Resa cromatica delle sorgenti allo stato solido

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Resa cromatica delle sorgenti allo stato solido
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RESA CROMATICA DELLE SORGENTI ALLO STATO SOLIDO
Resa cromatica
delle sorgenti allo stato solido
L’illuminazione allo stato solido ha ormai raggiunto efficienze ragguardevoli
che la rendono adatta a diverse applicazioni. Dopo aver soddisfatto le richieste del mercato
e dei progettisti per quanto riguarda il flusso luminoso e le efficienze,
la nuova sfida è rappresentata dalla qualità cromatica della luce emessa.
Da questo numero Fulvio Musante inizia la sua collaborazione a LUCE.
di Fulvio Musante e Maurizio Rossi *
illuminazione allo stato solido ha
ormai raggiunto efficienze ragguardevoli che la rendono adatta a
diverse applicazioni, dall’illuminazione generale di uffici, a quella degli spazi di vendita, senza dimenticare le
possibili applicazioni nel settore
domestico.
Dopo aver soddisfatto le richieste del mercato e
dei progettisti per quanto riguarda il flusso luminoso e le efficienze1, ecco che la nuova sfida
è rappresentata dalla qualità cromatica della
luce emessa.
La prima domanda da porsi è se esistono degli
strumenti adeguati per la valutazione della resa
cromatica applicabili anche alle nuove sorgenti
allo stato solido.
L’indice di resa cromatica rappresenta la capacità di una sorgente di luce di riprodurre i colori
di vari oggetti in confronto con una sorgente naturale o ideale.
La commissione internazionale di illuminazione
(CIE), ha definito l’indice di resa cromatica come
l’effetto di un illuminante sull’apparenza cromatica di oggetti (in modo conscio o inconscio) rispetto all’apparenza cromatica sotto un
illuminante di riferimento2.
La versione più aggiornata e attualmente in vigore del metodo proposto dalla CIE è descritta
nella pubblicazione 13.3 del 1995, “Method of
measuring and specifying colour rendering properties of light sources”.
Il calcolo dell’indice procede attraverso 7 differenti passi, che possono essere riassunti dallo
schema della Figura 1.
L’
* Dipartimento di Design, Politecnico di Milano
60
L’indice di resa cromatica CIE si basa sulla comparazione diretta di un set di campioni (8 standard + 6 supplementari), ciascuno illuminato da
due sorgenti, quella sotto esame e di riferimento di pari temperatura correlata di colore.
La sorgente di riferimento a pari temperatura
correlata di colore (CCT), viene scelta tra il
gruppo dei radiatori Planckiani, se la CCT della
luce di test è inferiore a 5000 K oppure tra gli
illuminanti della serie D (che dovrebbero approssimare lo spettro della luce naturale in diverse ore della giornata).
L’indice prevede poi il calcolo delle differenze cromatiche nello spazio colore U*,V*,W* per ciascun
campione quando illuminato dalle due sorgenti.
Il valore Ra, usualmente fornito dai costruttori,
rappresenta la media degli indici Ri dei primi 8
campioni.
La pubblicazione CIE 177 del 2007 riporta i risultati di alcuni esperimenti percettivi e di simulazione sulla resa del colore: sulla base di
quelle esperienze, il comitato tecnico CIE TC
1-62 of Division 1, “Vision and Color”, ha stabilito che l’indice di resa cromatica CIE CRI
non è generalmente applicabile per stabilire un
ordinamento dal punto di vista della resa cromatica delle sorgenti, quando nel set di illuminanti considerati è contenuta una sorgente
LED a luce bianca3.
I nuovi indici proposti
Sono stati proposti in letteratura alcuni nuovi
indici candidati alla sostituzione del CRI1:
1. CAM02UCS CRI with 35 color constant samples: Proposto da Luo et al. si basa su un ag-
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Colour rendering
of the sources at the solid state
The solid state of lighting has now reached considerable efficiencies that make it suitable
for different applications. After having satisfied the demands of the market and of designers
as regards the luminous flux and efficiencies, a new challenge is represented
by the colour quality of the light emitted.
From this number Fulvio Musante begins his collaboration with LUCE.
he solid-state lighting has now
reached considerable efficiencies that make it suitable for different applications, from general lighting
of offices, retail spaces, without forgetting the possible applications in the domestic sector.
After having satisfied the demands
of the market and the designers as regards the
luminous flux and efficiencies1, here’s now the
new challenge represented by the colour quality of the light emitted.
The first question to ask is if there are any appropriate instruments for the assessment of the
chromatic yield also applicable to new sources
in the solid state.
The colour rendering index represents the ability of a light source to reproduce the colours of
various objects in comparison with a natural or
ideal source.
The international commission on illumination
(CIE), has defined the colour rendering index as
the effect of an lighting on the chromatic appearance of objects (in a conscious or unconscious way) rather than the chromatic
appearance under an illuminant reference2.
The latest, and currently in force, version follows CIE’s the proposed method is described in
the 1995 publication 13.3, "Method of measuring and specifying colour rendering properties
of light sources".
The calculation of the index proceeds through
7 different steps, which can be summarized by
the diagram of Figure 1.
The colour rendering index CIE is based on the
T
direct comparison of a set of samples (8 standard + 6 additional), each illuminated by two
sources, the one under exam and of reference
with equal correlated colour temperature.
The source of reference of equal correlated
colour temperature (CCT), is selected by the
group of the radiators Planckiani, if the exam
light’s CCT is inferior than 5000 K or from
lights of series D (which should approximate
the spectrum of natural light in several hours
of the day).
