LED光譜特性及其在中間視覺下的應用

談 茜 饒 豐 張永林 楊 帆 徐何辰

(1.江蘇科技大學，江蘇鎮(zhèn)江 212003;2.江蘇檢驗檢疫車輛燈具實驗室，鎮(zhèn)江燈具檢測中心，江蘇丹陽 212300)

1 引言

LED被稱為第四代照明光源或綠色光源，與傳統(tǒng)光源相比，它具有許多優(yōu)點，如光效高、無汞環(huán)保、壽命長、體積小等。LED已經應用于指示、顯示、裝飾、背光源、城市夜景、道路和室內等照明領域［1］，其中許多場合往往趨于中間視覺范圍。人類感覺器官在中間視覺和明視覺不同，因此在中間視覺時，亮度、顏色、空間和響應特性均與明視覺不同［2］。

中間視覺研究始于20世紀五十年代［3］。1996年，美國Rensselaer大學照明研究所的 He Y和Rea M等人使用了反應時間這一參數(shù)對光源在中間視覺狀態(tài)下的光譜光視效率函數(shù)進行評價［4］。2008年，復旦大學建立了新型中間視覺S光度學模型，通過此模型計算了各種光源在不同亮度水平下的中間視覺修正系數(shù)Rm(即中間視覺光通量與明視覺光通量之比)［5］，此系數(shù)可用來修正得到中間視覺下的光度參數(shù)，但他們并沒有研究電流對于兩者之間關系的影響。X模型和MOVE模型分別由Rea等人在2004年以及Goodman等人在2007年提出的，X模型和MOVE模型的主要區(qū)別在于對明視覺到中間視覺的轉換點的定義不同，X模型把中間視覺的上限定義為0.6cd/m2，而MOVE模型把上限定義為10cd/m2。后續(xù)研究發(fā)現(xiàn)X模型的上限亮度太低了，而MOVE模型定義的上限亮度太高了［6］。因此，在2008年Viikari M等人提出了一種新的改進的MOVE模型，其亮度的最大值滿足在不同天氣條件下的實際道路和街道照明的亮度值。他們還比較了MOVE模型、X模型和修正過的MOVE模型在三個獨立的視覺評價差異［7］，此被修正的MOVE模型可作為新的實用的中間視覺光度學的基礎。2005年，浙江大學現(xiàn)代光學儀器國家重點實驗室聯(lián)合杭州遠方光電信息有限公司建立了一個改進的高斯模型，并通過分析證明該模型可用于描述真實LED的平均光譜，并論述了如何利用該模型對光學特性進行理論分析［8］。這一數(shù)學模型對于LED光譜特性的研究具有一定的價值，但是該模型要求知道峰值波長、半波寬等參數(shù)，不能直接應用于工程領域。最近，以“中間視覺范圍內的視覺功能”為研究主題的國際照明委員會 (CIE)技術委員會TC l—58完成了“基于視覺功能的中間光度學推薦系統(tǒng)”，并通過 CIE 官方發(fā)布了技術報告 CIE 191∶2010［9，10］。2011年，江蘇檢驗檢疫車輛燈具實驗室運用matlab軟件構建了常用的中間視覺模型，并給出了編程流程和程序源代碼，這為快速計算中間視覺光視效率函數(shù)奠定了基礎［11］。

本文選擇紅、黃、藍、綠和白五種顏色LED為研究對象，每種顏色LED均為同一型號同一產地，采用LED光色電綜合分析儀，測量不同驅動電流下LED的光譜，計算出平均光譜，并比較平均光譜與實際光譜之間的差異，最后分析了不同LED的Rm值與亮度的關系特性。該研究得到了LED在不同驅動電流和不同外界亮度下的照明特性，為低照度下LED燈具的設計提供了理論基礎。

2 實驗

本研究的實驗裝置是杭州遠方公司的LED光色電綜合測試系統(tǒng)，其結構見圖1，數(shù)控高精度恒流電源給待測LED提供電源，積分球、光譜計能夠快速測量待測LED的光通量和光譜分布。

圖1 LED光色電綜合分析系統(tǒng)結構示意圖

本研究選擇五種顏色的LED，每種10只，不同顏色LED的參數(shù)見表1。

表1 LED樣品參數(shù)

日常LED燈具的功率一般在額定功率的50%～110%之間，因此，本研究用LED光色電綜合測試系統(tǒng)測每只LED樣品12mA至24mA的光電特性，相當于額定功率的60%到110%，測量間隔為2mA。測試環(huán)境溫度為10℃。測試時采用脈沖點燈，以防止結溫的影響。本實驗分成兩部分:一部分測同一LED在不同電流下的光譜;另一部分測相同電流下，同一型號的不同LED的光譜。通過數(shù)理統(tǒng)計和仿真軟件編程，分析它們的光譜特性并研究Rm與電參數(shù)的關系。

3 結果及分析

3.1 各顏色LED的光譜

測每種顏色十只LED在七個電流下的光譜，再將測得的每種顏色的七十個光譜做均值，將其定義為平均光譜S(λ)model，公式如下:

式中，S(λ)real——實際光譜曲線;

n——實際光譜曲線的個數(shù)。

用誤差函數(shù)E來表征各光譜與平均光譜之間的誤差［8］，定義為:

