[发明专利]一种视觉健康舒适度的测量系统及测量方法

权利要求书

1.一种视觉舒适度的测量系统，其特征在于包括测试主系统和测试照明环境提供装置。

2.根据权利要求1所述的测量系统，其特征在于，所述测试主系统包括中控电脑、综合验光台、像差仪和眼压计；中控电脑分别与综合验光台、像差仪和眼压计相连接，用于记录综合验光台、像差仪和眼压计的测试数据；综合验光台用于获得的人眼客观指标有基础屈光、辐辏和色辨识；像差仪用于获得像差和光学传递函数；眼压计用于获得眼压。

3.根据权利要求2所述的测量系统，其特征在于，所述测试照明环境提供装置包括个体光源测试灯箱；该个体光源测试灯箱包括被测光源、亚克力板遮光层、阅读区域以及照度计。

4.根据权利要求2所述的测量系统，其特征在于，所述测试照明环境提供装置包括高速公路路灯照明装置；该高速公路路灯照明装置包括一条画好高速路标线的道路、路灯灯杆、路灯、交通路灯指示卡片、滑轨；滑轨架于两个灯杆之间，以保证指示卡片能够在两灯杆之间滑动。

5.利用如权利要求3所述的测量系统进行视觉健康舒适度测量的方法，其中被测光源为LED灯，其特征在于包括以下步骤：

步骤一、通过测试主系统中的综合验光台和眼压计对被试样本的人眼进行物理指标测试，筛选出一定数量的视力在0-400度之间，眼压在11～21mmHg内的受试者；每个受试者测试前应在暗室环境下闭眼休息20分钟后，进行综合验光台、像差仪和眼压计3类设备的6类物理指标测试，即基础屈光、辐辏、色辨识、像差、光学传递函数和眼压，此测试结果记录为基础状态；

步骤二、让每个受试者在个体光源测试灯箱内进行持续的视觉刺激，视觉刺激持续预定时间后，测试人员对每个受试者进行综合验光台、像差仪和眼压计3类设备的6类物理指标测试，即基础屈光、辐辏、色辨识、像差、光学传递函数和眼压，此测试结果记录为视觉刺激后状态；

步骤三、将上述基础状态和视觉刺激后状态的测试结果的差值作为输入层导入BP神经网络模型，经过网络模拟计算得出疲劳分值，根据疲劳分数判断被测光源的视觉健康舒适度。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在步骤一之前还包括构建BP神经网络模型的步骤，具体如下：

步骤(a)、按照步骤一优选出被试样本40名，每个样本测试前应在暗室环境下闭眼休息20分钟后，进行综合验光台、像差仪和眼压计3类设备的6类物理指标测试，即基础屈光、辐辏、色辨识、像差、光学传递函数和眼压，此测试结果记录为基础状态；

步骤(b)、对被试样本进行持续的视觉刺激，视觉刺激持续90分钟后，进行用户的主观疲劳评分，评分等级分为五级，分别为很舒适，即1级、比较舒适即2级、一般，即3级、不太舒适，即4级、很不舒适，即5级；测试人员记录被试者的主观疲劳评分，将40人的样本录入主控电脑；于此同时进行综合验光台、像差仪和眼压计3类设备的6类物理指标测试，即基础屈光、辐辏、色辨识、像差、光学传递函数和眼压，此测试结果记录为视觉刺激后状态；

步骤(c)、确定神经网络的输入层和输出层。输入层为人眼物理指标在两次测试间的变化值ΔP，P代表6类物理指标，即基础屈光、辐辏、色辨识、像差、光学传递函数和眼压，其中

ΔR＝R2-R1 (1)

ΔCA＝CA2-CA1 (2)

ΔDOC＝DOC2-DOC1 (3)

ΔZ＝Zi2-Zi1(i＝3-35) (4)

ΔMTF＝MTF2-MTF1 (5)

ΔIOP＝IOP2-IOP1 (6)

其中：公式中R1、CA1、DOC1、Zi1、M1、IOP1分别代表基础状态下的基础屈光、辐辏、色辨识、像差、光学传递函数和眼压测试结果，R2、CA2、DOC2、Zi2、MTF2、IOP2分布代表视觉刺激后的状态下基础屈光、辐辏、色辨识、像差、光学传递函数和眼压测试结果；

根据公式(1)-(6)中得到的38项物理指标参数作为输入层，即输入神经元个数为38，以主观疲劳评分最为输出层，即输出神经元个数为1，隐含层的神经元个数n，n＝10-30，通过试凑法进行确定；

步骤(d)、为提高网络模型的泛化能力，并消除数值差异较大对神经网络造成的影响，需要对原始数据进行归一化处理，使数据均在[0，1]区间内，输入层和输出层数据按照公式(7)进行处理，公式中x代表所有的输入层和输出层的指标；

x^=x-x1xmax----(7)]]>

利用matlab建立所述的38-n(10-30)-1的三层神经网络；

步骤(e)、以34个人进行网络的的模拟构建，以6个人作为验证网络的数据。构建的BP神经网络模型如果满足训练输出值与主观评价的相对误差小于3％，就可以接收该网络，并替代主观疲劳打分，用于评价不同视觉刺激信号源对视觉健康舒适度的影响。