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Corrigé!

Joël Beauregard
Frédérique Bouthot
Gabriel Demchuk
Amélie Paquette
Sciences de la nature
Groupe 2507


Mise au point d'un type d'éclairage intelligent, écologique et minimisant les impacts sur la santé




Rapport présenté à
M. Martin AUBÉ
Projet de fin d'études
Département de Physique





18 mai 2011
Cégep de Sherbrooke





Résumé/Abstract

Résumé

Notre projet de recherche concerne la lumière, plus précisément, celle qu’on emploie dans les lampadaires sur les routes. Nous voulons maximiser la vue sur les routes et l’environnement qui les entoure. À partir de cette idée, un des buts de notre projet était d’augmenter les contrastes en utilisant différentes lumières. Pour ce faire, nous avons tenté de faire une modélisation de la réalité sur un logiciel informatique, Paint. Nous avons essayé de représenter la réalité le plus fidèlement possible, la manière dont seraient perçues différentes matières éclairées par des DELs. Par contre, nous avons laissé l’idée d’augmenter les contrastes, car nous nous sommes aperçus que notre méthode de modélisation ne fonctionnait pas. Nous avons donc consacré plus de temps à améliorer cette méthode. Nous avons conclu que finalement, la modélisation sur Paint ne peut se faire, car la composition spectrale des couleurs que Paint renvoie ne sont pas équivalentes à la sensibilité spectrale des cônes de l'oeil. Notre second but avait trois objectifs. En combinant des DELs ensembles, il fallait réussir à produire une lumière qui ne nuit pas à la santé, qui ne nuit pas à l’observation du ciel étoilé et qui serait la plus blanche possible. Le meilleur agencement pour une lumière santé (qui n’émet pas dans les longueurs d'ondes nocives pour les humains et les animaux) et qui protège le ciel étoilé était la combinaison rouge/ambre. Toutefois, cet agencement n’était pas le plus blanc. La combinaison qui se rapproche le plus du blanc est cyan/ambre, mais c’est la moins santé.

Abstract

Our project is about light, more precisely the light used in street lamps. Our initial idea was to assure a good vision of the road and the environment around. With this ideal as a starting point, our first goal was to maximize the contrast by modifying the lighting. To do so, we tried to model reality on a computer program, Paint. We tried representing with the most faithfulness the way that different materials look like when LEDs illuminate them. However, we changed our goal since we realized that the model did not work. Therefore, we used the remaining time to enhance our method. We finally concluded that modeling reality with Paint is not possible because the spectral composition of the colors used by Paint is not the same as the spectral sensitivity of the cones in human eyes. Our second goal had three main objectives. By combining different LEDs together, we tried producing a healthy light that does not affect the observation of stars and that is the closest to white light as possible. The best combination of LEDs that produced a healthy light that also protected the night sky was red and amber. However, this combination of LEDs produces a rather yellowish lighting. The combination that is the closest to white light is cyan and amber but it is also the unhealthiest of our combinations.

Introduction

Depuis plusieurs années, la pollution lumineuse est un phénomène qui gêne de plus en plus le travail des astronomes. En fait, de nombreux scientifiques critiquent la mauvaise utilisation de la lumière qui nuit excessivement à l'observation du ciel étoilé. Depuis peu, des liens directs entre la lumière et la santé humaine ont été établis : la lumière peut avoir des effets néfastes sur la santé. Notamment, on a découvert qu'une certaine cellule de notre rétine, la mélanopsine, est particulièrement sensible aux longueurs d'ondes de bleu. La stimulation de cette cellule aurait un impact majeur sur la concentration de mélatonine dans le sang, en inhibant sa sécrétion par la glande pinéale. Effectivement, la lumière ayant des longueurs d'onde entre 446 et 477 nm est la plus efficace pour diminuer, voire supprimer la sécrétion de la mélatonine, une hormone directement liée au cycle circadien. La mélatonine contribue à la sensation de fatigue et à la baisse de la vigilance vespérale, prélude au sommeil. Actuellement, des recherches tentent même de déterminer une corrélation entre l'exposition lumineuse et certains cancers de types hormonaux. (source?)

Face à ces problèmes grandissants, notre équipe, composée de quatre étudiants en sciences de la nature parrainée de près par le professeur et chercheur Martin Aubé, a choisi de réaliser un projet qui proposera des solutions possibles à ces problèmes. Ce projet vise deux objectifs principaux. Le premier est d'optimiser les contrastes entre les différents matériaux et le deuxième consiste à faire des combinaisons de différentes DELs (diodes électroluminescentes) de couleurs variées pour obtenir une lumière blanche, sans risque pour la santé des humains et des animaux, ni pour l'observation des étoiles.

Pour ce faire, le projet sera séparé en deux phases distinctes. Une première étape consistera à modéliser la réflectance spectrale de différents matériaux en fonction du type et de la couleur de la source lumineuse utilisée à l'aide d'outils informatiques. Un logiciel simple (Paint) sera utilisé afin de créer des scénarios d'environnements extérieurs qui tenteront de représenter le plus fidèlement possible la réalité. Parallèlement, nous entreprendrons la deuxième étape du projet par la simulation des effets produits par différents éclairages. Il faudra dans un premier temps déterminer qualitativement différentes combinaisons de lumière de longueurs d'onde variées pour produire du blanc. Ensuite, les spectres de ces lumières seront mesurés afin de pouvoir faire des comparaisons avec nos simulations. Après cette étape, nous pourrons proposer des conclusions quant aux différents jeux de lumières à utiliser pour protéger à la fois les humains et le ciel étoilé.

Cadre théorique

Systèmes de couleurs

Il est certain qu'une étude détaillée des principes qui régissent la lumière et les couleurs sera d'abord nécessaire pour construire un mode d'éclairage efficace. De plus, des appareils de mesure devront être utilisés pour évaluer la méthode employée de façon quantitative.

Le texte ci-dessous expose certains principes de colorimétrie qui seront pris en compte dans notre expérimentation.

Pour commencer, les lumières complexes (polychromatiques) peuvent être caractérisées par leur composition spectrale, c'est-à-dire par les longueurs d'onde et par leurs proportions relatives. Il est possible d'obtenir des modes d'éclairement qui paraissent identiques non seulement en luminance, mais aussi en couleur même si leurs compositions spectrales ne sont pas les mêmes (les lumières correspondantes sont dites alors homochromes). Ainsi, pour notre lampadaire, une même lumière blanche peut être perçue pour différentes compositions spectrales. Ces compositions de différentes longueurs d'onde dans le spectre visible devront être analysées et ajustées pour maximiser les contrastes.

En fait, lorsqu'ils ne sont pas lumineux par eux-mêmes, les corps ne font que renvoyer, en tout ou en partie, par transmission ou réflexion spéculaire ou diffuse, la lumière qu'ils reçoivent. Leur couleur dépend donc de la lumière qui les éclaire. Il peut arriver aussi que la direction d'observation ainsi que la structure physique d'un corps aient une influence sur la couleur observée. Cet aspect devra aussi être évalué.

D'autre part, quand plusieurs lumières simples ou complexes agissent simultanément sur l'œil, la couleur du « mélange additif » ainsi réalisé dépend de leur composition spectrale et de leur intensité relative. Ces mélanges peuvent résulter de la superposition géométrique de deux faisceaux lumineux dont l'un est transmis et l'autre réfléchi par une lame semi-transparente, ou de leur emploi pour éclairer simultanément un même écran blanc. On peut aussi les substituer périodiquement l'un à l'autre, à intervalles assez rapprochés, ou même leur donner pour origine des plages voisines juxtaposées, assez petites pour que l'œil ne les voit pas comme étant séparées (pointillisme). On retrouve ici trois méthodes qui permettraient de superposer les faisceaux d'ampoules dont les compositions spectrales sont différentes, dans le but d'obtenir une composition offrant une bonne visibilité des objets extérieurs.

La lumière et ses effets

La lumière est l’ensemble des rayonnements électromagnétiques visibles (perçus par l’œil humain). Ces ondes électromagnétiques ont des longueurs d’ondes qui varient de 380 à 770 nanomètres. Grâce aux cônes et aux bâtonnets (cellules réceptrices (photosensibles) situées sur la rétine qui transforme le signal électromagnétique de la lumière en signal bio-électrique), la rétine de notre œil est capable de capter les ondes lumineuses pour ensuite les transformer en influx nerveux qui seront acheminés jusqu’au cerveau pour être analysés. C’est ainsi que nous percevons la lumière.

La lumière a des impacts sur notre santé. Elle est indispensable au cycle circadien qui permet d’ajuster notre horloge biologique en fonction du cycle lumière-obscurité de notre environnement. La principale hormone jouant sur notre cycle sommeil-éveil est la mélatonine. Le manque de lumière naturelle a pour effet de diminuer l’inhibition de cette hormone. La mélatonine reste donc dans notre système, ce qui provoque des états de fatigue qui peuvent mener à la dépression. La lumière est donc très importante, car elle permet d’inhiber la mélatonine lorsque le jour se lève et nous laisser réveillés durant toute la journée.

Par contre, il y a un aspect plus problématique de la lumière, c’est-à-dire de l’éclairage artificiel que nous employons pour nos maisons, nos bâtiments, nos décorations, nos rues, etc. Il s’agit de la pollution lumineuse. Dans les zones très éclairées, elle produit des halos lumineux, ce qui nuit considérablement à l’observation du ciel. De plus, la pollution lumineuse a des effets nocifs sur la santé des animaux, de même que pour les humains. Par exemple, les oiseaux migrateurs sont désorientés. Pour l’humain, il est facile de comprendre que lorsque qu’il y a plus de lumière, notre horloge biologique est affectée, car il y a alors plus d’inhibition de mélatonine, ce qui engendre des troubles de santé. Pour davantage d'informations, nous vous proposons d'aller visiter le site web suivant: http://sommeil.comprendrechoisir.com/comprendre/trouble-rythme-circadien .

