Wissenschaft & Forschung
Licht 2 | 2019

Beschreibung von Helligkeit und Sehklarheit für die Innenraumbeleuchtung

In diesem Artikel wird ein neuer Ansatz zur Beschreibung der Wahrnehmung der Helligkeit und der Sehklarheit im photopischen Bereich vorgestellt. Der Ansatz kombiniert die Beleuchtungsstärke sowie die berechneten relativen Signale der Netzhautmechanismen (der S-Zapfen und der lichtempfindlichen Ganglienzellen, ipRGCs), um die Ergebnisse eines visuellen Versuchs zur Wahrnehmung der Helligkeit und der Sehklarheit zu beschreiben. In einem Experiment wurden die zwei Attribute Helligkeit und Sehklarheit in einer Szene im Innenraum visuell bewertet. Die Szene wurde mit unterschiedlichen Spektren (die unterschiedliche S- und ipRGC-Signale aufwiesen) bei verschiedenen, photopischen Beleuchtungsstärkeniveaus beleuchtet. In den an die Ergebnisse dieses Versuchs angepassten Helligkeits- und Sehklarheitsmodellen dominieren die ipRGC-Signale mit optimalen Werten der Exponenten und den Koeffizienten und weisen nach, dass diese für nichtvisuelle Lichtwirkungen bekannten Signale auch für die Helligkeit und somit zugleich für die Raumwahrnehmung mitverantwortlich sind.

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1 Einführung

Die Entwicklung der Beleuchtungstechnik startete zu Beginn des 20. Jahrhunderts in der Zeit der Industrialisierung und Elektrifizierung. Ziel war es, die Arbeitsplätze im Innenraum rund um die Uhr mit Licht zu versorgen und durch Beleuchtung das Risiko von Arbeitsunfällen zu reduzieren. Die Forschungsschwerpunkte der Lichttechnik lagen am Anfang in der Industriebeleuchtung und später, in den 1940-er Jahren, auch im Bürobereich. Zentrales Thema war, das Beleuchtungsniveau anhand der Kriterien Kontrastwahrnehmung, Objektgröße und Adaptationsleuchtdichte zu bestimmen. In diesem Zuge wurde die Mindestbeleuchtungsstärke auf der Arbeitsebene im Bereich von 350 bis 500 lx definiert – Werte, die bis heute in den Normen verankert sind [1].

In den 1960-er Jahren, und dann verstärkt in den 1990-er Jahren wurde die psychologische Komponente der Beleuchtungstechnik mit den Aspekten Homogenität, Farbverteilung, Farbwiedergabe, FarbtemperaturundLichtrichtungmit indirekten und direkten Lichtanteilen im Raum intensiv untersucht [2 – 5]. Für diese Integration der psychologischen Komponenten in die Beleuchtungstechnik wurden nun auch die chromatischen Aspekte der das Auge erreichenden Strahlungsanteile betrachtet. Der Schwerpunkt der Diskussion bezog sich dennoch vorwiegend immer noch auf die photometrischen Kenngrößen, wie z. B. die Beleuchtungsstärke und die Leuchtdichte.

Seit dem Beginn des 21. Jahrhunderts gibt es drei neue Schwerpunkte in der Beleuchtungstechnik.

