Issues and Strategies for Improving Measurement Uncertainties for Solid-State Lighting
Notice bibliographique
Résumé
The use of solid-state lighting (SSL), such as light-emitting-diode (LED) products for general lighting and display applications, has increased dramatically over the past decade. However, there are significant photometric and radiometric metrological challenges with this new lighting technology. The photometric procedures and standards that have been developed for traditional lighting products, such as incandescent and compact fluorescent (CFL) lamps, do not work well for LEDs because they exhibit significantly different characteristics. This paper will discuss these differences in the spectral, geometric, and operating properties of LEDs and how they impact precise photometric measurements and associated performance metrics, such as color rendering index (CRI). The current state-of-the-art uncertainties for photometric measurements of LED lighting products is about a factor of 5 poorer than for traditional lamps, based upon the results of recent interlaboratory comparisons involving both national metrology institutes (NMIs) and accredited laboratories. Reducing the uncertainty of these measurements will have a significant impact on society—both on reducing costs due to energy savings, but also on improving overall lighting quality and performance. For these reasons, there are a number of activities being carried out both at the national and international level to address these LED measurement issues. This article will highlight the current strategies and standardization activities within both the Consultative Committee of Photometry and Radiometry (CCPR) and the International Commission of Illumination (CIE) to develop improved measurement techniques, transfer standards and metrics for the measurement and use of LED lighting in photometry, and to meet consumer needs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,109 | 0,275 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,012 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».