The index also of subsequently foresees the calculation of the chromatic differences in the
colour space U*,V*,W* for each sample, when
illuminated from the two sources.
The Ra value, usually provided by the manufacturers, represents the average of the indexes Ri
of the first 8 samples.
The CIE publication 177 of 2007 reports the results of some perceptive experiments and of
simulation on the colour yield: on the basis of
those experiences, the technical committee CIE
TC 1-62 of Division 1, "Vision and Colour", has
established that the colour rendering index CIE
CRI is not generally applicable to establish
order, from the source’s colour rendering
prospective, when in the considered lighting
set is contained a LED source of white light3.
The proposed new indices
New indices have been proposed in writing
candidate to replace the CRI4:
1. CAM02UCS CRI with 35 colour constant samples 5: Proposed by Luo et al. is based on an update of the current colour rendering index, with
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giornamento dell’indice di resa cromatica attuale, con aggiornamenti nello spazio colore per
la valutazione delle differenze cromatiche e per
quanto riguarda la trasformazione di adattamento cromatico. Il metodo inizialmente prevedeva lo stesso numero e tipologia di campioni
cromatici e lo stesso meccanismo per la sezione
dell’illuminante di riferimento previsto dall’attuale indice di resa cromatica. Lo stesso autore,
successivamente, ha sostituito il set di 14 campioni dell’atlante Munsell con un set di 35 campioni (con 3 campioni rappresentati le diverse
tonalità della pelle).
2. Color Quality Scale (CQS) sviluppato dal NIST5:
le principali modifiche riguardano il set di campioni con altri estratti MCCs (Macbeth Colour
Checker Chart) che risultano maggiormente saturi, perché si è visto che una sorgente può comportarsi bene con colori non saturati e peggio con
colori saturi (ma non è stato provato il viceversa).
Lo spazio colore è stato aggiornato CIELAB e la
trasformazione di adattamento cromatico CMCCAT026. L’indice non penalizza l’aumento di saturazione dei campioni cromatici rispetto alla
sorgente di riferimento, le media delle differenze
cromatiche è stata sostituita dal valore quadratico
medio, in modo tale che la resa povera di uno o
due campioni avesse un impatto sul valore dell’indice. L’indice è stato costruito in modo tale da
evitare valori negativi e la sua variazione è tra 0 e
100; la non linearità introdotta influisce solo per i
valori dell’indice minori di 30 in modo che i valori
più non siano modificati preservando la linearità
della scala. Il meccanismo di selezione dell’illuminante di riferimento è rimasto invariato, ma è
stato introdotto un fattore di correzione del valore
Figura 1 – Diagramma di flusso per
la valutazione dell'indice di resa
cromatica, definito dalla
pubblicazione CIE 13.3 del 1995.
Flow chart for the assessment on
the colour rendering index, defined
by the CIE publication 13.3 in 1995.
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RESA CROMATICA DELLE SORGENTI ALLO STATO SOLIDO
dell’indice che penalizza le sorgenti con una temperatura di colore estremamente bassa, e quindi
con una gamut area molto piccola (si pensi ad
esempio alla resa cromatica di una sorgente con
temperatura di colore di 2000 K). Il CQS prevede
la valutazione anche di una serie di indici “accessori”, a seconda della particolare applicazione a
cui la sorgente luminosa è dedicata.
Qa questo indice non penalizza le sorgenti
che determinano un aumento della saturazione del campione cromatico nel passaggio
tra la sorgente di riferimento e quella di test.
Qf color fidelity index: anche l’aumento di saturazione viene penalizzato, come accade ora
con l’indice di resa cromatica attuale.
Qg: è il rapporto tra la gamut area individuata
dai punti a* e b* di ciascun campione di riflettanza nello spazio CIELAB illuminato dalla
sorgente di test, normalizzato per il valore
della gamut area prodotta dall’illuminante
D65. Può assumere valori maggiori di 100.
Qp color preference scale favorisce le sorgenti che aumentano la saturazione dei campioni di riflettanza sotto la sorgente di test
rispetto al riferimento.
3. Rank order Color Rendering RCRI7: sviluppato
da Brodgi et al. è un indice basato su una serie
di esperimenti psicofisici, che prevedono una valutazione percettiva attraverso una scala a 5 valori delle differenze cromatiche su un set di 17
campioni colorati illuminati dalla sorgente di test
e da quella di riferimento. La scala utilizzata
varia tra R=1 (eccellente) a R=5 (molto scadente).
La selezione dell’illuminante di riferimento avviene attraverso il metodo standard CIE e le differenze cromatiche sono valutate mediante la
formula per la differenza cromatica CAM02UCS8.
Sulla base del numero di campioni giudicati “eccellenti” (N1) e “buoni” (N2), l’indice RCRI è determinato attraverso la seguente relazione:
4. Feeling of Contrast color rendering Index
(FCI)9: l’idea alla base dell’indice è che le sorgenti che aumentano la chiarezza visiva e la discriminazione cromatica (feeling of contrast),
aumentano anche la saturazione degli oggetti
colorati10. L’indice stima la sensazione di contrasto attraverso la gamut area nello spazio
CIELAB dei colori corrispondenti di 4 campioni
cromatici appositamente scelti (highly chromatic samples) sotto l’illuminante di test
(GAtestsource) e sotto l’illuminante D65 (GAD65)
5. Gamut Area Index (GAI)11 l’idea alla base dell’indice è la stessa del precedente, un aumento
della saturazione degli oggetti colorati o un incremento della capacità di discriminazione cromatica
ha un impatto positivo sulla percezione della qualità del colore; in questo caso al posto di usare solo
campioni ad elevata cromaticità, si sono impiegati
gli 8 campioni dell’atlante Munsell indicati dalla
CIE per la valutazione dell’indice attualmente in
uso. In questo caso i calcoli sono compiuti nello
spazio colore CIE u’,v’ 1976 e il riferimento è dato
dall’illuminante equi-energetico. L’indice è definito come il rapporto percentuale tra le due gamut
area. Gli autori suggeriscono che questo indice
utilizzato in abbinamento con il CRI convenzionale
(con valori compresi tra 80-100) garantisce una
resa dei colori vivaci e naturali.
