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2024-03-07 17:25:02

大地测量球面坐标BLH三个字母的由来含义-CSDN博客

大地测量球面坐标BLH三个字母的由来含义

最新推荐文章于 2022-12-05 18:18:18 发布

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大地测量基础知识

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大地测量球面坐标BLH三个字母的由来含义

大地测量坐标分类：

其中BLH分别代表纬度、经度、高程。一开始总是以为分别是英文单词的简写，其中经度longitude 简写为L，高程height简写为H好理解，为什么纬度 latitude要简写为B呢？不太理解，以为解释为经度和纬度的缩写一样，所以是纬度用另一个字母代替。后边想找一下具体的出处，但网上也没有一个确切的说法。暂时搜到一篇可信的解释是BLH的缩写来源于德语的三个单词纬度经度高程（Breite, Länge, Höhe），原因是德国的大地测量发展比较早，先入为主。。其他的资料也也没找到确凿的辅助证明，暂且采用之。

来源：BLH为什么是纬度经度高程的简写？

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大地测量球面坐标BLH三个字母的由来含义

大地测量球面坐标BLH三个字母的由来含义大地测量坐标分类：其中BLH分别代表纬度、经度、高程。一开始总是以为分别是英文单词的简写，其中经度longitude 简写为L，高程height简写为H好理解，为什么纬度latitude要简写为B呢？不太理解，以为解释为经度和纬度的缩写一样，所以是纬度用另一个字母代替。后边想找一下具体的出处，但网上也没有一个确切的说法。暂时搜到一篇可信的解释是B...

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专栏目录

大地坐标BLH和地心坐标XYZ互相转换程序

11-18

大地坐标BLH和地心坐标XYZ互相转换的程序，自己用C#编写的，源于rtklib，计算正确性有保障，想看源代码，去找exe反编译软件吧，或者去学习rtklib。

BLH与XYZ的转换

11-18

用MFC实现了BLH到XYZ的相互转换，可批量和单点转换，简单式操作。

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XYZ-BLH.rar_blh2xyz c_blh坐标_三维坐标转换_测绘BLH_测绘坐标转换

09-20

三维直角坐标XYZ转换成大地坐标BLH过程,坐标转换问题是测绘工作中常见问题，其中编写了三维直角坐标转换成大地坐标的 VB 代码。

WGS84坐标系下大地坐标转换为空间直角坐标

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连载中

已完结

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<123…10>

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地固坐标系(xyz)转大地坐标系(BLH)的公式分析 - 知乎

地固坐标系(xyz)转大地坐标系(BLH)的公式分析 - 知乎切换模式写文章登录/注册地固坐标系(xyz)转大地坐标系(BLH)的公式分析樱花桂冠苟利国家生死以，岂因祸福避趋之。虽然这并不是一个有深度的问题，但我觉得可以说说。 BLH坐标系中，L为经度，B为纬度，H为点到地球椭球面高程。 xyz坐标系原点O为地球质心，z轴与地轴平行指向北极点，x轴指向本初子午线与赤道的交点，y轴垂直于xOz平面构成右手坐标系(即指向东经90°与赤道的交点)。类似于通过三角函数求值，BLH坐标系转换为xyz坐标系很简单:BLH2xyz a = 6378137.0000 m，为地球椭球的长半轴 b = 6356752.3141 m，为地球椭球的短半轴 e^2 = 1 - (\frac{b}{a})^2\\ N=\frac{a}{\sqrt{1-e^2sin^2B}}\\ N为卯酉圈半径 ~~没有找到合适的图而且我也不知道卯酉圈是哪个圈反正当作辅助量就好了~~ x=(N+H)cosBcosL\\ y=(N+H)cosBsinL\\ z=[N(1-e^2)+H]sinB\\import numpy as np

def degree2rad(degree):

return degree * np.pi / 180

def BLH2xyz(L, B, H, rad=True):

if not rad:

