CN103356164B - 一种视觉健康舒适度的测量***及测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种视觉健康舒适度的测量***及测量方法，通过对人眼物理指标的测试，给出视觉疲劳的客观指标，为LED照明、3D电视等新兴产业以及视觉健康领域提供一套完善的测量评价***和方法。本发明的视觉舒适度的测量***包括测试主***和测试环境模拟装置，通过对人眼多项生理指标的测试，得出视觉疲劳的客观指标，依托BP神经网络具有自学习、组织、自适应和非线性动态处理等特性，将评价视觉疲劳的多项复杂的存在非线性关系的客观指标与主观评价建立映射关系，从而建立一个基于人眼生理指标与主观疲劳评价等级相关的BP神经网络模型，通过模型的构建可以实现客观指标代替主观指标来进行光源对人眼视觉健康影响的评价。

Description

一种视觉健康舒适度的测量***及测量方法

技术领域

本发明涉及一种视觉健康舒适度的测量***及测量方法，通过对人眼物理指标的测试，给出视觉疲劳的客观指标，为LED照明、3D电视等新兴产业以及视觉健康领域提供一套完善的测量评价***和方法。

背景技术

人获取外界信息的90％来自视觉，所以影响照明健康的主要机制之一来源于视觉通道。人类经过长期的进化，也形成了与之对应的接受光、感受光的***。光线穿过瞳孔、晶状体、玻璃体到达视网膜，然后被锥状细胞和杆状细胞接收，转换成电信号传递到大脑的视皮层，最后在大脑内转换成视觉信号。在这个过程中，眼睛占据了极其重要的位置，成为接收信息的入口。而眼睛是非常脆弱的器官，长期处于不舒适的照明环境，例如不合适的照度、不均匀的光分布、强烈的频闪、眩光等，对人体健康的伤害是很严重的。研究表明频闪的存在会引发偏头痛、不舒适眩光会引起视觉疲劳等。科学研究还表明，不当的用光可以影响到人的生物节律，可能会导致癌症患病率的增加。良好的照明环境可以帮助人们稳定生理、心理和精神状态，提高工作效率、减少差错和事故的发生。相反，照明条件不好不仅导致人眼更容易疲劳，更会增加近视度数。依据中华医学会的数据显示，中国青少年儿童近视比例5年内上升近一倍，中国高中生近视比例已经高达74％，而在校大学生近视比例已经超过80％！而据世界卫生组织的统计结果显示，屈光参差问题已经成为全球第二大致残疾病。

一种照明的质量既取决于它的经济技术指标的合理性，又取决于它的视觉效果，视觉疲劳是评价照明的视觉效果的标准之一。由于定义和测量两个方面的困难，视觉疲劳同一般的疲劳一样，多年来一直是许多心理学家回避的问题之一。然而，疲劳问题，尤其是感觉-运动性疲劳在今天仍然是心理学家必须面对的一个重要课题。

对于视觉疲劳，目前还不能直接进行测量而只能测量它的影响。疲劳的影响主要表现在三个相互关联着的方面。一个方面是作业上的变化，包括数量和质量的下降、作业变异性的增加以及各部份活动在时间关系方面的协调性破坏。这些可统称之为“客观疲劳”。第二个方面是生理上的变化或损害，称之为“生理疲劳”。第三方面的影响是指主观的感受或体验，称之为“主观疲劳”。

现有的研究都集中于对视觉疲劳的主观评价，缺乏客观指标的支持，这就大大限制了视觉疲劳与健康舒适度的评测标准的制定以及认证检测的推广。

针对上述问题，本发明基于主观评价为辅、客观测试为主的研究方法，利用人眼视光学和眼科光学的前沿技术，通过定量测量人眼各类客观指标的方式，构建各类照明光环境进行人因实验，在厘定各项光电参数(降低光电指标相关性)的基础上，通过严格的视觉筛查，确定被试样本，再以主观评价和客观指标测试为依托，利用神经网络将主客观各个参量的实验结果综合，构筑数学模型，构建人眼健康舒适度量化分级体系，应用该体系，不仅可以实现现有各类照明及显示产品的人因健康舒适度量化评价，还可以为企业提供各类相关产品基于“人因健康设计”的技术解决方案。

本发明首次提出了一种用于评价人眼光学物理特性与视觉疲劳相关性的测量***和方法，为视觉健康领域大发展提供了有效的手段，也为新能源(LED照明)和新型产业(3D电视等)的起到了非常重要的意义。

