三基色白光LED光谱优化及颜色评价体系分析

古志良，许毅钦，陈志涛

(广东省半导体产业技术研究院，广东 广州　510650)



三基色白光LED光谱优化及颜色评价体系分析

古志良，许毅钦，陈志涛

(广东省半导体产业技术研究院，广东 广州510650)

摘要：随着人们对光品质的要求越来越高以及新光源的出现，光源的颜色评价体系也在不断发展，新的颜色评价体系CQS(Color Quality Scale)显示了一定的优越性。本文采用理论计算，固定相关色温为3000K，通过调配三基色白光LED光谱参数来分析CQS和CRI两种颜色评价体系的差别及寻求光视效能LER和CQS的最佳平衡。结果表明在评价白光LED光源时，CQS比CRI具有优越性。当三基色峰值波长分别为464nm、540nm和611nm，半高宽分别为20nm、30nm和20nm，Qa达到80，LER最大为396lm/W，优化后的峰值波长和半高宽的变化对CQS的影响很大，为保证LED光源的颜色稳定性，三基色峰值波长的漂移和半高宽的展宽应小于5nm。

关键词：白光LED；光谱优化；光色品质(CQS)；显色指数；光视效能；相关色温

引言

近年来，以大功率白光LED为代表的固态照明技术发展极其迅速。随着白光LED光效的提高，人们开始关注白光LED的光品质，包括色温、显色指数等参数，其中如何评价白光品质是一个重要课题[1]。显色指数决定着光源的显色能力，自1965年起，国际照明委员会(CIE)制定的显色指数(CRI)是最常用的评价颜色质量的指数，但随着新光源的出现和研究的深入，人们发现其没有很好地反映白光LED光源的显色性优劣[2]。美国[3,4]、日本[5]等研究者发现，CRI在用于评价白光LED光源的显色性时，存在以下一些现象，如颜色样品数量少且饱和度过低、平均值的取得会导致不恰当的结果、没有表现色偏移现象、显色指数没有很好地反映视觉视差等。为了更好地评价白光照明光源，尤其是白光LED光源，美国NIST的Wendy Davis和Yoshi Ohno开发了一套新的评价系统CQS[7]，该方法几乎弥补了CRI的缺点，其流程也与CRI方法相似。研究发现，CQS对LED光源的评价与人的观感具有很好的匹配度[3]。

显色指数(CRI)和光视效能(LER)是衡量白光光源性能的两个重要指标。CRI决定着光源的显色能力，而LER的高低则直接影响到光源的发光效率[1]。光视效能与显色指数是一对矛盾的参数，光视效能的提高一般是以显色指数的降低为代价的，因此，寻求这两个参数的最佳平衡对于白光LED具有重要意义[8,9]。目前对白光LED光谱优化的研究主要集中在平衡这两个主要参数上，如吴海彬[10]等在相关色温3000 K附近优化绿粉和红粉的组分，获得了96的高显色指数，但是光效仅有17.1 lm/W。苏治平[17]等在5500K的条件下，优化三基色白光LED光谱，得到三基色峰值波长分别为465nm、545nm和615nm，半峰宽分别为25nm、36nm和13nm时，显色指数为89，光效视能是353 lm/W的最优结果。

考虑CIE的显色指数对评价白光LED的不足，本文通过平衡CQS与LER这两个参数而非CRI与LER来优化三基色白光LED的光谱，系统研究三基色LED的峰值波长、半高宽和相对光功率配比分别对白光LED的LER、CQS和CRI的影响。

1理论基础

1.1　LER

发光效能(ηv)简称光效，是LED的一个重要参量，为光通量和电输入功率的比值，可用公式(1)表示：

ηv=ηe×K

(1)

式中，ηe为电光转换效率；K为光视效能，用公式(2)表示：

(2)