La réflectance spectrale

Il y a deux types de réflexions : la réflexion spéculaire et la réflexion diffuse. La réflexion est dite spéculaire lorsque la lumière est réfléchie dans une seule direction (comme la réflexion sur un miroir). La réflexion diffuse ne renvoie pas l'image, mais seulement l'énergie; la lumière rebondit partout à cause des irrégularités de la surface. Ces deux types de réflexion dépendent de la nature de la surface; la plupart des objets produisent un mélange des deux.

Ceci nous amène à définir les concepts de réflectivité (r) et de réflectance (R). Le premier terme renvoie à la fraction du rayon incident réfléchi par une surface tandis que le second correspond à la fraction de la puissance électromagnétique incidente qui est réfléchie par une surface. Ces deux concepts sont étroitement liés. Effectivement, on exprime la relation entre les deux par:

R = r2

R est toujours un nombre réel positif, cependant, r peut être un nombre complexe. On distingue la réflectance de la réflectivité, cette dernière étant utilisée pour des objets épais. Effectivement, lorsqu'il y a réflection dans un objet mince, l'effet de la réflection interne fait varier la réflectance selon l'épaisseur. La réflectivité est en quelque sorte la valeur limite de la réflectance au fur et à mesure que l'objet s'épaissit.

En ce qui concerne la réflectance, il existe une fonction, qui définit comment la lumière est réfléchie sur une surface opaque : il s'agit de la fonction de la réflectance spectrale bidirectionnelle (en anglais : bidirectional reflectance distribution function). Cette fonction a quatre dimensions : direction d'arrivée de la lumière, direction de sortie de la lumière, l'angle et l'élévation. Les variations spectrales de réflectance selon les surfaces est un phénomène complexe faisant intervenir plusieurs processus physiques dont des processus quantiques au niveau des atomes et ou des molécules. Il y a aussi des phénomènes optiques relevant de l'électromagnétisme classique (propriétés diélectriques des matériaux). Pour l'expérience, comme il s'agit de phénomènes complexes, nous nous attarderons seulement à mesurer la dépendance spectrale de la réflectance pour différentes surfaces, ce qui constitue une banque de référence.

Bref, la réflectance spectrale est la fraction de la puissance électromagnétique réfléchie par un échantillon, alors que la réflectivité est vraiment une propriété de la matière. La source de données de la réflectance vient de Aster de la NASA. (lien?)

Spectromètre

Un spectromètre est un appareil mesurant les composantes des quantités observées. Il peut s'agir, par exemple, d'un faisceau lumineux (spectrométrie optique) ou d'un mélange de molécules (spectrométrie de masse).

Ce qui nous intéresse est évidemment le spectre électromagnétique de la lumière, c'est-à-dire des différentes longueurs d'onde qui sont spécifiques au faisceau lumineux observé.

Un spectromètre, lié à un logiciel informatique (Logger Pro), nous fournira l'intensité de la lumière pour chaque longueur d'onde du spectre visible.

Types d'ampoules

Nous nous concentrerons sur deux types d’ampoules pour nos études. La DEL (ou LED en anglais) ainsi que l’ampoule au sodium à haute pression sont celles qui nous intéressent le plus. La DEL a été choisie parce que c’est l’ampoule de la nouvelle génération, elle remplacera bientôt les ampoules incandescentes et les fluo-compactes et elle surpasse presque toutes les autres ampoules sur plusieurs aspects que nous décrirons plus bas. L’ampoule au sodium à haute pression fait aussi partie de nos choix parce qu’elle est l’ampoule la plus utilisée dans les lampadaires.

LES DELs

La DEL est un assemblage de diodes électroluminescentes, qui est maintenant utilisée dans plusieurs domaines dont dans la signalisation d’état d’appareils divers (tableaux de bord de voitures, équipements de sécurité) et dans l'éclairage invisible des caméras de surveillance (dans l’infrarouge). Les ampoules DELs permettent des économies d’énergie (et donc financières) très importantes. Elles donnent un rendement lumineux de 75 lumens/watt (comparaison?) et ce rendement pourrait presque doubler d’ici 2030. Leur durée de vie moyenne est de 50 000 heures et elles possèdent plusieurs caractéristiques intéressantes. Entre autres, elles n’émettent presque pas de chaleur, ne contiennent pas de matières dangereuses et elles sont résistantes au froid intense.

On peut classer les DELs en trois grandes catégories selon leur énergie répartie dans les longueurs d'onde de la lumière visible (de l'ordre de 380 - 780 nm) ou invisible (principalement l’infrarouge) :

  • Les chromatiques : l'énergie est concentrée sur une plage étroite (20 à 40 nm) de longueurs d'onde. Ces sources ont un spectre quasiment monochromatique (une lumière dont la couleur n'est formée que d'une fréquence).
  • Les blanches : l'énergie est répartie dans le spectre visible sur toute la gamme de longueurs d'onde.
  • Les infrarouges : l'énergie est en-deçà du spectre visible de la lumière. Les DELs infrarouges sont utilisées par exemple pour faire du positionnement (console Wii), des télécommandes, etc.

Contrairement aux croyances populaires, la couleur d’une diode électroluminescente peut aller du rouge au violet. La couleur peut être déterminée par la longueur d’onde d'émission du semi-conducteur (capot transparent), par le revêtement à base de luminophore sur le capot lui-même ou par une synthèse additive de plusieurs émissions de longueurs d’onde différentes. La dernière méthode semble la plus efficace pour atteindre une vaste gamme de couleurs possibles. Ces DELs sont des diodes électroluminescentes polychromatiques. Une lumière polychromatique est une lumière contenant un ensemble de lumières monochromatiques. Cet assemblage de lumières monochromatiques est tout simplement un ensemble d'ondes électromagnétiques de longueurs d'onde différentes. Les structures de l'œil permettent d'associer une longueur d’onde à une couleur. Ainsi, si l'on agence par exemple du rouge et du jaune, l'orangé sera perçu et non la superposition des deux couleurs. On remarquera qu'en toute rigueur une lumière n'est jamais parfaitement monochromatique, et que seule l'étude de son spectre permet de voir la différence entre une lumière monochromatique et polychromatique. Le Tableau 1 ...

Tableau 1: Colorations en fonction du semi-conducteur utilisé (tiré du site wikipedia lien?)

En résumé, les avantages principaux de ce type d’ampoule sont qu’elles consomment très peu d’électricité, que leur durée de vie dépasse les 50 000 heures et qu’elles peuvent produire une grande variété de couleurs par simple composition, à la fabrication, des différentes diodes électroluminescentes constituant les ampoules. Ce qui est intéressant, c’est le fait que la DEL produit un mince pic très intense dans le spectre de longueurs d’onde comparativement à l’ampoule au sodium haute pression pour laquelle le spectre s’étend du bleu au rouge.

Parlons maintenant des inconvénients que présentent les DELs. Premièrement, les DELs dites blanches produisent ce blanc par mélange de quelques couleurs de base et n'ont donc pas un spectre continu comme les lampes à incandescence. Deuxièmement, les DELs ne supportent pas les hautes températures : la dissipation thermique des ampoules à DEL est un facteur limitant la montée en puissance de ces dernières. Finalement, les DELs bleues et blanches émettent de fortes intensités à des longueurs d'onde près de 440 nm (bleu-violet), ce qui est très dangereux pour la rétine, lorsqu'elles entrent dans le champ de vision, même périphérique. Cet effet est bien sûr proportionnel à la puissance des ampoules. Toutefois, il faut rester vigilant, car les DELs sont dans les ampoules les plus puissantes déjà sur le marché et leur puissance ne cessera d’augmenter d’année en année . Toutefois, sont récemment apparues les DEL à tons chauds, aux spectres appauvris en lumière bleue, ce qui est une excellente alternative pour contrer ce problème.

LES LAMPES AU SODIUM À HAUTE PRESSION

Cette ampoule à décharge utilise des composés chimiques comme le xénon et le mercure, ainsi que le sodium, qui sont responsables de l’émission lumineuse. Cette lumière générée par luminescence éclaire la vaste majorité des routes et des industries du monde et ce pour deux raisons. Premièrement, cette ampoule n’envoie pas un rayonnement monochromatique orangé (ce qui est le cas chez la lampe au sodium à basse pression). Le spectre de la lampe sous haute pression donne une superposition de bandes et de raies discrètes et ainsi, la lumière de ces lampes est de meilleure qualité, contenant d’autres couleurs que l'orangé. Cependant, l'indice de rendu de couleur est médiocre du fait que la teinte prédominante reste un jaune-orangé relativement saturé. C'est cette caractéristique qui donne à ces lampes une excellente efficacité lumineuse, l'œil étant plus sensible à ces longueurs d'ondes.

La famille des lampes à vapeur de sodium donne des puissances s'étendant de 35 W jusqu'à 1 000 W, avec une efficacité lumineuse de 90 jusqu'à 140 lm/W, ce qui en fait une source de choix pour un éclairage économique. Leur durée de vie d’environ 20 000 heures reste l'un de leurs inconvénients. L’ampoule au sodium à haute pression est souvent choisie dans les milieux, parce que sa couleur orangée donne un environnement plus chaleureux.

Vision scotopique et vision photopique

Chez l'homme, la vision photopique ou maculaire (Macula) s'effectue grâce aux cônes de la rétine, répartis en cônes sensibles au rouge (en fait plus au jaune), cônes sensibles au vert, et cônes sensibles au bleu. Le spectre visible, variable suivant les individus, comprend généralement les rayonnements dont la longueur d'onde est comprise entre 380 nm (limite de l'ultra-violet) et 780 nm (limite de l'infra-rouge) ; la sensibilité maximale correspond à un rayonnement de 555 nm (vert-jaune). La proportion de cônes décroît au fur et à mesure qu'on s'éloigne du centre de la vision, ce qui fait qu'on distingue de moins en moins les couleurs. Chez l'être humain, on estime le nombre de cônes entre 5 et 7 millions par oeil.