发明内容

本发明提供一种评价视觉健康舒适度的测量***及测量方法，通过对人眼多项生理指标的测试，得出视觉疲劳的客观指标，依托BP神经网络具有自学习、组织、自适应和非线性动态处理等特性，将评价视觉疲劳的多项复杂的存在非线性关系的客观指标与主观评价建立映射关系，从而建立一个基于人眼生理指标与主观疲劳评价等级相关的BP神经网络模型，为LED照明、3D电视等新兴产业以及视觉健康领域提供一套完善的测量评价***和方法。

本发明要解决的技术问题是可以用客观指标代替主观进行光源或者显示装置对人眼舒适度影响的评测。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种视觉舒适度的测量***，包括测试主***和测试照明环境提供装置。

根据本发明的测量***，所述测试主***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，其中包括基础屈光、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。

根据本发明的测量***，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。

根据本发明的测量***，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、位于道路两侧的路灯灯杆、路灯、交通路灯指示卡片、滑轨；滑轨架于道路两侧的两个灯杆之间，以保证交通路灯指示卡片能够在两路灯灯杆之间滑动。

根据本发明的测量***进行视觉健康舒适度测量的方法，其中被测光源为LED灯，包括以下步骤：

步骤一、通过测试主***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。

根据本发明的测量方法，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，即R、CA、DOC、Zi、MTF、IOP和主观评分等级；

$\hat{x}=\frac{x-x_{\min }}{x_{\max }-x_{\min }}---\left(7\right)$

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。

根据本发明的测量***进行视觉健康舒适度测量的方法，具体测量路灯的视觉健康舒适度，包括以下步骤：

步骤一、构建神经网络模型；

步骤二、筛选出若干名测试有效样本参与高速公路路灯的测试，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；

步骤三、在模拟公路上停放一辆测试样车，让被试样本坐在样车的驾驶位置，在模拟装置条件下观看两个路灯间不断滑过的交通信息卡片，卡片出现频率保证1个/分钟，视觉刺激持续90分钟后，测试人员对被试样本进行综合验光台、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；

步骤四、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路灯的视觉健康舒适度。

根据本发明的测量电视的视觉健康舒适度的方法，需将电视放置于特定暗室观看条件下进行，包括以下步骤：

步骤一、设置特定暗室观看条件为：

暗室照度≤150lux；

未激活电视屏幕亮度与峰值亮度之比≤0.02；

在全暗的房间内显示时，仅显示黑电平的屏幕亮度与相应仅显示峰白电平的屏幕亮度之比≈0.01；

相对于标称值的最大观察角度应为30°；

电视屏幕后的背景亮度与图像峰值亮度之比≈0.15；

步骤二、构建神经网络模型；

步骤三、筛选出若干名测试有效样本参与测试，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；

步骤四、让被试样本在暗室观看条件下观看3D电视所播放的测试片源，视觉刺激持续预定时间后，测试人员对被试样本进行综合验光台、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；

步骤五、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电视的视觉健康舒适度。

根据本发明的上述测量电视的视觉健康舒适度的方法，其中被测电视为3D电视。

本发明的有益效果为本发明能够用于有效评价各类光源或者显示装置对人眼健康舒适度的影响。

说明书附图

图1为测试评价***整体设计说明图

图2为个体光源测试灯箱

图3为模拟高速公路照明装置

图4为BP神经网络预测结果与真实值比较结果示意图

具体实施方式

实施例1

如图1所示，本发明的测量***包括：测量评价主***(1)和测量模拟环境装置(2)。

测量评价主***含有(a)中控电脑一台，用于记录(b)、(c)和(d)三类设备的测试数据；(b)综合验光台，能够获得的人眼客观指标(3)有①基础屈光(Refraction，R)、②辐辏(ConvergenceAngle，CA)和③色辨识(DiscriminationofColour，DOC)；(c)像差仪，像差存在于所有光学***，人眼是一种极其复杂的光学***，它同样存在像差。这些像差影响视网膜的成像质量，使得物体上一点在视网膜的对应点上不是一个理想的像点，而是一个发散的光斑，其结果是整个视网膜像对比下降，视觉模糊。该仪器可获得的客观指标有④像差(1th-35th阶，Zernike，Z)和⑤光学传递函数(ModulationTransferFunction，MTF)；(d)眼压计，可获得参数为⑥眼压(intraocularpressure，IOP)。

