用于精确测量来自太阳光的健康相关UV照射的方法、系统和装置

本申请要求2018年10月19日公开的美国申请No.62/748,233的优先权，其内容通过引用整体并入本文用于所有目的。

美国公开No.2017/0115162和美国公开No.2016/0364131的公开内容全部通过引用并入本文用于所有目的。

本发明是在美国政府支持下进行的，美国国家科学基金会授予的奖励编号为1746461。美国政府对本发明享有一定权利。

在本说明书中提及的所有公开和专利申请在如下程度上通过引用整体并入本文，即如同各个单独的公开或专利申请具体地和单独地表明为通过引用并入。

背景技术

紫外线(UV)是波长为10nm-400nm的辐射。来自到达地球表面的太阳光的UV具有280nm-400nm之间的波长。波长为280nm-315nm的UV辐射称为“UVB”，波长为315nm-400nm的UV辐射称为“UVA”。

已知UV照射对健康具有短期和长期影响。短期影响包括例如晒伤。长期影响包括例如皮肤癌。根据CDC，皮肤黑素瘤是发病率排名第六的重要癌症，90％的黑素瘤是由过度UV照射引起的。1987年，Diffey和McKinley发表了关于量化人类皮肤对UV辐射敏感度的文章，他们发现，人类皮肤对UVB的敏感度远高于对UVA的敏感度。他们将这种敏感度称为“红斑光谱”，我们将其称为红斑作用光谱EAS，如图1所示。世界卫生组织(WHO)、国际标准组织(ISO17166)和CIE采用这种光谱敏感度进行与健康相关的UV测量。已经定义了其它的健康相关敏感度光谱(也称“加权函数”)。例如，“维生素D作用光谱”(http://www.cie.co.at/publications/action-spectrum-production-previtamin-d3-human-skin)将维生素D3的产生视为UV范围内波长的函数。维生素D作用光谱类似于波长大于300nm的红斑加权UV，这是大部分太阳光谱的主要部分。这些UV范围内的健康相关敏感度光谱的目的被设计为用于测量我们在此所说的“健康UV照射”，即提供对健康有意义的UV照射的测量。应当注意的是，在300nm-400nm的范围内，这些敏感度光谱彼此非常相似，构成了太阳光谱中的大部分辐射。因此，包括方法在内的本文的发明构思适用于测量来自太阳光的UV照射的所有健康相关方式。

在测量健康的日光照射时有几个单位(units)。一般方程式如下：

其中，λ是波长，E(λ)是波长依赖性UV相关加权函数(例如红斑作用光谱)，并且S(λ)是给定UV光谱的光谱辐照度。S(λ)通常用W/m2/nm表示。U是这两个函数在UV光谱(280-400nm)上的整合，并且通常以W/m2表示。当E(λ)为红斑作用光谱，并且U通过25mW/m2归一化时，得到“UV指数”。世界卫生组织和一些政府机构(例如美国的EPA)采用UV指数来教育人们UV照射的危险。通用建议是基于UV指数的值。例如，如果UV指数小于2，则WHO评估其在户外是安全的。图2示出WHO基于UV指数的建议，获取自http://www.who.int/uv/intersunprogramme/activities/uv_index/en/index1.html。值得注意的是，U是UV照射的“瞬时”量化。如果对UV照射随时间(例如所谓的时间段Δt)的影响感兴趣，则应该对时间积分：

D通常称为“辐射照射”，并且通常用J/m2表示，或者是无单位数量(如果已通过参考值归一化)(例如，“红斑标准剂量”，其等于100J/m2的红斑有效辐射照射，如Diffey在“Sources and measurement of ultraviolet radiation”，Academic Press，2002中所解释的)。类似地，可以对表面(例如皮肤表面)上的量U和D进行积分，以分别获得以瓦特和焦耳为单位的量。本发明的构思(例如方法和/或传感器)可以用于预测与健康相关功能(诸如红斑作用光谱或维生素D作用光谱)有关的所有这些量。因此，当在本文中评估UV指数时，应理解为说明性的，而非限于本文中的创新理解的不同用途。