6. Memory color Quality Scale metric (Sa)12:la
qualità cromatica è giudica sulla base del grado
di somiglianza tra l’apparenza cromatica di un
gruppo di 10 oggetti familiari illuminati dalla
luce di test e la memoria del colore di quegli oggetti. La similarità tra l’apparenza cromatica di
ciascun oggetto sotto la sorgente di test e la memoria del colore di quell’oggetto è calcolata sulla
base di una funzione matematica di similarità,
ottenuta attraverso una serie di prove psicofisiche. Il valore dell’indice Sa è ottenuto dalla
media geometrica dei valori di similarità ottenuti per ciascun oggetto.
7. Judd’s Flattery Index Rf13, rappresenta un indice di preferenza cromatica, formulato nel 1967.
8. Thorthon’s color preference Index CPI14: indice di preferenza cromatica, simile al precedente sviluppato nel 1972.
Indici di resa cromatica e prove psicofisiche
Gli indici proposti sono stati valutati sulla base di
prove psicofisiche, condotte da diversi ricercatori,
con lo scopo di investigare la qualità cromatica in
termini di apprezzamento (attrattività o preferenza) o in termini di naturalezza di un set di sorgenti luminose che comprendessero anche LED.
Sulla base del lavoro condotto da Smet et al. che
ha raccolto e riorganizzato una notevole quantità
di studi psicofisici sui diversi indici di resa cromatica, è stato possibile valutare le performance
delle principali metriche proposte sulla base
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updates on the colour space for the evaluation
of colour differences and with regard to the processing of chromatic adaptation. The method
initially involved the same number and type of
chromatic samples and the same mechanism
for the section of the light source of reference
expected by the current colour rendering index.
The same author, then, has replaced the set of
14 samples of the Munsell atlas with a set of 35
samples (3 samples representative for different
skin tones).
2. Colour Quality Scale (CQS) developed by
NIST6: the main changes concern the set of
samples with other extracts MCCs (Macbeth
Colour Checker Chart) which result more saturated, colours as it has been seen that sources
can behave well with non saturated colours and
worse with saturated ones (but it has not been
tried vice-versa). The colour space has been updated CIELAB and the transformation of chromatic adaptation CMCCAT027. The index does
not penalize the increase of saturation of the
chromatic samples in regard to the reference
sources, the average of chromatic differences
was replaced with the median square value, so
that the poor yield of one or two samples would
have an impact on the value of the index. The
index has been constructed in such a way as to
avoid negative values, and it’s variation is between 0 and 100; the non-linearity introduced
affects only those index values lower than 30 so
that the positive values would remain intact
preserving the linearity of the scale. The selection mechanism of the reference light source
has remained unchanged. However, a correction factor of the index value has been introduced, which penalizes the sources with an
extremely low colour temperature. Therefore
with a very small gamut area (for example the
colour rendering of a source with a colour temperature of 2000 K). The CQS foresees also the
assessment of a series of indices "Accessories",
depending on the particular application for
which the light source is dedicated.
Qa this index does not penalize the sources
which determines an increase of the saturation of the colour sample in the passage between the source of reference and exam.
Qf colour fidelity index: also the increase in
saturation is penalized, as it happens now
with the current colour rendering index.
Qg: is the ratio between the gamut area defined by the points a* and b* of each sample’s reflectance in CIELAB space
illuminated by test source, normalized to the
value of the gamut area produced by the illuminant D65. Can assume values greater
than 100.
Qp colour preference scales favours the
sources which increase the saturation of the
samples of reflectance under the test source
with respect to the reference.
3. Rank order Colour Rendering RCRI8: developed by Brodgi et al. , is an index based on a
series of psychophysical experiments, which
provide a perceptual evaluation through a scale
to 5 values of the colour differences on a set of
17 samples stained illuminated by the source
test and from the reference sequence. The scale
used varies between R=1 (excellent) to R=5
(very poor). The selection of the illuminant reference occurs through the method CIE standard and colour differences are evaluated by
the formula for the colour difference
CAM02UCS9. On the basis of the number of
samples judged "excellent" (N1) and "good" (N2),
the index RCRI is determined through the following report:
4. Feeling of Contrast colour rendering Index
(FCI)10: the basic idea of the index is that,
sources which increase the visual clarity and
chromatic discrimination (feeling of contrast),
also increase the saturation of the coloured objects11. The index estimates the sensation of
contrast through the gamut area in the space
CIELAB of the corresponding colours of 4 chromatic samples specially chosen (highly chromatic samples) under the lighting test
(GAtestsource) and under the D65 illuminant
(GAD65).
5. Gamut Area Index (GAI)12 the idea of the
index is the same as the previous one, an increase in saturation of the coloured objects or
an increase in the capacity of chromatic discrimination which has a positive impact on the
colour's percieved quality. In this case, instead
of using only samples with high chroma, they
used 8 samples of the atlas Munsell indicated
by CIE for the assessment of the index currently in use. Calculations are made in the
colour space CIE u',v' 1976 and the reference
is given by equi-energetic lighting. Authors
suggest that this index, used in combination
with the conventional CRI (with values ranging from 80-100) ensures a yield of bright, natural colours.