  1. Der erste Schwerpunkt ist – nach der Entdeckung der lichtempfindlichen Ganglienzellen [6, 7] – die Begründung, der Nachweis und die Quantifizierung der Wirkung der optischen Strahlung unterschiedlicher Wellenlängen und Strahlungsanteile auf die Schlafqualität, die Arbeitsproduktivität, die Wachheit und das Wohlbefinden. Vor wenigen Jahren wurde erkannt, dass man dabei die nichtvisuellen und visuellen Lichtwirkungen nicht eindeutig trennen kann, weil die beiden Signalströme, nichtvisuell und visuell, zum Teil in den gleichen Gehirnzentren verarbeitet werden.
  2. Der zweite Schwerpunkt besteht in der Notwendigkeit, die Farbqualität der Beleuchtung eines Objektes nicht allein durch den bisherigen Farbwiedergabeindex zu beschreiben: Zur Beurteilung der Farbqualität kommen zusätzlich weitere Kenngrößen wie der Farbgamut, die Farberinnerung und die Farbsättigung dazu [8, 9].
  3. Der dritte Schwerpunkt ist die Verbindung der Beleuchtungstechnik mit der Architektur. Die Beleuchtung im Kontext einer Gebäudearchitektur hat außer einer visuellen Wirkung auch eine emotionelle Wirkung. Diese hängt vom Raumkontext ab und kann durch die unterschiedlichen Lichtparameter (gemeinsam mit der Tageslichtintegration) sowie durch die Betonung bestimmter Gegenstände im Raum beeinflusst werden. Außer der Helligkeit, Helligkeitsverteilung im Raum und Farbgebung werden weitere Begriffe wie die Raumpräferenz und die visuelle Effizienz verwendet, die aktuell in der Lichtforschung untersucht werden. Die Stufen der Entwicklung der lichttechnischen Kenngrößen zur Beschreibung der Präferenz einer statischen Szene in der Innenraumbeleuchtung sind in Abb. 1 veranschaulicht.
Abb. 1: Stufen der Entwicklung der lichttechnischen Kenngrößen zur Beschreibung der Präferenz einer statischen Szene in der Innenraumbeleuchtung Khanh, TU Darmstadt

Für die Beschreibung der Szenenpräferenz (s. Abb. 1) und für die Steuerung und Regelung von Beleuchtungsanlagen für eine dementsprechend optimale Beleuchtung des Raumes benötigen die Lichtwissenschaft und die Lichtindustrie geeignete, zum Teil neue, numerische Kenngrößen. Die Diskussion über die geeigneten Kenngrößen der Farbqualität ist derzeit international in vollem Gang. Für die Kenngrößen der Helligkeit und der Sehklarheit, die das Sehverhalten und die Sehleistung maßgeblich bestimmen, sollen die folgenden Fragen beantwortet werden:

  • Mit welchen lichtmesstechnischen Kennzahlen lassen sich die Helligkeitswahrnehmung und die Sehklarheit beschreiben?
  • Tragen die Signale der lichtempfindlichen Ganglienzellen (ipRGCs) auch zur Helligkeit und der Sehklarheit (und zum Pupillendurchmesser) bei? Oder sind diese Signale nur für die rein nichtvisuellen Effekte zuständig?

2 Problemstellung und Forschungsfragen

Aus der visuellen Erfahrung der Lichtingenieure und der Lichtplaner ist wohlbekannt, dass neutral- oder kaltweißes Licht bei einem bestimmten konstanten Leuchtdichte- oder Beleuchtungsstärkeniveau eine höhere Helligkeitswahrnehmung hervorruft, als warmweißes Licht. Ursache dafür ist, dass zur Helligkeitswahrnehmung die Signale multipler Netzhautmechanismen beitragen [10], nämlich die Signale der Mechanismen der Zapfen (L-, M-, und S-Zapfen), der Stäbchen und der lichtempfindlichen Ganglienzellen (ipRGCs). Nach der Photonenabsorption werden in den drei Arten an Photorezeptoren elektrische Impulse gebildet und zu den verschiedenen Gehirnverarbeitungsstufen übertragen. Innerhalb dieser Stufen werden die Signale der einzelnen Rezeptoren oder Rezeptorgruppen miteinander (additiv oder subtraktiv) kombiniert.

Die Summe der L- und M-Zapfensignale bildet das sog. Luminanz-Signal. Letzteres wird in der heutigen Praxis mit Hilfe der Größen der herkömmlichen Photometrie (z. B. Leuchtdichte, Beleuchtungsstärke) modelliert. Die Differenz der L- und M-Zapfensignale bildet den sog. Opponenzkanal-1. Die Differenz der (L+M)- und S-Signale bildet den sog. Opponenzkanal-2. Aus den Signalen (L+M), (L-M), (L+M-S) und ipRGC werden im Gehirn die für die Planung und Auswertung von Innenraumbeleuchtung wichtigen visuellen Attribute Helligkeit (s. Abb. 2) und Sehklarheit abgeleitet.