圖2從左到右依次為白、藍、綠、黃、紅色LED的平均光譜。其峰值波長、半波寬等參數(shù)見表2。為了表征不同電流下LED光譜與平均光譜的差異大小，表2中還給出了標準差，其中，峰值標準差為每種顏色LED在不同電流下的實際光譜的峰值波長與相應的平均光譜峰值波長的離散程度;同理，可求得各顏色LED的平均光譜的半波寬與半波寬標準差?？梢?綠光的峰值標準差最大，紅光的最小，說明綠光的峰值波長受電流的影響最明顯，紅光則相反;白光的半波寬受電流的影響最大，黃光的影響最小。

圖2 平均光譜

表2 各顏色LED峰值波長與半波寬的平均值

圖3為式 (2)計算的每個電流下，各顏色的十只LED與對應的平均光譜誤差的平均值，其范圍為:紅7.29% ～9.80%，黃4.40% ～7.92%，藍5.10%～7.31%，綠4.63%～8.52%，白2.73%～4.14%。由圖3可知:電流變化對綠光光譜的影響最大，對白光光譜的影響最小。但總體上觀察，同一顏色LED的相對光譜整體變化小于8%，因此在普通照明要求下，可以用圖2中的平均光譜來描述LED的相對光譜。

圖3 各光譜與平均光譜誤差

3.2 Rm與亮度的關系

將中間視覺光通量與明視覺光通量之比定義為Rm［5］。

式中，Φm——中間視覺下的光通量;

Φp——明視覺下的光通量。

本研究中，中間視覺光譜光視效率函數(shù)采用CIE 191∶2010年的推薦模型。借助仿真軟件，擬合五種顏色LED的Rm與亮度的關系，公式如下:

式中，P1、P2、P3、…、Pn——系數(shù);

L——環(huán)境亮度;

Rm——中間視覺修正系數(shù)。

利用回歸分析判斷曲線擬合的精確程度，在回歸分析中用F檢驗法對擬合方程的顯著性進行檢驗。一階擬合時，紅、黃、藍色LED的回歸方程的顯著性水平為0.05，未能精確的表示兩者之間的關系;用二階擬合時，回歸方程的顯著性水平為0.01，可信度達到99%，此時回歸已高度顯著。而綠、白色LED一階擬合回歸方程的可信度已達99%，可以較精確的表示Rm與亮度之間的關系。因此綠、白色LED的Rm的對數(shù)與亮度的對數(shù)的關系用一階線性擬合，紅、黃和藍色LED的該關系用二階擬合。

用上面求得平均光譜計算不同亮度下的值，并代入式 (4)，求得式中的系數(shù)，如表3所示。表3中sigma為殘余誤差百分數(shù)，由sigma可知黃光曲線擬合的相關程度最高，藍光次之，紅光的最低。但總體上看各顏色LED曲線擬合的相關程度都較高。

表3 綠、白擬合系數(shù)及殘余標準差百分數(shù)

圖4從上到下依次為藍、綠、白、黃和紅色LED的lg(Rm)與lg L的關系，可見:紅、黃LED的Rm隨亮度的增大而增大;藍、綠和白色LED則相反，且藍光的下降趨勢最為明顯。

圖4 Rm與亮度的關系

4 結論

本研究利用LED光色電綜合測試系統(tǒng)測五種顏色各十只LED在驅動電流為12mA至24mA的光電參數(shù)，同時利用數(shù)理統(tǒng)計及仿真軟件編程分析，總結了各顏色LED的Rm與亮度的關系。

研究發(fā)現(xiàn):在12～24mA電流范圍內，同種型號不同LED的相對光譜可以用平均光譜來表示，這樣無需通過光譜儀便可獲得LED的光譜，有利于節(jié)省硬件成本和快速測算。同時，紅、黃、藍LED的Rm的對數(shù)與亮度的對數(shù)存在二次曲線關系;綠、白LED的Rm的對數(shù)與亮度的對數(shù)具有線性關系，該研究對中間視覺下光度量測量儀器的研究及低照度下LED燈具的設計具有重要意義。

［1］劉木清．照明用LED光效的熱特性及其測試與評價方法的研究 ［D］．上海:復旦大學，2009．

［2］楊春宇，胡英奎，陳仲林．用中間視覺理論研究道路照明節(jié)能 ［J］．照明工程學報，2008，19(4):44．

［3］陳仲林，楊春宇，何正軍．中間視覺函數(shù)表達式的研究 ［J］．照明工程學報，2003，14(4):1．

［4］He Y J Bierman Andrew Rea M S．A System of Mesopic Photometry［J］．Lighting Research ＆ Technology．1998，30(4):175～181．

［5］陳文成．中間視覺S光度學模型的建立及應用 ［D］．上海:復旦大學，2008．

［6］林燕丹，董孟迪，孫耀杰．新的CIE中間視覺光度學系統(tǒng)的建立及其在道路照明中的實踐意義 ［C］．2011中國道路照明論壇 (第七屆)論文集．重慶:中國照明學會，2011:49～52．

［7］Viikari M，Ekrias A，Eloholma M，et al．Modeling spectral sensitivity at low light levels based on mesopic visualperformance．Cli-nical Ophthalmology．2008(2):173～185．

［8］沈海平，馮華君，潘建根等．LED光譜數(shù)學模型及其應用 ［C］．走進CIE26th—中國照明學會 (2005)學術年會論文集，2005:83～85．

［9］CIE 191∶20l0 Recommended System for Mesopie Photometry Based on Visual Performance．

［10］潘建根，李艷．CIE中間視覺光度學推薦系統(tǒng) ［J］．中國照明電器．2010(12):9．

［11］饒豐，葛志誠，朱金連等．基于Matlab的中間視覺模型的構建 ［J］．照明工程學報，2011(5):18．