6. Memory colour Quality Metric Scales (Sa)13:
the colour quality is judged on the basis of the
degree of similarity between the chromatic appearance of a group of 10 familiar objects illuminated by the light of test and the memory of
the colour of those objects. The similarity between the chromatic appearance of each object
under the test light source and the memory of
the colour of that object is calculated on the
basis of a mathematical function of similarity,
obtained through a series of mental tests. The
value of the index is obtained by the geometric
mean of the values of similarity obtained for
each subject.
7. Judd's Flattery Index Rf14 , represents an
index of colour preference, formulated in 1967.
8. Thorthon's colour preference Index CPI15:
index of chromatic preference, similar to the
previous developed in 1972.
Indices of chromatic yield
and psychophysical tests
Indices proposed were evaluated on the basis
of psychophysical tests, conducted by several
researchers, with the purpose to investigate
colour quality in terms of appreciation (attractiveness or preference) or in terms of naturalness of a set of light sources that encompassed
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LED. On the basis of the work conducted by
Smet16 et al. who has collected and reorganized
a considerable amount of psychophysical studies on different indexes of chromatic yield, it
was possible to evaluate the performance of
key metrics proposed on the basis of the correlation (correlation coefficient of Spearman) existing between the prediction of each metric is
the "colour quality" perceived by the subjects
involved in the different experiments.
From the exam of results of the study, the author concludes that:
As for how it regards the attributes of preference and pleasantness, it is observed that
within all the metrics the Ra index has the
worst performance with the lowest value of the
correlation coefficient; the improved versions
of the same index, with the use of visual gamut
which is majorly uniform, improved chromatic
transformations, a major number of chromatic
samples, offer a performance which is only
slightly improved. The best metric is the one
which is based on the memory of the (r=0.88)
colour followed by the CSQp (r=0.58) colour.
The other metrics which are similar to show
very low correlation values which are fairly
low, maybe because they are not directly tied
to the memory of the colour, but rather at the
transfer of the preferred chromatic number.
Even the table of the inversions shows that the
index based on the memory of the colour has
the best performance when concerning the attributes of preference and pleasantness.
Concerning the attribute of naturalness it can
be observed that the best index is represented
by the GAI_Ra that represents the arithmetic
average between the index of chromatic Ra output and the GAI garmut area. The improved
version of the index of chromatic output
Racam02ucs has an average correlation value
and an ability to to express the attributes of
naturalness which is better when compared to
all the metrics based on the gamut area(except
GAI_Ra) and better in respect to the index
based on the memory of the colour.
During the course of 2012, a few researches of
the Aalto University have conducted some perceptive tests to value the performance of some
indices of the chromatic output described in literature17.
For the trials the three 1 m x 0.5 m x 0.5 m cabins were used with the reflection factor of the
walls at 50%, observed by the participants at a
distance of circa 50-60cm. The average lighting
inside them is more or less 460-470 lux.
For the experiment, eight objects of common
usage (Colour Checker, sample of wood, a
Smartphone, a coloured image, an aluminium
can, white paper with a black text on it, a photo
of a hand), brightened by six spectrums of LED
sources and by a phosphorescent lamp (Osram
FC 40W/827). All the sources are being chosen
with temperature colour of 2700 K and the LED
sources have been chosen in accordance with
the following criteria:
• High chromatic output value (Ra = 98)
•High Gamut Area Scale value (Qg =119), supporting index of the CQS, conserving the
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della correlazione (coefficiente di correlazione di
Spearman) esistente tra la predizione di ciascuna metrica e la “qualità cromatica” percepita
dai soggetti coinvolti nei diversi esperimenti.
Dall’esame dei risultati dello studio, l’autore
conclude che:
• Per quanto riguarda gli attributi di preferenza
e piacevolezza, si osserva che tra tutte le metriche l’indice ha le performance peggiori con il
valore più basso del coefficiente di correlazione;
le versioni migliorate dello stesso indice, mediante l’impiego di spazi colore maggiormente
uniformi, trasformazioni cromatiche migliorate,
maggior numero di campioni cromatici, offrono
prestazioni solo leggermente migliori. La metrica migliore risulta quella basata sulla memoria del colore Sa (r=0.88) seguita da CSQp
(r=0.58). Le altre metriche simili a Sa mostrano
valori di correlazione piuttosto bassi, forse perché non sono direttamente legate alla memoria
del colore, ma piuttosto allo spostamento cromatico preferito. Anche la tabella delle inversioni
mostra che l’indice basato sulla memoria del colore ha le migliori performance per quanto riguarda gli attributi di preferenza e piacevolezza.
• Per quanto riguarda l’attributo di naturalezza
si osserva che il miglior indice è rappresentato
dal GAI_Ra che rappresenta la media aritmetica
tra l’indice di resa cromatica Ra e la gamut area
GAI. La versione migliorata dell’indice di resa
cromatica Racam02ucs ha un valore medio di correlazione e ha una capacità di esprimere l’attributo di naturalezza migliore rispetto a tutte le
metriche basate sulla gamut area (eccetto
GAI_Ra) e migliore rispetto all’indice basato
sulla memoria del colore.
Nel corso del 2012, alcuni ricercatori della Aalto
University hanno condotto dei test percettivi per
valutare le performance di alcuni indici di resa
cromatica descritti in letteratura16.
Per le prove sono state utilizzate 3 cabine di dimensioni 1 m x 0.5 m x 0.5 m con fattore di riflessione delle pareti al 50%, osservate dai
partecipanti ad una distanza di circa 50-60 cm.