Abb. 2: Signal-Komponenten des menschlichen Sehsystems zur Bildung einer numerischen Kenngröße für die Helligkeitswahrnehmung Khanh, TU Darmstadt

Dabei soll betont werden, dass zur Bildung der Signale der Attribute Helligkeit und Sehklarheit (im photopischen Bereich, der für die Innenraumbeleuchtung maßgeblich ist) nicht nur die V(λ)-Funktion, sondern, auf der kurzwelligen Seite des sichtbaren Spektrums auch die Wellenlängenbereiche um 440 nm (S-Zapfen) und 480 nm (ipRGCs) beitragen (s. Abb. 3).

Abb. 3: Spektrale Empfindlichkeit der Stäbchen, S-Zapfen und der lichtempfindlichen Ganglienzellen (ipRGCs) im Vergleich zur V(λ)-Funktion und der V10(λ)-Funktion Khanh, TU Darmstadt

Dementsprechend wurde die wahrgenommene Helligkeit in der Literatur mit verschiedenen, sog. Helligkeitsmetriken modelliert. Ein solches Modell, die sog. äquivalente Leuchtdichte (Läq) nach Fotios und Levermore [11] dividiert z. B. das Signal der S-Zapfen (S) durch das Signal der V(λ)-Funktion und rechnet danach mit der 0,24-Potenz: Läq = (S/V)0,24. Um die Signale S bzw. V zu errechnen, muss der relative spektrale Strahlungsfluss der Lichtquelle mit der spektralen Empfindlichkeitsfunktion der S-Zapfen bzw. mit der V(λ)-Funktion multipliziert und dieses Produkt im sichtbaren Wellenlängenbereich integriert werden.

Visuelle Experimente [10] zeigten, dass das S-Zapfen-Signal ebenfalls geeignet ist, die andere, oben erwähnte, mit der Helligkeit verwandte Eigenschaft, die Sehklarheit im photopischen Bereich zu beschreiben. Der Begriff Sehklarheit ist weniger bekannt, als die Helligkeit. Dementsprechend werden hier folgend einige Definitionen dafür aus der Literatur zusammengefasst:

Nach Thornton und Chen [12] bedeutet die Sehklarheit die »Unterscheidbarkeit von Details« und hängt mit der Helligkeit unmittelbar zusammen. Nach Hashimoto et al. [13] wird die Sehklarheit durch die Wahrnehmung vom Kontrast zwischen den farbigen Objekten unter der vorhandenen Beleuchtung eines Innenraumes verursacht. In [14] wurde die Sehklarheit als »die klare Sichtbarkeit von kontinuierlichen Farbübergängen, von feinen Farbschattierungen an den Objektoberflächen sowie der Kontraste zwischen den Farben der verschiedenen farbigen Objekte« definiert.

Die Sehklarheit entspricht also der klaren Sichtbarkeit der Sehdetails, der Struktur (z. B. die einzelnen Haare einer Puppe) und der sog. Textur (z. B. die farbigen Textil-Muster eines Pullovers) sowie der klaren Sichtbarkeit der Farbverläufe und der farbigen Strukturen an den Oberflächen der farbigen Objekte (wie z. B. die farbige Struktur des Inneren einer Wasserlilie); oder die dünnen Linien und Buchstaben auf einer Schwarz-Weiß-Testvorlage.

In den oben erwähnten Arbeiten wurde allerdings nicht mit einem praxisnahen realen Raum, sondern mit einem Beobachtungskasten bzw. einem Raummodell gearbeitet. Zudem wurde nur die Sehklarheit alleine oder nur die Helligkeit alleine untersucht. Im Gegensatz dazu bestand das Ziel der hier vorliegenden Studie darin, die beiden Attribute HelligkeitundSehklarheit auf Basis der Ergebnisse aus einer in einem realen Raum durgeführten Probandenstudie mit den Signalen der Netzhautmechanismen (inkl. S-Zapfen und ipRGC) zu modellieren. Motivation für die Studie war die Idee, dass mit Hilfe des neuen Modells – welches statt mit der Leuchtdichte oder der Beleuchtungsstärke alleine auch mit den S- und ipRGC-Signalen arbeitet – die beiden für die Planung und Bewertung der Beleuchtung von Innenräumen so wichtigen Eigenschaften Helligkeit und Sehklarheit besser vorausgesagt werden können.