La vision scotopique et la vision périphérique s'effectuent principalement grâce aux bâtonnets de la rétine, beaucoup plus sensibles que les cônes ; ils ne permettent pas, à eux seuls, de distinguer les couleurs, et leur sensibilité maximale correspond à un rayonnement d'environ 510 nm (vert). C'est une vision très adaptée à la pénombre, contrairement à la vision maculaire nécessitant une intensité lumineuse élevée. Il y a peu de bâtonnets au centre de la vision (il n'y en a même quasiment pas au niveau de la fovéa), ce qui fait que si l'on regarde directement un objet peu lumineux de nuit, il se peut qu'on ne le voie pas alors qu'on peut le voir si l'on regarde un peu à côté. Le pigment photosensible (rhodopsine) des cellules en bâtonnet met beaucoup plus de temps à se reconstituer après un éblouissement que les pigments des cellules en cône (jusqu'à plusieurs dizaines de minutes pour un rétablissement parfait).

À cause de cette sensibilité qui est différente entre les bâtonnets et les cônes, il peut arriver ceci : la perception des niveaux de luminosité des éléments qui nous entourent peut être différente suivant le niveau de l’éclairage. Prenons le cas d’un environnement qui est vu dans des conditions d’éclairage normales, c'est-à-dire un environnement qui contient à la fois des éléments de couleur bleu/vert et des éléments d’une autre couleur. Dans des conditions normales d’éclairage, il est possible que ces éléments de couleur bleu/vert et que ces éléments d’une autre couleur semblent avoir une intensité lumineuse identique. Lorsque les conditions d’éclairage deviennent plus faibles, on ne voit plus les couleurs de cet environnement puisque seuls les bâtonnets sont actifs et que les éléments qui étaient bleu/vert dans les conditions normales d’éclairage semblent être désormais plus lumineux que les autres éléments. Cela s’explique par le fait que le pic d’efficacité maximale des bâtonnets se situe davantage dans la partie bleue du spectre de la lumière visible.

Cadre Méthodologique

La modélisation

Stratégie expérimentale

La première phase du projet expérimental est la modélisation informatique de la réflectance spectrale de différents éléments retrouvés dans l’environnement en fonction du type et de la couleur de la lumière qui les éclaire. Nous avons mis au point une méthode qui nous a permis de reproduire à l’aide du logiciel informatique Paint la perception visuelle que l’on a du milieu lorsque, par exemple, l’herbe, la glace, l’asphalte ou la neige, sont illuminés par un lampadaire au sodium à haute pression, à halogénure métallique ou par des ampoules DEL.

Après avoir élaboré cette méthode, des scénarios simples d’environnements extérieurs (par exemple, une route bordée de gazon et une voiture) pourraient être présentés à des gens formant un groupe témoin. Ceux-ci évalueraient dans quelles situations les contrastes, la luminosité et la visibilité en général sont les meilleurs. Les résultats obtenus fourniraient des indices sur les types d’éclairage qui devaient être primés lors de la simulation, qui est à la base de la réalisation éventuelle d’un prototype de lampadaire qui pourrait prendre place dans nos communautés. Cependant, notre méthode était complexe à mettre au point, ce qui implique que la simulation et la construction d’un prototype de lampadaire n'ont pu être enclenchées dans cette première phase du projet. Nous nous sommes plutôt concentrés à établir une méthode de modélisation qui permet de représenter le plus fidèlement possible la réalité.

Étape 1 : Caractérisation des couleurs de base sur Paint

Sur Paint, il y a possibilité de définir des couleurs personnalisées selon les proportions (en unités arbitraires) de trois couleurs de base : le rouge, le vert et le bleu. Ainsi, à partir de ces trois couleurs de base, on obtient en tout plus de 16 millions de couleurs. Les couleurs de base se retrouvent en proportion 255 :0 :0.

En fait, les unités des couleurs sont basées sur une possibilité de 8 bits, soit 256 (28)tons de chacune (les tons varient de 0 à 255). La combinaison de ces tons permet d'obtenir un total de 256³ couleurs, soit plus de 16 millions de couleurs.

C’est à partir de cette palette que nous avons essayé de représenter le mieux possible, quelle qu'elle soit, la couleur visible d’un objet éclairé présentée par sa réflectance spectrale. Pour ce faire, il a été nécessaire de déterminer quels sont les spectres électromagnétiques des couleurs pures à l’écran d’un ordinateur.

La méthode de mesure employée est montrée sur la figure 1.

Figure 1: mesure des spectres des trois couleurs pures de Paint

Un spectromètre a été utilisé pour déterminer les longueurs d'onde spécifiques constituant le faisceau lumineux selon leur intensité relative, pour le rouge, le vert et le bleu. Le blanc (255 :255 :255) et le noir (0 :0 :0) ont aussi été caractérisés, mais plutôt à titre indicatif. Des spectres électromagnétiques dans le visible (400 nm à 700 nm) ont été obtenus dans le logiciel informatique Logger Pro directement lié au spectromètre, lorsque le récepteur de l’appareil, placé très près de l’écran plein de la couleur analysée, captait la lumière émise.

Les données de l’intensité relative en fonction de la longueur d’onde (nm) ont ensuite été transférées et traitées sur Excel.

Étape 2 : Réflectance spectrale de matériaux spécifiques

Il est primordial de tenir compte du pourcentage de la lumière émise qui est réfléchie par les éléments de notre milieu dans la conception d’un lampadaire, car selon les longueurs d’ondes de l'éclairage, la lumière n’est que partiellement ou pas du tout réfléchie par les corps. Il ne faut pas oublier que c’est la lumière qui est réfléchie par ce qui nous entoure qui est perçue par l’œil.

Pour le projet, une attention particulière a été portée sur des éléments principaux dont la réflectance spectrale peut être facilement trouvée. C'est le cas de l’herbe, la neige, la glace et l’asphalte. L’étude d’autres matériaux comme le béton, les vêtements, les différentes peintures d’automobiles, etc. aurait pu être pertinente pour tenir compte plus de situations routières différentes. Toutefois, il aurait été plutôt difficile de trouver des données de réflectance spectrale dans ces cas, puisque ces matériaux sont très diversifiés. Nous avons jugé qu'il valait mieux s’attarder sur des éléments invariables et qui se trouvent partout.

Sur Internet, on retrouve une base de données nommée Aster Spectral Library. Il est possible d'y trouver toutes les valeurs de réflectance en fonction des longueurs d’onde pour les matériaux qui nous intéressent. Ce sont ces données qui ont été utilisées pour la modélisation.

Étape 3 : Méthode de simulation

Le «spectre de réflectance» d’une matière indique la fraction de la puissance électromagnétique qu'elle réfléchit pour le spectre du visible. Connaissant le « spectre de réflectance » d’une matière, on peut calculer la courbe spectrale (donc déterminer l'aspect) de cette matière lorsqu’elle sera vue sous un certain éclairage dont on connaît également la courbe spectrale.

La figure 2 montre à titre d'exemple le «spectre de réflectance» (provenant d'Aster Library) de l'herbe.

Figure 2 : Réflectance en fonction de la longueur d'onde pour l'herbe (source: http://speclib.jpl.nasa.gov/search-1/viewplot)

En observant uniquement les longueurs d’onde entre 400 et 750 nm , on voit que l'herbe reflète environ 4% de la lumière à la longueur d’onde des 400 nm, et reflète 44% de la lumière à la longueur d’onde des 750 nm.

À titre d'exemple, prenons un éclairage qui a une puissance lumineuse de niveau «50» (unité arbitraire) à la longueur d’onde de 400 nm, et de «100» à la longueur d’onde de 750 nm. À ce moment, vue sous cet éclairage, l'herbe aura un niveau de luminosité de «2» à la longueur d’onde des 400 nm (4% de 50) et elle aura un niveau de luminosité de «44» à la longueur d’onde des 600 nm (44% de 100). Les valeurs de puissance lumineuse de l'éclairage en fonction de la longueur d'onde, utilisées dans nos calculs seront fournies par les spectres des ampoules (à halogénure métallique, au sodium haute pression et les DELs).

Voici comment il a été possible d'établir les calculs de la couleur d'un échantillon vu sous un certain éclairage. Pour commencer, la lumière réfléchie par chacun des matériaux étant éclairés par les couleurs pures de Paint sera calculée sur Excel en multipliant l’intensité de la lumière d'éclairage par le pourcentage de réflectance du matériau, et ce pour chaque longueur d’onde :

I réfléchie= I couleur* % réflectance (1)

I réfléchie est l'intensité de lumière perçue lorsque le matériau est éclairé par la couleur de Paint à une certaine longueur d'onde
I couleur est l'intensité de la couleur pure de Paint à cette longueur d'onde
% réflectance est la réflectance du matériau à cette longueur d'onde

Ce calcul sera effectué pour l’herbe, l’asphalte, la glace et la neige et sera établi pour la lumière bleue, rouge et verte de Paint. Pour faciliter la compréhension des équations, des lettres identifieront quelle couleur (Bleu, Rouge, Vert) et quel matériau (Herbe, Asphalte, Glace, Neige) en en cause dans chacun des calculs, ainsi :

MC = I C* % M

MC est l'intensité de lumière perçue lorsque le matériau (M) est éclairé par la couleur (C) de Paint à une certaine longueur d'onde
I C est l'intensité de la couleur (bleu, rouge ou vert) pure de Paint à cette longueur d'onde
% M est le pourcentage de réflectance du matériau (H, A, G ou N) à cette longueur d'onde

Par exemple,

HB= I B* % H

HB est l'intensité de lumière perçue lorsque l'herbe est éclairé par le bleu de Paint à une certaine longueur d'onde
I B est l'intensité de la couleur bleue pure de Paint à cette longueur d'onde
% H est le pourcentage de réflectance de l'herbe à cette longueur d'onde

D’autre part, comme les données d’intensité de lumière déterminées par le spectromètre et celles du pourcentage de réflectance trouvées sur Aster Spectral Library ne sont pas données dans les mêmes échelles de longueurs d’onde, une fonction Excel: RECHERCHE(valeur cherché; vecteur recherche;vecteur résultat) permettra de trouver et d’associer les valeurs de réflectance spectrale aux valeurs d’intensité de lumière correspondantes aux mêmes longueurs d’onde.

Tableau 2: Exemple du traitement de données sur Excel pour déterminer l'intensité de lumière perçue lorsque l'herbe est éclairée par le bleu de Paint

(Les intensités de lumière perçue lorsque l'herbe est éclairée par le rouge et le vert de Paint sont calculées de la même façon.)

