基于智能手机的照度测量准确度评价与优化——以安卓系统的三款智能手机为例

李 瑞，王爱英，胡振宇，吕晨歌，刘乾昌，郭丽丽，郭鸿宾

(天津大学建筑学院，天津 300072)

引言

光照的测量对于人类的生产生活至关重要[1]，合理的照度环境能够保护人眼视力、提高工作效率，在安全、摄影、工农业生产等诸多领域有着广泛的应用[1-3]。对照度进行准确测量需要利用照度计，但专业照度计往往价格不菲，且操作不便，不适合日常生活中普及使用[4, 5]。近年来出现了基于安卓系统的智能手机照度计[6]，成本较低、操作简单、读数直观，使用非常方便，生产生活中利用智能手机APP对照度进行准确测量具有非常积极的应用价值，但是其测量结果往往误差较大，难以获得较高的准确度。在相关研究中，王迎春等[7]以5种手机测光类APP为例分析了其在林业生产应用中的问题和不足，指出手机测光类软件在定性分析方面具有应用价值，但是存在输出功能参差不齐、无法全方位测量、相同软件在不同手机上测量结果有所不同、量程不一、测值易受环境影响等问题；任可[8]指出利用智能手机APP测量照度产生误差的主要原因是光线传感器的输出电流与光线强度之间的线性关系比较差，提出将手机的读数乘以一定范围的系数从而缩小误差。

通过以上研究可知，国内学者对于利于智能手机APP进行照度测量方面的研究较少，且主要集中在定性分析方面，尚没有从定量角度探究影响智能手机照度计测量结果准确度的因素并对其测量结果进行误差修正的相关研究。基于此，本文选取三款不同型号智能手机并下载五款常用照度测量APP展开实验，与专业照度计测量结果进行对比，探究影响智能手机照度计准确度的内在因素，对其测量结果准确度做出评价，并尝试提出优化路径，以期为日常生活中使用智能手机获取准确的照度值提供方法。

1 实验原理与研究方法

本文尝试提出对智能手机APP测量照度的准确度进行评价与优化的研究框架(图1)，以期为相关研究提供借鉴。

图1 研究框架Fig.1 Research framework

1.1 照度计与智能手机感光原理

对使用智能手机APP测量照度的准确度进行评价与优化，需要将智能手机APP照度测量结果同专业照度计作对比。照度计是用来测量环境照度的专业仪器，主要包括光度头和显示器两部分，而光度头又由余弦修正器、干涉滤光片、光探测器组成。光辐射通过余弦修正器、干涉滤光片后投射到光探测器，产生的电信号经过I/V变换在显示器上显示出相应的信号即为照度值[9]。而智能手机中的光线传感器属于环境光传感器，主要包括投光器和受光器两个部件，位于前置摄像头旁边。光辐射聚焦后经由投光器传送到受光器上，受光器根据光电效应将各种光信号转换为相应的电信号，从而实现对环境照度的测量，并以此实现手机的感光调节。

1.2 研究对象

实验选取柯尼美能达CL-200A照度计作为标准测量仪器(表1)，据中国智能手机市场监测报告显示，2021年第一季度vivo、oppo、华为荣耀在手机市场份额占比较大，因此，选用三款采用安卓系统的智能手机分别为vivoX23、华为荣耀30青春版、oppo r11t，五款照度测量APP分别为照明计算器、Light Meter、照度计、照度测量仪、科学日志，智能手机及APP详细信息如表2、表3所示。

表1 照度计详细信息

表2 三款智能手机详细信息

表3 五款照度APP详细信息

1.3 研究方法

1.3.1 常用照度范围及分级

实验之初，依据《建筑照明设计标准》GB 50034—2013中对于建筑照度标准的规定，结合预调研过程中对于日常应用场景的照度值的调查，获取了生活中常用的照度值范围为30～10 000 lx。在《建筑照明设计标准》(GB 50034—2013)第4章中提出照度标准值应按0.5 lx、1 lx、2 lx、3 lx、5 lx、10 lx、15 lx、20 lx、50 lx、75 lx、100 lx、150 lx、200 lx、300 lx、500 lx、750 lx、1 000 lx、1 500 lx、2 000 lx、3 000 lx、5 000 lx分级，实际应用中照度值限值以上述照度标准值为界，例如与阅读写作相关的区域场所要求的照度限值为300～500 lx。因此，将生活中常用照度值范围进一步细分为13个照度段(表4)，实验过程应满足在每个照度段均有采样数据，以保证整体范围内采样均匀。