3 Untersuchungsmethode

Das visuelle Experiment fand in einem realen, büroähnlichen Raum ohne Tageslicht, mit homogen mattweiß gestrichenen Wänden und neutralem Fußboden statt. Die Testpersonen saßen auf Stühlen und schauten einen homogen beleuchteten Tisch mit weißer Tischdecke an (s. Abb. 4). Auf diese weiße Tischdecke erfolgte in etwa 2 bis 4 Minuten zuerst die Adaptation. Die Versuchspersonen bewerteten ihren Eindruck über die Helligkeit und Sehklarheit einer Szene mit verschiedenen farbigen und unbunten Objekten (Puppe mit langen Haaren, Pullover mit bunten Mustern, künstliche Wasserlilie, Schwarz-Weiß-Testvorlage mit feiner Linienstruktur). Beleuchetet wurde die Szene im Raum mit zwei RGBW-LED-Leuchten.

Die horizontale Beleuchtungsstärke auf dem Tisch betrug jeweils 45 lx, 90 lx, 470 lx, 1000 lx bzw. 2000 lx. Die ähnlichste Farbtemperatur (CCT) wurde – bei jedem Beleuchtungsstärkeniveau – ebenfalls randomisiert variiert: die Autoren verwendeten 2700 K, 3100 K, 4100 K, 5000 K und 10000 K. So wurden den Versuchspersonen 25 unterschiedliche Ev-CCT-Kombinationen gezeigt, wobei nach dem Einstellen jeder Kombination etwa eine Minute zur Wiederadaptation gewartet wurde, bevor die subjektive Bewertung erfolgte. Die RGBW-LEDs waren so optimiert, dass für jedes Spektrum das gleiche hohe Farbwiedergabeindex-Niveau (92 ≤ Ra ≤ 96) gewährleistet war. Die Lampenspektren sind in Abb. 5 dargestellt.

Achtundzwanzig sehtüchtige und auf Farbfehlsichtigkeit getestete Versuchspersonen bewerteten ihren Eindruck über die Helligkeit und die Sehklarheit auf zwei Skalen: auf einer kontinuierlichen Helligkeitsskala zwischen 0 und 100 und einer Sehklarheitsskala zwischen 0 und 100. Die Sehklarheitsskala war zusätzlich in Kategorien unterteilt (ausgezeichnet, sehr gut, gut, mäßig, gering, schlecht und sehr schlecht). Die Versuchsperson konnten ihren Sehklarheitseindruck auch mit einer Markierung zwischen zwei benachbarten Kategorien bewerten.

Die mittleren visuellen Skalenwerte der Versuchspersonen (sowohl für die Helligkeit als auch für die Sehklarheit) wurden mit Hilfe der Größe M modelliert [15]:

(1) Khanh, TU Darmstadt

In Gl. (1) entsprechen a und b Parametern einer linearen Transformation, um die berechneten M-Werte an die mittleren visuellen Skalenwerte W der Versuchspersonen bei den Lichtquellenspektren (i) mit Wi > 60 mit dem kleinsten Fehler F anzupassen. In der Praxis spielen die Lichtquellenspektren mit niedriger visueller Bewertung d.h. Wi ≤ 60 keine Rolle, deswegen wurde das Modell auf diese Daten nicht angepasst. Die Größe F wird in Gl. (2) definiert.

(2) Khanh, TU Darmstadt

In Gleichung 1 sind a und b Gewichtungsparameter der relativen Signale der Mechanismen S (S-Zapfen) und G (ipRGCs: lichtempfindliche Ganglienzellen). Die relativen Signale wurden aus den 25 relativen Spektren berechnet. Um diese Signale (S und G) zu ermitteln, muss der relative spektrale Strahlungsfluss der Lichtquelle mit der spektralen Empfindlichkeitsfunktion der S-Zapfen bzw. der ipRGCs multipliziert und dieses Produkt im sichtbaren Wellenlängenbereich integriert werden. Danach werden diese Signale noch durch das sog. V-Signal dividiert. Um das V-Signal zu errechnen, muss der relative spektrale Strahlungsfluss der Lichtquelle mit der V(λ)-Funktion multipliziert und dieses Produkt im sichtbaren Wellenlängenbereich integriert werden.

g in Gleichung 1 ist ein Exponent für die Beleuchtungsstärke, d ein Exponent für die S- und G-Signale.

