Nel corso del seguente articolo verranno presentati i risultati più interessanti delle ricerche pubblicate su riviste internazionali del settore, relative ad argomenti di notevole interesse per i lighting designer o per i costruttori di sistemi di illuminazione.
La prima coppia di argomenti selezionati per questa rassegna sono:
- il problema caratterizzazione cromatica delle sorgenti luminose a LED, con particolare interesse alle problematiche del binning e della valutazione delle reali performance nella resa dei colori delle sorgenti allo stato solido
- le tecniche e le metodologie per la valutazione psico-percettiva di scenari luminosi multipli, attraverso internet
Kevin Houser, Michele Mossman, Kevin Smet & Lorne Whitehead (2015): Tutorial: Color Rendering and Its Applications in Lighting, LEUKOS: The Journal of the Illuminating Engineering Society of North America, DOI: 10.1080/15502724.2014.989802
L’articolo è un tutorial (in accesso libero [1]) che parte dalla spiegazione dei meccanismi alla base della percezione della luce e del colore, per giungere alla spiegazione dell’indice di resa cromatica definito dalla pubblicazione CIE 13.3 del 1995 e correntemente usato per la classificazione delle proprietà di resa cromatica delle sorgenti.L’articolo con un approccio chiaro e semplice, tratta i seguenti aspetti del problema:
- Che cosa misura la “resa cromatica”, perché è importante e come questo parametro influenza la selezione delle sorgenti luminose
- Concetti base di ottica e di colorimetria (distribuzione spetrale di potenza, temperatura di correlata di colore, funzione di riflettanza spetrale, metamerismo, adattamento cromatico, differenza cromatica, apparenza cromatica) e loro applicazione nella definizione di un indice di resa cromatica delle sorgenti luminose
- Descrizione delle caratteristiche dell’indice di resa cromatica CIE definito nella pubblicazione CIE 13.3 del 2005 e dei suoi limiti evidenziati dalle nuove sorgenti LED. Vengono poi spiegati i principali equivoci, associati a questo indice, come ad esempio il fatto che il valore del CRI non rappresenta una percentuale o frazione, i valori degli indici speciali possono essere negativi, sorgenti di luce con la stessa temperatura di colore e indice Ra possono presentare delle distorsioni nelle tinte/saturazione dei colori dei singoli campioni diverse tra loro, sorgenti che presentano spettri incompleti non sempre hanno valori dell’indice Ra molto bassi, così come sorgenti che emettono pressoché in tutto lo spettro visibile non sempre presentano valori di Ra elevati.
Il concetto di differenza cromatica e soprattutto dei metodi più adatti per valutarla e classificare percettivamente l’entità delle variazioni misurate, sono oggetto di grande interesse da parte dei costruttori di apparecchi di illuminazione e dei progettisti i quali si trovano a dover fronteggiare due differenti problemi:
- La stabilità dell’emissione spettrale (Color stability ) delle sorgenti LED nel tempo che è una caratteristica critica della qualità della luce: cambiando la distribuzione spettrale, non solo varia il colore della luce emessa , ma potenzial- mente anche il colore degli oggetti illuminati. Apparecchi/sorgenti differenti possono avere spostamenti cromatici diversi, con il risultato di creare pattern di differenti colori che portano alla distrazione o creare un’atmosfera luminosa complessiva poco piacevole
- Altro aspetto legato alla cromaticità delle sorgenti è quello del binning, cioè il processo con il quale le sorgenti LED sono suddivise in gruppi per i quali si può definire un unico valore della temperatura correlata di colore, che consente al progettista di utilizzare apparecchi di differenti costruttori o che utilizzano LED di diverso modello, essendo certo che nell’installazione sia percepibile una sola tonalità della luce.
In questa breve esplorazione della tematica, due diversi contributi sono suggeriti all’attenzione dei lettori, i cui contenuti verranno discussi brevemente nel seguito.
MR Luo, G Cui and M Georgoula, “ Colour differen- ce evaluation for white light sources”, Lighting Res. Technol. 2015; Vol. 47: 360–369
L’articolo si occupa della valutazione della differenza cromatica delle sorgenti di luce bianca e in particolare vengono confrontati vari modelli per la valutazione delle differenze cromatiche (utilizzando i diagrammi cromatici abitualmente utilizzati xy, uv, u’v’ e le formule di differenza cromatica negli spazi colore/ modelli di visione di più recente formulazione CIELUV,CIELAB,CIECAM02-UCS) rispetto alle valutazioni percettive di 20 osservatori. L’esperimento è stato condotto utilizzando un display calibrato, per simulare la cromaticità di 6 sorgenti di luce bianca con differente temperatura correlata di colore: 2700K, 3000K,3500K,4100K,5000K,6500K.
