
- Infrared and Laser Engineering
- Vol. 51, Issue 7, 20210727 (2022)
Abstract
Keywords
0 引 言
2002年,Berson等[1]发现了哺乳动物视网膜的第三类感光细胞(ipRGC),打破了人眼只存在视觉通路的观念,非视觉通道逐渐被大众熟悉。ipRGC能参与调节人体光生物效应,包括激素分泌、昼夜节律和瞳孔大小等,光不仅影响着人体生理节律,在视觉工作、主观情绪等方面也存在影响。因此,照明质量的评价应由原来单一视觉评价过渡到视觉和非视觉的双重评价。目前对非视觉的评估尚未形成统一标准,Gall等[2]通过非视觉光谱响应曲线和明视觉光谱响应曲线,提出用昼夜节律因子
由于LED具有亮度大、可调节性强等特点,它的使用越来越广泛[4]。为了设计满足生活工作需要的照明系统,需要兼顾视觉参数(显色性指数、辐射发光效率、蓝光危害效率)和非视觉参数(昼夜节律因子、昼夜节律刺激值)。郑莉莉等[5]通过RGB照明系统,研究了昼夜节律因子和相关色温受各通道电流的影响,给出了昼夜节律因子、相关色温与电流之间的数学模型,并模拟了自然光在不同时段的光谱,不过该研究只探讨了电流对昼夜节律因子的影响,未涉及视觉参数。Jarboe等[6-7]评估了几种LED在办公室的使用效果,研究表明,白天时至少维持2 h超过0.3的CS值,有利于提高工作效率和警觉性,该研究着重分析了昼夜节律刺激参数,但缺少昼夜节律因子的分析。
文中以LED芯片发光材料中光子能级分布规律的光谱模型为基础,通过改变LED所处的电流、温度来模拟光谱,确定RGBY各通道光源的绝对光谱和电流、温度之间的关系。通过遗传算法进行视觉和非视觉参数的多目标优化,对辐射发光效率和昼夜节律因子取Pareto最优解集,设置照度为300 lx,综合考量了昼夜节律刺激、蓝光危害效率、显色指数等指标,设计出8组适宜的照明系统,并探究8组方案非视觉参数与温度的关系。
1 电流、温度光谱模型
以往光谱拟合主要通过高斯函数或洛伦兹函数来实现,但拟合效果都不理想。高斯模型拟合尾部收敛较快的光谱效果不错,而洛伦兹模型更适合尾部收敛较慢的曲线拟合[8]。蒋腾等[9]通过双高斯模型[10-11]探究电流对RGB参数的影响,随着驱动电流增加,红光光谱向长波方向移动,绿光和蓝光光谱产生蓝移,拟合参数在0.9842以上。尽管以上研究综合了高斯和洛伦兹模型的优势,但拟合的效果依旧欠佳。徐广强等[12]采用光子在二维空间内联合态密度函数作为单色LED的光谱模型,实现了对目标光谱的匹配。以上研究分析了单一的非视觉参数和视觉参数的关系,未分析两种非视觉参数之间的关系。
光谱产生本质上是光源在不同波长时能量分布不同[13]。基于LED芯片发光材料中光子能级分布规律,采用如下数学模型表征单色LED光谱:
式中:
利用RGBY四色光源来探究光源绝对光谱和电流、温度的关系。为防止外界光源对实验的影响,实验在密闭无光环境下进行,系统构建框图如图1所示。
Figure 1.Block diagram of RGBY four-color LED system
光源驱动系统由微控制器、恒温加热台、驱动器、直流稳压电源(12 V)、直流降压模块(3.5 V)、RGBY灯珠组成。通过驱动模块DD313来驱动电路,驱动电流为350 mA。电流控制主要通过改变PWM通道占空比来实现,在每个通道串联一个0.1 Ω的电阻,通过蓝牙调节当前灯珠占空比进而改变电流,用万用表测量电阻的电压,这样就获得LED各通道电流值。建立光谱的电流模型时,将电流设置为100 mA、200 mA和300 mA获取数据。恒温加热台V-0505能灵活调节LED温度,范围设置在30°~120°内,以15°为间隔递增。使用SPIC-200光谱照度计测得不同电流、温度下的光谱。RGBY器件示意图以及数据测试实物图分别如图2、图3所示。
Figure 2.Schematic diagram of RGBY device
Figure 3.Photos of data testing equipment
利用1 stopt软件对RGBY绝对光谱分别拟合, 以红灯在30°、300 mA下为例,此时在635 nm处光功率最大,
Figure 4.Fitting effect of red light at 300 mA and 30°
根据以上数据,文中建立了光谱与电流、温度的二阶方程。拟合参数
以上拟合参数R-square均大于0.95,拟合效果较好。根据公式(6)可知,当给出单色LED所处的电流、温度值时,可以计算出公式(1)中的拟合参数,以红光为例,其电流和温度的综合影响模型如公式(7)所示,同理可以得出绿光、蓝光和黄光的光谱功率分布。这样就可以计算出当前光源系统的光谱功率分布,进而得出光源的视觉和非视觉参数。
2 照明系统设计及模型验证
2.1 照明系统设计
视觉参数包括[14-15]辐射发光效率LER、蓝光危害效率
式中:
式中:
辐射发光效率LER和照度E的计算如下:
为了设计既有较高
求
No. | CCT/K | CAF | CS | LER/lm·W−1 | Ra | ηB |
1 | 2855 | 0.2223 | 0.3008 | 360 | 90 | 0.0483 |
2 | 3131 | 0.2514 | 0.3107 | 355 | 90 | 0.1005 |
3 | 3532 | 0.3063 | 0.3306 | 347 | 90 | 0.1432 |
4 | 4000 | 0.3896 | 0.3016 | 340 | 91 | 0.1648 |
5 | 4986 | 0.5783 | 0.3344 | 326 | 91 | 0.2097 |
6 | 5932 | 0.7603 | 0.3661 | 304 | 91 | 0.2305 |
7 | 6661 | 0.8641 | 0.3897 | 283 | 92 | 0.2482 |
8 | 7628 | 1.0192 | 0.3986 | 278 | 92 | 0.2837 |
Table 1. Calculated values of the parameters of the eight groups of optimal solutions
