光学衍射元件作为一种基于光的衍射原理控制光的工具，在电子设备的应用中越来越广泛。其中作为实现结构光面部识别功能的重要组成部分的激光分束器，就是光学衍射元件走进大众的一个典型。为了让感知范围更广，需要更大的衍射角度；为了让感知的效果更好，分束的能量需要更均匀。这就对设计方法提出了更高的要求：大衍射角度的分束器件结构更加精细，需要基于矢量衍射理论的仿真方法；对分束能量的控制需要优化算法，两者结合才能实现设计目标。

相比于标量近似，基于矢量衍射理论的仿真方法对计算资源的消耗大大增加，如果选用了不合适的优化算法则会带来巨大的算力消耗而导致极低的优化效率。本文就高效、准确地设计大角度激光分束器这一目标做了以下工作：

1.文中提出了一种在标量结果基础上进行再优化的矢量迭代傅里叶算法。使用该方法设计了最大衍射角度为35°的5×5分束器件，和衍射级次分布呈大十字形、小十字形、x形的分束器件。相比遗传算法与矢量仿真的结合，在实现相同性能参数的器件设计时对计算资源的消耗降低近了200倍。相比于不生成标量结果的矢量设计方法，本文中提出的方法具有能筛选初始解的优势。

2.针对在大角度分束器件优化中零级难以抑制的问题，通过“标量抑制，矢量补偿”的方法得以解决，并以最大衍射角为70°、7×7点阵的分束器件设计为例展示了对优化算法的具体改进措施和改善效果：均匀性误差从0.4701改善到0.2622。与其他类似的有关二维大角度分束器设计的工作相比，文中提出的方法所消耗的计算量仅为它们的30%-80%。最后对器件的加工误差进行了分析，展示加工误差对器件性能的影响。