Di norma il metodo più utilizzato per la valutazione della differenza cromatica tra le sorgenti luminose sono le 25 ellissi di MacAdam [a], che furono ottenute con un esperimento color matching tra due stimoli luminosi ciascuno delimitato dalla metà di un cerchio, sotteso ad un angolo di osservazione pari a 2°, su uno sfondo uniformemente illuminato (con illuminante standard C), sotteso ad un angolo di osservazione pari a 42°. Se supponiamo che lo sfondo sia un colore neutro (per esempio grigio medio), il sistema proposto equivale a confrontare tra loro il colore di due superfici e lo rende quindi confrontabile con i risultati delle formule di valutazione delle differenze cromatiche di spazi colore approssimativamente uniformi che sono state concepite per valutare le differenze di colore tra superfici.
Durante l’esperimento di MacAdam il soggetto doveva regolare lo stimolo relativo ad una metà del cerchio sino a che fosse uguale all’altra metà, fissata dallo sperimentatore, mentre nell’esperimento descritto nell’articolo l’osservatore deve giudicare la differenza cromatica di una coppia di stimoli bianchi visualizzati sullo schermo, rispetto a una coppia di riferimento che ha differenza pari a una unità.
I risultati riportati nell’articolo citato mostrano che le metriche basate sulle coordinate u’v’ e CIELUV offrono migliori prestazioni rispetto a quelle a quelle sviluppate per la valutazione della differenza cromatica di superfici; gli autori suggeriscono di utilizzare le coordinate cromatiche u’v’ per definire la tolleranza cromatica di una sorgente di luce bianca.
Sullo stesso tema è stato pubblicato come white paper [2], un articolo intitolato “LpS 2014 Scientific Award Winner Article: New Binning Strategy for White LEDs”, scritto da due esperti dell’Università di Darmstadt, il Dr. Peter Bodrogi e il Prof. Tran Quoc Khanh che hanno proposto una nuova strategia di binning, basata su quella che definiscono “una interpretazione semantica” per descrivere in modo semplice ed immediato l’entità delle differenze cromatiche ritenute accettabili. L’assunto di partenza degli autori è la constatazione che le norma ANSI ANSILGC78.377-2011 [b]basata sull’espansione degli ellissi di MacAdam non ha fondamento scientifico nella letteratura.
La classificazione prevista dalla norma citata si basa sulle ellissi di MacAdam che descrivono le variazione molto piccole (“just noticeable”) di colore tra due sorgenti: per i due autori, risulta quindi poco corretto derivare le altre soglie (da piccole a medie differenze) semplicemente scalando le dimensioni degli ellissi senza variarne la dimensione e l’orientamento degli assi.
La Figura 1 confronta le tradizionali ellissi di MacAdam (in colore nero) e le nuove curve limite (in colore) proposte dagli autori per l’emissione di un Radiatore Planckiano alla temperatura correlata di colore di 2500 K, con coordinate cromatiche nello spazio CIE 1931, pari a x=0.4770; y=0.4137 (punto verde centrale).
Dall’esame della figura, si osserva che le due famiglie di curve sono molto diverse tra loro e che una classificazione delle sorgenti LED basate sulle ellissi di MacAdam, poterà a risultati poco accurati dal punto di vista percettivo.
La nuova strategia binning è il risultato di una serie di esperimenti percettivi [c]basati sull’interpretazione semantica di differenze di colore misurate strumentalmente: per ogni punto sul dello spazio colore uniforme CIECAM02-UCS [d]e per ciascuna direzione di spostamento da tale punto, la differenza cromatica è interpretata da una delle seguenti categorie: ”very good”, ”good”, ”moderate”, ”low” o “bad”. Ad esempio la categoria “very good” significa che c’è un buon accordo tra il punto target nello spazio colore che si desidera raggiungere e la cromaticità della sorgente in esame.
Il vantaggio del metodo proposto è lo stretto legame tra la differenza cromatica percepita e l’identificazione semantica della zona di binning, oltre che a una fondazione percettiva del meccanismo di classificazione.
Un altro aspetto di notevole interesse è il rapporto tra resa cromatica ed efficienza energetica, soprattutto alla luce dei programmi per la promozione dell’uso razionale dell’energia che si vanno diffondendo in tutto il mondo.
L’articolo che viene suggerito per approfondire questo tema è il seguente:
Konstantinos Papamichael, Michael Siminovitch, Jennifer A. Veitch & Lorne Whitehead (2015): High Color Rendering Can Enable Better Vision without Requiring More Power, LEUKOS: The Journal of the Illuminating Engineering Society of North America, DOI: 10.1080/15502724.2015.1004412 [3]
Ciò che il pubblico percepisce dei programmi di efficienza energetica è che un’elevata resa cromatica [4] è fornita solo dalle lampade a incandescenza/ alogene a cui siamo abituati, ma che a causa della loro ridotta efficienza energetica, queste sorgenti sono ormai divenute un lusso non più sostenibile per i cittadini, che dovranno ricorrere ad alternative energeticamente più efficienti. Sulla base delle esperienze del passato (scarso successo e diffusione delle lampade fluorescenti compatte), si potrebbe affermare che i programmi di efficienza energetica raggiungerebbero risultati migliori se nel promuovere soluzioni migliori dal punto di vista del consumo dell’energia, tenessero anche in considerazione le aspettative degli utenti [5].