À partir des résultats obtenus, nous allons calculer la lumière réfléchie par chacun des matériaux lorsqu’ils sont illuminés par différents types d’éclairage existants, tels les ampoules DEL (jaune, rouge et bleue), les lampadaires au sodium à haute pression et ceux à l'halogénure métallique. Cependant, l’intensité de la lumière réfléchie pour chaque longueur d’onde a été considérée par rapport aux trois couleurs pures de Paint :

I= Iréfléchie* Iéclairage (2)

I est l’intensité perçue sur Paint lorsque le matériau est éclairé par un certain type d’éclairage (par couleur pure) à une certaine longueur d'onde

I réfléchie est l’intensité de la lumière perçue lorsque le matériau est éclairé par la couleur pure de Paint à cette même longueur d'onde

I éclairage est l’intensité de la lumière de l’éclairage analysé pour cette longueur d'onde

Les intensités de la lumière d'éclairage en fonction de la longueur d'onde ont été données par les spectres de lampadaires mesurés par Martin Aubé pour l'halogénure métallique et pour le sodium à haute pression. Pour ce qui est des six DELs qui ont été employées, leur spectre ont été créés sur Excel grâce à une fonction guaussienne (loi normale) à partir des longueurs d'onde données par les fabricants (espérance). L'écart-type a d'abord été fixé arbitrairement à 10. La fonction décrite est : =LOI.NORMALE(x;espérance;écart-type;FAUX).

Ainsi, pour chacun des matériaux et pour chaque type d’éclairage, on a obtenu l’intensité de lumière bleue, rouge et verte de Paint pour chaque longueur d’onde réfléchie lorsque l’élément du milieu est éclairé par le type d’éclairage en question.

Finalement, pour mettre en proportions (bleu :rouge :vert) sur Paint, la manière dont a été serait perçu chacun des éléments du milieu éclairé par chacun des types d’éclairage, l’aire sous la courbe des graphiques de l’intensité perçue lorsque le matériau est éclairé par un certain type d’éclairage(I) en fonction des longueurs d’onde, et ce pour les trois couleurs de bases (B, R, V) a été calculée. L’intégrale est la somme de toutes les intensités pour chaque couleur (bleu, rouge, vert) et permet de déterminer les paramètres de couleurs personnalisées sur Paint.

Ensuite, pour faire une proportion qui entre dans les paramètres de Paint, nous avons normalisé le maximum (la plus grande valeur entre l'intégrale des graphiques pour le bleu, le rouge ou le vert) des aires sous la courbe obtenues pour un matériau à 255. Les valeurs pour les deux autres couleurs ont été normalisées avec un simple produit croisé. Les trois valeurs finales ont servi à définir des couleurs personnalisées sur Paint qui ont modélisé la manière dont l’herbe par exemple serait perçue si elle était éclairée par une DEL jaune. Enfin, les valeurs calculées sur 255 ont été uniformisées en fonction de la réflectance moyenne de chacun des matériau, sinon on se retrouverait avec de la neige qui reflète autant de lumière que l'asphalte! Pour ce faire les résultats finaux pour chaque matériau ont simplement été multipliés par le pourcentage de réflectance moyen de ce même matériau.

Tableau 3: Exemple de traitement de données pour déterminer les proportions à insérer dans Paint pour modéliser la manière dont serait perçue l'herbe éclairée par une DEL jaune.

Ayant élaboré la méthode de base permettant d’imiter ce que les matériaux reflètent, des scénarios simples d’environnements extérieurs (route avec asphalte et neige avec asphalte) ont été dessinés sur Paint. Ces scénarios ont permis d'évaluer si notre méthode de calcul était valide. Dans le cas où la réalité est bien représentée, il est possible de déterminer dans quels scénarios les contrastes, la beauté de l'environnement et la visibilité globale sont optimaux.

La simulation

Cette deuxième partie du projet comporte trois objectifs principaux. D'abord, il s'agit de produire une lumière santé, c'est-à-dire qui ne nuit pas au cycle circadien. En d'autres termes plus concrets, cela revient à éliminer les longueurs d'onde qui se trouvent dans la zone de sensibilité de la mélanopsine. Il faut donc éliminer la lumière bleue des éclairages nocturnes. Le deuxième objectif consiste à produire une lumière qui ne nuit pas à l’observation du ciel étoilé. Donc, il ne faut pas que les combinaisons de lumières soient trop intenses dans la zone scotopique de la réponse de l'oeil humain. En effet, si une lampe est très intense dans cette zone, l'oeil ne verra que la lampe et non les autres sources lumineuses autour, puisque les cônes et les bâtonnets seront déjà saturés. En pratique, cela consiste à ne pas trop utiliser de vert (505 nm), car il s'agit du maximum de sensibilité pour la vision scotopique (voir le schéma ci-dessous). Le troisième objectif est d'obtenir un mélange de couleurs qui se rapproche du blanc. Il faut que la combinaison de lumière produise du blanc, car c'est plus apprécié comme éclairage. La lumière blanche permet de voir la "vraie" couleur des objets. Le graphique suivant présente les courbes de réponse scotopique et de réponse photopique de l'oeil ainsi que la zone de sensibilité de la mélanopsine.

Graphique 1: Courbes des réponses de la vision scotopique et de la vision photopique de l'oeil et zone de sensibilité de la mélanopsine (mélatonine?).

Dans un premier temps, et à des fins de comparaison, nous avons tracé des graphiques de l’intensité lumineuse en fonction de l’intensité du courant électrique. Ainsi, il a été plus facile de comparer les différentes DELs entre elles advenant le cas où une telle comparaison était de mise. Pour prendre nos mesures, un luxmètre a été suspendu au-dessus des DELs à une hauteur connue. Avec les données obtenues, une interpolation graphique a été faite pour représenter le mieux la réalité. Cette fonction a permis de calculer approximativement le courant en fonction de l’intensité de la lumière. Il ne s'agissait donc pas de déterminer le modèle mathématique exact de la relation lux/ampères, mais tout simplement d’un outil de calcul utile pour la comparaison. Bref, cette relation a été illustrée sur des graphiques. (où?)

Dans un deuxième temps, il s'agissait de vérifier qualitativement s’il était possible de produire une lumière blanche en utilisant différentes combinaisons de DELs. Pour commencer, des combinaisons de deux DELs sans bleu ont été faites afin d’observer le mélange de couleurs obtenu sur une feuille blanche placée au dessus des lumières tel que représenté sur la figure suivante :

Figure 3: Image feuille blanche

Ensuite, des combinaisons de trois DELs ont été essayées en utilisant un minimum de bleu. N’ayant à notre disposition que deux DELs bleues dont les pics recoupent la zone de sensibilité de la mélanopsine, la DEL ayant la plus grande longueur d’onde a été employée, car la vision scotopique y est plus sensible. Ainsi, il a été possible de réduire l’intensité pour obtenir un même éclairage. Cette diminution de l’intensité a permis une moins grande nuisance au cycle circadien. L’ensemble des données ont été conservées sous forme de tableaux.

Dans un troisième temps, il s'agissait de prendre les spectres des différentes combinaisons de lumières à l’aide d’un spectromètre. Ces spectres ont été superposés sur les spectres des réponses scotopique et photopique de l’œil ainsi que la zone de sensibilité de la mélanopsine. De cette façon, il a été possible de valider quelles combinaisons de lumière étaient les meilleures pour la santé en ne touchant pas à la zone de la mélanopsine, et celles qui ne nuisent pas à l’observation du ciel étoilé en n'étant pas trop intense dans la zone plus sensible de la vision scotopique. De plus, des photos ont été prises par un appareil numérique manuel afin de pouvoir comparer visuellement les différents blancs produits. Il a été possible de choisir les paramètres nécessaires pour toujours avoir le même temps d’exposition et la même ouverture. Ceci nous a permis d'avoir une base de comparaison correcte entre les différentes photos.

Le montage suivant nous a permis de standardiser les résultats en gardant les mêmes paramètres pour toutes les combinaisons, ce qui a assuré une bonne comparaison des résultats entre eux.

Figure 4: photo numérique du montage réalisé

À des fins de comparaison, il a été pertinent de prendre le spectre d’une ampoule actuellement utilisée. Par contre, cette analyse étant très subjective, une éventuelle participation d’un groupe témoin pourrait être envisagée. Seules les combinaisons préalablement jugées acceptables par les expérimentateurs seraient présentées au groupe.

Bref, cette seconde partie du projet était plus concrète et nous a permis de valider la possibilité d’utiliser des lumières bonnes pour la santé et qui protègent le ciel étoilé.

Matériel, instrumentation et expérimentation

Notre matériel et nos manipulations se séparent en trois expériences bien distinctes. La première manipulation, effectuer effectuée au tout début de la session, consiste à prendre le spectre d'un écran d'ordinateur avec un spectromètre. La deuxième expérience consiste à prendre l'intensité de chacune de nos DELs. Nous n'avons pas utilisé utiliser de données dans notre rapport de cette expérience, mais nous tenions quand même à mettre les graphiques vue vu que nous l'avions fait et ils seraient peut-être utile si le projet se poursuivait. La troisième manipulation et la plus importante consiste à prendre le spectre de nos combinaisons de DELs. Voici les instruments que nous avons utiliser utilisés pour chacune des expériences ainsi que la description de nos manipulations.

Instrumentation

Spectres de l'écran

  • Spectre de différentes ampoules provenant d'une banque de données (DEL, sodium à haute pression)
  • Spectromètre ( SpectroVis) (permet de mesurer les longueurs d’onde d’un faisceau lumineux)
  • Ordinateur (le même écran sera utilisé tout au long des expérimentation : LG FLATRON)
  • Programmes informatiques: Paint, Logger Pro et Excel.