由表1可知,照度为300 lx时,照明方案的色温分布在2855~7628 K,节律刺激值CS随色温的变化曲线如图5所示, CS在2800~3500 K、4000~8000 K时随色温增加而变大,在3500~4000 K呈现急剧下降的趋势,这是因为
Figure 5.CS value of each scheme under different color temperature
2.2 电流、温度光谱模型验证
为验证该光谱模型的准确性,测试这8种方案下各路电流值(见表2),再改变灯珠温度,将各方案实测值和模型值进行比较。8种方案是按照色温的大小来排列的,即按照昼夜节律因子
No. | Ir/mA | Ig/mA | Ib/mA | Iy/mA |
1 | 227 | 28 | 7 | 324 |
2 | 183 | 48 | 12 | 317 |
3 | 140 | 83 | 26 | 309 |
4 | 119 | 136 | 54 | 301 |
5 | 71 | 169 | 113 | 231 |
6 | 63 | 170 | 178 | 233 |
7 | 64 | 174 | 204 | 218 |
8 | 73 | 106 | 238 | 212 |
Table 2. Measured four current values under each scheme
由于目前常用的照明光源为D50和D65,而方案5和方案7的色温分别最接近D50和D65,以方案5和方案7为例,分析实测光谱和模型光谱的拟合情况,如图6所示。
Figure 6.Comparison of measured spectrum and model spectrum
从拟合效果看,两个方案均能准确反映实际光谱。为了更精确地体现模型和实测光谱的差距,表3计算了8种方案各参数指标的误差,并标明了最大误差时的温度。由于SPIC-200可以直接测出相关色温CCT、显色指数
No. | CCT/K | CAF | CS | LER/lm·W−1 | Ra | ηB |
1 | 3.84% (45 ℃) | 2.98% (75 ℃) | 3.07% (120 ℃) | 5.03% (105 ℃) | 4.81% (105 ℃) | 2.91% (120 ℃) |
2 | 4.94% (90 ℃) | 3.61% (90 ℃) | 2.16% (105 ℃) | 4.78% (60 ℃) | 3.26% (120 ℃) | 4.18% (65 ℃) |
3 | 4.56% (105 ℃) | 3.98% (45 ℃) | 3.89% (105 ℃) | 5.21% (120 ℃) | 3.96% (60 ℃) | 5.06% (105 ℃) |
4 | 2.57% (75 ℃) | 3.85% (60 ℃) | 5.08% (90 ℃) | 6.89% (120 ℃) | 4.68% (75 ℃) | 5.68% (120 ℃) |
5 | 5.66% (120 ℃) | 5.76% (90 ℃) | 4.93% (105 ℃) | 5.82% (60 ℃) | 4.98% (105 ℃) | 4.82% (90 ℃) |
6 | 3.89% (105 ℃) | 2.68% (75 ℃) | 5.31% (60 ℃) | 4.78% (60 ℃) | 5.96% (75 ℃) | 5.41% (90 ℃) |
7 | 6.94% (120 ℃) | 5.33% (30 ℃) | 2.85% (75 ℃) | 6.74% (90 ℃) | 6.12% (105 ℃) | 3.56% (45 ℃) |
8 | 6.57% (30 ℃) | 7.06% (120 ℃) | 5.97% (105 ℃) | 5.87% (60 ℃) | 5.96% (30 ℃) | 6.78% (90 ℃) |
Table 3. Comparison of measured values and model values of the parameters of each scheme
表3中,模型和实测参数的绝对误差最大为7.06%,说明该模型能较好拟合实际光谱。初始照度为300 lx,但随着LED温度的升高,E逐渐衰减。图7给出了照度E和温度T的拟合曲线,两者呈线性负相关,
Figure 7.Straight-line fitting curve of illuminance
整个实验的温度调节是通过恒温加热平台V-0505实现的,尽管将温度从30°~120°进行了等分,但温度随时间的变化并非是均匀的,因此需要考虑梯度温度的影响。该实验的温度仅受时间影响,所以在一维状态下,梯度温度可看成是温度的变化率。经过测量可知,温度从30°升到120°需要18 min,以1 min为间隔,通过红外线测温仪来测量实验平台的实时温度,绘制出温度随时间的变化曲线见图8。
Figure 8.Temperature curve with time
由图8可以看出,加热过程中,温度的变化率逐渐衰减,12 min之后,温度几乎平稳。说明在刚开始时,光源的非视觉参数变化速率较快,随着温度的逐渐平稳,非视觉参数也增加到最大,趋于平稳。
以方案1、5、8为例,两种非视觉参数随温度的变化见图9,可以看出:温度升高,
Figure 9.Variation curve of non-visual parameter with temperature for scheme 1, 5, 8
随着温度变化,蓝光占比逐渐增加,非视觉效应增强,但
式中:
Figure 10.Temperature-dependent variation curve of non-visual parameters of schemes 1, 5, and 8 after compensation
补偿后,随着温度升高,CAF的增大趋势略微减缓,CS由下降变为上升。方案1的CAF从0.2223逐渐增加到0.2405,CS的值从0.3008增到0.3204;方案5的CAF从0.5783增加到0.6522,CS的值从0.3344增加到0.3637;方案8的CAF从0.5783逐渐增加到0.6522,CS的值从0.3344增加到0.3637。CAF和CS均随温度升高而增大,且二者表现出一定的正相关性。
3 结 论