L’articolo tratta del legame tra LER (Luminous Efficacy of optical Radiation) e le proprietà di resa cromatica delle sorgenti luminose (valutate tramite l’indice di resa cromatica CIE Ra) e di come questi due aspetti debbano trovare un giusto equilibrio in funzione dell’applicazione. Il LER rappresenta il rapporto tra il flusso luminoso emesso e la potenza ottica totale emessa.
Per raggiungere questo obbiettivo l’autore analizza, attraverso una revisione bibliografica, diversi aspetti del problema come ad esempio il ruolo della resa cromatica nel raggiungimento della performance visiva e del legame tra la percezione dei colori e i livelli di illuminamento. Ad esempio, quando il contrasto di luminanza è molto elevato (maggiore del 60% circa) le informazioni cromatiche contribuiscono poco all’aumento della prestazione visiva, mentre quando il contrasto di luminanza scende al 20%, la percezione dei colori contribuisce grandemente alla performance visiva [e]. Altro aspetto da tenere in considerazione è il legame tra livello di illuminamento e la capacità di un osservatore di apprezzare le differenze cromatiche tra due campioni: questa capacità risulta più elevata ad elevati livelli di illuminamento e diminuisce al decrescere dei livelli di illuminamento.
La Figura 1, mostra per ciascun livello di illuminamento (compreso nell’intervallo tra 0.01-10000 lux) la differenza cromatica necessaria tra due campioni vicini (valutata nello spazio colore CIELAB), affinché sia abbia una variazione di una unità nello modello di apparenza cromatica CIECAM02 [6], che corrisponde, dal punto di vista percettivo, a una variazione cromatica tra i campioni appena percepibile.
La Figura 2, mostra il legame tra illuminamenti e il valore dell’indice di resa cromatica Ra [7], calcolato in corrispondenza delle differenze cromatiche delle coppie di campioni nello spazio colore CIELAB riportati sull’asse verticale della Figura 1: dall’esame di questa grafico l’autore suggerisce la necessità che il valore di resa cromatica sia correlato al valore di illuminamento sul compito visivo e che questa correlazione sia validata da una serie di esperimenti percettivi per trovare il giusto bilanciamento tra efficienza energetica e resa cromatica che consenta di raggiungere, in ultima istanza, la soddisfazione dell’utente.
La ricerca sull’illuminazione oggi si concentra sul rapporto tra l’uomo e l’illuminazione (Human Centric Lighting), e cerca di rispondere, in maniera operativa, ad alcuni quesiti: Quali effetti luminosi influenzano lo stato d’animo e il comportamento degli individui? Quali messaggi visivi dell’illuminazione interagiscono con il sistema percettivo? Quali effetti ha la luce rispetto alla salute e alle performance lavorative degli individui? (Boyce, 2004) [f]Quali nuove forme di illuminazione possiamo immaginare in risposta?
Accanto ai criteri tradizionali per di progettazione, come ad esempio il risparmio energetico, la creazione di scenari confortevoli [8] e flessibili, un numero sempre crescenti di progettisti inizia a considerare, la valutazione psicofisica delle soluzioni elaborate fin dalle fasi iniziali, in modo da essere sicuri che al termine del processo di progettazione le esigenze e preferenze degli utenti siano soddisfatte In questo scenario è essenziale, che la fase di testing avvenga in modo rapido e con costi contenuti: a tale scopo il ricorso a tecnologie web sembra essere l’unica alternativa percorribile. Occorre tuttavia valutare preliminarmente quanto queste soluzioni siano affidabili e se consentano di raggiungere risultati simili a quelli che si otterrebbero con tecniche “più tradizionali” di valutazione.
Questo tipo di esperimenti, soprattutto se gli scenari da valutare sono molti, inducono affaticamento sui soggetti; per ovviare questi inconvenienti, alcuni ricercatori hanno ideato un nuovo protocollo per la valutazione degli scenari luminosi, basati su due assunti [g]:
1) L’utilizzo di immagini in internet
2) Uno schema di esperimento percettivo “incompleto”, in cui ciascun soggetto giudica solo un sottoinsieme del set originario di stimoli (gli autori stimano che il metodo possa essere utilizzato per la valutazione fino a 3000 diversi stimoli luminosi).
