[发明专利]大功率LED阵列照度均匀化的方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种大功率LED阵列照度均匀化的方法，属于LED照明技术领域。

背景技术

LED是一种新型的光源，具有省电，使用寿命长，低压直接驱动，发热量比较少，无污染安全节能环保等优点。因此LED广泛应用在各种照明领域如路灯、车灯、投影仪及显示器中的背光源等。很明显，只要LED的成本随着LED技术的不断发展而降低，节能灯和白炽灯必然被LED灯泡。然而由于LED是一个Lambertian(朗伯)光源，其发光强度按视角余弦的平方变化，因此直接用LED照明目标平面，在目标平面的照度是很不均匀的。因此，如何改善LED在目标平面的照度均匀性，同时保持高的光效率将是一项非常重要的课题。在大多数的照明环境，单颗LED很难满足照度的要求，需要多颗LED组成的LED阵列来实现。如何实现LED阵列在照明面上的照度均匀化，将是面临的一个重要问题。传统的方法都是采取解析的办法，计算各种LED阵列排布的转移函数，来确定一个规则排列的LED阵列中各LED的位置，这种方法对LED的数量是有特殊要求并且方法比较繁琐，适用范围有限。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术中存在的不足，提供一种大功率LED阵列照度均匀化的方法，用以获得照明面上照度的均匀分布。

按照本发明提供的技术方案，所述大功率LED阵列照度均匀化的方法为：将照明面上多点照度的方差作为目标评价函数，目标评价函数中的变量为各LED位置坐标，通过优化LED的位置，实现目标评价函数值最小，目标评价函数值最小时，所述LED位置为最佳位置，即获得了照明面上照度的均匀分布。

所述的LED阵列是由大于2个LED构成的。

所述目标评价函数是n为自然数；其中E_i，j为照明面上任意点的照度，为照明面的平均照度。

优化所述目标评价函数的过程可以采用遗传算法，比如多种群遗传算法、或量子遗传算法。

优化所述目标评价函数的过程同理可以采用模拟退火算法、粒子群算法、蚁群算法、果蝇算法、鱼群算法。

本发明的优点是：本发明可以针对任意数量的LED进行自动排列。与传统的方法相比，实用范围广，可以通过设计程序来进行LED自动排列，方法简单。

附图说明

图1为本技术的实施流程图。

图2为使用遗传算法获得五颗LED位置分布。

图3为LED位置优化之后的照度轮廓图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。

本发明是一种实现大功率LED阵列照度均匀化的方法。将照明面上多点照度的方差作为目标评价函数，通过合理优化LED的位置，实现目标评价函数值最小，即方差最小，即可以获得照明面上照度的均匀分布。

本发明是通过合理排布多颗LED位置，使各颗LED在目标面上照度相互叠加，形成均匀照度分布。这种方法主要是，将照明面上多点照度的方差作为目标评价函数，目标评价函数中的变量为阵列中各LED位置坐标，通过合理优化LED的位置，实现目标评价函数值最小，即方差最小，方差越小，照度分布越均匀。这样即可以获得照明面上照度的均匀分布。优化的过程可以使用遗传算法(如多种群遗传算法，或量子遗传算法)、模拟退火算法、粒子群算法、蚁群算法、果蝇算法来获取目标评价函数的最小值，即确立各LED的最佳位置。

所述的LED阵列是由LED数量大于2个的LED组成。

所述的照明面上的照度均匀性可以这样来评价，在照明面上照度最小值与照度最大值的比。

Uniformity=EminEmax]]>

优化过程就是使照明面目标评价函数值最小，即照明面上各点照度方差最小，即均匀度提高的过程。

如图1所示，首先确定待照明的面积和照明面距LED阵列的距离，并初步设定LED的移动范围。建立评价照度均匀性的函数，作为目标评价函数。目标评价函数是n为自然数；其中E_i，j为照明面上任意点的照度，为照明面的平均照度。