4 Ergebnisse und Diskussion

Die Parameter der Gl. (1) wurden in einem numerischen Verfahren optimiert, indem der Fehler F in Gl. (2) minimiert wurde. Tab. 1 zeigt die optimalen Parameterwerte.

Attribut | Parameter

a

b

a
Gewicht S

b
Gewicht G

g
Exponent Ev

d
ExponentSund G

F

Helligkeit

1,756

36,370

0,000

11,626

0,410

0,160

10,4

Sehklarheit

27,02

0,010

0,000

1,155

0,167

0,113

11,0

Abb. 6 bzw. 7 zeigen die mittlere, visuell skalierte Helligkeit bzw. Sehklarheit und deren 95%-Konfidenzintervalle als Funktion der Größe M in Gl. (1).

Abb. 6: Mittlere visuell skalierte Helligkeit und deren 95%-Konfidenzintervalle als Funktion der Größe M des Modells in Gl. (1), mit den optimalen Parametern in Tabelle 1 Khanh, TU Darmstadt
Abb. 7: Mittlere visuell skalierte Sehklarheit und deren 95%-Konfidenzintervalle als Funktion der Größe M des Modells in Gl. (1), mit den optimalen Parametern in Tabelle 1 Khanh, TU Darmstadt

Aus Tab. 1 sowie Abb. 6 und 7 ist es ersichtlich, dass das Modell der Gl. (1) die mittlere visuell bewertete Helligkeit bzw. Sehklarheit mit einem relativ niedrigen Fehler F < 11,1 voraussagt. Nach der optimalen Gewichtung der S- und G-Signale spielen nur die ipRGCs (d. h. das G-Signal) eine Rolle. Die Werte der optimalen Exponenten des G-Signals (d= 0,160 bzw. 0,113; s. Tab. 1) sind kleiner als der Exponent im bereits erwähnten von Fotios und Levermore [2] (mit d = 0,24). Der Wert des Exponenten charakterisiert die Art und Weise der Kompression während der Verarbeitung der rohen Photorezeptorsignale im menschlichen Sehsystem.

Werden hingegen in der Modellierung der Helligkeit und der Sehklarheit die S- und G-Signale nach Gl. (3) ignoriert und somit die Helligkeit oder die Sehklarheit nur noch wie bisher durch die Beleuchtungsstärke charakterisiert, dann wird der Trend der Voraussage in den Abb. 6 und 7 (vor allem im praxisrelevanten Bereich mit W > 60) zerstört und der Wert des Fehlers F erhöht (F > 14), s. Abb. 8 und 9.

(3) Khanh, TU Darmstadt
Abb. 8: Mittlere visuell bewertete Helligkeit und deren 95%-Konfidenzintervalle als Funktion der Größe M des Modells in Gl. (3), d. h. ohne S- und G-Signale. Optimale Parameter für F = min. in Gl. (3): a = 4,358; b = 29,758; d = 0,346; es ergibt sich damit F = 14,7 Khanh, TU Darmstadt
Abb. 9: Mittlere visuell skalierte Sehklarheit und deren 95%-Konfidenzintervalle als Funktion der Größe M des Modells in Gl. (3) d. h. ohne S- und G-Signale. Optimale Parameter für F = min. in Gl. (3): a = 2,045; b = 47,950; d = 0,406; es ergibt sich damit F = 17,9 Khanh, TU Darmstadt

5 Schlussfolgerungen

Die Wahrnehmung der Benutzer eines Innenraumes bezüglich Helligkeit und Sehklarheit können mit Hilfe der Beleuchtungsstärke oder der Leuchtdichte allein wie in Gl. (3) nicht vollständig beschrieben werden, da diese Kenngrößen nur die V(λ)-Funktion verwenden und die Signale der S-Zapfen (S) und der lichtempfindlichen Ganglienzellen (G) außer Acht lassen. Werden diese Signale allerdings wie in Gl. (1) [15] berücksichtigt, bekommt man eine bessere Voraussage der mittleren, visuell skalierten Ergebnisse der Helligkeit und der Sehklarheit. Dabei spielen nach den Ergebnissen der vorhandenen Studie nur die ipRGC- (oder G-) Signale aber nicht die S-Signale eine wichtige Rolle, was in weiteren Versuchen in der Zukunft validiert werden soll.