Luxmètre

Spectres de combinaisons de DELs

  • 2 Supports
  • 4 Pinces
  • Feuille Blanche
  • Six DELs de différentes longueurs d'onde: Ambre(590,6 nm), Cyan(505 nm), Vert(530 nm), Rouge(627 nm), Bleu royal(447,5 nm) et Bleu(470 nm)
  • 2 Sources

Manipulations

Prise des mesures de couleurs de Paint avec un spectromètre

  1. Mettre le spectromètre à zéro (dans une pièce sombre)
  2. Démarrer le programme Paint et cliquer deux fois sur une couleur, une boîte de dialogue "modification des couleurs" apparaît
  3. Cliquer sur l'onglet "définir les couleurs personnalisées"
  4. Mettre tous les paramètres à zéro (teinte, saturation, luminosité) et inscrire "255" pour le bleu (les deux autres couleurs sont à zéro)
  5. Appliquer cette couleur en plein écran sur Paint
  6. Pointer le récepteur du spectromètre vers l’écran complètement bleu, à quelques millimètres
  7. Enregistrer les données sur Logger Pro
  8. Répéter les étapes avec l’écran rouge (rouge : 255) et l’écran vert (vert: 255)

Prise des intensités de nos DELs avec un luxmètre

Le luxmètre est tout simplement un capteur permettant de mesurer rapidement l'éclairement réel. Le lux est l’unité de mesure de cet éclairement lumineux. Il caractérise le flux lumineux reçu par unité de surface. Le luxmètre fonctionne selon le principe d’une cellule photovoltaïque. Une quantité de lumière est reçue par un circuit intégré qui la transformera en un signal électrique.

  1. À l’aide d’un support et d’une pince, nous suspendons notre luxmètre à environ 0,3 mètre au dessus d’une DEL fixée sur la table.
  2. Nous initialisons l’appareil dans le noir.
  3. Une DEL à la fois, nous augmentons son intensité tout en examinant l'éclairement produit.
  4. Nous répétons ces deuxième et troisième étapes pour chacune de nos 6 DELs de différentes couleurs.

Prise des spectres des combinaisons de DELs

  1. Préalablement, nous avons réalisé un montage grâce à deux supports et quatre pinces qui tiennent une feuille blanche au-dessus (environ 0,45 mètre) des deux DELs fixées à la table.
  2. Les deux DELs, séparées d’environ 1 cm sont branchées chacune à une source individuelle, illuminant la feuille blanche.
  3. En mode essai et erreur, nous changeons l’intensité et l’agencement de nos DELs pour trouver les intensités et la combinaison auxquelles la feuille semble la plus blanche possible.
  4. Nous avons un total de six différentes couleurs de DELs : Ambre, Cyan, Vert, Rouge, Bleu royal et Bleu. Notre but est de trouver l’agencement entre deux DELs qui nous donnera le plus beau blanc sur la feuille, mais sans utiliser de bleu, couleur nuisible pour la mélatonine la nuit.
  5. Lorsque l’intensité est trouvée, nous prenons le spectre de chacun des mélanges de couleurs grâce au spectromètre.
  6. Les manipulations pour utiliser le spectromètre sont déjà énumérées plus haut. Cette fois, au lieu de pointer sur l’écran, il faudra pointer sur la feuille blanche.

Observations, interprétations et résultats

Modélisation

Résultats suite aux calculs faits selon la méthode préliminaire

En premier lieu, les calculs décrits dans le cadre méthodologique (cadre méthodologique: modélisation) ont été réalisés. Le fichier Excel contient les calculs et les résultats de départ, cliquer sur le lien ci-dessous pour le télécharger.

Attach:Résultats1.xls Δ

On remarque qu'une normalisation a été nécessaire au niveau des intensité des couleurs de Paint, étant donné la mauvaise calibration du spectromètre utilisé. Pour ne pas favoriser l'une des trois couleurs de base et que celle-ci soit proportionnellement en plus grande quantité dans les résultats, la somme des intensités pour le spectre complet a été uniformisée par une règle de trois pour être égale pour le bleu, le rouge et le vert (de Paint).

Pour pouvoir comparer les résultats des calculs après chacune des modifications apportées à la méthode, les valeurs utilisées pour créer les couleurs personnalisées de Paint, pour les différents matériaux éclairés par différents type d'éclairage, ont été placées dans des tableaux insérés dans le rapport. Ci-dessous, on retrouve les résultats initiaux.

Tableau 4: Valeurs utilisées dans la création de couleurs personnalisées sur Paint

Figure 5: Scénarios Paint représentant de la neige et une route d'asphalte éclairées par un éclairage à halogénure métallique et par les six DELS de couleurs différentes:

Attach:scénario1a.jpg Δ

Figure 6: Scénarios Paint représentant de l'herbe et une route d'asphalte éclairées par un éclairage à halogénure métallique et par les six DELS de couleurs différentes:

Attach:scénario1bb.jpg Δ

On remarque que la différence entre la neige et l’asphalte (figure 6) est à peine perceptible et ce dans tous les cas. C’est pourquoi il sera plus intéressant de travailler avec les scénarios impliquant la neige et l’asphalte (figure 5). De plus, sachant que la neige réfléchie réfléchit environ 95% de la lumière qu’elle reçoit, il est plus facile d’évaluer si la modélisation représente fidèlement la réalité. Ainsi, les scénarios impliquant l’herbe et l’asphalte seront mis de côté jusqu’à ce que la méthode soit au point.

Comme on le constate, les premiers résultats sont plus ou moins bons! (voir les scénarios Paint des figures 5 et 6) D’abord, la neige éclairée par la DEL rouge et la DEL ambre est rose, lorsqu’elle devrait être de ces couleurs respectives. De plus, la neige éclairée par le lampadaire à halogénure métallique est d’une teinte verdâtre, alors que cet éclairage est blanc.

En analysant les résultats et les calculs, il a été possible de détecter une première cause d’erreur. Tous les spectres des couleurs de l’écran de Paint mesurés avec le spectromètre avait avaient une intensité non-nulle pour toutes les longueurs d’onde, ce qui implique par exemple que des longueurs d’onde vertes et rouges sont présentes dans le spectre du bleu de Paint. Une valeur d’intensité relative de 0,001 (significative) due au bruit thermique (agitation thermique des porteurs de charge) était en fait ajoutée aux valeurs d’intensité de lumière réelles. Cette valeur a été soustraite de toutes les valeurs d’intensité des trois couleurs de Paint pour rétablir la situation. D'autre part, un écart-type de 10 sur les courbes des DELs était peut-être trop exagéré, il a donc été diminué à 3 pour vérifier les résultats. La valeur choisie n'est pas très significative, l'écart-type a été diminué de beaucoup dans le but de vérifier si dans ce cas, la réalité aurait été mieux représentée.

Le fichier Excel suivant contient les calculs tenant compte de cette modification et les nouveaux résultats :

Attach:Résultats2.xls Δ

Tableau 5: Nouvelles valeurs utilisées dans la création de couleurs personnalisées sur Paint (sans le bruit thermique):

Figure 7: Scénarios Paint modifiés représentant de la neige et une route d'asphalte éclairées par un éclairage à halogénure métallique et par les six DELS de couleurs différentes:

Attach:scénario2a.jpg Δ

Ces nouveaux résultats présentent une légère amélioration concernant la majorité des couleurs de DELs; les couleurs sont plus vives et semblables aux couleurs des DELs pour le bleu royal, le bleu, le vert et le rouge. Toutefois, on se retrouve avec trois problèmes importants! D’abord, la couleur de la neige éclairée par le lampadaire à halogénure métallique est toujours verte. Puis, le cyan, qui est de couleur turquoise clair, est rose sur la neige! De plus, la neige éclairée par la DEL ambre est jaune-verte, alors que l’ambre est de couleur orangé. Ainsi, la réalité est loin d’être bien représentée…

Ces problèmes sont probablement dus aux couleurs non monochromatiques de Paint. En fait, un pic dans les longueurs d’onde de rouge entre 570 et 610 nm peut être observé dans le spectre de l’écran vert de Paint, ce qui ferait en sorte que le rouge contenu dans l’ambre, lui attribuerait une proportion de vert important, ce qui expliquerait la couleur de la neige observée. De la même façon, le cyan qui contient du vert, se verrait attribuer une proportion de rouge et ce qui expliquerait sa couleur rose.

Graphique 2: Spectre du vert de Paint est montré ci-dessous avec le pic dans le rouge clairement identifié :

Ainsi, pour la troisième tentative, les valeurs d’intensité liées au pic rouge (570-610 nm) ont été enlevées (=0) dans le spectre du vert de Paint. Le fichier Excel suivant contient les calculs tenant compte de cette modification et les nouveaux résultats :

Attach:Résultats3.xls Δ

Tableau 6: Nouvelles valeurs utilisées dans la création de couleurs personnalisées sur Paint (sans le pic rouge dans le vert):

Figure 8: Scénarios Paint modifiés représentant de la neige et une route d'asphalte éclairées par un éclairage à halogénure métallique et par les six DELS de couleurs différentes:

Attach:scénario3.jpg Δ

Après avoir enlevé le pic rouge retrouvé dans le spectre de l’écran vert de Paint, la couleur de la neige éclairée par la DEL ambre, n’est plus verte. Cela est positif, cependant elle se retrouve à être rouge, ce qui est plus près de la réalité, mais qui n’y est pas fidèle! Quant au cyan, il est toujours rose. Il y a donc d’autres valeurs d’intensité de rouge qui se retrouvent dans le spectre du bleu ou du vert de Paint.

Cette fois, les modifications qui ont été apportées à la méthode consistent à supprimer toutes les valeurs isolées en les mettant égales à zéro dans les spectres des couleurs de Paint. Quelques valeurs non nulles entre des valeurs nulles ont été observées dans les spectres, cela semble peu opportun. Peut-être que quelques unes de ces valeurs influençaient les résultats finaux en ajoutant des composantes de couleurs qui ne sont pas vraiment reflétées par les matériaux. Ces valeurs semblent d’ailleurs provenir de la mauvaise calibration du spectromètre.

De plus, l'écart-type sur les courbes des DELs a été réajusté à 8,5 , connaissant maintenant les informations de fabrications de celles-ci. Pour la plupart des DELs l'écart entre la plus grande et la plus petite longueur d'onde émise était de 20 nm, ce qui représente en quelque sorte la largeur à demi-hauteur de la courbe gaussienne. D'après une loi mathématiques, la largeur à demi-hauteur l est proportionnelle à l'écart-type (sigma): l = 2,35 sigma. D'où, sigma = 20/2,35 = 8,5.