L’illuminamento medio al loro interno era circa
pari a 460-470 lux.
Sono stati considerati per l’esperimento 8 oggetti di uso comune (Colour Cecker, campione
di legno, smartphone, un’immagine colorata,
una lattina di alluminio, un testo nero su foglio
bianco, fotografia di una mano), illuminati da 6
spettri di sorgenti a LED e da una lampada fluorescente (Osram FC 40W/827). Tutte le sorgenti
sono state selezionate con temperatura di colore
di 2700 K e le sorgenti LED sono state scelte in
accordo ai seguenti criteri:
• Alto valore dell’indice di resa cromatica
(Ra=98)
• Valore elevato della Gamut Area Scale
(Qg=119), indice ausiliario del CQS, conservando Indice Ra=80
• Alto valore del FCI =135 (Feeling of contrast)
lasciando Ra=80
• Basso valore del FCI=93 lasciando Ra=80
• Alto valore del Colour Preference Scale
(Qp=100) metrica ausiliaria dell’indice CQS,
lasciando Ra=80
• Basso valore del Colour Preference Scale
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RESA CROMATICA DELLE SORGENTI ALLO STATO SOLIDO
(Qp=75) lasciando Ra=80
Nell’esperimento sono stati coinvolti 60 soggetti, 30 maschi e 30 femmine che non presentavano particolari patologie o deficienze del
sistema visivo (verificate mediante il superamento del test di acuità visiva e Ishihara test
for colour blindness).
Sono stati valutati i coefficienti di correlazione
di Spearman tra i valori di predizione forniti dal
set di indici e le risposte degli osservatori per
le tre categorie di domande poste:
• Naturalezza
• Visual appearence
• Ricchezza cromatica
I risultati ottenuti, hanno mostrato che gli osservatori preferiscono le distribuzioni spettrali
sotto le quali la cromaticità e la ricchezza cromatica dei campioni sono esaltate.
Come atteso, l’indice di resa cromatica CIE (Ra)
non è stato un buon previsore delle preferenze
cromatiche espresse dagli osservatori.
I risultati degli esperimenti hanno mostrato che
gli osservatori preferiscono le distribuzioni
spettrali che assicuravano valori più elevati
della Gamut Area Scale (indice Qg) e della Colour Preference Scale (Qp).
Le metriche Qg (CQS versione 9.2) e Gamut
Area Index (GAI) risultano meglio correlate con
l’attributo di naturalezza del colore degli oggetti, con l’apparenza visiva degli ambienti illuminati e con la ricchezza cromatica del Color
Cecker (MCC).
Questi due indici possono essere indicati anche
come indicatori utilizzabili per descrivere le preferenze cromatiche sia per sorgenti a LED, sia
per quelle fluorescenti compatte.
In conclusione, appare evidente che la definizione di un solo indice di resa cromatica sia una
soluzione troppo semplicistica per un problema
assai complicato; ogni applicazione per cui il
progettista individua un attributo predominante nell’ambito della “resa cromatica” esige
una metrica appropriata per essere valutato e
considerato al meglio nell’ambito del progetto.
Sviluppi futuri
Sulla base delle prove psicofisiche (alcune delle
quali sono state descritte nel precedente paragrafo) effettuate da diversi ricercatori per la va-
lidazione di tutti gli indici proposti, possiamo affermare che i risultati possono essere separati
in tre categorie17:
a) Per quanto riguarda l’attributo della “Naturalezza” (chiedo ai partecipanti di esprimersi
sull’apparenza di oggetti naturali come frutta,
verdura, fiori e di valutarne l’attrattività piacevolezza/appeal), l’indice migliore è risultato
GAI (Gamuta Area Index) utilizzato in congiunzione con l’attuale indice Ra
b) Per quanto riguarda la Preferenza, l’Indice migliore è risultato il MCRI (Sa)
c) Per quanto riguarda la Fedeltà cromatica
(tutti gli indici proposti Ra, nCRI, CQS, CRICAM02UCS) sono migliori rispetto ai due precedenti, ma forniscono risultati troppo simili
per stabilire quale sia da preferirsi.
Per gli attributi di Naturalezza e Preferenza, gli
indici di fedeltà, come l’attuale hanno fallito
(hanno cioè mostrato una bassa correlazione
con le risposte degli osservatori).
In conseguenza di quanto affermato, il TC 1-69
non ha dato alcuna indicazione per la sostituzione dell’indice attuale.
A settembre 2012, la Divisione 1 della CIE ha
stabilito di creare due nuovi comitati tecnici (TC)
per risolvere il problema della resa cromatica.
Il primo TC è intitolato “Colour FidelityIndex”
ha ricevuto come mandato “to evaluate available indices based on colour fidelity for assessing
the colour quality of white-light sources with a
goal of recommending a single colour fidelity
index for industrial use”.
Il secondo TC è intitolato “New Method for Evaluating the Colour Quality of White-Light Sources” e avrà lo scopo “to evaluate available new
methods for evaluating the colour quality of
white-light sources with a goal of recommending
new methods for industrial use. (Methods based
on colour fidelity should not be included.)”.
