Характеристика диаграммы направленности УФ-С светодиодов методом флуоресцентного преобразования

Содержание

1. Введение

Последние достижения в области глубоко-ультрафиолетовых (УФ-С) светодиодов на основе AlGaN, работающих в диапазоне 220-280 нм с мощностью порядка 100 мВт, открыли значительный потенциал в стерилизации, очистке воды, газовом анализе и, что особенно важно, в качестве источников возбуждения в флуоресцентной микроскопии. Критическим параметром для их эффективного применения, особенно в микроскопии, где однородность освещения имеет первостепенное значение, является диаграмма направленности светодиода — угловое распределение его силы излучения.

Характеристика этой диаграммы для УФ-С светодиодов представляет собой уникальную проблему: стандартные кремниевые CMOS- и CCD-камеры имеют крайне низкую чувствительность в глубоком ультрафиолетовом спектре из-за поглощения стеклом или поликремниевыми слоями. Хотя существуют специализированные (и дорогие) камеры с обратноосвещённой матрицей, в данной работе представлен элегантный и экономически эффективный альтернативный метод: метод преобразования на основе флуоресценции.

2. Материалы и методы

Основная экспериментальная установка включала светодиод с длиной волны 280 нм (LG Innotek LEUVA66H70HF00). Инновационный метод обходит прямое УФ-детектирование, используя светодиод для освещения флуоресцентного образца. Образец поглощает излучение 280 нм и переизлучает свет на более длинной, видимой длине волны, который затем легко регистрируется стандартной CMOS-камерой. Распределение интенсивности по флуоресцентному изображению служит косвенным, но точным измерением диаграммы направленности светодиода в дальней зоне. Угловой профиль был получен путём вращения светодиода вокруг его оси и регистрации соответствующей интенсивности флуоресценции.

3. Результаты и обсуждение

Основным результатом стало то, что диаграмма направленности тестируемого планарного УФ-С светодиода следовала ламбертовскому распределению с высокой точностью (99,6%). Модель Ламберта описывает поверхность, воспринимаемая яркость которой одинакова независимо от угла наблюдения, а интенсивность пропорциональна косинусу угла ($\theta$) от нормали к поверхности. Интенсивность в воздухе задаётся формулой:

$I = \frac{P_{LED}}{4\pi r^2} \frac{n_{air}^2}{n_{LED}^2} \cos(\theta)$

где $P_{LED}$ — излучаемая мощность, $r$ — расстояние, а $n_{air}$ и $n_{LED}$ — показатели преломления воздуха и полупроводника соответственно.

Исследование успешно продемонстрировало способность метода различать различные типы корпусов светодиодов (например, планарные и полусферические), которые создают характерно разные диаграммы направленности (ламбертовскую и изотропную).

4. Технический анализ и ключевые выводы

Ключевой вывод

Эта статья не просто об измерении свечения светодиода; это мастер-класс по косвенному детектированию и переосмыслению задачи. Столкнувшись с жёстким ограничением «слепых» к УФ-излучению кремниевых детекторов, авторы не стали гнаться за дорогим оборудованием. Вместо этого они использовали фундаментальный фотофизический процесс — флуоресценцию — для преобразования сигнала в область, где дёшевые и повсеместно распространённые сенсоры работают превосходно. Это аналогично философии, лежащей в основе таких методов машинного обучения, как CycleGAN, который учится переводить изображения из одной области (например, лошади) в другую (например, зебры) для выполнения задач, где прямое сопоставление затруднено. Здесь «перевод области» осуществляется от фотонов глубокого ультрафиолета к видимым фотонам, что позволяет проводить надёжные измерения с использованием стандартных компонентов.

Логика и сильные стороны

Логика безупречна и лаконична: 1) Определить проблему (измерение УФ-диаграммы сложно/дорого). 2) Найти физический «мост» (флуоресценция). 3) Проверить на соответствие известной модели (Ламберта). 4) Продемонстрировать разрешающую способность (типы корпусов). Сила метода заключается в его элегантной простоте и высокой точности (99,6%). Он превращает слабость системы («слепота» камеры к УФ) в несущественную проблему. Метод доступен любой лаборатории с базовой оптической установкой и камерой, что значительно снижает барьер для характеристики УФ-С источников, что соответствует стремлению NIH и других финансирующих организаций к доступным, воспроизводимым исследовательским инструментам.