L = degree2rad(L)

B = degree2rad(B)

a = 6378137.0000

b = 6356752.3141

e2 = 1 - (b / a)**2

N = a/np.sqrt(1-e2*np.sin(B)**2)

x = (N + H) * np.cos(B) * np.cos(L)

y = (N + H) * np.cos(B) * np.sin(L)

z = (N * (1 - e2) + H) * np.sin(B)

return x, y, z

L, B, H = 116, 40, 235

print(BLH2xyz(L, B, H, rad=False))

# (-2144900.7573362007, 4397698.262572753, 4078136.627140711)

# 可以简单判断一下，90°E~179°E区域x为负，北半球区域y为正xyz坐标系转换为BLH坐标系的公式，需要从上式中反解出来：xyz2BLH 迭代公式已知x=(N+H)cosBcosL，y=(N+H)cosBsinL，故 L=arctan2(y,x)\\ 设p=\sqrt{x^2+y^2}，cosB\ge0恒成立(-90°\le B\le90°)，则 p=(N+H)cosB\\ 因为z=[N(1-e^2)+H]sinB，故 B=arctan(\frac{z(N+H)}{[N(1-e^2)+H]p})=arctan(\frac{z}{(1-\frac{e^2N}{N+H})p})\\ H=\frac{z}{sinB}-N(1-e^2)=\frac{p}{cosB}-N\\ 其中 N=\frac{a}{\sqrt{1-e^2sin^2B}}\\注意上式中经度L使用的是arctan2函数而非arctan函数。arctan函数与arctan2函数的转换关系 arctan2(y,x) = \begin{cases} arctan(\frac{y}{x}) & x\gt0\\ arctan(\frac{y}{x})+\pi & y\ge0,x\lt0\\ arctan(\frac{y}{x})-\pi & y\lt0,x\lt0\\ \frac{\pi}{2} & y\gt0,x=0\\ -\frac{\pi}{2} & y\lt0,x=0\\ undefined & y=0,x=0 \end{cases}\\ arctan的值域是(-\frac{\pi}{2},\frac{\pi}{2})，图像是中心对称的，这不符合经度的变化规律；arctan2的值域是(-\pi,\pi]，如果将-\pi和\pi相连，就像东西经180°那样，arctan2函数就是连续的。import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

start, end, num = -1, 1, 1000

var = np.linspace(start, end, num + 1) # 变量区间[-1,1]，在这之中取1001个数

x, y = np.meshgrid(var, var)

# x, y的shape都是(1001,1001)，表示这1001x1001个点的二维坐标

def plot(index, img, title, color_ticks, color_ticklabels):

ax = plt.subplot(1, 2, index)

ax.spines['right'].set_color('none') # 调整坐标轴的位置

ax.spines['top'].set_color('none')

ax.spines['bottom'].set_position(('data', num / 2))

ax.spines['left'].set_position(('data', num / 2))

blank = num * 0.1

ax.set_xlim(-blank, num + blank)

ax.set_ylim(-blank, num + blank) # 若不调整，y轴方向朝下

ax.set_xticks([0, num]) # 因为有1001个点，所以取值范围是[0,1000]

ax.set_xticklabels([start, end]) # 把取值还原回[-1,1]

ax.set_yticks([0, num])

ax.set_yticklabels([start, end])

ax.set_title(title)

ai = ax.imshow(img, cmap='rainbow', vmin=-1, vmax=1)

colorbar = plt.colorbar(ai, ax=ax)

colorbar.set_ticks(color_ticks)

colorbar.set_ticklabels(color_ticklabels)

z = np.arctan(y / x) / np.pi

plot(1, z, 'arctan(y/x)', [-0.49, -0.25, 0, 0.25, 0.49],

[r'$-0.49\pi$', r'$-\pi/4$', '0', r'$\pi/4$', r'0.49$\pi$'])