Nell’attesa che un nuovo set di metriche sia disponibile è possibile valutare al meglio la resa
cromatica di una sorgente LED, utilizzando l’indice attuale, avendo l’accortezza di considerare
i seguenti aspetti:
• Non limitarsi al solo valore di Ra, che rappresenta la media dei soli primi 8 campioni mediamente saturi, ma estendere la propria
valutazione anche ai campioni cromatici succes-
Figura 2 – Informazione completa desumibile dall'indice di resa cromatica CIE 1995 (Ra=79, R9=6)
Forms of environmental signaling to communicate the health conditions
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LUCE 304
Rg=80 index
• High FCI=15 value(feeling of contrast) leaving
R8=80
• Low FC=93 value leaving Ra=80
• High Colour Preference Scale value(Qp=75)
leaving Ra=80
In the experiment 60 people were tested, 30
males and 30 females that didn’t suffer any particular pathologies or deficiencies of the visual
system (verified through the passing of the test
of visual acuity and Ishihara test for colour
blindness).
The Spearman correlation coefficients have
been valued amongst the prediction values
given by the set of indices and the responses of
the observant people in the three question categories chosen:
• Naturalness
• Visual appearance
• Chromatic prosperity
The obtained results have shown that the observers preferred the spectral distributions
under which the chromaticity and chromatic
wealth of the specimens are accentuated.
As expected, the index of chromatic output CIE
(Ra) has not been a good anticipator of the chromatic preferences expressed by the observers.
The result of the experiments have shown that
the observers prefer the spectral distributions
that guaranteed more elevated values of the
Gamut Area Scale (Qg Index) and of the Colour
Preference Scale (Qp).
The Qg (CQS 9.2 version) e Gamut Area Index
(GAI) result as better correlated with th attribute of naturalness of the colour of the objects,
with the visual appearance of the environments
illuminated and with the chromatic prosperity
of the Colour Checker (MCC).
These two indices can be indicated also as indicators which can be utilized to describe the
chromatic preferences for LED sources as for
the ones which a fluorescent compact.
In conclusion, it is evident that the definition of
only one index of chromatic output is too simplistic of a solution for a very complicated problem; every application for which the projector
finds a predominant attribute in the ‘chromatic
output’ limit needs an appropriate metric to be
valued and considered at its best within the
Figura 3 – Correzione indici parziali Ri (range 0-100)
Correction of partial indices R;(range 0-100)
project limits.
Future Developments
On the basis of the psychophysical trials (some
of which have been described in the preceding
paragraph) implemented by different researches for the validations of all of the proposed indices, we can affirm that the results
can be divided into three categories18:
a) For how the attribute of the naturalness is
concerned, (I ask the participants to express
their opinion regarding the appearance of
natural objects such as fruit, vegetables,
flowers and to evaluate its attractiveness
pleasantness/appeal), the best index is the
GAI (Gamut Area Index) utilized in junction
with the current index Ra
b) In terms of the Preference, the best index resulted the MCRI (Sa)
c) In terms of the Chromatic Fidelity (all the indices proposed Ra, nCRI, CQS, CRICAM02UCS) are better compared to the two
previous ones, but show results which are
too similar to establish which one has to be
preferred.
For the attributes of Naturalness and Preference, the indexes of fidelity, like the present Ra
have failed(have shown a low correlation with
the responses of the observers).
As a consequence of what has been just affirmed, the TC 1-69 didn’t give one indication
for the substitution of the current Ra index.
In September 2012, the Division 1 of the CIE established to create two new technical committees (TC) to resolve the problem of the
chromatic output.
The first TC is entitled ‘Colour Fidelity Index’
has received as a warrant “to evaluate available indices based on colour fidelity for assessing the colour quality of white-light sources
with a goal of recommending a single colour fidelity index for industrial use”.
The second TC is entitled ‘New Method for
Evaluating the Colour Quality of White-Light
Sources’ and will have the aim “to evaluate
available new methods for evaluating the
colour quality of white-light sources with a goal
3/2013
of recommending new methods for industrial
use. (Methods based on colour fidelity should
not be included.)”.
Whilst waiting for a new set of metrics to be
available it is possible to evaluate the al meglio
la chromatic yeild of a LED source, using the
current index, having the sagacity of considering the following aspects:
• Not limiting one’s self only to the value of Ra,
that represents the average of the first sole
eight saturated specimen, but extended its
own evaluation even to the successive chromatic specimens that present a major saturation and on which it is possible to
manifest major variations of the chromatic
output (Figure 2)
• In the case that it were decided to classify
the sources utilizing only one number, it
would be good to substitute the average of
the 1 specimen (15 if we consider also the
specimen of Asian skin), with the effective
value: this way, very low results on a specimen penalise the total value in bigger
measure in comparison to the simple average. In this case, eventual negative values
of the partial indexes, will have to ‘corrected’, applying a non-linearity (Figure 3)
; the non linearity introduced would inflect
only for the index values which are less
that 30 in such a way that the more elevated values aren’t modified preserving
the linearity of the scale (method which is
extremely comparable to the one used in
the CQS)19.
• In particular at least the value of the specific
index R of the specimen R9; of the R9 it
should always be equipped from the constructor of the SSL dispositive, from the moment that some LED offer in a much poorer
way the deep red (Figure 2)
• The analyses of the behaviour of the source
in exam could also include the confrontation
between the gamut area (relative for example to 14 saturated of the CQS index or of the
1 specimen of the current Ra) in the CIELAB
space relative to the source of the test and
the one of reference (misalignment between
specimen correspondent between referenced and tested illuminant) and the eventual increase of the saturation (with
reference to the filter in which this phenomenon occurs).
• Evaluate, along with the temperature correlated by colour, the uv, distance between
the point in the space colour CIE(u,v) of the
source of test and the intersection with the
‘Luogo Planckiano’, of the selected isotherm
(figure 5).
