[发明专利]一种LED产品BOM推荐方法

权利要求书

1.一种LED产品BOM推荐方法，其特征在于，包括步骤：

获取若干BOM信息和初始胶粉配比信息，其中，所述BOM信息包括蓝光芯片型号、蓝光芯片波段和荧光粉型号；

根据所述荧光粉型号获取每个所述BOM信息下荧光粉的单位质量转换效率；

根据所述初始胶粉配比信息、所述BOM信息和所述荧光粉的单位质量转换效率预测每个所述BOM信息下LED产品的目标中心点；

根据所述LED产品的目标中心点预测每个所述BOM信息下所述LED产品的色温；

根据所述荧光粉的单位质量转换效率、所述目标中心点和所述色温预测每个所述BOM信息下所述LED产品的显色指数；

根据所述目标中心点、所述色温和所述显色指数获取预测产品信息，并且根据所述预测产品信息和目标产品信息的对比结果选取目标BOM信息。

2.如权利要求1所述的LED产品BOM推荐方法，其特征在于，根据所述荧光粉型号获取每个所述BOM信息下每种荧光粉的单位质量转换效率，包括：

根据所述荧光粉型号判断现有模型库中是否存在所述荧光粉的单位质量转换效率；

当判断所述现有模型库中存在所述荧光粉的单位质量转换效率时，则获取所述荧光粉的单位质量转换效率；

当判断所述现有模型库中不存在所述荧光粉的单位质量转换效率时，则根据历史数据预测所述荧光粉的单位质量转换效率。

3.如权利要求2所述的LED产品BOM推荐方法，其特征在于，根据历史数据预测所述荧光粉的单位质量转换效率，包括：

根据由所述荧光粉型号获取的荧光粉激发波长、荧光粉粒径、荧光粉色品坐标和荧光粉密度，利用预设神经网络预测所述荧光粉的单位质量转换效率。

4.如权利要求3所述的LED产品BOM推荐方法，其特征在于，所述预设神经网络包括BP神经网络。

5.如权利要求1所述的LED产品BOM推荐方法，其特征在于，根据所述初始胶粉配比信息、所述BOM信息和所述荧光粉的单位质量转换效率预测每个所述BOM信息下LED产品的目标中心点，包括步骤：

根据LED产品中荧光粉种类建立LED发光物理模型；

根据所述初始胶粉配比信息、所述BOM信息和所述荧光粉的单位质量转换效率，利用所述LED发光物理模型计算每个所述BOM信息下LED产品的目标中心点。

6.如权利要求5所述的LED产品BOM推荐方法，其特征在于，当所述荧光粉种类包括红色荧光粉、绿色荧光粉、黄色荧光粉中的任意两种时，所述LED发光物理模型包括：

其中，h表示胶体层厚度，LR表示红色荧光粉的单位质量转换效率，LG表示绿色荧光粉的单位质量转换效率，MR表示红色荧光粉重量，MG表示绿色荧光粉重量，DR表示红色荧光粉粒径，DG表示绿色荧光粉粒径，(x_b,y_b)表示蓝光芯片波长对应的色品坐标，(x_r,y_r)表示红色荧光粉激发波长对应的色品坐标，(x_g,y_g)表示绿色荧光粉激发波长的色品坐标，(x_t,y_t)表示目标中心点。