光源视觉及非视觉效应性能的综合评估优化方法及系统技术方案

本发明专利技术适用于照明光谱技术领域，提供了一种光源视觉及非视觉效应性能的综合评估优化方法，包括以下步骤：根据非视觉生物效应C(λ)、暗视觉V'(λ)和明视觉V(λ)的光谱敏感曲线得到非视觉生物效应匹配函数、暗视觉匹配函数和明视觉匹配函数；根据、和并依据光源光谱的分布关系，得到C(λ)、V'(λ)和V(λ)的辐射效率函数，并进行统一化，得到C(λ)、V'(λ)和V(λ)对应的三刺激值C、S和P；计算c、s和p，并根据所述c、s和p值建立CSP光谱轨迹图；在CSP图上绘制等能白光以及黑体辐射光源对应坐标；在CSP图上绘制等S/P值图以及等C/P值图。所述的综合评估优化方法将相关视觉进行综合统一，以方便综合提升不同视觉的性能，并进行精确计算，同时，还方便光源光谱的优化，以达到所需要视觉性能的要求。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于照明光谱
，尤其涉及光源视觉及非视觉效应性能的综合评估优化方法及系统。
技术介绍
人眼包含三种不同的感光细胞类型，分别为锥状细胞、杆状细胞和第三种感光细胞IPRGCs(IntrinsicallyPhotosensitiveRetinalGanglionCells，自主感光神经节细胞)。视锥细胞(即锥状细胞)在中央凹分布密集，而在视网膜周边区相对较少。中央凹处的视锥细胞与双极细胞、神经节细胞存在“单线联系”，使中央凹对光的感受分辨力高。视锥细胞主司昼光觉，有色觉，光敏感性差，但视敏度高。视杆细胞(即杆状细胞)在中央凹处无分布，主要分布在视网膜的周边部，其与双极细胞、神经细胞的联络方式不变存在汇聚现象。视杆细胞对暗光敏感，故光敏感度较高，但分辨能力差，在弱光下只能看到物体粗略的轮廓，并且视物无色觉。视锥的空间分辨率高，视杆则对微弱光线更敏感。直视条件下，视野中心落在中央凹上。这样强光条件有利，弱光条件反倒不利。前两种感光细胞对应的是视觉效应，分别是明视觉和暗视觉，而第三种感光细胞对应的是非视觉生物效应，即介于明视觉效应和暗视觉效应之间的中间视觉效应。明视觉的亮度>5cd/m2，相当于白天或明亮的室内。暗视觉的亮度<0.005cd/m2，相当于晚上暗处。中间视觉的亮度在上述亮度中间，相当于一些道路照明和居住区照明的明暗。中间视觉效应通常用S/P值(即暗视觉下与明视觉下的效率比值)来描述。对应于<br>非视觉生物效应，通常用C/P值(即非视觉下与明视觉下的效率比值)来描述。目前的技术只能是分别针对这两种性能分别进行计算，难以进行综合优化，更不能够针对性的对光谱合成进行指导。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题在于提供一种光源视觉及非视觉效应性能的综合评估优化方法及系统，旨在解决现有技术中不能将不同视觉统一起来进行综合表现的问题。本专利技术是这样实现的，一种光源视觉及非视觉效应性能的综合评估优化方法，所述综合评估优化方法包括以下步骤：根据非视觉生物效应C(λ)、暗视觉V'(λ)和明视觉V(λ)的光谱敏感曲线推导得到视觉匹配函数对应的非视觉生物效应匹配函数暗视觉匹配函数和明视觉匹配函数将所述非视觉生物效应匹配函数暗视觉匹配函数和明视觉匹配函数依据光源光谱的分布作用关系，得到非视觉生物效应C(λ)、暗视觉V'(λ)和明视觉V(λ)的辐射效率函数，并对所述非视觉生物效应C(λ)、暗视觉V'(λ)和明视觉V(λ)的辐射效率函数进行统一化，得到非视觉生物效应C(λ)、暗视觉V'(λ)和明视觉V(λ)对应的三刺激值C、S和P；根据所述三刺激值C、S和P计算得到c、s和p，其中，c表示非视觉效应计算的值，s表示暗视觉效应计算的值，p表示明视觉效应计算的值，且c+s+p＝1，并根据所述c、s和p值建立CSP光谱轨迹图；在所述CSP光谱轨迹图上绘制等能白光以及黑体辐射光源对应的坐标；计算S/P值和C/P值，并在所述CSP光谱轨迹图上绘制等S/P值图以及等C/P值图。