[發明專利]光源模組及投影系統在審
| 申請號: | 201810416615.0 | 申請日: | 2018-05-03 |
| 公開(公告)號: | CN108828885A | 公開(公告)日: | 2018-11-16 |
| 發明(設計)人: | 王星澤 | 申請(專利權)人: | 合刃科技(深圳)有限公司 |
| 主分類號: | G03B21/20 | 分類號: | G03B21/20 |
| 代理公司: | 深圳益諾唯創知識產權代理有限公司 44447 | 代理人: | 肖婉萍 |
| 地址: | 518000 廣東省深圳市南山區粵海街*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 光源模組 光致激發 混合光 激發光 射出 光源 出光功率 光色參數 激發光源 投影系統 激光 光源控制電路 神經網絡模型 函數關系 樣本訓練 波長 預設 吸收 合成 激發 | ||
1.一種光源模組,其特征在于,包括:
激發光源,包括用于發出不同波長的激發光的至少兩個子光源;
光致激發部件,設置于所述激發光源的出光光路上,所述光致激發部件吸收所述激發光源發出的激發光后產生受激光,其中,所述光致激發部件受到激發產生的受激光以及未被所述光致激發部件吸收的激發光合成的混合光經所述光源模組的出光側射出所述光源模組;
光源控制電路,用于根據所述至少兩個子光源的出光功率與所述出光側射出的混合光的光色參數之間的函數關系,控制所述至少兩個子光源的出光功率,以使所述出光側射出的混合光的光色參數保持在預設范圍內;其中,所述函數關系為對預先獲得的樣本訓練數據,基于神經網絡模型的進行訓練,得到的所述至少兩個子光源的出光功率與所述出光側射出的混合光的光色參數之間的函數關系。
2.根據權利要求1所述的光源模組,其特征在于,所述光源控制電路通過控制所述子光源的電流的大小,來控制所述子光源的出光功率;或者所述子光源包括多個發光器件,所述光源控制電路通過控制所述每個子光源的發光器件的開啟個數,來控制所述子光源的出光功率。
3.根據權利要求1所述的光源模組,其特征在于,所述至少兩個子光源的光源類型為選自LED、激光光源中的至少一種。
4.根據權利要求1所述的光源模組,其特征在于,所述對預先獲得的樣本訓練數據,基于神經網絡模型的進行訓練,得到所述至少兩個子光源的出光功率與所述出光側射出的混合光的光色參數之間的函數關系的過程,包括:
基于前饋神經網絡模型、反饋神經網絡模型或者自組織神經網絡模型,通過梯度下降算法、牛頓算法、共軛梯度算法、柯西-牛頓算法或者Levenberg-Marquardt算法,通過樣本訓練得到所述至少兩個子光源的出光功率與所述出光側射出的混合光的光色參數之間的函數關系。
5.根據權利要求1所述的光源模組,其特征在于,所述對預先獲得的樣本訓練數據,基于神經網絡模型的進行訓練,得到的所述至少兩個子光源的出光功率與所述出光側射出的混合光的光色參數之間的函數關系的過程,還包括:
通過調用基于梯度下降的權值和閾值學習函數或者基于帶動量的梯度下降的權值和閾值學習函數,對訓練得到的神經網絡模型的神經元的權值和閾值進行修正,從而更新所述至少兩個子光源的出光功率與所述出光側射出的混合光的光色參數之間的函數關系。
6.根據權利要求1所述的光源模組,其特征在于,所述光致激發部件為設置有波長轉換材料的色輪或者設置有波長轉換材料的基板。
7.根據權利要求1-6中任一項所述的光源模組,其特征在于,所述激光光源與所述光致激發部件之間還設有合光裝置,用于將所述至少兩個子光源發射的激發光匯入同一條出光路后射出到所述光致激發部件上。
8.根據權利要求7所述的光源模組,其特征在于,所述激發光源的子光源的個數為兩個,所述兩個子光源分別為第一子光源和第二子光源;
所述合光裝置包括合光裝置,所述合光裝置包括:
透鏡部,與所述第一子光源對應的設置,用于將所述第一子光源發出的第一激發光部分或者全部折射匯入所述出光光路上;
反射部,與所述第二子光源對應的設置,用于將所述第二子光源發出的第二激發光部分或者全部反射匯入至所述出光光路上。
9.根據權利要求8所述的光源模組,其特征在于,所述反射部設置于所述透鏡部上,所述第一子光源發出的部分光從所述透鏡部上除所述反射部所遮蔽的位置以外的有效透光區透過,并經折射后匯入出光光路上,所述第一子光源發出的部分光被所述反射部遮擋;
其中,所述反射部對第一子光源發出的激發光的阻礙面積小于所述透光部的有效透光區的面積的1/5。
10.一種投影系統,其特征在于,包括權利要求1~9任一項所述的光源模組。
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