其中Km=683lm/W，S(λ)为光源的光谱功率分布，V(λ)为明视觉下的人眼视见函数。

1.2　CRI

CRI是衡量光源显色能力的指标，它是由光源的光谱分布S(λ)决定的。计算CRI时，首先计算14种标准样品色在标准光源和待测光源下的色差ΔEi，然后通过式(3)计算14个特殊显色指数Ri：

Ri=100-4.6ΔEi

(3)

一般显色指数Ra为

(4)

通常CRI就是指Ra值，CRI越接近100，显色性越好。

1.3　CQS

CQS采用完全不同标准色板，具体包含有15块色板，而且全部是具有高饱和度的色彩，使得在颜色表现上更符合人的视觉感知。在色空间选择上，选择更具均匀性的色空间，即CIE1976年推荐使用的L*a*b*色空间进行色差的计算。色差计算过后放弃平均值策略，改用均方值来计算，使得各个色板的权重相较一致性，即

(5)

一般光色品质平均值为

Qa,rms=100-3.1ΔE

(6)

为了使CQS指数是在0~100内，避免CRI的负值和零值的出现，在最后的取值中进行修正，即

(7)

则一般光色品质指数为

Qa=MCCT×Qa,0~100

(8)

其中，MCCT为色温因子，当色温小于3500K时，对光色品质指数进行惩罚，用公式(9)表示：

(9)

1.4　光谱模型

在模拟基于LED的多基色光源的光谱时，单色光的光谱分布P(λ)由式(10)给定[4]：

(10)

其中λ0为峰值波长，Δλ0.5为半高宽。通过调整基色光之间的功率配比并混合而得到白光输出，输出的白光的相对光功率分布为S(λ)。

2光谱优化与结果分析

固定相对色温为3000K,对三基色LED光谱进行计算优化。根据目前商业应用的蓝、绿、红光芯片的主流峰值波长，本文将RGB的峰值波长优化范围分别设为440~470nm、510~560nm和600~640nm，半高宽分别为20nm、30nm和20nm。模拟过程中，峰值波长迭代间隔为1，相对光功率值均从0连续调变至1，间隔为0.005，通过迭代计算，可以得到不同的峰值波长和相对光功率配比的组合，寻求LER、CRI和CQS的最佳平衡。

2.1　显色指数(CRI)的不足

表1给出了部分优化后的计算结果，LED-1是Qa为最大值84.5时所得到的组合，LED-2是Ra为最大值90.2时所得到的组合，LED-3是在Qa>80条件下，LER为最大值396lm/W所得到的组合，LED-4是在Ra>80条件下，LER为最大值423lm/W所得到的组合。

表1　CCT为3000K时，不同峰值波长和相对光功率组合的优化结果

图1为LED-3组合和LED-4组合的相对光功率谱图，从图中可以看出，两个组合的光谱变化不大，三基色LED的峰值波长相差仅±5nm，但两个组合的光源参数却不一样。从表1中可以看出，从组合LED-3变化到LED-4时，Ra变化不大，由83.1变为80.2。参数R9变化巨大，由5变为-76.9。可以看出Ra无法直接反映R9的变化。R9是白光光源的一个重要的参数指标，它表示饱和红色，当R9<0时，说明光源的红光成份不足，红色严重失真。从组合LED-3变化到LED-4时，Qa的值从80变化到51.2，很好地回应了R9的变化。因此评价一个LED光源的颜色表现时，仅考虑显色指数Ra是不完善的。这与2007年CIE的技术报告[6]中提出的观点是一致的，目前的显色指数CRI不能有效反映包括白光LED在内的白光照明光源的显色性优劣。Mike Wood[12]通过在同一场景中使用两种不同CRI和CQS的白光LED光源照射进行对比，发现CQS在评价白光LED光源时更精确。因此，在评价白光LED光源时，CQS比CRI具有优越性。

图1　在CCT=3000K下，LED-3和LED-4的相对光谱功率分布Fig.1　Distribution of the relative spectral power of LED-3 and LED-4 (CCT=3000K)