进一步地，所述辐射效率函数的表达式为C=∫400700Pe(λ)c‾(λ)dλS=∫400700Pe(λ)s‾(λ)dλP=∫400700Pe(λ)p‾(λ)dλ---(1),]]>其中，Pe(λ)为光源光谱能量分布，范围在400nm-700nm之间；所述c、s和p值根据公式c=C/(C+S+P)s=S/(C+S+P)p=P/(C+S+P)---(2)]]>进行求取，计算各波长光谱对应的(c，s)坐标，并根据坐标值做出CSP光谱轨迹图。进一步地，根据等能白光和黑体辐射光源光谱，代入公式(1)和公式(2)分别计算白光和黑体辐射光源对应的(c，s)坐标值，得到等能白光坐标值和CSP普朗克轨迹并在图上进行绘制。进一步地，所述的S/P值和C/P值，相等的值在CSP图上位于同一条直线上，所有的等S/P值对应的直线通过坐标(1，0)点，所有的等C/P值对应的直线通过坐标(0，1)点。进一步地，在所述CSP光谱轨迹图上，不同光源光谱合成符合相加性原理；不同光源光谱在所述CSP光谱轨迹图上进行合成时，对应坐标值在所述CSP图上所围成的最大凸多边形范围是不同光源光谱合成相应性能的最大范围；不同光源光谱可合成色度的最大范围是相应光源对应于色度图上所围成的最大凸多边形的范围，通过限定色度范围，进行CSP图上性能优化，使光源同时达到多方面性能要求。本专利技术还提供一种光源视觉及非视觉效应性能的综合评估优化系统，包括：匹配模块，根据非视觉生物效应C(λ)、暗视觉V'(λ)和明视觉V(λ)的光谱敏感曲线推导得到视觉匹配函数对应的非视觉生物效应匹配函数暗视觉匹配函数和明视觉匹配函数统一化模块，将所述非视觉生物效应匹配函数暗视觉匹配函数和明视觉匹配函数依据光源光谱的分布作用关系，得到非视觉生物效应C(λ)、暗视觉V'(λ)和明视觉V(λ)的辐射效率函数，并对所述非视觉生物效应C(λ)、暗视觉V'(λ)和明视觉V(λ)的辐射效率函数进行统一化，得到非视觉生物效应C(λ)、暗视觉V'(λ)和明视觉V(λ)对应的三刺激值C、S和P；光谱轨迹建立模块，根据所述三刺激值C、S和P计算得到c、s和p，其中，c表示非视觉效应计算的值，s表示暗视觉效应计算的值，p表示明视觉效应计算的值，且c+s+p＝1，根据所述c、s和p值建立CSP光谱轨迹图；光源确定模块，在所述CSP光谱轨迹图上绘制等能白光以及黑体辐射光源；等值图建立模块，计算S/P值和C/P值，并在所述CSP光谱轨迹图上绘制等S/P值图以及等C/P值图。进一步地，所述统一化模块根据辐射效率函数的表达式C=∫400700Pe(λ)c‾(λ)dλS=∫400700Pe(λ)s‾(λ)dλP=∫400700Pe(λ)p‾(λ)dλ---(1)]]>进行统一化，其中，Pe(λ)为光源光谱能量分布，范围在400nm-700nm之间；所述光谱轨迹建立模块根据公式c=C/(C+S+P)s=S/(C+S+P)p=P\本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种光源视觉及非视觉效应性能的综合评估优化方法，其特征在于，所述综合评估优化方法包括以下步骤：根据非视觉生物效应C(λ)、暗视觉V'(λ)和明视觉V(λ)的光谱敏感曲线推导得到视觉匹配函数对应的非视觉生物效应匹配函数暗视觉匹配函数和明视觉匹配函数将所述非视觉生物效应匹配函数暗视觉匹配函数和明视觉匹配函数依据光源光谱的分布作用关系，得到非视觉生物效应C(λ)、暗视觉V'(λ)和明视觉V(λ)的