z = np.arctan2(y, x) / np.pi

plot(2, z, 'arctan2(y,x)', [-0.99, -0.5, 0, 0.5, 1],

[r'$-0.99\pi$', r'$-\pi/2$', '0', r'$\pi/2$', r'$\pi$'])

plt.show()回到xyz2BLH 迭代公式。B、N、H的三个量互相纠缠，需要通过迭代法来求值。假设H=0B_0 =arctan(\frac{z}{(1-e^2)p})\\那么N_k=\frac{a}{\sqrt{1-e^2sin^2B_{k-1}}}\\H_k=\frac{p}{cosB_{k-1}}-N_k\\B_k=arctan(\frac{z}{(1-\frac{e^2N_k}{N_k+H_k})p})\\import numpy as np

def rad2degree(rad):

return rad * 180 / np.pi

def xyz2BLH(x, y, z, rad=True):

a = 6378137.0000

b = 6356752.3141

e2 = 1 - (b / a)**2

p = np.sqrt(x**2+y**2)

L = np.arctan2(y, x)

def ite(z,p):

def cal_N(B): return a/np.sqrt(1-e2*np.sin(B)**2)

def cal_H(N, B): return p/np.cos(B)-N

def cal_B(N, H): return np.arctan(z/((1 - e2*N/(N+H))*p))

B = cal_B(1, 0)

N = cal_N(B)

H0, H = 1e9, cal_H(N, B)

while np.abs(H - H0) > 0.1:

B = cal_B(N, H)

N = cal_N(B)

H0, H = H, cal_H(N, B)

return H, B

H, B = np.vectorize(ite)(z,p)

if rad:

return L, B * 1, H * 1 # 防止结果变成array(B),array(H)

else:

return rad2degree(L), rad2degree(B), H * 1

x, y, z = -2144900.7573362007, 4397698.262572753, 4078136.627140711

print(xyz2BLH(x, y, z, rad=False))

# (116.0, 40.00000000005382, 235.00000501424074)代码使用了np.vectorize()函数来实现批量化处理，但numpy文档指出 The vectorize function is provided primarily for convenience, not for performance. The implementation is essentially a for loop. vectorize函数主要用于简化代码，而非优化代码。它的实现本质上是个循环。因此需要用一定的循环次数来代替while循环，这样才能充分发挥numpy的高性能。上图展示了循环次数一定时最终高程的精度。可见一般1次循环就能达到亚米级的精度，2次循环能达到毫米级的精度。使用3次循环来作为迭代的终止条件是非常保险的。import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签, windows

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Heiti TC'] # 用来正常显示中文标签, mac

def degree2rad(degree):

return degree * np.pi / 180

def BLH2xyz(L, B, H, rad=True):

if not rad:

L = degree2rad(L)

B = degree2rad(B)

a = 6378137.0000

b = 6356752.3141

e2 = 1 - (b / a)**2

N = a/np.sqrt(1-e2*np.sin(B)**2)

x = (N + H) * np.cos(B) * np.cos(L)

y = (N + H) * np.cos(B) * np.sin(L)

z = (N * (1 - e2) + H) * np.sin(B)

return x, y, z

def cal_times(x, y, z, times):

a = 6378137.0000

b = 6356752.3141

e2 = 1 - (b / a)**2

p = np.sqrt(x**2+y**2)

L = np.arctan2(y, x)

def cal_N(B): return a/np.sqrt(1-e2*np.sin(B)**2)

def cal_H(N, B): return p/np.cos(B)-N

def cal_B(N, H): return np.arctan(z/((1 - e2*N/(N+H))*p))

B = cal_B(1, 0)

N = cal_N(B)

H0, H = 1e9, cal_H(N, B)

for _ in range(times):

B = cal_B(N, H)

N = cal_N(B)

H0, H = H, cal_H(N, B)

return H

if __name__ == '__main__':