因为太阳光随着一天中的时刻、位置、污染等呈现不断变化的光谱，所以旨在测量UV指数的现有检测器必须根据EAS精确地加权每个波长，并针对已知的UV源适当地被校准。否则，这些检测器将非常不精确，如Correa等人以及随后的Banerjee及其同事所展示的。图3示出从3个不同位置同时测量的UV光谱辐照度。图4示出当测量来自太阳光的UV指数时，可商购获得的个人UV传感器的比较，改编自Banerjee等人(Banerjee,S.,Hoch,E.G.,Kaplan,P.D.&Dumont,E.L.P.A comparative study of wearable ultraviolet radiometers.in2017IEEE Life Sciences Conference(LSC)9 12(2017))。

UV传感器(在本文中也可以称为UV光电检测器或UV检测器，或简称为传感器)的光谱敏感度源自半导体(例如碳化硅)及其顶部的任何光学器件(诸如滤波器)以及有时附加的电子元件(诸如模数转换器)的组合。UV传感器一般包括由碳化硅、氮化镓或氮化铝镓制成的半导体(这些被称为“化合物”半导体，因为它们由至少2种不同种类的化学元素制成)。因此，对于一些系统，构建测量UV指数的系统的重大挑战在于，找到光滤波器与光电检测器化学物质(半导体)的组合以紧密匹配EAS。图5示出示例性UV传感器的基本架构。

先前开发UV传感器的尝试倾向于或假定传感器的光谱敏感度相对不重要，或试图匹配EAS的敏感度。

发明内容

本公开的一个方面是一种评估红斑加权UV照射的计算机可执行方法，该计算机可执行方法存储在存储器中，该方法包括:接收指示辐照度的输入信息，所述辐照度由对入射光敏感的传感器测量，该传感器的光谱敏感度为305nm-315nm；以及使用输入信息来评估红斑加权UV照射(例如UV指数)。

评估红斑加权UV照射可以包括利用能够近似为信息与UV指数之间的线性相关性的关系。

接收步骤可以包括接收指示辐照度的输入信息，所述辐照度由对入射光敏感的传感器测量，该传感器的光谱敏感度为308nm-312nm。

接收步骤可以包括接收指示辐照度的输入信息，所述辐照度由对入射光敏感的传感器测量，该传感器的光谱敏感度为309.5nm-311.5nm。

红斑加权UV照射可以是UV指数，并且可以是已知校准源的校准UV指数和暴露于未知电磁源时传感器的输出与暴露于校准源时传感器的输出的比率的乘积。

接收步骤可以包括接收指示由传感器测量的辐照度的输入信息，该传感器包括设置在半导体上方的窄带滤波器。

该方法还可以包括在显示器上(例如智能电话的显示器上)显示评估的红斑加权UV照射(例如UV指数)。

该方法还可以包括将评估的红斑加权UV照射(例如UV指数)输入用于确定人可以安全地在户外度过多长时间的方法(例如计算机可执行方法)中。

本公开的一个方面是一种适用于评估红斑加权UV照射的传感器的使用方法，包括：测量来自传感器的辐照度，该传感器对入射光敏感并且具有305nm-315nm的光谱敏感度；以及使用测量辐照度评估红斑加权UV照射。

测量步骤可以包括测量来自传感器的辐照度，该传感器具有设置在半导体上方的窄带滤波器。

评估红斑加权UV照射可以包括接收指示由传感器测量的辐照度的输入信息。

评估红斑加权UV照射可以通过存储在存储器中的计算机可执行方法执行。

评估红斑加权UV照射可以包括利用能够近似为信息与UV指数之间的线性相关性的关系。

评估红斑加权UV照射可以包括计算已知校准源的校准UV指数和暴露于未知电磁源时传感器的输出与暴露于校准源时传感器的输出的比率的乘积。

测量步骤可以包括测量来自传感器的辐照度，该传感器对入射光敏感并且具有308nm-312nm的光谱敏感度。

测量步骤可以包括测量来自传感器的辐照度，该传感器对入射光敏感并且具有309.5nm-311.5nm的光谱敏感度。

测量步骤可以包括测量来自传感器的电流。

测量步骤可以包括测量来自传感器的若干计数。

本公开的一个方面是一种适用于评估红斑加权UV照射的传感器：其中，与305nm-315nm波长范围之外的光相比，传感器对波长为305nm-315nm的光更敏感。

传感器可以包括半导体和光学部分，并且其中，半导体和光学部分的组合可以使得与305nm-315nm波长范围之外的光相比，传感器对波长为305nm-315nm的光更敏感。