测试环境模拟装置(2)可以提供多种照明条件，例如室内光环境、室外光环境以及特种照明条件。图2所示的个体光源测试灯箱包括(4)为管灯，可变换不同型号(白炽灯、LED等)、照度和色温，用于评价不同型号、照度和色温下人眼的健康舒适度，(5)亚克力板遮光层，可添加/减少亚克力板进行阅读区域的照度调节，(6)阅读区域，被试者在阅读区域完成不同强度的视觉刺激(读书、看报等)，此外灯箱内置照度计，能够实时数字显示阅读区域的照度。此灯箱的体积为800mm×1000mm×1200mm。图3所示的室外光环境为模拟的高速公路照明装置，包括(7)一条画好高速路标线的道路，可将车辆置于此道路上，便于测试需要；(8)路灯灯杆与实际高速公路的路灯高度和材质一致，(9)路灯，此路灯光源可以更换不同型号(钠灯、LED等)、照度等，用于提供测试所需的照明环境，(10)为交通路灯指示卡片，用于提供视觉刺激，种类涵盖现有交通法规的常见符号，(11)为滑轨，架于两个灯杆(8)之间，可以保证(10)指示卡片可在两灯杆之间滑动，滑动速度可调。测试过程中，有专人不断的更换卡片保证视觉刺激的有效性。

以评价某款LED管灯为例，应用本发明的测量***进行视觉健康舒适度测量的方法如下：

首先，在该款LED管灯照明环境下，构建BP神经网络模型，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，见公式1-6)，以被试样本的主观疲劳评分做为输出层。通过模型的构建可以实现客观指标代替主观指标的来进行光源对人眼视觉影响的评价过程。

第1步，通过图1所示的测量主***中的综合验光台(a)和眼压计(b)对被试样本的人眼进行物理指标测试，筛选视力在0-400度之间，眼压在11～21mmHg内的人眼进行后期的测试和评价，避免眼部本身疾病带来的测试结果的偏差。

优选出被试样本40名，准备进行测试。每个人测试前应在暗室环境下闭眼休息20分钟后，进行(b)、(c)和(d)3类设备的6类物理指标测试(R1，CA1，DOC1，Ai1，MTF1，IOP1)，此测试结果记录为基础状态。

第2步，让受试者在灯箱内进行持续的视觉刺激，例如读书、看报等。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(1级)，比较舒适(2级)，一般(3级)，不太舒适(4级)，很不舒适(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(1a)。

于此同时测试(b)、(c)和(d)3类设备的6类物理指标测试(R2，CA2，DOC2，Zi2，MTF2，IOP2)，此测试结果记录为视觉刺激后状态。

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)，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)

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。

BP神经网络函数命令选取feedforwadnet，训练函数为trainFcn，建立如上所述的三层BP神经网络，对建立的神经网络模型进行仿真训练以对应网络的权值、阈值的输出，对于训练好的网络模型进行保存，再次进行其他视觉刺激条件测量时，只需输入对应的人眼6项物理指标中的38项生理参数，就能个预测不同视觉刺激条件对人眼的疲劳负荷等级。

第3步，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。

$\hat{x}=\frac{x-x_{\min }}{x_{\max }-x_{\min }}---\left(7\right)$

利用matlab的feedforwadnet命令建立如上所述的38-n(10-30)-1的三层神经网络，程序代码可参考如下：

P＝输入层；

T＝输出层；

％以34个人的数据为输入，用于构建基础状态网络

Ptest＝验证数据输入；

Ttest＝验证数据输出；

％用于验证的网络输出结果

net＝feedforwardnet(n)；

net＝train(net，p，t)；

y＝net(p)；

perf＝perform(net，y，t)；

y1＝sim(net，Ptest)；

％6个人作为验证网络的数据

figure

plot(1：6，y1)；

holdon；

plot(1：6，Ttest，’--’)；

holdoff

第4步，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Ptest，所得验证结果如下图4所示，图4中实线为真实打分结果，虚线为网络预测结果。

BP神经网络模型的训练输出值与主观评价的相对误差小于3％，可以接收并用于替代主观疲劳打分，具有相当的准确性。

通过上述步骤(第1-4步)，成功构建神经网络模型，可以开始进行某款LED管灯的测量，将该款LED管灯安装在图2所示的个体光源测试灯箱内。

按照第1步的测试流程，筛选出优选10名测试有效样本进行该款LED管灯的测试。每个样本在测试前，应在暗室环境下闭眼休息20分钟后，进行(b)、(c)和(d)3类设备的6类物理指标测试(R1，CA1，DOC1，Ai1，MTF1，IOP1)，此测试结果记录为基础状态。

其次，让受试者在灯箱内进行持续的视觉刺激，例如读书、看报等。视觉刺激持续90分钟后，测试人员对被试样本进行(b)、(c)和(d)3类设备的6类物理指标的测试(R2，CA2，DOC2，Zi2，MTF2，IOP2)，此测试结果记录为视觉刺激后状态。

BP神经网络输入层为人眼物理指标在视觉刺激后与基础状态间的变化值ΔP(P代表6类物理指标)，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)

在Matlab中，将上述10名有效样本的测试结果作为输入层导入第3步构建成功的BP神经网络模型，经过网络模拟计算得出10名样本的疲劳分值(FatigueScore，FS)，计算其10名样本FS的均值如果则得出该款LED管灯在测试时间内不会对人眼健康舒适度产生影响；如果则得出该款LED管灯在测试时间内会对人眼健康舒适度产生影响，不推荐使用该款LED管灯光源。