L = 116

Bmin, Bmax, Bnum = 0, 80, 480

Hmin, Hmax, Hnum = -500, 8000, 1700

B = np.linspace(Bmin, Bmax, Bnum + 1)

H = np.linspace(Hmin, Hmax, Hnum + 1)

B, H = np.meshgrid(B, H)

x, y, z = BLH2xyz(L, B, H, rad=False)

def plot(index, times):

h = cal_times(x, y, z, times)

img = np.abs(h-H)

ax = plt.subplot(2, 2, index)

ai = ax.imshow(img, aspect='auto', cmap='rainbow')

ax.set_xlim(0, Bnum)

ax.set_xticks([0, Bnum/2, Bnum])

ax.set_xticklabels([Bmin, np.mean([Bmin, Bmax]), Bmax])

ax.set_xlabel(r'$B (\degree)$')

ax.set_ylim(0, Hnum)

ax.set_yticks([0, Hnum/2, Hnum])

ax.set_yticklabels([Hmin, (Hmin+Hmax)/2, Hmax])

ax.set_ylabel(r'$H (m)$')

ax.set_title('迭代%d次' % times)

plt.colorbar(ai, ax=ax).set_label('高程误差(m)')

fig = plt.figure()

plot(1, 1)

plot(2, 2)

plot(3, 3)

plot(4, 4)

fig.tight_layout()

plt.show()xyz2BLH 近似公式已知p=\sqrt{x^2+y^2}，L=arctan2(y,x)，迭代公式中B=arctan(\frac{z}{(1-\frac{e^2N}{N+H})p})。放弃这个公式，设 \theta=arctan(\frac{z\cdot a}{p\cdot b})\\ e_2^2=(\frac{a}{b})^2-1=\frac{e^2}{1-e^2}\\ 用 B=arctan(\frac{z+e_2^2bsin^3\theta}{p-e^2acos^3\theta})\\ 来替代迭代公式中的B表达式~~我也不知道原理是什么~~，N和H保持不变 N=\frac{a}{\sqrt{1-e^2sin^2B}}\\ H=\frac{p}{cosB}-N\\import numpy as np

def rad2degree(rad):

return rad * 180 / np.pi

def xyz2BLH(x, y, z, rad=True):

a = 6378137.0000

b = 6356752.3141

e2 = 1 - (b / a)**2

p = np.sqrt(x**2+y**2)

theta = np.arctan(z * a/(p * b))

L = np.arctan2(y, x)

B = np.arctan((z + e2/(1-e2)*b*np.sin(theta)**3)/(p - e2*a*np.cos(theta)**3))

N = a/np.sqrt(1-e2*np.sin(B)**2)

H = p / np.cos(B) - N

if rad:

return L, B, H

else:

return rad2degree(L), rad2degree(B), H

x, y, z = -2144900.7573362007, 4397698.262572753, 4078136.627140711

print(xyz2BLH(x, y, z, rad=False))

# (116.0, 40.00000000000001, 235.0)

# 完全一致以下是这个近似公式的误差的变化规律：不需要循环，精度却超过了3次循环的迭代公式，是非常理想的公式。import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签, windows

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Heiti TC'] # 用来正常显示中文标签, mac

def degree2rad(degree):

return degree * np.pi / 180

def rad2degree(rad):

return rad * 180 / np.pi

def BLH2xyz(L, B, H, rad=True):

if not rad:

L = degree2rad(L)

B = degree2rad(B)

a = 6378137.0000

b = 6356752.3141

e2 = 1 - (b / a)**2

N = a/np.sqrt(1-e2*np.sin(B)**2)

x = (N + H) * np.cos(B) * np.cos(L)

y = (N + H) * np.cos(B) * np.sin(L)

z = (N * (1 - e2) + H) * np.sin(B)

return x, y, z

def xyz2BLH(x, y, z, rad=True):

a = 6378137.0000

b = 6356752.3141

e2 = 1 - (b / a)**2

p = np.sqrt(x**2+y**2)

theta = np.arctan(z * a/(p * b))