表4 生活中常用照度范围及分段(单位：lx)

1.3.2 测量过程

依据上文所划分的13个照度段，在每个照度段寻找3处地点进行测量，实验地点位于天津大学卫津路校区校园内，共计寻找39个测量点。在每个测量点首先利用照度计准确测量其照度值，再依次使用三款智能手机共计15款APP进行测量，照度计和每一款APP在同一测量点均测量三次求取平均值，以减小测量误差。准确记录每次测量结果，便于后期进行定量分析。

1.3.3 注意事项

为保证实验结果的准确性，提出了实验过程中的注意事项：

1)对照度计及智能手机前置摄像头进行清洁，避免灰尘等对测量结果造成影响；

2)为避免照度计产生初始效应，测量前先曝光5 min；

3)测定时保证照度计同各智能手机在同一位置、同一高度(在智能手机下方垫放书本)；

4)尽量调低屏幕亮度，保证不同APP界面下测量数值不受屏幕亮度影响；

5)测量过程中测定者的站立位置保持不变。

2 实验结果分析

2.1 适用范围分析

实验数据如表5所示，因篇幅所限，文中仅列出部分误差较大的数据，便于下文定量分析。分析实验数据发现，当测量2 000 lx以上的照度时，oppo r11t的各款APP读数均达到其量程最大值(31 000 lx)，当测量5 000 lx以上的照度时，华为荣耀30青春版的各款APP读数均达到其量程最大值(65 535 lx)，无法获取有效数据，因此统计结果中舍弃相应无效数据。即oppo r11t实际能够测量的环境照度范围为30～2 000 lx，华为荣耀30青春版实际所测量的环境照度范围为30～5 000 lx。

表5 (部分)实验数据统计(单位：lx)

进一步分析可以发现，当环境照度高于2 000 lx时，vivoX23与华为荣耀30青春版测量结果误差均大幅增加，相对误差超过100%，不再适合用来测量照度，加之oppo r11t在测量高于2 000 lx的照度值时读数达到其量程最大值，因此认为当环境照度高于2 000 lx时，可放弃使用这三款手机来测量照度，即适用范围为30～2 000 lx。

将实验数据进行分类整理，分别以“APP种类”、“手机型号”作为自变量，探究影响智能手机照度计测量结果准确度的内在因素，并对不同手机、不同APP测量照度的准确度及稳定性进行评价。

2.2 同一手机不同APP之间的对比分析

将30～2 000 lx范围内的实验数据进行相对误差、绝对误差计算，以照度计测量结果作为横坐标，不同APP测量结果的相对误差为纵坐标，得到每款手机不同APP测量结果相对误差折线图(图2～图4)。

图2 vivoX23不同APP误差对比(排除误差100%以上数据)Fig.2 vivoX23 error comparison among different Apps (data with exclusion error over 100%)

图3 华为荣耀30青春版不同APP误差对比(排除误差100%以上数据)Fig.3 Error comparison of different Apps of Huawei Honor 30 Youth Edition (data with exclusion error of more than 100%)

图4 oppo r11t不同APP误差对比Fig.4 oppo r11t error comparison of different Apps

由图2～图4折线图可知，五款APP中，与其它几款APP相对误差值出现差距较大情况的有照度计(图2)、科学日志(图3)、照度测量仪(图4)。照度计与其他APP测量结果相对误差最大差距为13.84%，科学日志与其他APP测量结果相对误差最大差距为20.55%，照度测量仪与其他APP测量结果相对误差最大差距为23.64%，说明五款APP中，使用照明计算器和Light Meter的测量结果更为稳定。

除去图2～图4中标注的几组不稳定数据外，定量计算其余数据相对误差差值均小于5%，同时观察折线图可知，针对每一款手机，使用不同APP的测量结果相对误差曲线的走势一致，除去上述不稳定数据外，测量结果相对误差曲线基本重合，定量计算与定性观察结果表明同一手机不同APP之间测量结果差别较小，因此可以得出结论：智能手机照度计测量结果与所选用的APP种类无关。

