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基于光谱功率的LED自动配比方法及装置

申请号 CN202210588457.3 申请日 2022-05-26 公开(公告)号 CN115041089B 公开(公告)日 2023-09-05
申请人 上海交通大学; 发明人 阎威武; 童子阳;
摘要 本 发明 提供了一种基于 光谱 功率的LED自动配比方法及设备,包括:步骤1:获取LED制造厂家提供的原材料性能指标,包括蓝色芯片以及红绿黄 荧光 粉的材料选型,用光谱仪测量原材料从360nm到780nm 波长 的相对光谱功率 能量 值;步骤2:选取多种典型 色温 与 显色指数 指标及其对应的LED配比,建立标准 数据库 ;步骤3:获取客户需求,根据需求分别进行自动配比,所述需求包括两种:基于LED样品配比和基于色温与显色指数配比。本发明根据不同的客户需求,采用不同的配比方法,满足了常用需求下的快速配比,建立基于最小二乘法构建目标函数进行优化求解LED配比,并对计算模型进行优化简化,从而提高了求解的速度和难度。
权利要求

1.一种基于光谱功率的LED自动配比方法,其特征在于,包括:
步骤1:获取LED的原材料性能指标,包括蓝色芯片以及红绿黄荧光粉的材料选型,用光谱仪测量原材料从360nm到780nm波长的相对光谱功率能量值;
步骤2:选取多种色温显色指数指标及其对应的LED配比,建立标准数据库
步骤3:获取客户需求,根据需求分别进行自动配比,所述需求包括两种:基于LED样品配比和基于色温与显色指数配比;
所述步骤2中典型色温包括2700K、3000K、3500K、4000K、4500K、5000K和5700K,典型显色指数包括70、80和90,相互配比生成对应的21种LED配比作为标准数据库;
所述步骤3中客户需求为基于LED样品配比时,采用光谱频率的方法进行LED配比;
所述光谱频率的方法包括以下步骤:
S1、用光谱仪测量该LED样品的相对光谱功率能量值;
S2、将LED样本的光谱拆分成蓝色芯片光谱和红绿黄荧光粉光谱的线性叠加,基于最小二乘法构建目标函数进行优化求解;
S3、将S2中的优化问题进行部分修改,调整为一个混合整数非线性二次规划问题;
S4、对S3中的优化问题进行求解,并进行仿真测试,若测试结果满足要求,则配比成功,反之进入S5;
S5、将S3中的优化问题采用峰值排列和谷值调整的方法进一步调整;
S6、将S5中的优化问题进行求解,并进行仿真测试。
2.根据权利要求1所述的基于光谱功率的LED自动配比方法,其特征在于:所述步骤3中客户需求为基于色温与显色指数配比时,直接查询标准数据库中该色温和显色指标要求所对应的LED配比。
3.根据权利要求1所述的基于光谱功率的LED自动配比方法,其特征在于:所述S2中目标函数为:
s.t.rank(x)=1
1≤rank(y)≤2
其中,b表示客户提供的LED样本生成的相对目标光谱能量图从波长360nm到780nm对应的相对光谱能量值;
A421×m=[A1,A2,...,Am],Ai表示原材料蓝色芯片生成的相对目标光谱能量图从波长
360nm到780nm对应的相对光谱能量值,m表示蓝色芯片种类数;
B421×n=[B1,B2,...,Bn],Bi表示原材料红绿黄荧光粉生成的相对目标光谱能量图从波长360nm到780nm对应的相对光谱能量值,n表示荧光粉种类数;
x向量表示各个蓝色芯片的配比系数,由于实际LED制作中只选取一种蓝色芯片,所以x向量的秩为1;
y向量表示各红绿黄荧光粉的配比系数,y向量的秩为1或2。
4.根据权利要求1所述的基于光谱功率的LED自动配比方法,其特征在于:所述S3中修改后的优化问题为:
s.t.x,y≥0
gi is binary,1≤i≤m
hjis binary,1≤j≤n
其中,e表示Hadamard乘积算子,即逐元素矩阵乘法算子,g和h向量的元素均为0‑1整数。
5.根据权利要求1所述的基于光谱功率的LED自动配比方法,其特征在于:在所述S4中,将LED样本的光谱能量图与求解出的LED配比模拟合成光谱能量图进行对比,判断LED配比是否符合要求。
6.根据权利要求1所述的基于光谱功率的LED自动配比方法,其特征在于:所述S5中调整的优化问题为:
s.t.x,y≥0
gi is binary,1≤i≤m
hj is binary,1≤j≤n
if WD max<460,then WD min=100,WD max=0.88×WDmax
if WD min>RaXY(WD),then WD min=RaXY(WD)
其中,WDmax表示光谱能量到达最大时对应的波长,WDmin表示光谱能量到达最小时对应的波长,RaXY(WD)表示在这个波长下的显色指数。
7.一种光谱功率的LED自动配比装置,其特征在于:自动配比装置包含存储芯片,所述存储芯片中的存储有配比指令,所述配比指令被CPU运行时执行权利要求1‑6任一项所述的光谱功率的LED自动配比方法。

