一种基于主客观实验数据的LED照明质量评价方法及系统，包括输入针对发光样本采用预设LED照明评价角度所得的主观实验数据，对每组发光样本的主观得分均值进行统计；对于各组发光样本，以光谱辐射度计测量光谱功率分布，截取可见波长范围的数据，计算客观评价指标；通过多元非线性拟合方法，构建不同发光样本条件下主观得分均值与对应客观评价指标之间的关联性模型；对于待评价的发光样本，以光谱辐射度计测量其光谱功率分布，截取可见波长范围的数据，计算客观评价指标，依据关联性模型得到对应得分估计值，实现光源照明质量的表征。本发明专利技术提供了一种具有使用灵活且具有针对性的LED照明质量评价方法，可保障评价准确率，且实施方便。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于LED智能照明
，具体涉及一种基于主客观实验的LED照明质 量评价方法及系统。
技术介绍
LED光源具有发光效率高、使用寿命长、节能环保、光强可调等优点，并且具有较好 的颜色渲染效果，因而在普通照明领域应用日益普及。其中，如何科学合理的对LED光源照 明质量进行定量评价，是现阶段照明领域的一大热点问题。国际照明委员会CIE将光源的 显色性定义为"与参照标准照明体相比较，某一光源对物体颜色外貌所产生的效果"，设定 并推荐将显色指数CRI (Color Rendering Index)作为照明业界的统一标准，用以对光源照 明质量进行客观量化表征。然而，由于此类评价方法存在计算所需标准色样饱和度整体偏 低、计算色空间均匀差等问题，其在现阶段光源照明质量客观表征问题上存在明显不足。此 外，鉴于显色指数评价方法并未考虑新型LED光源的光谱功率分布特性，故该方法在LED光 源照明质量表征方面的不合理性尤为明显。 针对上述问题，业界正试图对现有评价方法加以改进与优化。由于传统的显色 指数CRI仅仅考虑了物体显色的自然程度，并未考虑其它主观因素，故现有研究在讨论 照明质量评价方法时，常综合考虑颜色偏好度（color preference)、颜色区分度（color discrimination)、颜色调和度（color harmony)等因素，并分别提出了色域面积指数 GAI (Gamut Area Index)、全光谱指数 FSCI (Full-spectrum Color Index)以及色彩质量指 数CQS(Color Quality Scale)等评价方法，以期更为全面的对光源的照明质量进行评价。 参考文献 I. Wendy Davis, Yoshi Ohno. Approaches to color rendering measurement. Journal of Modern Optics, 2009(56):1412 - 1419. 参考文献 2. Rea, M ;Deng，L. ;Wolsey，R. NLPIP Lighting Answers: Lighting Sources and Color ；Rensselaer Polytechnic Institute: Troy, NY, 2004. 参考文献 3. Wendy Davis，Yoshi Ohno. Color quality scale. Optical Engineering 2010 ；49:033602. 然而，由于LED照明质量评价问题受观察者主观差异及照明质量评价角度等因素 影响较大，故现有方法在目前多元化照明应用场合经常存在较为严重的不适用性。为此，业 界普遍认为，对于对照明质量要求较高的应用场合，如博物馆照明、艺术馆照明等，应以具 体问题具体分析为原则，提出具有较强针对性的LED照明质量评价方法及系统。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了解决
技术介绍
中所述问题，提出一种基于主客观实验数据的 LED照明质量评价方法及系统。 本专利技术的技术方案提供一种基于主客观实验数据的LED照明质量评价方法，包括 以下步骤： 步骤1，输入针对发光样本采用预设LED照明评价角度所得的主观心理物理学实 验数据，设有M组发光样本，主观心理物理学实验数据包括P个观察者分别对M组发光样本 的主观得分；所述发光样本的生成方式为，利用预设的LED光源发光控制方式驱动LED光源 发光，调节出M种光源，投射到代表性色彩样本上； 步骤2,根据步骤1中输入的主观心理物理学实验数据，对每组发光样本中各观察 者的主观得分均值S进行统计计算； 步骤3,对于步骤1中各组发光样本，以光谱辐射度计测量光谱功率分布，截取可 见波长范围的数据；发光样本的光谱功率分布测量过程中，测量距离和步骤1中LED光源与 代表性色彩样本间距离一致； 步骤4,以步骤3中测量整理所得各发光样本光谱功率分布数据为基础，分别计算 各发光样本所对应的客观评价指标，所述客观评价指标包括色域面积指数GAI、全光谱指数 FSCI以及色彩质量指数CQS ; 步骤5,通过多元非线性拟合方法，构建步骤2中不同发光样本条件下主观得分均 值S与步骤4中对应客观评价指标之间的关联性模型如下， S = C^C2In(CQS)+C3In (GAI)+C4In (FSCI) 其中，C1, C2, C3, C4为拟合系数，InO表示取对数； 步骤6,对于任意待评价的发光样本，以光谱辐射度计测量其光谱功率分布，截取 可见波长范围的数据，计算对应的色域面积指数GAI、全光谱指数FSCI以及色彩质量指数 CQS，依据步骤5中构建的关联性模型，得到其对应主观心理物理学得分估计值，实现光源 照明质量的表征。 