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@Naoya_Takahashiinサイバネットシステム株式会社　オプティカル技術部

Zemax → CODEVへの変換で材料名エラーに困ったら

Last updated at Posted at 2025-09-30

お客様からよくある声

光学設計ソフトウェア「Ansys Zemax OpticStudio」(以下、Zemax)には
「CODEV Converter」というデータ変換機能が標準搭載されており、
レンズデータをCODEV(※)形式に変換できます。
(※光学設計ソフトウェア「CODEV」を指します(以下、CODEV))

しかし実際に使ってみると、

  • 材料名（ガラス名）がZemaxとCODE Vで微妙に異なる
  • その結果、変換途中でエラーが出て止まってしまう

といったトラブルに悩まれるお客様が多いのが実情です。

そこで今回、ZemaxとCODEVの材料名を事前に突合し、
不一致をリストアップするPythonスクリプトを作ってみました。
このスクリプトを使えば、変換前にどの材料名が
「完全一致／近似一致／どちらかにしか存在しないか」を把握でき、
後工程での自動置換や変換精度向上に役立ちます。

最終的にはここで得られた対応関係を活用し、
Zemaxデータを自動修正 → CODEV Converterを起動 → エラーなく変換完了
までの一連処理を自動化することを目標としています。

この記事でやること

  • Zemaxの.agf（ガラスカタログ）と、CODEVの.xml（ガラス名リスト）を読み込み
  • 「完全一致/近似一致/Zemaxのみ/CODEVのみ」へ分類
  • 一覧をCSVで出力（後工程での自動置換に使える）

対象ファイル形式のポイント

  • Zemax ：行頭がNMの行に材料IDが出ます（例：NM N-BK7）。
  • CODEV ：<GlassName>...</GlassName>//タグ内にガラス名が入ります。

近似一致の考え方（表記ゆれの吸収の仕方）

コンバーター実行の前に以下のようなゆるい正規化で突合精度を上げます：

  • 大文字統一・ハイフン除去（N-BK7 → NBK7）
  • 先頭E-/J-接頭辞の無視
  • 先頭アルファベット＋ゼロ詰め番号のゼロ落とし（LAH50050 → LAH550のような型番整形）

実務上ありがちな表記差を吸収し、
「ほぼ同じだが記法が違う」というものを近似一致として拾います。

コア処理（抜粋）

ここからが実際の処理方法の紹介です。

1. .agfから材料IDを抽出

import re

def extract_nm_from_agf(file_path):
    nm_ids = set()
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8', errors='ignore') as f:
        for line in f:
            if line.lstrip().startswith("NM"):
                parts = re.split(r'[,\s]+', line.strip())
                if len(parts) >= 2:
                    nm_ids.add(parts[1])  # 例: "N-BK7"
    return sorted(nm_ids)

2. CODEV .xmlからを抽出

import xml.etree.ElementTree as ET

def extract_glassnames_from_xml(file_path):
    names = set()
    tree = ET.parse(file_path)
    root = tree.getroot()
    for elem in root.findall('.//GlassName'):
        if elem.text:
            names.add(elem.text.strip())
    return sorted(names)

3. 簡易正規化（近似一致用）

import re

def normalize_name(name: str) -> str:
    name = name.upper().replace("-", "")
    name = re.sub(r"^[EJ]-?", "", name)              # E- / J- 接頭辞の無視
    name = re.sub(r"([A-Z]+)0+(\d+)", r"\1\2", name) # ゼロ詰め番号のゼロ落とし
    return name

4. 2つのリストの比較 → 4分類

def compare_two_lists(zemax_list, codev_list):
    zemax_set, codev_set = set(zemax_list), set(codev_list)
    exact = sorted(zemax_set & codev_set)