实施例2

以评价某款3D电视为例，应用本发明的测量***进行视觉健康舒适度测量的方法如下：

首先，应为被试样本设置以下的暗室观看条件：

暗室照度≤150lux

未激活屏幕亮度与峰值亮度之比≤0.02；

在全暗的房间内显示时，仅显示黑电平的屏幕亮度与相应仅显示峰白电平的屏幕亮度之比≈0.01；

相对于标称值的最大观察角度应为30°；

屏幕后的背景亮度与图像峰值亮度之比≈0.15。

参照实施例1，以成功构建的神经网络模型为基础，开始进行该款3D电视的评价测量，将该款3D电视放置于上述暗室观看条件下进行测试。

按照实施例1中第1步的测试流程，筛选出优选10名测试有效样本进行该款3D电视的测试。每个样本在测试前，应在暗室环境下闭眼休息20分钟后，进行(b)、(c)和(d)3类设备的6类物理指标测试(R1，CA1，DOC1，Ai1，MTF1，IOP1)，此测试结果记录为基础状态。

其次，让被试样本在暗室观看条件下观看3D电视所播放的测试片源(例如3D电影)。视觉刺激持续90分钟后，测试人员对被试样本进行(b)、(c)和(d)3类设备的6类物理指标的测试(R2，CA2，DOC2，Zi2，MTF2，IOP2)，此测试结果记录为视觉刺激后状态。

BP神经网络输入层为人眼物理指标在视觉刺激后与基础状态间的变化值ΔP(P代表6类物理指标)，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)

在Matlab中，将上述10名有效样本的测试结果作为输入层导入第3步构建成功的BP神经网络模型，经过网络模拟计算得出10名样本的疲劳分值(FatigueScore，FS)，计算其10名样本FS的均值如果则得出该款3D电视在测试时间内不会对人眼健康舒适度产生影响；如果则得出该款3D电视在测试时间内会对人眼健康舒适度产生影响，不推荐长时间观看该款3D电视。

实施例3

以评价某类型高速公路路灯为例，应用本发明的测量***进行视觉健康舒适度测量的方法如下：

首先，应为受试样本设置图3所示的模拟装置下进行测量。将该类型高速公路路灯安装在图3所示路灯上。

参照实施例1，以成功构建的神经网络模型为基础，开始进行该类型高速公路路灯的评价测量，将该类型高速公路路灯放置于上述模拟装置条件下进行测试。

按照实施例1中第1步的测试流程，筛选出优选10名测试有效样本进行该类型高速公路路灯的测试。每个样本在测试前，应在暗室环境下闭眼休息20分钟后，进行(b)、(c)和(d)3类设备的6类物理指标测试(R1，CA1，DOC1，Ai1，MTF1，IOP1)，此测试结果记录为基础状态。

其次，在模拟公路上停至一辆测试样车，让被试样本坐在样车的驾驶位置，在模拟装置条件下观看两个路灯间不断滑过的交通信息卡片(例如指示信息、道路信息等)，卡片出现频率保证1个/分钟。视觉刺激持续90分钟后，测试人员对被试样本进行(b)、(c)和(d)3类设备的6类物理指标的测试(R2，CA2，DOC2，Zi2，MTF2，IOP2)，此测试结果记录为视觉刺激后状态。

BP神经网络输入层为人眼物理指标在视觉刺激后与基础状态间的变化值ΔP(P代表6类物理指标)，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)

在Matlab中，将上述10名有效样本的测试结果作为输入层导入第3步构建成功的BP神经网络模型，经过网络模拟计算得出10名样本的疲劳分值(FatigueScore，FS)，计算其10名样本FS的均值如果则得出该类型高速公路路灯在测试时间内不会对人眼健康舒适度产生影响；如果则得出该类型高速公路路灯在测试时间内会对人眼健康舒适度产生影响，不推荐长时间观看该款3D电视。

除上述实施举例外，本发明还可以有其他实施方式。凡采用等同替换或等效变换形成的技术方案，均落在本发明要求的保护范围。

Claims (3)

1.一种视觉舒适度的测量***，包括测试主***和测试照明环境提供装置，其特征在于，所述测试主***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人眼客观指标，其中包括基础屈光、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。

2.根据权利要求1所述的测量***，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。

3.根据权利要求1所述的测量***，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、位于道路两侧的路灯灯杆、路灯、交通路灯指示卡片、滑轨；滑轨架于道路两侧的两个路灯灯杆之间，以保证交通路灯指示卡片能够在两路灯灯杆之间滑动。