一种等效LED光源创建方法

摘要

本发明提供了一种等效LED光源创建方法，通过测量实际LED的光强分布，用预测算法建立LED发光强度与LED各主要参数（如芯片的插入深度、周围填充材料折射率、材料的吸收系数，封装透镜的厚度）之间的一种隐性函数关系。然后假设一组初始的LED模型参数，基于LED发光强度与LED各主要参数之间隐性关系，运用全局优化算法寻找最佳的等效参数，利用这些最佳的等效参数，可以创建等效精确的LED光源模型。本方法可以快速准确的创建与实际光源非常接近的等效LED光源模型，任何一个LED光源制造商提供的LED光源，只要测量其光强分布，就可以获得一个等效精确的LED光源模型。该光源模型可以用于照明系统设计。

主权项

一种等效LED光源创建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：在光学建模与仿真软件中建立一个LED模型，然后逐渐改变模型中的参数，包括：芯片的插入深度h、芯片周围填充材料的折射率n、填充材料吸收系数α，以及封装透镜的厚度d，每一组参数值(h,n,α,d)对应于一组LED光强分布数据，通过改变这几个参数的数值，获得多组LED发光强度数据；步骤2：然后利用预测算法建立LED发光强度的分布与插入深度h、填充材料的折射率n、填充材料吸收系数α及封装透镜厚度d之间的隐性函数关系；步骤3：建立一个光强相似度的评价函数，来评定实际测定的LED光强分布与所建立LED模型产生的光强分布之间的相似度，评价函数越小，相似度越高；通过归一化的相关系数的倒数1/NCC或最小二乘拟合函数来进行评价函数的建立方法，NCC用公式(1)来计算：$NCC=\frac{\underset{v}{\Sigma }[I{\left({\theta }_v\right)}_F-{\bar{I}}_F][I{\left({\theta }_v\right)}_O-{\bar{I}}_O]}{\sqrt{\underset{v}{\Sigma }{[I{\left({\theta }_v\right)}_F-{\bar{I}}_F]}^2\underset{v}{\Sigma }{[I{\left({\theta }_v\right)}_O-{\bar{I}}_O]}^2}}---\left(1\right)$I(θ_v)_F和I(θ_v)_O分别是实际测量光强数据和LED光源模型产生的光强数据，光强分布与发光角度有关，θ_v代表了不同发光角度；和分别是实际测量光强数据和LED光源模型产生的光强数据的平均值；ν是采样角的编号；另一种评价函数用最小二乘拟合函数法来评价，最小二乘拟合函数用公式(2)来表示$\sigma =\sqrt{\frac{1}{N}\underset{v=1}{\overset{N}{\Sigma }}{[I{\left({\theta }_v\right)}_F-I{\left({\theta }_v\right)}_O]}^2}---\left(2\right)$从公式(2)看出最小二乘拟合函数值越小，实际光强与LED光源模型产生的光强越接近；σ是第二种评价方法的评价函数；N是采样角，即采样点的数量；步骤4：对一个实际的LED首先测量其光强分布数据；步骤5：假设一组初始的参数，这组初始参数构成了一个初始的LED光源模型；然后使用全局优化算法，利用之前预测算法建立的光强与参数之间的隐性函数关系，寻找最佳的等效参数，使得这组最佳等效参数所对应的等效模型产生的光强与实际光强的相似度很高：这个优化的过程中，评价函数值越小，相似度越高，说明光源模型越精确；优化之前设定好评价函数的预设值，当优化过程中评价函数小于或等于预设值，则优化过程停止。