    # 近似一致のための正規化マップ
    zemax_only = sorted(zemax_set - codev_set)
    codev_only = sorted(codev_set - zemax_set)
    normalized_z = {normalize_name(n): n for n in zemax_only}
    normalized_c = {normalize_name(n): n for n in codev_only}

    partial_matches, remaining_z, remaining_c = [], [], []
    for nz, oz in normalized_z.items():
        if nz in normalized_c:
            partial_matches.append((oz, normalized_c[nz]))
        else:
            remaining_z.append(oz)
    for nc, oc in normalized_c.items():
        if nc not in normalized_z:
            remaining_c.append(oc)

    return exact, partial_matches, remaining_z, remaining_c

5. 一括比較とCSV出力

import os
import pandas as pd

def compare_all_by_filename(zemax_folder, codev_folder, output_csv):
    zemax_files = {os.path.splitext(f)[0]: os.path.join(zemax_folder, f)
                   for f in os.listdir(zemax_folder) if f.lower().endswith(".agf")}
    codev_files = {os.path.splitext(f)[0]: os.path.join(codev_folder, f)
                   for f in os.listdir(codev_folder) if f.lower().endswith(".xml")}

    all_keys = sorted(set(zemax_files.keys()) | set(codev_files.keys()))
    records = []

    for name in all_keys:
        zemax_list = extract_nm_from_agf(zemax_files.get(name)) if name in zemax_files else []
        codev_list = extract_glassnames_from_xml(codev_files.get(name)) if name in codev_files else []

        exact, partial, z_only, c_only = compare_two_lists(zemax_list, codev_list)

        for v in exact:
            records.append({"ファイル名": name, "一致種別": "完全一致", "Zemax": v, "CODEV": v})
        for z, c in partial:
            records.append({"ファイル名": name, "一致種別": "近似一致", "Zemax": z, "CODEV": c})
        for z in z_only:
            records.append({"ファイル名": name, "一致種別": "Zemaxのみ", "Zemax": z, "CODEV": ""})
        for c in c_only:
            records.append({"ファイル名": name, "一致種別": "CODEVのみ", "Zemax": "", "CODEV": c})

    pd.DataFrame(records).to_csv(output_csv, index=False, encoding="utf-8-sig")
    print(f"✔ 比較結果を {output_csv} に出力しました")

実行結果例

下記のような構成のcsvファイルが生成されます。

ファイル名 一致種別 Zemax CODEV
HIKARI 近似一致 J-SK5 JSK5
HIKARI 近似一致 SSK1 JSSK1
HOYA 完全一致 FDS1 FDS1
ZEON Zemaxのみ ZEONEX_T62R_2017
ZEON CODEVのみ T62R
  • 完全一致：そのまま通る可能性が高い
  • 近似一致：自動置換候補（マッピング表へ）
  • 片側のみ：供給カタログ差 or 命名差の要調査

よくある表記差（例）

今回試してみた結果、CODEVの方は材料名の文字数制限がかなり厳しいみたいなので
正式名称でなく省略した名前が採用されることが多いようです。

  • N-BK7 ↔ NBK7（ハイフンの有無）
  • E-FK5 ↔ FK5（接頭辞E-の有無）
  • LAH50-000 ↔ LAH50（ゼロ詰め・サフィックス差）

次の一歩：完全自動化までのロードマップ

今回は材料名の比較のみでしたが、最終的には以下の流れで
変換の実効までを完全自動化したいですね。

  1. マッピング表作成
    近似一致や手動確認の結果から、Zemax名 → CODE V名の対応CSVを作成。

  2. Zemaxモデルの材料名一括置換（ZOS-API）
    ・ レンズファイル（.zmx）読み込み
    ・材料名をマッピングに従い置換し、強制書き換え

  3. 純正「CODE V Converter.exe」を自動起動
    ・ZOS-API もしくはsubprocess等で実行
    ・変換ログを取得し、未解決材料をレポート

  4. 回帰テスト
    サンプル設計群に対して一括変換＋差分検証で壊れていないかを担保

ここまでをワンボタン化できると日々の変換運用が非常に楽に！

まとめ

  • 変換失敗の主要因である材料名不一致を事前に見える化。
  • 完全一致／近似一致／片側のみに分類し、置換の優先順位を決められる。
  • 今後はこの結果を使って自動置換→純正コンバーター起動までを繋ぎ込み予定。

問い合わせ

本記事は前処理スクリプトの要点のみの紹介でした。
スクリプト全文作成／導入支援／カスタマイズをご希望の方は、
サイバネットシステム光学エンジニアリングサービスまでお問い合わせください。

本件とは関係なく、光学設計・解析・光学教育などのご依頼もぜひ！




※本記事は筆者個人の見解であり、所属組織の公式見解を示すものではありません。

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