Der in diesem Test nachgewiesene Beitrag der lichtempfindlichen Ganglienzellen zur Helligkeitswahrnehmung eines beleuchteten Raumes bedeutet für die Lichtindustrie und die Lichtplaner, dass der Bereich um 400 nm bis 560 nm mit dem Schwerpunkt im Bereich 440 nm bis 530 nm (s. Abb. 3) bei der Auslegung der Lichtspektren und der Helligkeitsgestaltung eines Raumes eine große Rolle spielt.

6 Literatur

[1] DIN EN 12464-1: Beleuchtung von Arbeitsstätten –Teil 1: Arbeitsstätten in Innenräumen, 2011

[2] Flynn, J. E.; Spencer, T.J.; Martyniuk, O.; Hendrick, C.: Interim study of procedures for investigating the effect of light on impression und behaviour, Journal of IES, pp. 87–93, Okt. 1973

[3] Flynn, J. E. et. al.: A guide to methodology procedures for measuring subjective impressions in lighting, Journal of IES, January 1979, 95–110

[4] Rowlands, E.; Loe, D. L.; et al.: Lighting adequacy and quality in office interiors by consideration of subjective assessment and physical measurement, CIE Journal, 4, 23–37, 1985

[5] Veitch, J. A.; Newsham, G. R.: Lighting Quality and Energy-Efficiency Effects on Task Performance, Mood, Health, Satisfaction and Comfort. Journal of the Illuminating Engineering Society, 27, 107–129, 1998

[6] Thapan,K.; Arendt, J.; Skene, D. J.: An action spectrum for melatonin suppression: Evidence for a novel non-rod, non-cone photoreceptor system in humans, The Journal of Physiology, Jg. 535, Nr. 1, S. 261–267, 2001

[7] Brainard, G. C. et al.: Action Spectrum for Melatonin Regulation in Humans: Evidence for a Novel Circadian Photoreceptor, Journal of Neuroscience, Jg. 21, Nr. 16

[8] CIE (Commission Internationale de l‘Éclairage), CIE 2017 Color Fidelity Index for accurate scientific use, CIE Publication 224:2017

[9] Davis, W.; Ohno, Y.: Color quality scale, Opt. Eng. 49, 033602, 2010

[10] Bodrogi, P.; Khanh, T. Q.: Visual clarity and brightness in indoor and outdoor lighting: experiments and modelling, in Proceedings of the CIE Midterm Meeting 2017

[11] Fotios, S. A.; Levermore, G. J.: Chromatic effect on apparent brightness in interior spaces, II: SWS lumens model, Light. Res. Technol. 30(3), 103–106, 1998

[12] Thornton, W.A.; Chen, E.: What is visual clarity? J Illum Eng Soc. 7(2):85–94, 1978

[13] Hashimoto, K.; Yano, T.; Nayatani, Y.: Proposal of Practical Method for Calculating and Indexing Feeling of Contrast for Light Source. J Illum Eng Inst Japan, 84(11) : 843–850, 2000

[14] Khanh, T. Q.; Bodrogi, P.; Vinh, Q. T.: Color Quality of Semiconductor and Conventional Light Sources, Wiley-VCH, 2016 (ISBN-13: 978-3527341665)

[15] Bodrogi, P.; Guo, X.; Khanh; T. Q.: Helligkeit und Sehklarheit statt Leuchtdichte in der Bewertung der Beleuchtung von Innenräumen, LICHT 2018, Kreative Beleuchtungslösungen, 23. Europäischer Lichtkongress, Davos, Schweiz, 2018

[16] Khanh; T. Q.; Bodrogi, P.; Guo, X.; Anh, P.Q.: PhD, Towards a user preference model for interior lighting, Part 1: Concept of the user preference model and experimental method, Lighting Res. Technol., veröffentlicht online, Dezember 2018

Dieser Artikel ist erschienen in

Licht 2 | 2019

Erschienen am 25. März 2019