Le fichier Excel suivant contient les calculs tenant compte de ces modifications et les nouveaux résultats :

Attach:Résultats4b.xls Δ

Tableau 7: Nouvelles valeurs utilisées dans la création de couleurs personnalisées sur Paint (sans valeurs isolées et écart-type = 8,5):

Figure 9: Scénarios Paint modifiés représentant de la neige et une route d'asphalte éclairées par une ampoule incandescente et par les six DELS de couleurs différentes:

Attach:scénario4b.jpg Δ

Figure 10: Photo numérique de l'ampoule incandescente utilisée à titre de comparaison avec le résultat de sa modélisation:

Après ces dernières modifications des calculs, les résultats sont similaires aux derniers. Toutefois, la couleur du cyan qui causait problème a été rétablie, la neige éclairée par la DEL cyan est dans ce cas bleu turquoise tel que désiré. Cependant, les résultats restent peu fidèles à la réalité, malgré les différentes tentatives, l’ambre reste rouge et les deux types de bleu sont équivalents alors qu’en réalité leurs couleurs sont différentes.

D’autre part, la méthode a été appliquée pour une ampoule incandescente, pour pouvoir vérifier si dans le cas d’un éclairage polychromatique, la méthode était plus valide. La neige éclairée par l’ampoule parait jaune-beige, ce qui se ce rapproche de la réalité, l’éclairage étant blanc-jaune, cependant pas autant qu’il serait souhaité.

Simulation

Prises de données avec le luxmètre

Cette partie présente les différents graphiques du courant électrique en fonction de l'intensité lumineuse de chaque DEL utilisée. Tel que mentionné dans le cadre méthodologique, ces graphiques serviront advenant le cas où une comparaison entre les différentes intensités de chaque DEL serait de mise.

Graphiques 3, 4, 5, 6 et 7: Graphiques de l'intensité électrique en fonction de l'intensité lumineuse (cliquez sur l'image pour agrandir et voir en détail)

Photos de différentes combinaisons

Les images suivantes ont été prises en même temps que les spectres des différentes combinaisons dans le but de pouvoir les jumeler à l'analyse qualitative afin que les lecteurs puissent juger de la qualité du blanc par eux-même. Cependant, il semblerait que cette tentative ait échoué puisque les photos ne représentent pas la réalité. En d'autres mots, ce que les expérimentateurs voyaient ne correspond pas à ce que l'appareil voyait malgré les précautions prises en ajustant les paramètres de l'appareil pour ne pas avoir de flash, pour avoir un éclairage naturel et pour avoir un temps d'exposition identique pour chaque combinaison.

Les images sont tout de même présentées ci-dessous dans le but d'en faire une très brève analyse par la suite.

Figure 11 : Simulation du blanc avec l'ambre (0,69mA) et le cyan (0,12mA)

Figure 12 : Simulation du blanc avec l'ambre (0,61mA) et le cyan (0,27mA)

Figure 13 : Simulation du blanc avec le rouge (0,02mA) et l'ambre (0,65mA)

Figure 14 : Simulation du blanc avec l'ambre (0,60mA) et le vert (0,38mA)

Spectres des différentes combinaisons

Les graphiques 8 à 17 vous présentent les spectres de nos combinaisons de DELs et de la lampe au sodium à haute pression superposés au Graphique 1 qui représente les courbes des réponses de la vision scotopique et de la vision photopique de l'oeil ainsi que la zone de sensibilité de la mélanopsine. À des fins d'analyse, nous avons multiplié nos intensités relatives par 100 pour que nous puissions voir quelque chose sur les graphiques. Alors, il ne faut pas vous fier à l'intensité des pics, mais plus au positionnement de ceux-ci par rapport aux longueurs d'ondes.

Graphiques 8:

Graphiques 9:

Graphiques 10:

Graphiques 11:

Graphiques 12:

Graphiques 13:

Graphiques 14:

Graphiques 15:

Graphiques 16:

Graphiques 17:

Résultats quantitatifs

Le Tableau 8, ci-dessous, nous présente les différentes combinaisons de DELs comparées entre eux par rapport à deux critères. Le premier critère est le rapport scotopique/photopique qui nous permet de savoir avec quels agencements de DELs nous pouvons mieux voir les étoiles. Le deuxième critère est le rapport mélatonine et ce critère nous permet de savoir si l'ampoule est bonne ou non pour la santé des humains et de la faune.

Tableau 8

Traitement quantitatif des spectres de diférentes combinaisons de DELs

Le rapport entre le photopique et scotopique est obtenu par les calculs suivants. Nous avons d'abord multiplié les valeurs d'intensité relative de nos combinaisons avec les valeurs de sensibilité relative de la réponse scotopique de l'oeil, longueur d'onde à longueur d'onde. En d'autres mots, chaque valeur de l'intensité relative associée à sa longueur d'onde a été multipliée par la sensibilité relative de la longueur d'onde correspondante dans la courbe de réponse scotopique. Ensuite, ces résultats ont été intégrés. Nous avons répété ces étapes avec la réponse photopique de l'oeil. Finalement, nous avons fait le rapport "intégrale scotopique/ intégrale photopique", rendant ainsi possible la comparaison entre les différentes combinaisons de lumière.

Le calcul effectué pour obtenir les résultats de la mélatonine est le suivant: nous avons fait la somme de tous les résultats qui se situaient dans la plage entre 445,5 et 477 nm et nous avons divisé cette somme par la somme totale des réultats de la colonne d'intensité relative (sans le bruit thermique). Nous avons décidé de prendre 445,5 nm et non 447 nm (la valeur connue du début de la zone de sensibilité de la mélanopsine) pour faciliter le traitement des données. Cette approximation est justifiée parce que l'écart de 1,5 nm est considéré comme étant assez négligeable pour ne pas être une trop grande source d'erreur.

Discussion

Modélisation

Les résultats obtenus sont quelque peu décevants, car en général ils ne représentent pas aussi fidèlement la réalité que souhaité. Toutefois, plusieurs conclusions peuvent être tirées des différentes tentatives visant l’amélioration de la méthode expérimentale pour la modélisation. La reproduction, à l’aide du logiciel informatique Paint, de la perception que l’on aurait du milieu s’il était éclairé par différents types d’éclairage a été en fait plus ou moins réussie.

Pour commencer, dans les scénarios constitués de l’herbe et de l’asphalte, la différence entre les deux matières était à peine perceptible, ce qui ne permet absolument pas de pouvoir déterminer un type d’éclairage optimisant les contrastes : l’un des objectifs des expériences effectuées. Toutefois, l’objectif principal de cette partie du projet est de mettre au point une méthode permettant de représenter la manière dont seraient perçues différentes matières. Il est donc important de mettre l’accent sur les résultats obtenus pour la neige éclairée par les différentes ampoules, celle-ci étant blanche et reflétant presque toute la lumière reçue.

Au départ, les couleurs obtenues étaient assez bonnes, mais sans être parfaites; le rouge est rosé, l’ambre est rouge, le cyan est gris-bleu. Suite à l’élimination des intensités dues au bruit thermique dans les spectres des couleurs de Paint, on a retrouvé des couleurs plus vives et exactes, telles le rouge, le vert et les bleus. Par contre, le cyan est maintenant rose et l’ambre est vert, ce qui est loin d’être probable réaliste! Pour améliorer cette situation, un pic dans les longueurs d’onde de rouge contenu dans le spectre de l’écran vert de Paint a été supprimé. Cela a eu pour effet de rendre l’ambre rouge, ce qui est mieux que vert, mais toujours loin du jaune-orangé cherché! Le cyan de son côté n’a pas subi un grand changement. Enfin, la dernière tentative consistait à éliminer toutes les valeurs isolées des spectres des trois couleurs de Paint. Les résultats finaux sont maintenant peu réalistes, le rouge et l’ambre, ainsi que le bleu royal et le bleu sont équivalents. Toutefois, le vert et le cyan représentent bien les couleurs des DELs. Pour ce qui est de l’essai avec l’ampoule incandescente, la couleur simulée est plus ou moins près de la couleur de l’éclairage, mais le résultat est meilleur que pour le lampadaire à halogénure métallique. Bref, la modélisation de la perception visuelle est loin d’être aussi simple que l’on pourrait le penser! L’analyse des spectres de Paint, des spectres des ampoules et des courbes de sensibilité des cônes de la rétine peut dans ce cas s’avérer utile pour comprendre les résultats obtenus :

Graphique 18:

Graphique 19:

D’abord, en observant les spectres des trois couleurs d’écran de Paint et les courbes de sensibilité des trois types de cônes de l’œil, qui permettent par réaction physiologique de différencier les couleurs, on s’aperçoit que les couleurs de bases de Paint ne correspondent pas du tout à la manière dont nos cônes permettent de percevoir les trois mêmes couleurs. Cela a bien sûr un grand impact sur la validité des résultats obtenus. De plus, il ne faut pas oublier que Paint n'a pas une infinité de couleurs dans sa palette, mais un peu plus de 16 millions!

Juxtaposons les graphiques des spectres des couleurs de Paint avec les courbes de sensibilité des cônes contenant le spectre des DELs ambre et cyan (dont les résultats ont été problématiques) pour illustrer le problème soulevé par la non-concordance entre les deux.

Graphiques 20 et 21:

Dans le cas de la DEL ambre, les résultats sont faciles à comprendre. Dans le graphique de gauche, comportant les trois spectres de couleurs de Paint et le spectre de la DEL en question, on remarque que la courbe mauve, celle de la DEL ambre, se superpose avec un pic du rouge et un pic du vert de Paint. Toutefois, le pic vert en question a été supprimé lors des dernières modifications apportées, ainsi la neige éclairée par la DEL ambre semble nécessairement rouge (autant que celle éclairée par la DEL rouge).

Pour ce qui est du graphique de droite, comportant les courbes de sensibilité des trois cônes de l’œil et le spectre de la DEL ambre, on remarque que la courbe mauve de la DEL ambre recoupe les courbes des cônes rouge et vert. On sait que la courbe du vert, surtout à son extrémité droite contient le jaune, ainsi l’addition du jaune et du rouge donne une couleur jaune-orangé à la DEL ambre. Cela est ce à quoi la méthode aurait dû arriver.