传感器可以包括对309nm-312nm之间的至少一个波长敏感的半导体。

与308nm-312nm波长范围之外的光相比，传感器对波长为308nm-312nm的光更敏感。

传感器还可以包括传感器输出检测器，适用于检测来自传感器的输出。

传感器可以包括设置在半导体上方的窄带滤波器。窄带滤波器和半导体的组合可以使得与305nm-315nm波长范围之外的光相比，传感器对波长为305nm-315nm的光更敏感。窄带滤波器可以以312nm为中心。半导体可以是碳化硅半导体。

传感器可以设置在可穿戴设备中。可穿戴设备还可以包括UVA传感器。

传感器可以设置在个人设备(例如智能电话)中。个人设备可以具有显示器，并且可以配置有控制电路，以显示评估的红斑加权UV照射(例如UV指数)。

本公开的一个方面是用于计算评估UV指数的系统，并且可以包括本文的任何传感器以及本文的任何可执行方法。该系统可以包括适用于评估红斑加权UV照射的传感器，其中，与305nm-315nm波长范围之外的光相比，传感器对波长为305nm-315nm的光更敏感。该系统可以包括存储在存储器中的计算机可执行方法，该计算机可执行方法使用于：指示由传感器测量的辐照度的输入信息，并且使用输入信息评估红斑加权UV照射。

本公开的一个方面是一种对入射的UV光敏感的UV传感器，第一环境(E1)和第二环境(E2)，第一环境包括未过滤的太阳光，第二环境包括第一、第二和第三陷波滤波器中的一个，第一、第二和第三陷波滤波器分别具有在300nm、310nm和320nm处的传输中心，其中，当传感器暴露于E1和具有三个滤波器中的每一个的E2时，传感器(S)的敏感度表征为E1和具有三个陷波滤波器中的每一个的E2之间的传感器的输出百分比变化，传感器由此具有S300、S310和S320，并且其中，传感器的相对“R310-”敏感度表征为S310/S300，并且其中，传感器的相对“R310+”敏感度表征为S310/S320，并且其中，R310-和R310+中的至少一个大于15。

传感器可以包括位于半导体上方的窄带滤波器。

与305nm-315nm波长范围之外的光相比，传感器对波长为305nm-315nm的光更敏感。

传感器可以包括半导体和光学部分，并且其中，半导体和光学部分的组合使得与305nm-315nm波长范围之外的光相比，传感器对波长为305nm-315nm的光更敏感。

传感器可以包括对309nm-312nm之间的至少一个波长敏感的半导体。

与308nm-312nm波长范围之外的光相比，传感器对波长为308nm-312nm的光更敏感。

传感器还可以包括传感器输出检测器，适用于检测来自传感器的输出。

传感器还可以包括个人设备(例如智能电话)，传感器设置并固定在个人设备中。个人设备可以具有显示器。

附图说明

图1示出红斑作用光谱EAS。

图2示出基于UV指数的WHO建议。

图3示出从三个不同位置同时测量的UV光谱辐照度。

图4示出当测量来自太阳光的UV指数时可商购获得的个人UV传感器的比较。

图5示出示例性UV传感器的基本架构。

图6A、6B和6C示出在300、310和320nm的辐照度处对73,000个太阳光谱的UV指数的线性拟合。

图7A和7B是示出73,000个太阳光谱上有多少UV指数评估值落在实际UV指数的1％-90％之间的绘图。

图8A和8B示出碳化硅、SiC4和理想的311nm检测器的敏感度曲线。

图9示出真实世界精确度与传感器接受范围(带宽)的对比。

图10A、10B和10C示出标准传感器和两个现货传感器的精确度。

图11示出一些可商购低成本UV传感器的光谱敏感度。

图12示出来自图11的说明性传感器以及1％公差的精确度。

图13示出设计为测量例如UV指数的本文中任何传感器的示例性示意图。

图14示出示例性组装设备，包括传感器和其它可选部件。

图15示出来自图14的设备，并且包括位于内部部件上方的可选漫射器。

图16示出示例性使用方法。

图17示出各种传感器的相对“-”敏感度(S310/S300)与带宽的关系。

图18示出各种传感器的相对“+”敏感度(S310/S320)与带宽的关系。

图19示出评估红斑加权UV照射的示例性方法。

图20示出评估红斑加权UV照射的示例性方法。

图21示出可以在其中设置存储器的示例性设备，其中，存储器上可以存储本文的任何可执行方法。

具体实施方式

使用红斑加权UV照射(例如UV指数)来向人们提供各种各样的信息。例如，UV指数可以提供关于个体可能想要暴露于太阳光多长时间的一般指示，或者可以帮助作出关于是否施用防晒霜的决定。UV指数用于且可用于各种目的。

