Resa cromatica delle sorgenti allo stato solido
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Resa cromatica delle sorgenti allo stato solido
LUCE 304 definitivo_Layout 1 24/06/13 20:15 Pagina 60 RICERCA 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- LUCE 304 definitivo_Layout 1 24/06/13 20:15 Pagina 61 LUCE 304 3/2013 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 61 LUCE 304 definitivo_Layout 1 24/06/13 20:16 Pagina 62 RICERCA 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. 62 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 LUCE 304 definitivo_Layout 1 24/06/13 20:16 Pagina 63 LUCE 304 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 3/2013 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 63 LUCE 304 definitivo_Layout 1 24/06/13 20:16 Pagina 64 RICERCA 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 64 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 LUCE 304 definitivo_Layout 1 24/06/13 20:16 Pagina 65 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 LUCE 304 definitivo_Layout 1 24/06/13 20:16 Pagina 66 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). LUCE 304 definitivo_Layout 1 24/06/13 20:16 Pagina 67 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) . 67