Graphiques 22 et 23:

En ce qui concerne les résultats observés pour la DEL cyan, ceux-ci sont clairement expliqués par le deuxième graphique. Au départ, la neige éclairée par la DEL cyan paraissait rose! Cela s’explique par la courbe de la DEL cyan qui se superpose avec une partie du bleu et une partie du vert de Paint, en plus d’un petit pic du rouge à son maximum! Ce pic a été supprimé lorsque toutes les valeurs isolées ont été mises égales à zéro, c’est pourquoi la couleur turquoise de la neige éclairée par la DEL cyan a été rétablie.

Graphiques 24 et 25:

Pour la DEL rouge, la modélisation fonctionnait, dans le sens où les résultats obtenus étaient fidèles à la réalité. Ceci s’explique par le fait que la courbe de la DEL rouge ne recoupe que le spectre du rouge de Paint, ainsi seul du rouge compose la couleur personnalisée de la neige éclairée par la DEL.

Le même type d'analyse est valide pour tous toutes les autres DELs, dont voici les spectres:

Graphique 26:

En ce qui concerne les éclairages polychromatiques, dont l'ampoule incandescente et le lampadaire à halogénure métallique, on se rend compte que seul l’éclairage à spectre continu pourrait être modélisé, tel celui de l'ampoule incandescente. En fait, comme les DELs qui ont des spectres monochromatiques, le lampadaire à halogénure métallique possède un spectre à raies qui agit comme plusieurs ampoules monochromatiques conjuguées. Le problème dans la méthode employée avec ce type d’éclairage, c’est que certaines raies sont anormalement touchées, en s’exprimant ou en étant non-considérées. L’analyse des résultats obtenus avec l’ampoule incandescente et la lampe à halogénure métallique démontrera bien cette problématique.

Voici le spectre de l’ampoule incandescente superposé aux spectres des couleurs de Paint et aux courbes de sensibilité des cônes :

Graphiques 27 et 28:

En observant ces spectres, on se rend compte que le spectre de l’ampoule recoupe à peu près dans les mêmes proportions les courbes bleues, rouges et vertes des couleurs de Paint et des courbes de sensibilité des cônes de l’œil. C’est pourquoi les résultats de la modélisation pour l’ampoule incandescente se rapprochent de la réalité.

Voici le spectre du lampadaire à halogénure métallique qui permet de bien voir sa composition à raies spectrales:

Graphique 29:

Attach:halogénure2.jpg Δ

Voici le spectre du lampadaire à halogénure métallique superposé aux spectres des couleurs de Paint et aux courbes de sensibilité des cônes :

Graphiques 30 et 31:

La modélisation pour ce qui est de la neige éclairée par la lampe à halogénure métallique montrait une couleur verdâtre pâle, alors que cet éclairage est blanc en réalité. Cela s’explique par les graphiques présentés ci-dessus. On remarque d’abord (graphique de droite), que les raies spectrales de la lampe recoupent les trois courbes de sensibilité des cônes, ce qui fait en sorte que la lumière résultante est à peu près blanche. Cependant, dans le graphique de gauche, on voit que plusieurs raies ne recoupent aucune des courbes des couleurs de Paint. Celles-ci ne sont donc pas exprimées dans les résultats de la modélisation. De plus, une raie du spectre se retrouve au maximum du spectre de la couleur verte de Paint, ce qui fait en sorte que celle-ci est grandement exprimée! Cela mène à une neige qui semble verte!

Bref, il devient très difficile de modéliser des lampes monochromatiques ou à raies spectrales, ce qui consiste en la plus grande problématique de notre projet.

L'une des solutions que nous pourrions proposer serait de remplacer les courbes spectrales des couleurs de l'écran par le produit de la courbe des couleurs d'écran de Paint avec les courbes de sensibilité des cônes de l'oeil. Le problème de rendu de couleurs vient de là, car en fait ce que l'oeil voit, ce n'est pas le spectre de l'écran mais bien celui-ci modifié par la réponse de l'oeil. Ceci dit, les couleurs de l'écran ne sont pas entièrement indépendantes des celles de l'oeil, mais elles ne sont pas équivalentes non plus. C'est-à-dire que peut-être que le rouge de l'oeil voit le rouge de l'écran et une partie du vert de l'écran par exemple. Il reste à optimiser cette idée, mais cela semble être l'élément manquant à notre démarche expérimentale.

Simulation

Analyse des photos de l'appareil numérique

Tel que mentionné précédemment, les images obtenues avec l'appareil photo numérique ne correspondent pas à ce qui est observé par les expérimentateurs. Ayant remarqué cette anomalie lors de la prise de données, il n'était plus nécessaire de prendre des photos à des fins de comparaison, car celles-ci ne sont pas fidèles à la perception de l'oeil humain. Cette constatation a aussi été faite dans l'étape de la modélisation avec Paint; il est difficile de représenter la réalité avec des appareils ou écran numérique. En fait, la sensibilité spectrale des récepteurs de l'appareil photo employé n'est pas équivalente à la sensibilité spectrale des cônes de l'oeil. De plus, selon la composition spectrale des couleurs que les appareils renvoient, certaines couleurs (longueur d'onde spécifique) ne peuvent simplement pas être émise. Cette problématique a déjà été remarquée dans les publicités de bière. En effet, l'écran de télévision n'est simplement pas capable de reproduire avec fidélité la couleur exacte de la bière. Bref, la courbe de réponse de l'oeil ne correspond pas à la courbe des couleurs de différents écrans.

Analyse qualitative

L'analyse qui suit sera essentiellement qualitative, car il s'agit de comparer les spectres des mélanges de couleurs avec les courbes de sensibilité relative de la vision scotopique, de la vision photopique et de la mélanopsine. L'analyse sera faite avec chaque combinaison individuellement seulement. En effet, il est impossible de comparer qualitativement les combinaisons entre eux, car ils ont une échelle d'intensité relative. Or, cette échelle n'est pas nécessairement la même pour toutes les spectres malgré le montage standardisé utilisé lors de la prise de données. De plus, un jugement subjectif de la part des expérimentateurs sur la qualité du blanc sera mentionné.

Avant de débuter l'analyse, il est nécessaire de préciser que les spectres obtenus à l'aide du spectromètre n'étaient pas à zéro. En d'autres mots, même lors d'une absence d'émission dans des longueurs d'onde, l'appareil percevait une intensité que l'on associe au bruit thermique de l'appareil. Il a donc fallu, lors du traitement des données, éliminer ce bruit thermique (donc ramener le spectre à zéro)en soustrayant 0,001 aux intensités détectées par le spectromètre.

Rouge (0,50mA) et cyan (0,17mA)

Concernant la couleur apparente de la feuille blanche éclairée par cette combinaison, il nous a semblé que la feuille était plutôt jaunâtre. Au niveau de la zone de sensibilité de la mélanopsine (447-477nm), on observe une émission potentielle de cette combinaison. Or rapidement, il est possible de qualifier cette combinaison de potentiellement nuisible à la santé, car elle émet dans la zone sensible de la mélanopsine. En ce qui concerne l'observation du ciel étoilé, on remarque une importante émission de lumière dans la zone sensible de la réponse scotopique de l'oeil. Or, cette émission étant plus sensible à cette éclairage la nuit, l'oeil humain perçoit davantage cette lumière artificielle que la lumière des étoiles (plus éloignée et donc moins intense). Cette combinaison nuit donc à l'obervation des étoiles.Concernant la vision photopique, les longueurs d'onde utilisées sont situées dans une partie moins sensible de la réponse de l'oeil. Or, il faut davantage d'intensité lumineuse pour une même réponse de l'oeil pour ces longueurs d'onde. Une augmentation de l'intensité entraîne inévitablement une augmentation de la consommation d'énergie, donc davantage de frais.

Bref, cette première analyse qualitative de la combinaison ne semble pas attirante au point de vue de la santé, de l'observation des étoiles et même au niveau des frais en énergie.

Rouge (0,47mA) et cyan (0,29mA); rouge (0,43mA) et cyan (0,14mA)

Comme il s'agit des mêmes longueurs d'onde, l'analyse précédente s'applique autant à ces deux combinaisons lumineuse. Les conclusions restent donc les mêmes. Effectivement, il n'est pas possible d'interpréter qualitativement les variations d'intensité, car elles sont relatives. Toutefois, il semble y avoir une anomalie en ce qui concerne le spectre de la deuxième combinaison. En effet, il ne semble pas avoir d'émission dans la zone sensible de la mélanopsine contrairement aux deux autres combinaisons: la courbe commence environs à la limite droite de la zone de sensibilité. Cette anomalie sera analysée un peu plus loin. Concernant les blancs produits par ces combinaisons, ils sont eux aussi jaunâtres.

Rouge (0,5mA) et vert (0,55mA; rouge (0,58mA) et vert (0,70mA)

L'allure de la feuille blanche est plutôt jaunâtre avec ces deux combinaisons. Comme la longueur d'onde du vert est légèrement plus à droite sur le spectre électromagnétique, il y a absence d'émission dans la zone sensible de la mélanopsine. Or, ces deux combinaisons sont santé. Par contre, elles émettent encore dans la partie sensible de la réponse scotopique de l'oeil. Ainsi, elles nuisent à l'observation des étoiles. Au niveau de la réponse photopique, ces combinaisons exploitent sensiblement les mêmes parties de la courbe de sensibilité. En effet, c'est la même DEL que les combinaisons précédentes, donc la même zone d'émission de faible sensibilité. Par le fait même, on se retrouve avec le même problème de consommation excessive d'énergie pour un même éclairage (luminescence). Par contre, cette combinaison émet plus dans le photopique. L'analyse quantitative pourra apporter de meilleurs conclusions à ce sujet. Pour le moment, il suffit d'introduire l'idée (qui sera expliquée dans l'analyse quantitative) que plus il y a d'émission dans le scotopique, moins on voit bien les étoiles. Somme toute, ces combinaisons sont jugées santé, mais elles nuisent à l'observation des étoiles.