2.2　峰值波长和半高宽对CRI、CQS的影响

考虑组合LED-3的Ra和Qa同时大于80，且光视效能达到396lm/W，是四个组合里的最佳优化组合，故本文采用组合LED-3，分别固定三基色LED的峰值波长为464nm、540nm、611nm和半高宽为20nm、30nm、20nm，探讨峰值波长、半高宽变化对三基色LED光源的CRI和CQS的影响。

图2展示了三基色LED峰值波长变化对Ra、Qa数值的影响，当蓝、绿、红三部分的峰值波长增加时，Ra和Qa均呈先增加后减少的趋势。对于蓝光，Qa的变化更加明显，当蓝光峰值波长大于470nm时，Qa快速下降，蓝光峰值波长每增加5nm，Qa的值下降10～20，可见蓝光峰值波长在445～485nm的变化对CQS的影响更加明显。绿光和红光的峰值波长变化时，Ra和Qa的变化趋势及幅度相似，两个参数体系的最优波长不同，Ra最大时，绿光的峰值波长为550nm，红光的峰值波长为618nm，Qa最大时，绿光的峰值波长为542nm，红光的峰值波长为616nm；从图中还可以看出，Qa大于80时，三基色峰值波长的范围分别为460～465nm、537～542nm、610～615nm；Ra大于80时，三基色峰值波长的范围分别为450～480nm、535nm～550nm和605～614nm，Ra大于80时三基色的峰值波长范围更大；综合以上分析，Qa比Ra要求更严格，尤其是短波部分，要同时获得较优的Qa和Ra，三基色峰值波长的选择范围较小，而且要保证优化后的三基色峰值波长的漂移较小，一般要小于5nm，才能保障光源的光色品质。

图2　三基色LED峰值波长变化对Ra、Qa数值的影响变化Fig.2　Effect of peak wavelength variation of LED on Ra and Qa

图3展示了三基色半高宽和Ra、Qa的关系，三基色的半高宽变化对Ra的影响较小。随着蓝、红光半高宽的增加，CRI基本保持不变；随着绿光半高宽的增大，CRI越来越大，当绿光的半高宽为40nm时，Ra达到最大88。可见在三基色白光LED中，为了获得更高的CRI值，需选取较大半高宽的绿光进行组合。

图3　三基色半高宽和Ra、Qa的关系Fig.3　Relationship of FWHM shift and Ra, Qa

从图3中还可以看出，三基色的半高宽变化对Qa的影响较大。当蓝、红光半高宽小于20nm时，随着半高宽的减少，CQS值越来越小；当蓝、红光半高宽大于20nm时，随着半高宽的增加，CQS值同样越来越小，但下降较为缓慢。随着绿光半高宽的增加，CQS呈现先上升后减少的趋势。结果表明，蓝、绿、红光的半高宽并非越宽越好，其选取要综合考虑到三基色光半高宽的最佳平衡。

在不同三基色组合中，当Qa>80时，Ra也大于80，而Ra>80时，Qa不一定大于80，可见CQS对三基色半高宽变化的反应更为灵敏。

2.3　峰值波长和半高宽对LER、CCT的影响

图4和图5分别是三基色峰值波长、半高宽和光视效能、相关色温的关系。由图4可见，蓝光峰值波长的变化对光视效能的影响较小；对于绿光，光视效能随其峰值波长变大而增大，并在555nm附近达到最大值，这是因为在明视觉条件下,光效视能的最大值对应波长为555 nm；当红光峰值波长较低时，光视效能较好。而在图5中，随着蓝光和红光的半高宽变大，光视效能近似线性减小，每展宽10nm，光视效能下降约20lm/W；对于绿光，光视效能随其半高宽变大而增大，并在40nm时趋于平稳。综上分析，要获得较高的LER和CQS，蓝光和红光的半高宽应为20nm～25nm，绿光的半高宽应为30nm～35nm。

