LED光谱特性及其在中间视觉下的应用

谈 茜 饶 丰 张永林 杨 帆 徐何辰

(1.江苏科技大学，江苏镇江 212003;2.江苏检验检疫车辆灯具实验室，镇江灯具检测中心，江苏丹阳 212300)

1 引言

LED被称为第四代照明光源或绿色光源，与传统光源相比，它具有许多优点，如光效高、无汞环保、寿命长、体积小等。LED已经应用于指示、显示、装饰、背光源、城市夜景、道路和室内等照明领域［1］，其中许多场合往往趋于中间视觉范围。人类感觉器官在中间视觉和明视觉不同，因此在中间视觉时，亮度、颜色、空间和响应特性均与明视觉不同［2］。

中间视觉研究始于20世纪五十年代［3］。1996年，美国Rensselaer大学照明研究所的 He Y和Rea M等人使用了反应时间这一参数对光源在中间视觉状态下的光谱光视效率函数进行评价［4］。2008年，复旦大学建立了新型中间视觉S光度学模型，通过此模型计算了各种光源在不同亮度水平下的中间视觉修正系数Rm(即中间视觉光通量与明视觉光通量之比)［5］，此系数可用来修正得到中间视觉下的光度参数，但他们并没有研究电流对于两者之间关系的影响。X模型和MOVE模型分别由Rea等人在2004年以及Goodman等人在2007年提出的，X模型和MOVE模型的主要区别在于对明视觉到中间视觉的转换点的定义不同，X模型把中间视觉的上限定义为0.6cd/m2，而MOVE模型把上限定义为10cd/m2。后续研究发现X模型的上限亮度太低了，而MOVE模型定义的上限亮度太高了［6］。因此，在2008年Viikari M等人提出了一种新的改进的MOVE模型，其亮度的最大值满足在不同天气条件下的实际道路和街道照明的亮度值。他们还比较了MOVE模型、X模型和修正过的MOVE模型在三个独立的视觉评价差异［7］，此被修正的MOVE模型可作为新的实用的中间视觉光度学的基础。2005年，浙江大学现代光学仪器国家重点实验室联合杭州远方光电信息有限公司建立了一个改进的高斯模型，并通过分析证明该模型可用于描述真实LED的平均光谱，并论述了如何利用该模型对光学特性进行理论分析［8］。这一数学模型对于LED光谱特性的研究具有一定的价值，但是该模型要求知道峰值波长、半波宽等参数，不能直接应用于工程领域。最近，以“中间视觉范围内的视觉功能”为研究主题的国际照明委员会 (CIE)技术委员会TC l—58完成了“基于视觉功能的中间光度学推荐系统”，并通过 CIE 官方发布了技术报告 CIE 191∶2010［9，10］。2011年，江苏检验检疫车辆灯具实验室运用matlab软件构建了常用的中间视觉模型，并给出了编程流程和程序源代码，这为快速计算中间视觉光视效率函数奠定了基础［11］。

本文选择红、黄、蓝、绿和白五种颜色LED为研究对象，每种颜色LED均为同一型号同一产地，采用LED光色电综合分析仪，测量不同驱动电流下LED的光谱，计算出平均光谱，并比较平均光谱与实际光谱之间的差异，最后分析了不同LED的Rm值与亮度的关系特性。该研究得到了LED在不同驱动电流和不同外界亮度下的照明特性，为低照度下LED灯具的设计提供了理论基础。

2 实验

本研究的实验装置是杭州远方公司的LED光色电综合测试系统，其结构见图1，数控高精度恒流电源给待测LED提供电源，积分球、光谱计能够快速测量待测LED的光通量和光谱分布。

图1 LED光色电综合分析系统结构示意图

本研究选择五种颜色的LED，每种10只，不同颜色LED的参数见表1。

表1 LED样品参数

日常LED灯具的功率一般在额定功率的50%～110%之间，因此，本研究用LED光色电综合测试系统测每只LED样品12mA至24mA的光电特性，相当于额定功率的60%到110%，测量间隔为2mA。测试环境温度为10℃。测试时采用脉冲点灯，以防止结温的影响。本实验分成两部分:一部分测同一LED在不同电流下的光谱;另一部分测相同电流下，同一型号的不同LED的光谱。通过数理统计和仿真软件编程，分析它们的光谱特性并研究Rm与电参数的关系。

3 结果及分析

3.1 各颜色LED的光谱

测每种颜色十只LED在七个电流下的光谱，再将测得的每种颜色的七十个光谱做均值，将其定义为平均光谱S(λ)model，公式如下:

式中，S(λ)real——实际光谱曲线;

n——实际光谱曲线的个数。

用误差函数E来表征各光谱与平均光谱之间的误差［8］，定义为:

图2从左到右依次为白、蓝、绿、黄、红色LED的平均光谱。其峰值波长、半波宽等参数见表2。为了表征不同电流下LED光谱与平均光谱的差异大小，表2中还给出了标准差，其中，峰值标准差为每种颜色LED在不同电流下的实际光谱的峰值波长与相应的平均光谱峰值波长的离散程度;同理，可求得各颜色LED的平均光谱的半波宽与半波宽标准差。可见:绿光的峰值标准差最大，红光的最小，说明绿光的峰值波长受电流的影响最明显，红光则相反;白光的半波宽受电流的影响最大，黄光的影响最小。

图2 平均光谱

表2 各颜色LED峰值波长与半波宽的平均值

图3为式 (2)计算的每个电流下，各颜色的十只LED与对应的平均光谱误差的平均值，其范围为:红7.29% ～9.80%，黄4.40% ～7.92%，蓝5.10%～7.31%，绿4.63%～8.52%，白2.73%～4.14%。由图3可知:电流变化对绿光光谱的影响最大，对白光光谱的影响最小。但总体上观察，同一颜色LED的相对光谱整体变化小于8%，因此在普通照明要求下，可以用图2中的平均光谱来描述LED的相对光谱。

图3 各光谱与平均光谱误差

3.2 Rm与亮度的关系

将中间视觉光通量与明视觉光通量之比定义为Rm［5］。

式中，Φm——中间视觉下的光通量;

Φp——明视觉下的光通量。

本研究中，中间视觉光谱光视效率函数采用CIE 191∶2010年的推荐模型。借助仿真软件，拟合五种颜色LED的Rm与亮度的关系，公式如下:

式中，P1、P2、P3、…、Pn——系数;

L——环境亮度;

Rm——中间视觉修正系数。

利用回归分析判断曲线拟合的精确程度，在回归分析中用F检验法对拟合方程的显著性进行检验。一阶拟合时，红、黄、蓝色LED的回归方程的显著性水平为0.05，未能精确的表示两者之间的关系;用二阶拟合时，回归方程的显著性水平为0.01，可信度达到99%，此时回归已高度显著。而绿、白色LED一阶拟合回归方程的可信度已达99%，可以较精确的表示Rm与亮度之间的关系。因此绿、白色LED的Rm的对数与亮度的对数的关系用一阶线性拟合，红、黄和蓝色LED的该关系用二阶拟合。

用上面求得平均光谱计算不同亮度下的值，并代入式 (4)，求得式中的系数，如表3所示。表3中sigma为残余误差百分数，由sigma可知黄光曲线拟合的相关程度最高，蓝光次之，红光的最低。但总体上看各颜色LED曲线拟合的相关程度都较高。

表3 绿、白拟合系数及残余标准差百分数

图4从上到下依次为蓝、绿、白、黄和红色LED的lg(Rm)与lg L的关系，可见:红、黄LED的Rm随亮度的增大而增大;蓝、绿和白色LED则相反，且蓝光的下降趋势最为明显。

图4 Rm与亮度的关系

4 结论

本研究利用LED光色电综合测试系统测五种颜色各十只LED在驱动电流为12mA至24mA的光电参数，同时利用数理统计及仿真软件编程分析，总结了各颜色LED的Rm与亮度的关系。

研究发现:在12～24mA电流范围内，同种型号不同LED的相对光谱可以用平均光谱来表示，这样无需通过光谱仪便可获得LED的光谱，有利于节省硬件成本和快速测算。同时，红、黄、蓝LED的Rm的对数与亮度的对数存在二次曲线关系;绿、白LED的Rm的对数与亮度的对数具有线性关系，该研究对中间视觉下光度量测量仪器的研究及低照度下LED灯具的设计具有重要意义。

［1］刘木清．照明用LED光效的热特性及其测试与评价方法的研究 ［D］．上海:复旦大学，2009．

［2］杨春宇，胡英奎，陈仲林．用中间视觉理论研究道路照明节能 ［J］．照明工程学报，2008，19(4):44．

［3］陈仲林，杨春宇，何正军．中间视觉函数表达式的研究 ［J］．照明工程学报，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］陈文成．中间视觉S光度学模型的建立及应用 ［D］．上海:复旦大学，2008．

［6］林燕丹，董孟迪，孙耀杰．新的CIE中间视觉光度学系统的建立及其在道路照明中的实践意义 ［C］．2011中国道路照明论坛 (第七届)论文集．重庆:中国照明学会，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，冯华君，潘建根等．LED光谱数学模型及其应用 ［C］．走进CIE26th—中国照明学会 (2005)学术年会论文集，2005:83～85．

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

［10］潘建根，李艳．CIE中间视觉光度学推荐系统 ［J］．中国照明电器．2010(12):9．

［11］饶丰，葛志诚，朱金连等．基于Matlab的中间视觉模型的构建 ［J］．照明工程学报，2011(5):18．