Ambre (0,60mA) et vert (0,38mA)

Cette combinaison produit, sur la feuille blanche, un mélange jaunâtre et verdâtre. Pour la mélanopsine, cette combinaison n'émet pas dans la zone sensible et ne présente donc aucun risque relié au dérèglement du cycle circadien par la stimulation inappropriée de la mélanopsine. Au niveau de la réponse scotopique de l'oeil, on voit que cette combinaison émet dans toute la deuxième moitié de la courbe. Or, il peut donc y avoir nuisance à l'observation des étoiles. Pour le photopique, l'analyse quantitative pourra proposer davantage de conclusions que cette analyse qualitative. Pour le moment, cette combinaison est donc santé, mais elle nuit provoque de la pollution lumineuse qui empêche le visionnement des étoiles.

Rouge (0,02mA) et ambre (0,65mA)

L'apparence de la feuille blanche est assez jaunâtre. De plus, cette combinaison ne nuit pas à la santé, car il n'y a aucune émission dans les longueurs d'onde néfastes. Aussi, ce choix de lumière émet très peu dans la zone scotopique de la réponse de l'oeil. Or, l'observation des étoiles n'est pas trop entravée par cette lumière, car la combinaison de lumière émet dans une partie peu sensible de la réponse scotopique et émet donc beaucoup dans le photopique. Effectivement, cette combinaison émet directement dans la zone sensible de la réponse photopique de l'oeil. Donc, pour un même éclairage, on a besoin de moins d'intensité lumineuse, moins d'énergie et moins de coûts.Enfin, cette combinaison est à la fois santé et elle protège le ciel étoilé.

Ambre (0,61mA) et cyan (0,27mA)

D'abord, cette combinaison a été le plus apprécié par les expérimentateurs. Elle produit un blanc à peine jaunâtre, ce qui très près de l'objectif visé (un blanc total). Ensuite, il y a émission dans la zone de sensibilité de la mélanopsine. Par conséquent, il y a un danger possible pour la santé. Aussi, l'émission de lumière est directement dans la partie plus sensible de la vision scotopique. Donc, il y aussi nuisance à l'observation des étoiles. En ce qui concerne le photopique, l'analyse quantitative pourra élaborer à ce sujet, tandis qu'une analyse qualitative n'est pas assez concrète.

Ambre (0,69mA) et cyan (0,12mA)

Comparativement aux autres combinaisons de mêmes couleurs, nous avons décidé de préciser une autre anomalie identique à celle présente dans la combinaison rouge (0,43mA) et cyan (0,14mA). Effectivement, on remarque encore que dans un cas, la combinaison émet dans la zone sensible de la mélanopsine, mais pas dans l'autre cas (ce cas-ci). L'analyse quantitative précisera ces deux constatations. Pour le moment, il faut peut-être envisagé une certaine source d'erreur qui a fait une différence à l'intérieur d'un même agencement de couleurs. Le reste de l'analyse de la présente combinaison demeure la même que la combinaison précédente.

Analyse quantitative

Avant de débuter l'analyse de chacun des spectres et d'établir des comparaisons, une explication des interprétations des deux rapports (intégrale scotopique/intégrale photopique et mélatonine) est nécessaire.

Pour le rapport des courbes d'intensité relative et de sensibilité relative (multipliées puis intégrées), il faut comprendre que si un rapport est petit, alors on peut conclure qu'il nuit moins à l'observation du ciel étoilé. En effet, une combinaison de DELs qui éclaire dans la zone de sensibilité du scotopique est facilement détecté par l'oeil humain. En fait, l'oeil ne percevra que cet éclairage puisqu'il est trop intense. Donc, l'oeil détectera très peu la lumière moins intense qui provient des étoiles, car les cônes et les bâtonnets seront déjà saturés par l'éclairage artificiel.

En ce qui concerne le rapport de la mélatonine, c'est-à-dire le rapport de la somme des intensités relatives de la zone sensible de la mélatonine (comprise entre 447nm et 477 nm mais estimée de 445,5 nm à 477 nm pour faciliter le traitement des données) sur la somme de l'ensemble des intensités relatives du spectre de la combinaison, plus il est petit, plus la combinaison est santé. En effet, un petit rapport indique une faible émission dans la zone sensible de la mélanopsine, donc un moins grand risque pour la santé par le dérèglement du cycle circadien.

D’après les résultats du tableau 8, on remarque rapidement que les combinaisons santé sont celles dont le rapport de la mélatonine est nul. Il s’agit des combinaisons 1, 3, 4, 5 et 7. En ce qui concerne le rapport scotopique/photopique, on peut voir que les combinaisons nuisibles à l’observation des étoiles sont dans l’ordre décroissant (du plus néfaste au moins néfaste) : 8, 2, 9, 7, 5, 6, 4, 1 et 3. Pour la lampe au sodium à haute pression, on voit que son rapport mélatonine est plus élevé que celui de la combinaison 2. Les lampadaires actuellement utilisés seraient donc plus néfaste (ou égal) que les combinaisons que nous proposons. Concernant le rapport scotopique/photopique, il y a présentement des problèmes liés au traitement des données. En effet, comme le nombre de données n’est pas le même, on ne peut donc pas intégrer avec les mêmes données de la réponse scotopique et photopique de l’œil. Par prudence, nous avons donc choisi d’analyser davantage cette problématique avant de proposer un rapport.

Au niveau de nos combinaisons, on remarque deux anomalies pour le rapport mélatonine. En effet, la combinaison 1 n’émet pas dans la zone sensible de la mélanopsine tandis que la combinaison, de mêmes couleurs, émet dans cette zone. La même anomalie se retrouve dans la combinaison 7 alors que les combinaisons 8 et 9 (mêmes couleurs) émettent dans la zone nuisible à la santé. Il faut donc supposer une source d’erreur au niveau de la prise de données. Il s’agit peut-être d’une variation de l’angle d’inclinaison ou de la proximité du spectromètre avec la feuille blanche qui aurait engendré ces anomalies.

Il aurait été intéressant résumer avec un tableau.

Conclusion

Modélisation

Pour conclure, l'étape de la modélisation n'a pas permis de pouvoir tirer de conclusion en ce qui concerne les éclairages qui maximisent les contrastes entre les éléments du milieu. Ce qui a fait en sorte que les scénarios Paint créés n'ont pas pu nous indiquer quelles combinaisons de DELs sont à prioriser pour la simulation. Après plusieurs modifications de la méthode, nous avons pu comprendre pourquoi nos résultats ne représentaient pas assez fidèlement la réalité, surtout dans le cas des ampoules monochromatiques ou avec spectres à raies. La problématique se trouve dans la trop grande différence entre les spectres des couleurs pures de Paint et les courbes de réponse des cônes de l'oeil pour ces mêmes couleurs.

Si le temps avait permis d'ajouter une étape à la méthode et de recueillir les nouveaux résultats, il aurait été très interressant de multiplier les intensités du spectre de trois couleurs de Paint par les valeurs des courbes de sensibilité des cônes pour chaque longueur d'onde. Cette tentative s'agit d'une modification pertinente à la méthode dans le cas où le projet serait poursuivi. Il s'agit peut-être de l'élément manquant pour obtenir une modélisation significative. Il faut tout de même être conscient qu'une modélisation de couleurs peut s'avérer assez diffile, surtout avec l'usage d'appareils ou d'écrans électroniques. Prenons l'exemple de la couleur de la bière qui ne peut être représentée fidèlement à l'écran d'un téléviseur.

Simulation

Finalement, ce qui ressort de l’étape de la simulation est que la méthode proposée permet de comparer différentes sources lumineuses entre elles de manière quantitative. En appliquant notre méthode avec nos neuf combinaisons de DELs, il a été possible d’identifier la combinaison la plus santé et qui nuit le moins à l’observation des étoiles: il s'agit de la combinaison ambre (0,65mA)-rouge (0,02mA) (combinaison 3). Cette combinaison produit un blanc assez jaunâtre. De plus, la combinaison la plus néfaste pour l’humain, en plus d’être nuisible à l’observation des étoiles, correspond à la combinaison la plus blanche soit ambre (0,61mA) – cyan (0,27mA) (combinaison 2).

Aussi, une conclusion secondaire à nos objectifs a été observée. Il s’agit de l’impossibilité de prendre une photo fidèle à l’observation de l’œil. En effet, nous avons constaté que la réalité perçue par nos yeux ne correspond pas du tout à la photo prise par l’appareil.

En guise d’ouverture à notre projet qui est loin d’être achevé, nous vous suggérons d’autre étapes qui pourront être faites pour poursuivre sur la lancée. Maintenant qu’une petite partie du travail en laboratoire a été fait, il serait temps d’aller sur le terrain pour voir de nos yeux si les hypothèses que nous avons levées tiennent la route. Nous pourrions aller regarder les étoiles toute en étant éclairés par les différentes combinaisons de DELs que nous avons préalablement analysées. Alors au lieu de se fier seulement aux chiffres du Tableau 8 pour comparer les différents types d’éclairage, il faut voir de nos yeux lesquelles des agencements de DELs nous permet de mieux voir les étoiles. Grâce aux conclusions que nous pourrons tirer après cette escapade nocturne, nous pourrons donc voir si elles concordent avec les analyses quantitatives du tableau 8. Nous pourrions aussi penser faire des combinaisons de trois DELs de couleurs différentes pour avoir un blanc de meilleur sans pour autant utiliser de bleu. Nous avions déjà commencé partiellement cette étape et nous nous apercevons que quelques combinaisons de trois DELs étaient très avantageuses. Mais réellement, ce que dont nous sommes le plus fière fiers et qui servira sans aucun doute pour des projets futurs est notre méthode pour comparer les différents types d’éclairage. Grâce à nos graphiques de la section simulation et grâce à notre tableau 8, nous pouvons analyser les types d’éclairages par rapport à leur spectre d’émission et les comparer par rapport à leur rapport scotopique/photopique ainsi qu’à son rapport de mélatonine. Tous les types de lumières peuvent ainsi être analysés et nous pourrons donc éliminer les éclairages néfastes pour notre ville. À suivre …

Médiagraphie


Sites internets:

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