2.3 不同手机同一APP之间的对比分析

为探究手机型号(感光元件)对于照度测量结果准确度的影响，以照度计测量结果为横坐标，取值范围为30～2 000 lx，以不同手机测量结果为纵坐标，得到不同手机同一APP测量结果相对误差折线图(图5～图9)。

图5 不同手机使用照明计算器APP测量结果相对误差对比Fig.5 Comparison of relative error of different mobile phone lighting calculator APP measurement results

分析结果显示，不同手机利用相同APP测量照度的结果并不相同，但其结果表现出高度的一致性：除去500～1 500 lx照度范围内的极个别数据外，照度准确度表现最好的均为华为荣耀30青春版，vivoX23次之，oppo r11t测量结果准确度相对较差。由此可以得出结论：智能手机照度APP测量结果与手机型号(光传感器)有关，且使用华为荣耀30青春版测量照度结果更为准确。

图6 不同手机使用Light Meter APP测量结果相对误差对比Fig.6 Comparison of relative errors of measurement results of different mobile phones using Light Meter APP

图7 不同手机使用照度计APP测量结果相对误差对比Fig.7 Comparison of relative error of measurement results of different mobile phones using illuminometer APP

图8 不同手机使用照度测量仪APP测量结果相对误差对比Fig.8 Comparison of relative errors of different mobile phone illuminance measuring instrument APP measurement results

图9 不同手机使用科学日志APP测量结果相对误差对比Fig.9 Comparison of relative error of measurement results of different mobile phones using science Log APP

3 优化方法及应用举例

通过分析实验结果可以发现，智能手机照度计测量结果误差较大，生产生活中难以直接采用其测量数据。提升智能手机照度计测量结果准确度可以从硬件、软件两个角度出发，智能手机照度计测量结果准确度与光传感器有关，因此其测量结果准确度的提高有赖于手机光线传感器技术的发展与进步，而针对目前市场上常用的稳定性较好的APP与测量准确度较高的手机来说，也可以从软件开发角度对其测量结果进行误差修正，在实际应用中对手机APP测量结果进行修正即可获得更为准确的照度值。

3.1 光线传感器性能提升

从硬件设备角度出发研究提升智能手机照度计测量结果准确度，需优化手机光线传感器性能。光线传感器性能好坏取决于两项主要技术：一是光线传感器的输出电流须与光线强度呈线性关系，因此感光元件的感光度至关重要；二是光线传感器能否有效过滤多余的红外线和紫外线，减少其他辐射信号的影响。随着科技的发展与进步，光线传感器的性能也在不断优化，其精度也会越来越高，智能手机照度计也必将获得更高的准确度。

3.2 误差修正曲线

从软件角度出发，可以对智能手机照度计测量结果进行修正，然后将误差修正函数同APP一起安装到智能手机客户端。在上述实验中，照明计算器与Light Meter两款APP稳定性表现均较好，且测量结果的相对误差高度相似，因此以照明计算器为例，选取测量准确度较高的两款手机——华为荣耀30青春版与vivoX23，将其适用范围(30～2 000 lx)内的测量结果输入Matlab中进行拟合，得到误差修正曲线。

在Matlab中，以手机测量值为横坐标，以实际照度值为纵坐标，分别对两款手机利用照明计算器测量的数据点使用二次多项式进行拟合，得到一条同所有测量点距离平方之和最小的曲线，即为误差修正曲线，如图10、图11所示。同时得到误差修正曲线对应的公式，vivoX23利用照明计算器测量照度的误差修正公式为：

图10 vivoX23误差修正曲线Fig.10 VivoX23 error correction curve

图11 华为荣耀30青春版误差修正曲线Fig.11 Huawei Honor 30 Youth edition error correction curve

f(x)=p1×x2+p2×x+p3(30 lx≤x≤2 000 lx)

(1)

p1=-0.0002352 (-0.0006856, 0.0002153)

p2=1.855 (1.434, 2.277)

p3=47.62 (-13.15, 108.4)

(R2=0.9606)

华为荣耀30青春版利用照明计算器测量照度的误差修正公式为：

f(x)=p1×x2+p2×x+p3(30 lx≤x≤2 000 lx)