说明书全文

基于光谱功率的LED自动配比方法及装置

技术领域

[0001] 本发明涉及LED自动配比技术领域,具体地,涉及一种基于光谱功率的LED自动配比方法及装置。

背景技术

[0002] 近年来,我国的LED产业具有明显的发展趋势,尤其在绿色环保的发展和消费需求的推动下,LED应用产品领域在显示、照明、光通信等领域市场潜巨大。白光LED由于绿色环保、耗能少、寿命长等优点,在照明市场具有广阔的应用前景。同时,随着白光LED产业的快速发展,人们对白光LED产品的性能提出了更高的要求。目前,实现照明用白光LED主要采用“蓝光技术”与荧光粉配合形成,具体方法主要有三种:蓝色LED芯片与红绿黄荧光粉混合;红绿蓝三种芯片混合;紫外LED芯片与红绿黄荧光粉混合。其中,蓝色LED芯片与红绿黄荧光粉混合,即将具有一定波段的红绿黄荧光粉与环树脂胶混合以后,灌封在蓝光LED芯片四周,蓝光芯片激发荧光粉形成白光。
[0003] 当前LED制造行业工艺流程复杂,荧光粉配比与优化难度大,制造流程的智能化程度比较低。LED的开发制造流程,包括选材、封装、测试等。首先由客户提供需求,通常是封装形式、光参数、电参数等的参数指标,然后基于参数指标进行选材,选材的核心是芯片及荧光粉的选型。然后用封装胶等封装为成品,进行小样本的测试,测试完成后微调材料的配比,最后进行LED的大规模生产制造。目前LED行业配方模主要采用依靠经验和软件模拟仿真等方法,进行多次测试达到预期效果。
[0004] 专利文献CN111737915A(申请号:202010558313.4)公开了一种LED荧光粉配比的方法与装置,该方法基于历史数据中的蓝光芯片色坐标、两种荧光粉色坐标和目标中心点的色坐标计算实际混合色坐标,对建立的混合色坐标计算模型进行参数优化,得到模型中表示两种荧光粉分别穿过胶层的单位体积转换率的比值的参数;将计算得到的参数带入建立的目标色坐标模型,并基于历史数据对目标色坐标模型进行参数优化,得到模型中表示荧光粉的单位体积转换率的参数;将预设数据输入目标色坐标模型计算各荧光粉用量;根据预设胶粉比计算胶水和抗沉淀粉的用量。