L = np.arctan2(y, x)

B = np.arctan((z + e2/(1-e2)*b*np.sin(theta)**3) /

(p - e2*a*np.cos(theta)**3))

N = a/np.sqrt(1-e2*np.sin(B)**2)

H = p / np.cos(B) - N

if rad:

return L, B, H

else:

return rad2degree(L), rad2degree(B), H

def dB2distance(dB, rad=True):

if not rad:

dB = degree2rad(dB)

a = 6378137.0000

b = 6356752.3141

r = (a + b) / 2 # 近似

return r*dB

if __name__ == '__main__':

L = 116

Bmin, Bmax, Bnum = 0, 80, 240

Hmin, Hmax, Hnum = -500, 8000, 850

B = np.linspace(Bmin, Bmax, Bnum + 1)

H = np.linspace(Hmin, Hmax, Hnum + 1)

B, H = np.meshgrid(B, H)

x, y, z = BLH2xyz(L, B, H, rad=False)

l, b, h = xyz2BLH(x, y, z, rad=False)

def plot(index, img, title):

ax = plt.subplot(1, 2, index)

ai = ax.imshow(img, aspect='auto', cmap='rainbow')

ax.set_xlim(0, Bnum)

ax.set_xticks([0, Bnum/2, Bnum])

ax.set_xticklabels([Bmin, np.mean([Bmin, Bmax]), Bmax])

ax.set_xlabel(r'$B (\degree)$')

ax.set_ylim(0, Hnum)

ax.set_yticks([0, Hnum/2, Hnum])

ax.set_yticklabels([Hmin, (Hmin+Hmax)/2, Hmax])

ax.set_ylabel(r'$H (m)$')

plt.colorbar(ai, ax=ax).set_label(title)

plot(1, h-H, r'$\Delta H (m)$高程误差')

plot(2, dB2distance(b-B, rad=False), r'南北距离误差 (m)')

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BLH转录因子在植物发育和环境响应中的作用

International Journal of Molecular Sciences

(

5.6

)

Pub Date : 2022-03-29

, DOI:

10.3390/ijms23073731

Xiaolin Niu

Daqi Fu

Affiliation

The College of Food Science and Nutritional Engineering, China Agricultural University, Beijing 100083, China.

尽管植物分子生物学和生物技术最近取得了进展，但为不断增长的世界人口提供足够且安全的食物仍然是一个挑战。植物发育与环境适应性的研究越来越受到各国的重视。受转录因子 (TFs) 调控的某些基因的转录，以及它们对生物和非生物胁迫的反应，在植物发育过程中被激活或抑制；例如，生根、开花、果实成熟、干旱、洪水、高温、病原体感染等。因此，转录因子的筛选和表征越来越成为植物研究领域的热门话题。BLH/BELL（BEL1-like homeodomain）转录因子属于TALE（三氨基酸环延伸）超家族的一个亚家族，其成员参与植物发育和环境响应过程中许多重要生物过程的调节. 这篇综述重点介绍了我们对不同植物中 BLH/BELL TF 功能的理解以及它们在分生组织、花、果实、植物形态发生、植物细胞壁结构、对环境的反应（包括光和植物对压力的抗性、ABA（脱落酸）、IAA（吲哚乙酸）、GA（赤霉酸）和 JA（茉莉酸）的生物合成和信号传导。我们讨论了 BLH/BELL TFs 作用的理论基础和潜在的调控模型，并全面了解了它们在调节植物发育的不同方面以及对环境胁迫和植物激素的反应中的多重作用。我们还介绍了BLHs在作物良种分子育种中的价值以及BLH基因家族的未来研究方向。

"点击查看英文标题和摘要"

The Roles of BLH Transcription Factors in Plant Development and Environmental Response