• Its always necessary to put the value of the
chromatic output (in its most general meaning illustrated previously) with the one of
LER (Luminous Efficiency of Optical Radiation) that represents the relation between
the luminous flow emitted and the optical
total power emitted.
65
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RICERCA
sivi che presentano una maggiore saturazione
e sui quali si possono manifestare le maggiori
variazioni della resa cromatica (Figura 2)
• Nel caso si decidesse di classificare le sorgenti utilizzando un solo numero, sarebbe
opportuno sostituire la media dei 14 campioni (15 se consideriamo anche il campione
di pelle asiatica), con il valore efficace: in
questo modo, risultati molto bassi su di un
campione penalizzano il valore complessivo
in misura maggiore rispetto alla semplice
media. In questo caso, eventuali valori negativi degli indici parziali, dovranno essere
“corretti”, applicando una non linearità (Figura 3); la non linearità introdotta influirebbe solo per i valori dell’indice minori di
30 in modo che i valori più elevati non siano
modificati preservando la linearità della
scala (metodo del tutto analogo a quello impiegato nel CQS).
• In particolare almeno il valore dell’indice
specifico Ri del campione R9 dovrebbe essere sempre fornito dal costruttore del dispositivo SSL, dal momento che alcuni LED
rendono in maniera molto povera i rossi
profondi (Figura 2).
• L’analisi del comportamento della sorgente in
esame potrebbe anche comprendere il confronto tra la gamut area (relativa ad esempio
a 14 campioni saturi dell’indice CQS o dei 14
RESA CROMATICA DELLE SORGENTI ALLO STATO SOLIDO
campioni dell’indice attuale) nello spazio
CIELAB relativa alla sorgente di test e quella
di riferimento (Figura 4): in questo modo è
possibile valutare, almeno in prima approssimazione, la distorsione delle tinte introdotta dalla sorgente test rispetto al
riferimento (disallineamento tra campioni
corrispondenti tra illuminante di test e di riferimento) e l’eventuale aumento della saturazione (con riferimento alle tinte in cui
questo fenomeno si verifica).
• Valutare, oltre alla temperatura correlata di colore, il Δuv, distanza tra il punto nello spazio
colore CIE (u,v) della sorgente di test e il
punto di intersezione con il Luogo Planckiano,
dell’isoterma selezionata (Figura 5).
• Occorre sempre mettere in relazione il valore
della resa cromatica (nel senso più generale illustrato in precedenza) con quello del LER (Luminous Efficacy of Optical Radiation) che
rappresenta il rapporto tra il flusso luminoso
emesso e la potenza ottica totale emessa.
Bisogna infatti considerare che differenti applicazioni dovranno ricercare differenti equilibri
tra la resa cromatica e l’efficienza, dal momento
che il risparmio energetico sarà un requisito impiantistico fondamentale nel prossimo futuro.
Figura 4 – Rappresentazione della gamut area nello spazio CIELAB dell’illuminante di test e quello di riferimento (utilizzati i 15
campioni saturi adottati per il calcolo dell’indice CQS).
Representation of the gamut area in the CIELAB space of the illuminant of test and the one of reference(the 15 sutured specimen
adopted for the calculation of the CQS index).
66
NOTE
1. Il riferimento è tratto dal report del ministero
dell’Energia USA DoE CALiPER “2012 Year in
Review”, consultabile al sito:
www.eere.energy.gov/buildings/ssl/caliper.html
2. CIE 1987, CIE International lighting vocabulary, International Electro technical Vocabulary Chapter 845:
Lighting, CIE 17.4 CEI Pub.50(845) Sec. 845-03.
3. CIE 177:2007 “Color Rendering of White LED
Sources”, paragrafo 3.2.
4. La sintesi è stata pubblicata nel seguente articolo: Kevin Smet, Wouter R. Ryckaert, Michael
R. Pointer, Geert Deconinck, and Peter Hanselaer, "Correlation between color quality metric
predictions and visual appreciation of light sources", Opt. Express 19, 8151-8166 (2011).
4. M.R. Luo, The quality of light sources, Color. Technol. 127, 75–87 (2011).
5. W. Davis, and Y. Ohno, ― Color quality scale,
Opt. Eng. 49(3), 033602 (2010).
6. C. Li, M.R. Luo, B. Rigg, and R.W.G. Hunt, ―
CMC 2000 chromatic adaptation transform: CMCCAT2000, Color Res. Appl. 27(1), 49–58 (2002).
7. P. Bodrogi, S. Brückner, and T. Q. Khanh, ― Ordinal scale based description of color rendering,‖Color Res. Appl. n/a (2010).
8. M. R. Luo, G. Cui, and C. Li, ―Uniform color spaces based on CIECAM02 color appearance
model,‖Color Res. Appl. 31(4), 320–330 (2006).
9. K. Hashimoto, T. Yano, M. Shimizu, and Y. Nayatani, New method for specifying color-rendering
properties of light sources based on feeling of contrast, Color Res. Appl. 32(5), 361–371 (2007).
10. W. Davis, and Y. Ohno, Color quality scale, Opt.
Eng. 49(3), 033602 (2010).M.S. Rea, and J.P.
Freyssinier-Nova, Color rendering: A tale of two
metrics, Color Res. Appl. 33(3), 192–202 (2008).
11. J. P. Freyssinier-Nova, and M.S. Rea, A two-metric proposal to specify the color-rendering properties of light sources for retail lighting., in
Tenth International Conference of Solid-State Lighting, Proceedings of SPIE (San Diego, CA,
2010), Proc. Of SPIE Vol 7784V-1.
