基于光谱峰值辐亮度参数的多通道LED照明系统的光谱匹配方法

摘要

本发明公开了一种基于光谱峰值辐亮度参数的多通道LED照明系统的光谱匹配方法，属于LED照明技术领域。本发明首先利用光谱辐射计测量出每一LED通道最大数字驱动值时的光谱功率分布数据以及以若干数字驱动等级条件下的光谱峰值辐亮度值；然后利用最大数字驱动值时的光谱功率分布数据和目标光谱功率分布数据，经牛顿迭代算法计算出用以模拟目标光谱功率分布的每种LED通道之间的光谱峰值辐亮度比例值；最后通过三次样条插值算法计算出每种LED通道所需光谱峰值辐亮度比例条件下的数字驱动值，从而最终实现目标光谱。本发明为高精度图像再现、颜色复制等领域提供了必要的观察照明条件。

主权项

一种基于光谱峰值辐亮度参数的多通道LED照明系统的光谱匹配方法，其特征在于，包括步骤：1)测量标准白板或标准灰板的光谱反射比P_白(λ)；2)测量经所述标准白板或标准灰板反射的每种LED通道在最大数字驱动值255等级下的绝对光谱功率分布数据P_测(λ)；3)通过公式(1)计算多通道LED照明系统的每种LED通道在最大数字驱动值255等级下的绝对光谱功率分布数据公式(1)中，i＝1～n，其中n为LED照明系统通道数；4)对每种LED通道的数字驱动值从0～255等级范围内采样，采样数量不小于3，且包括最大数字驱动值255；然后采用步骤2)和步骤3)的方法测量出所采样本驱动值等级下每种LED通道的光谱峰值辐亮度数据，将数字驱动值为G_i的样本测量所得的光谱峰值辐亮度值记作5)将步骤4)所得每种LED通道在各采样数字驱动值下的光谱峰值辐亮度值按照公式(2)进行归一化处理；其中，将255等级数字驱动值下的光谱峰值辐亮度值定义为1，按照各数字驱动值下的光谱峰值辐亮度相对于255等级数字驱动值下的光谱峰值辐亮度的比例进行调整，得到在0～1之间的一系列归一化后的相对光谱峰值辐亮度值$R_{G_i}=I_{G_i}/I_{{255}_i}---\left(2\right)$6)预定义可以实现目标光谱的每种LED通道光谱峰值辐亮度的比例值k_i(0)，i＝1～n，其中n为LED照明系统通道数，然后用迭代公式(3)计算第j次迭代后k_i(j)的值，式中，a为经验值比例系数，取100，为每种LED通道最大数字驱动值时的光谱功率分布，P_S(λ)为目标光谱；$k_i^{\left(j\right)}=k_i^{(j-1)}-a\times \frac{\partial \underset{\lambda =380}{\overset{780}{\Sigma }}{[\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{k}_i^{(j-1)}\times P_{{\mathrm{LED}}_i}\left(\lambda \right)-P_s\left(\lambda \right)]}^2}{\partial k_i^{(j-1)}}---\left(3\right)$7)根据判别公式(4)判断j次迭代后输出光谱与目标光谱差是否小于预设的迭代阈值，如果小于迭代阈值，迭代过程结束；如果大于迭代阈值，则进行下一次迭代，其中，ε为迭代阈值；$\underset{\lambda =380}{\overset{780}{\Sigma }}|\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{k}_i^{\left(j\right)}\times P_{{\mathrm{LED}}_i}\left(\lambda \right)-P_s\left(\lambda \right)|\le ϵ---\left(4\right)$8)判断利用步骤6)和7)的迭代算法所获得的k_i(j)数组中的每一个元素是否都小于1，如果都小于1执行下一步，如果有任何一个元素大于1，降低测量面照度后，并要求返回到步骤1重新执行；9)根据数字驱动值G_i和归一化后的相对光谱峰值辐亮度值的比例关系，利用插值算法计算出预测所需的光谱峰值辐亮度I′_i所对应的每种LED通道的数字驱动值G′_i。