(2)

p1=-0.0002014 (-0.0003599,-4.293e-05)

p2=1.357 (1.102, 1.613)

p3=-19.17 (-85.92, 47.58)

(R2=0.9604)

式中，x为测量结果，p1、p2、p3为系数，两款手机的误差修正曲线拟合优度(R2)均大于0.96，表明该公式可以非常好地对手机测量结果进行修正。

文章以两款智能手机为例对其照度测量结果进行了误差修正，该方法可推广至更多型号的智能手机中，具有普适性。在手机APP开发过程中，可以建立针对不同手机型号(光传感器)的修正函数数据库，在APP安装及启动时，智能识别该手机型号，自动选择安装针对该型号的误差修正函数。因此，当进行照度测量时，显示的读数即为经过修正后的结果，其准确度将大大增加。

3.3 误差修正曲线应用实例——以写字台照度调节为例

台灯常用于读写作业区域的照明，因其使用者大多为视力正处于发育期的孩子而备受关注[10]。按照《建筑照明设计标准》(GB 50034—2013)中的规定，与阅读写作相关的区域场所要求的照度限值为300～500 lx，可利用智能手机照度计测量和调节写字台作业面的照度水平，以达到相应标准。《读写作业台灯性能》(GB/T 9473—2017)中规定了照度测试的方法，如图12所示。使用vivoX23手机下载照明计算器APP，选取某处写字台进行照度测量实景如图13所示，台灯亮度调节到最大一级，相同位置进行五次测量取平均值。

图12 照度测试布点方式Fig.12 Illuminance test layout method

图13 写字台照度测量实景Fig.13 Writing desk illumination measurement real scene

经统计计算，得到修正前写字台照度为346 lx，将该数值带入修正式(1)中，求得修正后的照度值为661 lx，超过了标准规定的限值。将台灯亮度调小一级，再次测量得到修正前的写字台照度值为230 lx，利用修正式(1)求得此时的实际照度为420 lx，使用照度计对写字台照度进行测量，读数为421.2 lx，与修正后的手机APP测量结果相近，可知经过调节后，该写字台照度值可满足标准规定。

4 结论与展望

生产生活中利用智能手机对光照强度进行准确测量有着广泛而积极的意义。通过利用照度计同智能手机APP测量照度的对比研究，对常用的三款智能手机、五款APP测量结果的准确度进行分析评价，结果表明，利用智能手机APP测量照度的准确度主要与手机型号(光传感器)有关，与APP种类无关，五款APP中较为稳定的是照明计算器和Light Meter，三款手机中测量结果准确度最高的是华为荣耀30青春版，vivoX23次之，oppo r11t准确度较差，利用智能手机照度计测量照度的应用范围为30～2 000 lx，超过2 000 lx时测量结果相对误差将大幅增加。

在此基础上，分别从硬件和软件两个角度出发提出了提升智能手机照度计测量结果准确度的方法，光线传感器性能的提升有赖于相关技术的突破与进步，将修正函数数据库整合到APP安装包中并实现智能识别和获取也需要相关专业学者们的共同努力。本文以华为荣耀30青春版和vivoX23手机的照明计算器APP为例，对其测量数据进行了二次多项式拟合与误差修正，得出误差修正曲线以及相应误差修正公式，并以写字台照度调节为例介绍了误差修正曲线的应用方法，验证了其实用性。智能手机型号在不断迭代更新，建立修正函数数据库需要选取更多手机型号进行研究，本文提供的研究思路和方法可以为不同型号手机的误差修正提供参考。

照度与人们的生活息息相关，本文的研究成果为人们在日常生活中利用智能手机APP获取准确的照度值提供了便利，具有重要的应用价值。后续研究需要同光学、信息科学等专业的学者一起合作，从提升光线传感器性能、建立修正函数数据库、开发整合修正函数的照度测量APP三个方面展开深入研究，以便更好地发挥智能手机照度计低成本、快速、方便、准确的优点。

致谢：本研究基于天津大学建筑学院课程《照明技术与照明艺术》中项目式教学的项目，指导教师为王爱英副教授，项目成员有李瑞、吕晨歌、胡振宇、刘乾昌、郭丽丽、郭鸿宾，在此对王爱英老师以及各位成员的付出表示感谢。