本公开描述了创新和说明性的UV传感器，其适用于根据地球表面的太阳光来精确地评估红斑加权UV照射(包括UV指数)及其它健康相关的加权函数(例如维生素D作用光谱)。本公开还包括评估红斑加权UV照射(包括UV指数)的创新方法，无论所使用的具体光传感器如何。本公开还包括UV传感器的制造方法，以及修改一大类光电检测器和光传感器以精确地评估UV指数的方法。

如本文所使用的，红斑加权UV照射包括UV指数。当本文使用“UV指数”时，应理解为是说明性的，并且应理解为还描述了“红斑加权UV照射”或“维生素D作用光谱”。关于健康的UV照射是包括红斑加权UV照射的一般术语。其可以包括其它加权函数，诸如维生素D作用光谱(http://www.cie.co.at/publications/action-spectrum-production-previtamin-d3-human-skin)。维生素D作用光谱类似于波长大于300nm的红斑加权UV，这是大部分太阳光谱的主要部分。

应当理解的是，本文的光传感器是说明性的，并且本文的评估UV指数的方法不需要使用本文的光传感器来执行。

本文所述的发明性和说明性光传感器适用于且配置为测量来自太阳的UV指数并且高度精确，但与试图复制EAS的传感器相比制造更简单。本发明的光传感器首先通过分析来自EPA UVnet数据库的数千太阳光谱(EPA,U.S.,ORD,Human Exposure&AtmosphericSciences.EPA UV NET Ultraviolet Monitoring Program。可获取自：https://archive.epa.gov/uvnet/web/html/index.html(访问日期：2018年10月5日))来验证。

为了精确地评估UV指数，一些UV传感器需要基于日期、时刻和/或UV传感器的位置来重新校准。这在硬件和/或软件方面大大增加了传感器的复杂性。本公开中描述的一个令人惊讶和非显而易见的发现是，现在可以使用更简单的方法和计算来评估精确的UV指数。例如，本公开详述了如下重要发现，即可以使用简单得多的传感器和/或对来自光传感器的输出的少得多的处理来精确且简单地评估UV指数。

本公开的重要发现和方面之一是，现在可以使用简单得多的方法和/或传感器来精确地评估UV指数，无论传感器的位置如何，无论传感器暴露于光源(例如太阳光)的时间如何。这些发现的衍生结果是，不需要基于日期、时刻和/或位置来重新校准设备来精确地评估UV指数。

在本文中，本发明的光传感器线性地响应于311nm附近的窄辐照度带，包括310.5nm。本发明的光传感器的令人惊讶的性质在于，这种简单的光谱敏感度是所有实际太阳光谱的UV指数的预测。这意味着该光谱敏感度可以用于预测UV指数，无论光传感器暴露于太阳光谱的日期、时刻以及位置如何。虽然基本方法是基本的并且不依赖于所使用的特定传感器，但是通过对仅对311-313nm敏感的说明性窄带光传感器进行标准设计，进一步验证了该发现。具体地，将对250-380nm敏感的半导体化学物质(碳化硅)与以312nm(具体地，311.25nm-312.75nm)为中心的窄带滤波器以及系统顶部上的漫射器进行组合。然后通过测量各种太阳光谱中的UV指数，相对于现有技术的辐射计验证该标准，这导致了意想不到的和非显而易见的发现，即该标准比所有已知的低成本UV指数传感器更精确。这似乎是能够正确地测量UV指数而不表现出与EAS类似的光谱敏感度的首个UV传感器。因为该UV传感器的设计相对非常简单，所以其看上去是能够以与实验室级UV指数传感器相当的精确度测量UV指数的首个低成本UV传感器。