而且，所述代表性色彩样本中包含赤橙黄绿青蓝紫各色样本，代表性色彩样本设 于暗室环境中，环境内除典型色彩样本外，避免其他彩色物体存在；以色彩偏好为照明评价 角度，要求各观察者从色彩偏好角度对不同发光样本进行评分。 而且，M的取值应不小于5, P的取值不小于60。 而且，所述利用预设的LED光源发光控制方式驱动LED光源发光，调节出M种光 源，实现方式为，通过驱动保持照度不变，分别调节出M种光源，各种光源的色温不同。 本专利技术还提供一种基于主客观实验数据的LED照明质量评价系统，包括以下模 块： 评价数据输入模块，用于输入针对发光样本采用预设LED照明评价角度所得的主 观心理物理学实验数据，设有M组发光样本，主观心理物理学实验数据包括P个观察者分别 对M组发光样本的主观得分；所述发光样本的生成方式为，利用预设的LED光源发光控制方 式驱动LED光源发光，调节出M种光源，投射到代表性色彩样本上； 主观得分均值统计模块，用于根据评价数据输入模块中输入的主观心理物理学实 验数据，对每组发光样本中各观察者的主观得分均值S进行统计计算； 光谱功率分布测量模块，用于对于各组发光样本，以光谱辐射度计测量光谱功率 分布，截取可见波长范围的数据；发光样本的光谱功率分布测量过程中，测量距离和LED光 源与代表性色彩样本间距离一致； 客观评价指标计算模块，用于以光谱功率分布测量模块中测量整理所得各发光样 本光谱功率分布数据为基础，分别计算各发光样本所对应的客观评价指标，所述客观评价 指标包括色域面积指数GAI、全光谱指数FSCI以及色彩质量指数CQS ; 多元非线性拟合模块，用于通过多元非线性拟合方法，构建不同发光样本条件下 主观得分均值S与对应客观评价指标之间的关联性模型如下， S = C^C2In(CQS)+C3In (GAI)+C4In (FSCI) 其中，C1, C2, C3, C4为拟合系数，In()表示取对数； LED照明质量评价模块，用于对于任意待评价的发光样本，以光谱辐射度计测量其 光谱功率分布，截取可见波长范围的数据，计算对应的色域面积指数GAI、全光谱指数FSCI 以及色彩质量指数CQS，依据多元非线性拟合模块中构建的关联性模型，得到其对应主观心 理物理学得分估计值，实现光源照明质量的表征。 而且，所述代表性色彩样本中包含赤橙黄绿青蓝紫各色样本，代表性色彩样本设 于暗室环境中，环境内除典型色彩样本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于主客观实验数据的LED照明质量评价方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，输入针对发光样本采用预设LED照明评价角度所得的主观心理物理学实验数据，设有M组发光样本，主观心理物理学实验数据包括P个观察者分别对M组发光样本的主观得分；所述发光样本的生成方式为，利用预设的LED光源发光控制方式驱动LED光源发光，调节出M种光源，投射到代表性色彩样本上；步骤2，根据步骤1中输入的主观心理物理学实验数据，对每组发光样本中各观察者的主观得分均值S进行统计计算；步骤3，对于步骤1中各组发光样本，以光谱辐射度计测量光谱功率分布，截取可见波长范围的数据；发光样本的光谱功率分布测量过程中，测量距离和步骤1中LED光源与代表性色彩样本间距离一致；步骤4，以步骤3中测量整理所得各发光样本光谱功率分布数据为基础，分别计算各发光样本所对应的客观评价指标，所述客观评价指标包括色域面积指数GAI、全光谱指数FSCI以及色彩质量指数CQS；步骤5，通过多元非线性拟合方法，构建步骤2中不同发光样本条件下主观得分均值S与步骤4中对应客观评价指标之间的关联性模型如下，S＝C1+C2ln(CQS)+C3ln(GAI)+C4ln(FSCI)其中，C1,C2,C3,C4为拟合系数，ln()表示取对数；步骤6，对于任意待评价的发光样本，以光谱辐射度计测量其光谱功率分布，截取可见波长范围的数据，计算对应的色域面积指数GAI、全光谱指数FSCI以及色彩质量指数CQS，依据步骤5中构建的关联性模型，得到其对应主观心理物理学得分估计值，实现光源照明质量的表征。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：刘强，万晓霞，彭小曼，熊伟斌，王琪，卫然，黄政，梁金星，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42
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