Недостатки и ограничения

Однако метод не является панацеей. Его основной недостаток — зависимость от свойств флуоресцентного преобразователя. Пространственная однородность, фотостабильность и квантовый выход флуоресцентного материала напрямую влияют на точность измерений. Неоднородный или подверженный фотообесцвечиванию образец внесёт артефакты. Кроме того, метод измеряет диаграмму после взаимодействия с преобразователем, а не исходное излучение светодиода в воздухе, хотя для применений в дальней зоне это часто и есть релевантный параметр. Также предполагается линейный отклик как флуорофора, так и камеры, что требует тщательной калибровки.

Практические рекомендации

Для промышленности и исследователей: Используйте этот метод в качестве первичного, недорогого инструмента для квалификации. Прежде чем инвестировать в интегрирующие сферы или специализированные УФ-камеры, используйте этот флуоресцентный метод для быстрой проверки однородности партии светодиодов, классификации характеристик корпусов или оптимизации углов установки в прототипах устройств. Для разработчиков методов: Исследуйте стандартизированные, калиброванные флуоресцентные плёнки, чтобы превратить эту лабораторную методику в надёжный метрологический стандарт. Исследования сверхустойчивых, однородных нанокристаллических или органических плёнок (таких, как сообщалось в Advanced Optical Materials) могут стать следующим шагом для коммерциализации этого подхода.

5. Аналитическая схема: практический пример

Сценарий: Стартап разрабатывает портативное устройство для обеззараживания воды с использованием УФ-С светодиода. Им необходимо обеспечить равномерное освещение светодиодом цилиндрического водяного канала для гарантии эффективной инактивации патогенов.

Применение схемы:

Определение задачи: Охарактеризовать угловую диаграмму направленности используемых светодиодов 265 нм для моделирования плотности потока излучения внутри водяного канала.
Выбор инструмента: Применить флуоресцентный метод. На плоскую поверхность наносится тонкий слой возбуждаемого УФ-излучением синего фосфора (например, калиброванная плёнка YAG:Ce).
Сбор данных: Светодиод, находящийся на фиксированном расстоянии, освещает плёнку. Стандартная камера смартфона (RGB) регистрирует картину синего свечения. Светодиод поворачивается с определённым шагом, и на каждом угле делается снимок.
Анализ: Обработка изображений (например, с использованием Python с OpenCV или ImageJ) извлекает профили интенсивности. Данные радиальной интенсивности в зависимости от угла аппроксимируются моделью Ламберта ($I \propto \cos(\theta)$) или другой моделью (например, более общей функцией $\cos^m(\theta)$).
Решение: Если диаграмма сильно ламбертовская (m≈1), для гомогенизации может быть достаточно простой линзы. Если она сильно направленная (m>>1), может потребоваться диффузор или отражающий интегратор. Этот недорогой тест информирует об оптическом дизайне до создания дорогих прототипов.

6. Будущие применения и направления

Последствия выходят за рамки простой характеристики:

Встроенный контроль процесса: Интеграция флуоресцентного сенсора в производственные линии светодиодов для контроля качества диаграммы направленности в реальном времени.
Калибровка биомедицинских устройств: Обеспечение равномерного освещения в носимых УФ-фототерапевтических устройствах для лечения кожных заболеваний.
Расширение диапазонов длин волн: Применение того же принципа для характеристики светодиодов в других «слепых» для кремниевых детекторов областях, например, в глубоком инфракрасном диапазоне, с использованием соответствующих ап-конвертирующих фосфоров.
Интеграция умных материалов: Разработка «интеллектуальных» флуоресцентных поверхностей, меняющих цвет или диаграмму свечения в зависимости от интенсивности или угла падения УФ-излучения, что позволит создавать новые конструкции сенсоров.
Стандартизация: Работа с такими организациями, как NIST или IEC, для превращения этого метода в рекомендуемую практику для недорогой проверки диаграмм направленности светодиодов, дополняя существующие фотометрические стандарты.

Будущее заключается в переходе от лабораторной методики к встроенной, интеллектуальной диагностической функции внутри самих УФ-излучающих систем.

7. Список литературы

Kneissl, M., & Rass, J. (2016). III-Nitride Ultraviolet Emitters. Springer.
Song, K., et al. (2016). Water disinfection with deep-UV LEDs. Journal of Water and Health.
Khan, M. A. H., et al. (2020). Deep-UV LED based gas sensors. ACS Sensors.
Lakowicz, J. R. (2006). Principles of Fluorescence Spectroscopy. Springer.
Zhu, J.-Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. IEEE ICCV. (Ссылка на CycleGAN для аналогии)
National Institutes of Health (NIH). Principles of Reproducible Research.
McFarlane, M., & McConnell, G. (2019). Characterisation of a deep-ultraviolet light-emitting diode emission pattern via fluorescence. arXiv:1911.11669.