发明内容

[0005] 针对现有技术中的缺陷,本发明的目的是提供一种基于光谱功率的LED自动配比方法及装置。
[0006] 根据本发明提供的一种基于光谱功率的LED自动配比方法,其特征在于,包括:
[0007] 步骤1:获取LED提供的原材料性能指标,包括蓝色芯片以及红绿黄荧光粉的材料选型,用光谱仪测量原材料从360nm到780nm波长的相对光谱功率能量值;
[0008] 步骤2:选取多种色温显色指数指标及其对应的LED配比,建立标准数据库
[0009] 步骤3:获取客户需求,根据需求分别进行自动配比,所述需求包括两种:基于LED样品配比和基于色温与显色指数配比。
[0010] 优选地,所述步骤2中典型色温包括2700K、3000K、3500K、4000K、4500K、5000K和5700K,典型显色指数包括70、80和90,相互配比生成对应的21种LED配比作为标准数据库。
[0011] 优选地,所述步骤3中客户需求为基于色温与显色指数配比时,直接查询标准数据库中该色温和显色指标要求所对应的LED配比。
[0012] 优选地,所述步骤3中客户需求为基于LED样品配比时,采用光谱频率的方法进行LED配比。
[0013] 优选地,所述光谱频率的方法包括以下步骤:
[0014] S1、用光谱仪测量该LED样品的相对光谱功率能量值;
[0015] S2、将LED样本的光谱拆分成蓝色芯片光谱和红绿黄荧光粉光谱的线性叠加,基于最小二乘法构建目标函数进行优化求解;
[0016] S3、将S2中的优化问题进行部分修改,调整为一个混合整数非线性二次规划问题;
[0017] S4、对S3中的优化问题进行求解,并进行仿真测试,若测试结果满足要求,则配比成功,反之进入S5;
[0018] S5、将S3中的优化问题采用峰值排列和谷值调整的方法进一步调整;
[0019] S6、将S5中的优化问题进行求解,并进行仿真测试。
[0020] 优选地,所述S2中目标函数为:
[0021]
[0022] s.t.rank(x)=1
[0023] 1≤rank(y)≤2
[0024] 其中,b表示客户提供的LED样本生成的相对目标光谱能量图从波长360nm到780nm对应的相对光谱能量值;
[0025] A421×m=[A1,A2,...,Am],Ai表示原材料蓝色芯片生成的相对目标光谱能量图从波长360nm到780nm对应的相对光谱能量值,m表示蓝色芯片种类数;
[0026] B421×n=[B1,B2,...,Bn],Bi表示原材料红绿黄荧光粉生成的相对目标光谱能量图从波长360nm到780nm对应的相对光谱能量值,n表示荧光粉种类数;
[0027] x向量表示各个蓝色芯片的配比系数,由于实际LED制作中只选取一种蓝色芯片,所以x向量的秩为1;
[0028] y向量表示各红绿黄荧光粉的配比系数,由于实际LED制作需考虑成本、效率等问题,所以通常只选取一到两种红绿黄荧光粉,所以y向量的秩为1或2。
[0029] 优选地,所述S3中修改后的优化问题为:
[0030]
[0031] s.t.x,y≥0
[0032] gi is binary,1≤i≤m
[0033] hj is binary,1≤j≤n
[0034] 其中,e表示Hadamard乘积算子,即逐元素矩阵乘法算子,g和h向量的元素均为0‑1整数。
[0035] 优选地,在所述S4中,将LED样本的光谱能量图与求解出的LED配比模拟合成光谱能量图进行对比,判断LED配比是否符合要求。
[0036] 优选地,所述S5中调整的优化问题为:
[0037]
[0038] s.t.x,y≥0
[0039] gi is binary,1≤i≤m
[0040] hj is binary,1≤j≤n
[0041] if WDmax<460,then WDmin=100,WDmax=0.88×WDmax
[0042] if WDmin>RaXY(WD),then WDmin=RaXY(WD)
[0043] 其中,WDmax表示光谱能量到达最大时对应的波长,WDmin表示光谱能量到达最小时对应的波长,RaXY(WD)表示在这个波长下的显色指数。
[0044] 根据本发明提供的一种光谱功率的LED自动配比装置,自动配比装置包含存储芯片,所述存储芯片中的存储有配比指令,所述配比指令被CPU运行时执行上述的光谱功率的LED自动配比方法。
[0045] 与现有技术相比,本发明具有如下的有益效果:
[0046] 1、本发明根据不同的客户需求,采用不同的配比方法,满足了常用需求下的快速配比;
[0047] 2、本发明通过建立标准数据库,保证了成品颜色稳定性,且提高了配比速度;
[0048] 3、本发明建立基于最小二乘法构建目标函数进行优化求解LED配比,并对计算模型进行优化简化,从而提高了求解的速度和难度。附图说明
[0049] 通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述,本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显:
[0050] 图1为本发明基于光谱功率的通用LED自动配比方法流程图
[0051] 图2为本发明实施例中采用峰值排列和谷值调整前的配比效果对比图;
[0052] 图3为本发明实施例中采用峰值排列和谷值调整后的配比效果对比图具体实施方式
[0053] 下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明,但不以任何形式限制本发明。应当指出的是,对本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