Gli autori hanno valutato il nuovo tipo di protocollo comparando i risultati di tre diversi esperimenti, condotti in laboratorio con i risultati ottenuti attraverso il nuovo protocollo. Nessuna differenza statistica è stata evidenziata tra i risultati ottenuti dalle due modalità sperimentali.
Il protocollo descritto è stato validato, come detto, considerando 3 esempi applicativi specifici, ma appare chiaro che i risultati possono variare in funzione dei casi specifici considerati: da ciò la necessità di approfondire ulteriormente questo interessante campo di ricerca.
Gli stessi autori avevano precedentemente condotto un esperimento nel quale, un ambiente da ufficio era stato illuminato da diverse combinazioni di illuminazione d’ambiente e localizzata sul compito visivo e il risultato giudicato da un gruppo di osservatori attraverso una piattaforma web [h]. Un gruppo di controllo di 30 osservatori aveva eseguito entrambi gli esperimenti. Le analisi statistiche hanno rivelato differenze statisticamente significative tra i dati raccolti in laboratorio e on-line. In una fase successiva dello stessa ricerca, gli stessi autori avevano condotto un esperimento on-line che coinvolgeva 1.114 osservatori per studiare come le condizioni sperimentali non controllate possano influenzare i risultati: si è giunti alla conclusione che, aumentando la dimensione del campione di intervistati l’errore sistematico , relativo principalmente al contrasto percepito e alla luminosità del display e la luminosità dell’area circostante viene rimosso.
I risultati suggeriscono che 100 osservatori sono sufficienti per rimuovere l’effetto della mancanza di controllo di tutte le condizioni sperimentali.
NOTE [1]L’articolo è liberamente scaricabile all’indirizzo: http://ies. tandfonline.com/doi/pdf/10.1080/15502724.2014.989802 [2]scaricabile all’indirizzo: http://www.led-professional.com/ technology/light-generation/lps-2014-winner-article-new-bin- ning-strategy-for-white-leds [3] Liberamente scaricabile all’indirizzo: http://cltc.ucdavis.edu/ sites/default/files/files/publication/leukos-feb2015-high-co- lor-rendering-enable-better-vision.pdf [4] Secondo l'autore la percezione dei colori senza distorsioni o comunque in linea con le aspettative dell’utente rappresenta un elemento indispensabile per la sua soddisfazione [5]Cowan kR, Daim Tu. 2011. understanding adoption of energy efficiency technologies: applying behavioral theories of technology acceptance & use to understand the case of LED lighting for commercial, residential, and industrial end-users. Proceedings of Technology Management in the Energy-Smart World, PICMET’11. Portland (OR): Portland International Center for Management of Engineering and Technology. In D. F. kocaoglu, T. R. Anderson, T. u. Daim, A. Jetter & C. M. Weber (Eds.), pp. Article number 6017904. [6]Si tratta del più recente modello di percezione cromatica che tiene conto anche dell’effetto Hunt, che descrive la risposta non lineare dei ricettori sulla retina che riducono la sensibilità alle differenze cromatiche al ridursi della luminanza dei campioni osservati. [7]Questo indice è stato calcolato in maniera leggermente differente rispetto a quanto previsto dalla pubblicazione CIE 13.3 del 1995 (la differenza cromatica tra i campioni illuminati dalla sorgente di test e di riferimento è stata valutata nello spazio colore CIELAB). [8]In termini di contenimento degli abbagliamenti e del rispetto di criteri sull’equilibrio delle luminanze
BIBLIOGRAFIA [a] MacAdam DL. “Visual sensitivities to colour differences in daylight. Journal of the Optical”, Society of America 1942; 32: 247–274 [b] ANSI_ANSLG C78.377-2011 - American National Standard -“Specifications for the Chromaticity of Solid State Lighting Products” [c] Peter Bodrogi, Stefan Brückner, Nathalie Krause, Tran Quoc Khanh, Semantic Interpretation of Color Differences and Color Rendering Indices, Color Res. Appl. 39, pp. 252–262, 2014 [d] M. R. Luo, G. Cui, Ch. Li, Uniform color spaces based on CIECAM02 color appearance model, Color Res. Appl. 31, pp. 320–330, 2006 [e] O’Donell BM, Colombo EM, Boyce PR. 2011. Colour information improves relative visual performance. Lighting Res Technol. 43(4):423-438 [f] Boyce, P.R. (2004). Lighting research for interiors: the beginning of the end or the end of the beginning. Lighting Research and Technology, Vol. 36 No. 4:283-293 [g] C. Villa, R Labayrade 2015. Psychovisual evaluations of many luminous environments on the internet Lighting Res. Technol. 2015; Vol. 47: 405–418 [h] C. Villa, R Labayrade 2013. Validation of an online protocol for assessing the luminous environment. Lighting Res. Technol. 2013; 45: 401–420
L’articolo è originariamente apparso su LUCE n°313, settembre 2015.