文中基于LED芯片发光材料中光子能级分布的规律,提出了光谱的电流、温度模型。通过该模型可以根据LED当前的电流、温度参数,模拟光源的实际光谱。在综合考虑非视觉参数和视觉参数的条件下,设计出8种符合照明要求的照明方案,并针对各个方案验证了电流、温度模型的可靠性。同时比较各方案下,昼夜节律因子和昼夜节律刺激随温度的变化趋势,发现昼夜节律因子随温度的升高而增大,但昼夜节律刺激随温度增加而减小,照度随温度的增大而线性衰减。补偿照度后,两种非视觉参数的值均随温度的升高而增大,且二者表现出一定的正相关性,这表明随着温度的升高,人体的非视觉效应的确在逐渐增强。该研究为LED照明光源设计中非视觉效应的考量提供了一定参考依据。
References
[1] D M Berson, F A Dunn, M Takao. Phototransduction by retinal ganglion cells that set the circadian clock. Science, 295, 1070-1073(2002).
[2] Gall D, Bieske K. Definition measurement of circadian radiometric quantities[C]Vienna: Commission internationale de l''éclairage, 2004: 129132.
[3] M S Rea, M G Figueiro. Light as a circadian stimulus for architectural lighting. Lighting Research & Technology, 50, 497-510(2018).
[4] M Lv, L Zhang, Y Zhang, . Strategies for improving the stability of quantum dots light-emitting diodes. Chinese Optics, 14, 117-134(2021).
[5] L L Zheng, Z Q Guo, W Yan, . Investigation on the circadian action factor of RGB white LEDs. Chinese Journal of Luminescence, 37, 1384-1389(2016).
[6] C Jarboe, J Snyder, M G Figueiro. The effectiveness of light-emitting diode lighting for providing circadian stimulus in office spaces while minimizing energy use. Lighting Research & Technology, 52, 167-188(2020).
[7] M G Figueiro, B Steverson, J Heerwagen, et al. The impact of daytime light exposures on sleep and mood in office workers. Sleep Health, 3, 204-215(2017).
[8] F Chen, Y L Yuan, X B Zheng, . Design of spectral tunable LED light source. Optics and Precision Engineering, 16, 2060-2064(2008).
[9] T Jiang, N Z Zhuo, L Y Xie, . Research and simulation of RGB LED spectrums based on currents and double Gaussian model. China Illuminating Engineering Journal, 31, 22-26(2020).
[10] L Ma, W Lu, P Jiang, . Research on Gm-APD 3 D range image preprocessing method based on double Gaussian variance optimization. Infrared and Laser Engineering, 49, 20200388(2020).
[11] B H Wang, S L Song, X Cao, . Processing and application of multispectral lidar waveform data. Infrared and Laser Engineering, 49, 20200368(2020).
[12] G Q Xu, H M Yu, J H Zhang, . Solar spectrum matching based on white LED compensated with monochromatic LEDs. Chinese Journal of Luminescence, 38, 1117-1124(2017).
[13] M L Badgutdinov, A É Yunovich. Emission spectra of InGaN/AlGaN/GaN quantum well heterostructures: Model of the two-dimensional joint density of states. Semiconductors, 42, 429-438(2008).
[14] Y S Wang, X J Zhou, Q Y Li, . Blue-blocking optical thin films with controllable cutoff slope. Chinese Optics, 14, 544-551(2021).
[15] G Chen, Y Liu, H C Yang, . Adaptive brightness correction of dim-lightening color images. Optics and Precision Engineering, 29, 1999-2007(2021).

Set citation alerts for the article
Please enter your email address