[0054] 本发明公开了一种基于光谱功率的通用的LED自动调配方法,参照图1,具体方法如下:
[0055] 步骤1:获取LED制造厂家提供的原材料性能指标,包括蓝色芯片以及红绿黄荧光粉的材料选型,用光谱仪测量原材料从360nm到780nm波长的相对光谱功率能量值。
[0056] LED制造行的LED配比必须基于LED制造商使用的原材料型号,不同厂家的蓝色芯片、红绿黄荧光粉的光谱、性能指标都有明显区别。所以LED配方的自动配比是在明确LED制造厂家所提供的原材料性能指标的条件下进行的。对于不同厂家提供的原材料,LED配比也会相应的发生变化。
[0057] 步骤2:选取多种典型色温与显色指数指标及其对应的LED配比,建立标准数据库;典型色温包括2700K、3000K、3500K、4000K、4500K、5000K和5700K,典型显色指数(Ra)包括
70、80和90,相互配比生成对应的21种LED配比作为标准数据库。
[0058] 步骤3:获取客户需求,根据需求分别进行自动配比,所述需求包括两种:基于LED样品配比和基于色温与显色指数配比。
[0059] 当客户需求为基于色温与显色指数配比时,直接查询标准数据库中该色温和显色指标要求所对应的LED配比。
[0060] 当客户需求为基于LED样品配比时,采用光谱频率的方法进行LED配比,方法如下:
[0061] S1、用光谱仪测量该LED样品的相对光谱功率能量值;
[0062] S2、LED样品是由蓝色芯片和一种或几种红绿黄荧光粉制成,将LED样本的光谱拆分成蓝色芯片光谱和红绿黄荧光粉光谱的线性叠加,基于最小二乘法构建目标函数进行优化求解;
[0063]
[0064] s.t.rank(x)=1
[0065] 1≤rank(y)≤2
[0066] 其中,b表示客户提供的LED样本生成的相对目标光谱能量图从波长360nm到780nm对应的相对光谱能量值;
[0067] A421×m=[A1,A2,...,Am],Ai表示原材料蓝色芯片生成的相对目标光谱能量图从波长360nm到780nm对应的相对光谱能量值,m表示蓝色芯片种类数;
[0068] B421×n=[B1,B2,...,Bn],Bi表示原材料红绿黄荧光粉生成的相对目标光谱能量图从波长360nm到780nm对应的相对光谱能量值,n表示荧光粉种类数;
[0069] x向量表示各个蓝色芯片的配比系数,由于实际LED制作中只选取一种蓝色芯片,所以x向量的秩为1;
[0070] y向量表示各红绿黄荧光粉的配比系数,由于实际LED制作需考虑成本、效率等问题,所以通常只选取一到两种红绿黄荧光粉,所以y向量的秩为1或2。
[0071] S3、将S2中的优化问题进行部分修改,调整为一个混合整数非线性二次规划问题;对于上述优化问题,把向量的秩作为约束在实际求解时很困难,因此对该优化问题进行部分调整。如下所示:
[0072]
[0073] s.t.x,y≥0
[0074] gi is binary,1≤i≤m
[0075] hj is binary,1≤j≤n
[0076] 其中,e表示Hadamard乘积算子,即逐元素矩阵乘法算子,g和h向量的元素均为0‑1整数。
[0077] S4、对S3中的优化问题进行求解,并进行仿真测试,若测试结果满足要求,则配比成功,反之进入S5。结果如图2所示:实线为客户需求的LED样本的光谱能量图,虚线为蓝色芯片和荧光粉的模拟合成的光谱能量图。可以发现,LED样品的光谱图与模拟合成的光谱图差异比较大,也就无法满足相应的指标要求。这是因为在蓝色芯片和荧光粉的光谱图重叠区,合成不是简单的线性叠加,需要进一步调整。
[0078] S5、将S3中的优化问题采用峰值排列和谷值调整的方法进一步调整,调整后如下:
[0079]
[0080] s.t.x,y≥0
[0081] gi is binary,1≤i≤m
[0082] hj is binary,1≤j≤n
[0083] if WDmax<460,then WDmin=100,WDmax=0.88×WDmax
[0084] if WDmin>RaXY(WD),then WDmin=RaXY(WD)
[0085] 其中,WDmax表示光谱能量到达最大时对应的波长,WDmin表示光谱能量到达最小时对应的波长,RaXY(WD)表示在这个波长下的显色指数。
[0086] S6、将S5中的优化问题进行求解,并进行仿真测试。结果如图3所示,可以发现LED样品的光谱图与模拟合成的光谱图几乎重合,同时也满足了相应的色温和显色指数的指标要求。
[0087] 6、根据权利要求5所述的基于光谱功率的LED自动配比方法,其特征在于:所述S2中目标函数为:
[0088] 本发明还公开了一种光谱功率的LED自动配比装置,该自动配比装置包含存储芯片,如Rom,所述存储芯片中的存储有配比指令,所述配比指令被CPU运行时执行上述的光谱功率的LED自动配比方法。
[0089] 以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是,本发明并不局限于上述特定实施方式,本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改,这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下,本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。