辐射效率函数，并对所述非视觉生物效应C(λ)、暗视觉V'(λ)和明视觉V(λ)的辐射效率函数进行统一化，得到非视觉生物效应C(λ)、暗视觉V'(λ)和明视觉V(λ)对应的三刺激值C、S和P；根据所述三刺激值C、S和P计算得到c、s和p，其中，c表示非视觉效应计算的值，s表示暗视觉效应计算的值，p表示明视觉效应计算的值，且c+s+p＝1，并根据所述c、s和p值建立CSP光谱轨迹图；在所述CSP光谱轨迹图上绘制等能白光以及黑体辐射光源对应的坐标；计算S/P值和C/P值，并在所述CSP光谱轨迹图上绘制等S/P值图以及等C/P值图。

【技术特征摘要】
1.一种光源视觉及非视觉效应性能的综合评估优化方法，其特征在于，所述综合评估
优化方法包括以下步骤：
根据非视觉生物效应C(λ)、暗视觉V'(λ)和明视觉V(λ)的光谱敏感曲线推导得到视觉
匹配函数对应的非视觉生物效应匹配函数暗视觉匹配函数和明视觉匹配函数
将所述非视觉生物效应匹配函数暗视觉匹配函数和明视觉匹配函数依
据光源光谱的分布作用关系，得到非视觉生物效应C(λ)、暗视觉V'(λ)和明视觉V(λ)的辐射
效率函数，并对所述非视觉生物效应C(λ)、暗视觉V'(λ)和明视觉V(λ)的辐射效率函数进行
统一化，得到非视觉生物效应C(λ)、暗视觉V'(λ)和明视觉V(λ)对应的三刺激值C、S和P；
根据所述三刺激值C、S和P计算得到c、s和p，其中，c表示非视觉效应计算的值，s表示暗
视觉效应计算的值，p表示明视觉效应计算的值，且c+s+p＝1，并根据所述c、s和p值建立CSP
光谱轨迹图；
在所述CSP光谱轨迹图上绘制等能白光以及黑体辐射光源对应的坐标；
计算S/P值和C/P值，并在所述CSP光谱轨迹图上绘制等S/P值图以及等C/P值图。
2.根据权利要求1所述的综合评估优化方法，其特征在于，所述辐射效率函数的表达式
为C=∫400700Pe(λ)c‾(λ)dλS=∫400700Pe(λ)s‾(λ)dλP=∫400700Pe(λ)p‾(λ)dλ---(1),]]>其中，Pe(λ)为光源光谱能量分布，范围在400nm-700nm之间；
所述c、s和p值根据公式c=C/(C+S+P)s=S/(C+S+P)p=P/(C+S+P)---(2)]]>进行求取，计算各波长光谱对应的(c，s)
坐标，并根据坐标值做出CSP光谱轨迹图。
3.根据权利要求2所述的综合评估优化方法，其特征在于，根据等能白光和黑体辐射光
源光谱，代入公式(1)和公式(2)分别计算白光和黑体辐射光源对应的(c，s)坐标值，得到等
能白光坐标值和CSP普朗克轨迹并在图上进行绘制。
4.根据权利要求1所述的综合评估优化方法，其特征在于，所述的S/P值和C/P值，相等
的值在CSP图上位于同一条直线上，所有的等S/P值对应的直线通过坐标(1，0)点，所有的等
C/P值对应的直线通过坐标(0，1)点。
5.根据权利要求1所述的综合评估优化方法，其特征在于，在所述CSP光谱轨迹图上，不
同光源光谱合成符合相加性原理；
不同光源光谱在所述CSP光谱轨迹图上进行合成时，对应坐标值在所述CSP图上所围成
的最大凸多边形范围是不同光源光谱合成相应性能的最大范围；
不同光源光谱可合成色度的最大范围是相应光源对应于色度图上所围成的最大凸多
边形的范围，通过限定色度范围，进行CSP图上性能优化，使光源同时达到多方面性能要求。
6.一种光源视觉及非视觉效应性能的综合评估优化系统，其特征在于，包括：
匹配模块，根据非视觉生物效...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚其，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：广东;44