Despite recent advancements in plant molecular biology and biotechnology, providing enough, and safe, food for an increasing world population remains a challenge. The research into plant development and environmental adaptability has attracted more and more attention from various countries. The transcription of some genes, regulated by transcript factors (TFs), and their response to biological and abiotic stresses, are activated or inhibited during plant development; examples include, rooting, flowering, fruit ripening, drought, flooding, high temperature, pathogen infection, etc. Therefore, the screening and characterization of transcription factors have increasingly become a hot topic in the field of plant research. BLH/BELL (BEL1-like homeodomain) transcription factors belong to a subfamily of the TALE (three-amino-acid-loop-extension) superfamily and its members are involved in the regulation of many vital biological processes, during plant development and environmental response. This review focuses on the advances in our understanding of the function of BLH/BELL TFs in different plants and their involvement in the development of meristems, flower, fruit, plant morphogenesis, plant cell wall structure, the response to the environment, including light and plant resistance to stress, biosynthesis and signaling of ABA (Abscisic acid), IAA (Indoleacetic acid), GA (Gibberellic Acid) and JA (Jasmonic Acid). We discuss the theoretical basis and potential regulatory models for BLH/BELL TFs’ action and provide a comprehensive view of their multiple roles in modulating different aspects of plant development and response to environmental stress and phytohormones. We also present the value of BLHs in the molecular breeding of improved crop varieties and the future research direction of the BLH gene family.

更新日期：2022-03-29

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BLH,xyH,XYZ在坐标系当中各代表什么意思？_blh与xy对应-CSDN博客

BLH,xyH,XYZ在坐标系当中各代表什么意思？

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09-29

利用C#进行开发，可以实现XYZ与BLH坐标系之间的转换。

BLH与XYZ的转换

11-18

用MFC实现了BLH到XYZ的相互转换，可批量和单点转换，简单式操作。

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BLH.rar_blh_blh 椭球_不同坐标系_坐标系转换

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XYZ-BLH.rar_ BLH_BLH XYZ_XYZ转BLH_blh坐标_坐标转换

09-24

自编坐标转换的小程序，好用方便，大地坐标与空间XYZ坐标转换

大地测量球面坐标BLH三个字母的由来含义

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[JCR]BLH 基因家族的全基因组鉴定揭示BLH1基因参与棉花纤维发育

已有 2977 次阅读

2020-9-17 17:45

|系统分类:论文交流

BLH 基因家族的全基因组鉴定揭示BLH1基因参与棉花纤维发育刘翠霞，李志芳，窦玲玲，袁仪，邹长松，商海红，崔浪军，肖光辉[背景] 棉花是世界上最大和最重要的天然纺织纤维来源。BLH (BEL1-like homeodomain) 基因家族在植物中广泛存在，此前的研究发现BLH基因家族与植物的生长发育有关，但是在棉花中尚未对BLH基因家族进行研究。本研究分别在陆地棉、亚洲棉和雷蒙德氏棉中鉴定出32、16和18个BLH基因。此外，我们还进一步比较了BLH基因家族的系统发育关系，并研究了陆地棉中BLH基因的染色体定位、基因的结构和基因表达模式。[结果] 系统进化分析显示棉花BLH蛋白家族分可为七个亚家族。陆地棉的32个BLH基因中有25个分布在15条染色体上。其中，BLH1亚家族的四个基因（GhBLH1_3、GhBLH1_4、GhBLH1_5和GhBLH1_6）在纤维细胞伸长期高表达。这些基因不受生长素诱导。外源施用赤霉素显著提高了GhBLH1_3、GhBLH1_4和GhBLH1_5的表达量，外源施用油菜素内酯则使GhBLH1_3和GhBLH1_4的表达量显著增加。[结论] BLH基因家族在植物生长发育中起着非常重要的作用。本研究加深了我们对GhBLH1基因的了解，揭示其可能参与纤维发育，为将来培育更好的棉花品种提供了分子理论基础。Title: A genome-wide identification of the BLH gene family reveals BLH1 involved in cotton fiber developmentAuthor: LIU Cuixia, LI Zhifang, DOU Lingling, YUAN Yi, ZOU Changsong, SHANG Haihong, CUI Langjun and XIAO GuanghuiJournal of Cotton Research. 2020; 3: 26 https://jcottonres.biomedcentral.com/articles/10.1186/s42397-020-00068-y