通过分析图4和图5可知，蓝光的峰值波长和半高宽的变化对CCT的影响是最小的；绿光的影响次之，CCT随其峰值波长变大而先增大后减小，并在530nm附近，CCT达到最大，对于绿光的半高宽， CCT随其半高宽变大而增大；对CCT影响最大的是红光，CCT随其峰值波长变大而先减小后增大，并在610nm附近达到最小值，而CCT随着红光半高宽减小而增大，增大幅值较大，这是由于红光对CCT的影响最大，当红光半高宽越来越小时，红光对光谱的贡献也越来越弱，导致CCT增大。由于CQS对低色温光源(<3500K)有一个惩罚因子，CCT的变化对Qa有影响，当绿光峰值波长大于535nm和红光半高宽大于20nm时，CCT都低于3000K并快速下降，导致CQS的减小，所以为保持CQS指数大于80，要尽量控制三基色峰值波长的漂移和半高宽的展宽。

图4　三基色峰值波长和K、CCT的关系Fig.4　Relationship of peak wavelength and K、CCT

图5　三基色FWHM和K、CCT的关系Fig.5　Relationship of FWHM and K、CCT

3结论

在低色温3000K下，通过调整三基色峰值波长和相对光功率值优化了三基色白光LED的光谱，得到最佳的CQS和LER平衡的组合，峰值波长分别为464、540nm和616nm，半高宽分别为20nm、30nm、20nm时，LER最高达到396lm/W(Ra>80，Qa>80)。并且通过比较分析LED-3和LED-4的颜色表现，表明在评价白光LED光源时，CQS比CRI更有优势，因此，系统研究了峰值波长和半高宽的变化对LER、CQS及CRI的影响。

通过分析CQS、CRI、LER和CCT随光谱参数变化的关系。结果表明，CCT受红光的峰值波长和半高宽影响最大；在蓝光峰值波长为460～465nm、绿光峰值波长为537～542nm、红光峰值波长为610～615nm，蓝、红光的半高宽为20～25nm，绿光半

高宽30～35nm的范围里，CQS和 LER具有较好的表现。由于CQS对于三基色的峰值波长和半高宽的变化很灵敏，一般在最优化后的峰值位置向两边减小，而CRI受到的影响则没有CQS大，所以，当我们采用CQS来评价一个三基色LED光源时，这就要求三基色光源的稳定性要很好，峰值波长漂移应小于5nm，对蓝、红光半高宽展宽不能超过25nm，绿光不能超过35nm。本文结果表明使用LER和CQS来评价白光LED光源更精确和更有优势，对制备三基色白光LED有较好的指导作用。

参考文献

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Spectrum Optimization and Color Quality Evaluation

of Tri-color White Light LED

Gu Zhiliang, Xu Yiqin, Chen Zhitao

(GuangdongResearchInstituteofSemiconductorIndustrialTechnology,Guangzhou510650,China)

Abstract：The failure of the current CIE Color Rendering Index (CRI) for light sources (especially LED) has been demonstrated, and the new index CQS (Color Quality Scale) may replace it. In the condition of correlated color temperature of 3000K, through the deployment of tri-color white LED spectral parameters to find the best balance of the LER and CQS. The results showed that with peak wavelength at 464 nm, 540 nm and 611 nm, FWHM at 20 nm, 30 nm and 20nm, we achieve K=396lm/W, Qa=80, which is the best result when Qamore than 80 and it was found that the peak wavelength and the FWHM that had optimized have a great influence on the CQS, to ensure the stability of the LED light source, the peak wavelength shifting and the FWHM broadening of the tri-color white LED should less than 5nm.

Key words:white LED; spectrum optimization; color quality scale(CQS); color rendering index; luminous efficacy of radiation; correlated color temperature

中图分类号：O432

文献标识码：A

DOI:10.3969j.issn.1004-440X.2016.01.004