理论。图6A、6B和6C示出在UVnet数据库中找到的73,000个太阳光谱上的UV指数的单波长预测的精确度。该方法如下：对于每个波长，在该波长处的73,000次辐照度测量与相应的太阳光谱的UV指数之间应用线性拟合。图6A-6C示出在300、310和320nm的辐照度处对73,000个太阳光谱的UV指数的线性拟合。如通过比较图6B与图6A和6C所示，310nm波长的线性拟合好得多。

对于每个波长，创建了示出在整个73,000个太阳光谱上，有多少UV指数的评估值落在实际UV指数(通过将EAS应用于太阳光谱计算)的1％(图中黑色)至90％(图中浅蓝色)之间的绘图。如图7A和7B所示，峰值出现在310.5nm(310-312nm)附近，这意味着对于所有这些光谱，使用310nm-312nm的辐照度(例如在310.5nm处)预测相应光谱的UV指数。这意味着可以在非常有限的波长范围内(包括单一波长)进行辐照度的测量，并且在进行测量时，无论时刻、日期和/或传感器的位置如何，仍然可以非常精确地评估UV指数。因此，这可以大大简化可以用于精确评估UV指数的设备和/或方法。图7A和7B示出从单波长辐照度(数据，UV净值)导出的落入1％(黑色)-90％之间的UV指数计算的百分比。图7B示出相同的计算，但集中在相关波长上。数据来自2016年5月Boulder Colorado的用不同的分光计获得的独立数据集。

检测器对UV的未过滤敏感度。由于在整个UVB范围内的敏感度，碳化硅二极管是最常见的UV检测器之一(这些检测器在275nm处达到峰值)。如本文所公开的，其本身是一个好的检测器，但不是最佳检测器。在该分析中，比较了三个检测器的预测性能，如图8所示。图8A示出SiC(实线非直线)、用虚线示出的被称为SiC4(SiC4(λ)＝SiC^4)的高峰值SiC，以及用竖直线示出的理想的310nm检测器。图8A示出碳化硅、SiC4和完美的311nm检测器的敏感度曲线。仅减小光谱敏感度曲线的宽度仅略微改善了性能(即从SiC检测器到高峰值SiC检测器)，这在图8B中更详细地示出。图8B示出使用示出本公开益处的UVNet数据集计算的来自图8A的这些二极管的真实世界精确度。图8B中的顶部实线是311nm检测器，底部线是SiC检测器。

此外，考虑到波长范围的宽度，通过基于图9绘图中的311-w/2至311+w/2范围内的总光级来评估UV，从而提供最大敏感度。几种类型的线对应于“正确测量”的公差，即曲线@公差1％意味着被认为精确的UVI测量应当在1％内。图9示出真实世界精确度与传感器接受范围(带宽)的对比，其中示出优选传感器将在305-315nm的范围上响应并排除该范围之外的光，并且对305-315范围内的光的响应与对305-315范围外的光的响应相似的传感器不能利用本文描述的发明构思。因此，本公开提供了对波长为305nm-315nm的光比对波长在该范围之外的光响应更强或更敏感的光传感器。在更具体的实施例中，本公开提供了对波长为308nm-312nm的光比对波长在该范围之外的光响应更强或更敏感的光传感器。以这种方式适配的传感器是实现本文描述的重要发现的益处的一种方式。

理论验证。为了验证上述理论，用碳化硅化学物质(对至少311nm敏感)、以312nm为中心的宽度为1.5nm的窄带滤波器以及滤波器顶部的UV通过漫射器(UV-pass diffuser)构建示例性光传感器。应当理解的是，验证标准支持并说明本文的发明方法，并且本文的发明构思不限于该特定类型的设备和/或系统。可以利用本文公开的创新和非显而易见方法和理念的其它设备和/或系统是可以设想的。

组装该说明性和示例性标准，如两个流行的现货低成本检测器，根据其制造商，具体地设计为用于测量UV指数，在本示例中称为参照1和参照2。通过设计为用于测量UV指数的实验室级UV辐射计测量检测器对UV指数的响应，结果在图10A、10B和10C中示出。通过将“精确度”定义为正确值5％以内的百分比测量值，我们发现标准是90％精确，参照1是12％精确，参照2是50％精确。

