各有侧重点。对于纯透明光滑器件模拟，ocean更为擅长。speos追迹类型更多，对用户熟练度要求高。在经济性价比层面，ocean具有突出的优势。
ps:笔者使用speos2023试用版。
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