转载本文请联系原作者获取授权，同时请注明本文来自刘全义科学网博客。链接地址：https://blog.sciencenet.cn/blog-3405953-1250989.html

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先进的固态照明 (SSL) 光源在日常生活和工作环境中变得越来越重要，也因此而引发了重要的安全问题。其中包括光生物安全，尤其是蓝光危害 (BLH)。蓝光会对视网膜造成光化学损伤，并且可能导致黄斑变性。

BLH 加权函数覆盖 300~700 nm 波长范围，最大值为 435–440 nm。由于白色 LED 光源中包含显著蓝光峰值，所以必须考虑 SSL 光源带来的危害问题。

蓝光危害测量系统

蓝光危害测量

依据 IEC 62471 和 IEC/TR 62778 标准测定蓝光危害

面临的挑战：根据 IEC 62471 标准确定 BLH 风险等级

国际标准 IEC 62471 就如何评估灯具和照明设备的光生物安全性设定了指导方针。其中对测量设备和过程制定了严格要求，以确保能够准确评估光生物危害，并正确划分光源的 BLH 风险等级。根据加权辐射和曝光时间，IEC 62471 将光源划分为 4 个风险等级，从 0（无风险）至 3（高风险）。

此外，技术报告 IEC-TR 62778 解释了如何使用 IEC 62741 来简单评估具有可见辐射的灯具和照明设备的蓝光危害。目前，全球各地的人士正致力于将这份技术报告发展成一项新标准，并增加详细的 BLH 评估测量程序，以供更广泛的社区使用。Instrument Systems 积极支持这些工作。

带杂散光校正功能的阵列式光谱仪

要正确实施风险评估，采用合适的测量系统非常重要。目前，测量仪器首选阵列光谱仪，而不是原始标准 IEC 62471 推荐的难以使用的双单色仪。

不过，即便高端的阵列光谱仪也必须提供先进的杂散光校正方法，才能达到要求的高光学动态，特别是在不太敏感的蓝色区域。测试适配器只有经过精细设计，才能确保测试几何图形正确且可以重现。配备这些仪器的测试实验室符合 ISO 17025 认证标准，能可靠地为照明产品划分风险等级。

IEC 62471 建议了两个实施 BLH 评估的主要程序：直接光谱辐射测量，以及以精准定义视野测量辐照度的备选程序。在后一种程序中，用测量得出的辐照度除以立体角，可得出辐射值。

解决方案：使用来自 Instrument Systems 的系统，对 SSL 光源实施 BLH 评估

Instrument Systems 提供高端光谱仪和配件，在实验室和生产中实施灵敏快速的测量。通过 TOP 远视光学探头，结合校准过光谱辐射的 CAS140D 阵列光谱仪，实施 360 nm 直接光谱辐射测量。

我们用于测量蓝光危害的另一种方法，是结合可杂散光校正的阵列式光谱仪，以及根据辐照度校准的 PTFE 积分球和一根具备计算辐射值所需孔径的测量管。这个系统覆盖 BLH 加权函数的整个频谱范围（300~700 nm）。

经 Instrument Systems 测试实验室测试，我们提供的蓝光危害测量系统符合 ISO 17025 认证标准。测试结果（尤其是计量溯源）已得到确认，具体参见随附的 DaKKS 测试报告。因此，测试实验室可直接使用该设备，在 ISO 17025 和其他国际标准规定的范围内实施测试。

您面临着哪些特有的挑战？我们将和您一起寻找合适的解决方案——敬请垂询！

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