大气科学理由。上述理论及其验证是令人惊讶的，并且先前未被本领域的专家注意到。下面，我们提出物理化学解释。在时刻t观察到的太阳光谱是多个过程的结果：1)从太阳生成太阳发射光谱H(λ，t)。太阳发射光谱是来自太阳区域的黑体光谱的组合，该太阳区域的温度在整个太阳表面上变化并通过吸收太阳气体(主要是氢气)而改变，太阳气体的吸收光谱也取决于压力和温度；2)将太阳光谱传送至地球x点T(λ，x，t)，该点几何依赖于太阳方位角(x，t)，以及大气吸收和散射，而大气吸收和散射又依赖于臭氧[O

基于这一点，我们观察到光谱S(λ，x，t)＝H(λ，t)T(λ，x，t)，其中，留置辐射的复杂角度依赖性包含在函数H和T中。

我们期望追踪UVI，其是对由红斑作用光谱E加权的S的积分，

我们作出直观和不合理的假设，即除了遇到的臭氧和水的总量，忽略所有的方差源是可接受的，从而得到假设

为了进一步分析，更简单的是检查单调相关的量，即我们将称为Log(U)的期望量的对数的积分，即使其并不是UVI的精确对数。

由于吸收系数通常简单地与遇到的分子数成正比，我们可以将其进一步简化

指示器波长的存在(其强度的测量预测了完整函数)现在被简化为找到使(方程式5)中两个被积函数相等的波长O(λ)＝W(λ)。实际上，由于吸收光谱取决于温度和压力，而这两者都随着太阳光行进至地面时所采取的路径而变化，我们有理由怀疑存在这样的波长，并且还预期如果它确实存在，则该关键波长将随时间广泛地变化。本文的发明理念是基于意外的发现和认识，即临界波长的漂移仅在跨越宽范围条件的非常窄的范围上发生，这些条件包括天气、地理和天空中太阳的几何位置。

可用的传感器。作为NSF SBIR研究的一部分，一家大学实验室检查了每种可容易地获取的可商购固态UV传感器的光谱响应函数。结果在图11中280-400nm的范围内示出，图中示出从2018年夏季起可商购的低成本UV传感器的光谱敏感度。如图11所示，传感器S在310nm附近具有敏感度峰值，但从～285nm到～325nm的相对敏感度保持大于10％。本文中的一些发明方法和传感器滤除305nm-315nm范围之外的波长。图12示出说明性传感器以及1％公差的精确度。

在用于UV光电二极管的三种常用化学物质(碳化硅、氮化镓或氮化铝镓)中，碳化硅自然地在275nm处呈现峰值敏感度，并且在275nm-315nm处保持相对平坦，使其对于本文的方法和/或传感器来说是理想的化学物质。即使本文的公开内容描述了具有碳化硅化学的标准，但可以预期其它半导体(例如化合物半导体)对于本文的发明构思仍然是有效的选择。如果“化合物半导体”用于本文的特定上下文中，则应理解为是说明性的，且本申请的相关部分也将其描述为“半导体”。

下面是在使用各种检测器评估UV指数时实现高精确度的示例性方法。该方法包括选择或提供对至少311nm敏感的半导体。半导体可以对其它波长敏感，但必须在311nm左右显示出敏感性。在半导体上方组装以311nm为中心的窄带滤波器。本领域技术人员已知的可选漫射器可以设置在滤波器上方。相对于已知的精确测量UV指数的现有技术仪器校准组装的检测器。

上述方法也可以包括其它步骤，并且不意味着是限制性的。例如，组装设备可以包括其它传感器，诸如可见光传感器或特别适用于UVA的传感器。因此，组装设备显然可以包括其它部件和电子器件，诸如2016/0364131中描述的任何部件和电子器件，该文献通过引用并入本文用于所有目的。例如，2016/0364131在图2中示出一种示例性感测设备。2016/0364131的传感器107可以被认为是本文的任何光电检测器，并且本文的任何窄通滤波器可以被添加至图2中位于传感器107上方的感测设备。可选漫射器102可以用作本文阐述的可选漫射器。感测设备可以可选地包括来自图2的任何部件(例如包括UVA传感器109或任何窗口106)，或者可以包括更少的其它部件和/或电子器件或者不包括其它部件和/或电子器件。

下面描述使用本文的发明理念评估UV指数的示例性方法。当在给定时刻T测量日光照射时，计算机可执行程序(例如存储在各种各样的设备上，诸如个人智能电话、可穿戴感测设备、台式计算机、基于云的存储设备等)可以用于基于检测器正在测量什么来提供UV指数的评估：UVI(T)＝UVI