12. K.A.G. Smet, W.R. Ryckaert, M.R. Pointer, G. Deconinck, and P. Hanselaer, Memory colors and color quality evaluation of conventional and solid-state lamps,
Opt. Express 18(25), 26229–26244 (2010).K. Smet,
W.R. Ryckaert, M.R. Pointer, G. Deconinck, and P.
Hanselaer, Color appearance rating of familiar real
objects, Color Res. Appl. 36(3), 192–200 (2011).
13. B Judd, “A flattery index for artificial illuminants”, Nation technical conference of illuminating Engineering society, 1967.
14. W.A. Thornton, A validation of the color preference index, Illum. Eng. 62, 191–194 (1972).
15. Kevin Smet, Wouter R. Ryckaert, Michael R.
Pointer, Geert Deconinck, and Peter Hanselaer,
"Correlation between color quality metric predictions and visual appreciation of light sources",
Opt. Express 19, 8151-8166 (2011).
16. Rajendra Dangol,“Correlation between subjective preferences and colour quality descriptors
for LED lighting”, Aalto University, Department
of Electronics, Lighting Unit
17. M. Ronnier Luo, ”Opinion: The status quo of
changes in colour rendering indices”, Lighting
Research and Technology 2012 44: 384.
18. W. Davis, and Y. Ohno, Color quality scale, ‖
Opt. Eng. 49(3), 033602 (2010).
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LUCE 304
• As a matter of fact it has to be considered
that different applications which research
different balances between the chromatic
output and its efficiency, from the moment
that the energetic saving will be a plant design fundamental in the future.
NOTES
1. The reference is taken from report of the minister
of Energy USA DoE CALiPER “2012 Year in Review”, consulted on the site:
www.eere.energy.gov/buildings/ssl/caliper.html
2. CIE 1987, CIE International lighting vocabulary,
International Electro technical Vocabulary Chapter 845: Lighting, CIE 17.4 CEI Pub.50(845)
Sec. 845-03.
3. CIE 177:2007 “Colour Rendering of White LED
Sources”, Chapter 3.2.
4. The summary has been published in the following article: Kevin Smet, Wouter R. Ryckaert,
Michael R. Pointer, Geert Deconinck, and Peter
Hanselaer, "Correlation between color quality
metric predictions and visual appreciation of
light sources", Opt. Express 19, 8151-8166
(2011).
5. M.R. Luo, The quality of light sources, Colour.
Technol. 127, 75–87 (2011).
6. W. Davis, and Y. Ohno, ― Colour quality scale,
Opt. Eng. 49(3), 033602 (2010).
7. C. Li, M.R. Luo, B. Rigg, and R.W.G. Hunt, ―
CMC 2000 chromatic adaptation transform:
CMCCAT2000, Color Res. Appl. 27(1), 49–58
(2002).
8. P. Bodrogi, S. Brückner, and T. Q. Khanh, ― Ordinal scale based description of colour rendering,‖Colour Res. Appl. n/a (2010).
9. M. R. Luo, G. Cui, and C. Li, ―Uniform colour
spaces based on CIECAM02 colour appearance
model,‖Colour Res. Appl. 31(4), 320–330
(2006).
10. K. Hashimoto, T. Yano, M. Shimizu, and Y.
Nayatani, New method for specifying color-rendering properties of light sources based on feeling of contrast, Color Res. Appl. 32(5),
361–371 (2007)
11. W. Davis, and Y. Ohno, Color quality scale,
Opt. Eng. 49(3), 033602 (2010).M.S. Rea, and
J.P. Freyssinier-Nova, Color rendering: A tale of
two metrics, Color Res. Appl. 33(3), 192–202
(2008).
12. J.P. Freyssinier-Nova, and M.S. Rea, A two-metric proposal to specify the color-rendering properties of light sources for retail lighting., in
Tenth International Conference of Solid-State Lighting, Proceedings of SPIE (San Diego, CA,
2010), Proc. Of SPIE Vol 7784V-1.
13. K.A.G. Smet, W.R. Ryckaert, M.R. Pointer, G.
Deconinck, and P. Hanselaer, Memory colors
and color quality evaluation of conventional and
solid-state lamps, Opt. Express 18(25), 26229–
26244 (2010).K. Smet, W.R. Ryckaert, M.R.
Pointer, G. Deconinck, and P. Hanselaer, Color
appearance rating of familiar real objects, Color
Res. Appl. 36(3), 192–200 (2011).
14. B Judd, “A flattery index for artificial illuminants”, Nation technical conference of illumina-
3/2013
ting Engineering society, 1967.
15. W.A. Thornton, A validation of the color preference index, Illum. Eng. 62, 191–194 (1972).
16. Kevin Smet, Wouter R. Ryckaert, Michael R.
Pointer, Geert Deconinck, and Peter Hanselaer,
"Correlation between color quality metric predictions and visual appreciation of light sources",
Opt. Express 19, 8151-8166 (2011).
17. Rajendra Dangol,“Correlation between subjective preferences and colour quality descriptors
for LED lighting”, Aalto University, Department
of Electronics, Lighting Unit
18. M. Ronnier Luo, ”Opinion: The status quo of
changes in colour rendering indices”, Lighting
Research and Technology 2012 44: 384.
19. W. Davis, and Y. Ohno, Color quality scale, ‖
Opt. Eng. 49(3), 033602 (2010).
Figura 5 – Temperatura correlata di colore e
distanza Δuv della sorgente in esame rispetto
al Luogo Planckiano (CCT=2902 K
Δuv=0.0022) .
temperature correlated of colour and
distance uv from the source in exam in
respect to the ‘Luogo Planckiano’
(CCT=2902K uv=0.0022) .
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