图13示出设计为用于测量UV指数的本文中任何UV检测器的示例性示意图。应当注意的是，漫射器是可选的，但当被标准化时，漫射器确实改善了传感器的性能。

可以观察到，310nm附近的敏感度越宽，传感器的精确度越低。还应注意，敏感度不一定在310nm附近对称。UV指数主要从波长290-315nm导出，因此，如果滤波器正在通过310-320nm，其也可以非常精确。然而，通过290-310nm的滤波器会不太精确，因为更短的波长(290-315)对UV指数有显著贡献。

本文的设备适用于测量户外UV指数，其中户外的辐照度在310nm左右。例如，在汽车或建筑物内，UVA(315-400nm)可以穿过窗口，并且很可能不会被使用310nm或311nm附近的窄带的检测器感测到。因此，对于设备大部分暴露于UVA而不是太多的UVB的任何情况下(例如通过窗口的太阳光、UVA机器等)，本文的任何感测设备还可以包括改进检测器附近的一个或多个UVA传感器。例如，2017/0115162中描述的任何部件全部以引用方式并入本文用于所有目的，包括例如任何传感器、电子器件、计算机可执行方法及其相关的任何描述。

图14示出示例性组装设备100，包括示例性传感器102，传感器102可以包括诸如SiC半导体的半导体，以及安装在半导体上方的窄带滤波器。传感器102可以是本文的任何传感器。组装设备还包括参考辐射计104。设备100还包括可选控制系统106。设备100还包括控制器108，用作设备100中所有传感器的接口和控制系统。可选的第二传感器102'可以包含在设备100中。可选的UVA传感器110也包含在组装设备100中。图15示出设备100，但包括可选的漫射器120。图14中所示的内部部件在图15中看不到。

图16示出评估UV指数的示例性方法。在步骤132中提供传感器。传感器可以是本文描述的任何创新传感器。在步骤134中测量来自校准源的传感器输出。然后在步骤136中确定未知源的UV指数。

包括图17和18的以下公开内容提供了落入本发明构思范围内的传感器和方法的定量说明。下面的公开内容提供了表征本文的发明性传感器以及本文的发明性方法的替代方式。图17和18及其描述还描述了定量测试，以将使用本文描述的关键发明构思的系统与使用如何量化健康相关UV的先前理解的系统分开。

当通过传输中心在300、310和320nm处或其附近的几个陷波滤波器测量太阳光谱时，将对系统的响应进行比较。陷波滤波器阻挡其中心周围的窄带宽之外的光。滤波器的带宽可以选择为使波长在陷波滤波器中心1-10nm之间的光通过。对于每个滤波器，可以记录系统在暴露于两个入射光源时的响应：1/U

图17示出对于不同的带宽(1nm-10nm)，测量检测器对以310nm为中心的滤波器和以300nm为中心的滤波器的敏感度比率。以310nm为中心的滤波器的5nm带宽意味着滤波器过滤305nm-315nm之间的光。我们在该图上注意到，显示出完美的红斑光谱或在280nm-320nm敏感的检测器不是本文的公开内容和发明的一部分，因为其相对敏感度R

图18示出对于不同的带宽(1nm-10nm)，测量检测器对以310nm为中心的滤波器和以320nm为中心的滤波器的敏感度比率。以310nm为中心的滤波器的5nm带宽意味着滤波器过滤305nm-315nm之间的光。我们在该图上注意到，显示出完美的红斑光谱或在300nm-340nm敏感的检测器不是本公开内容和发明的一部分，因为其相对敏感度R

图19示出示例性方法，包括测量来自本文的任何传感器的输出，并且还包括使用该输出来评估红斑加权UV照射(例如UV指数)。

图20示出示例性计算机可执行方法，该方法可以存储在存储器(其可以设置在任何类型的合适设备中)中，该计算机可执行方法包括接收指示(或是)由传感器测量的辐照度的输入信息，其中，该信息然后用于评估红斑加权UV照射(例如UV指数)。

图21示出包括存储器202的示例性设备200(例如计算机、智能电话、服务器等)，其中可以存储本文的任何可执行方法。

本文中评估红斑加权UV照射(例如UV指数)的任何方法可以进一步包括红斑加权UV照射(例如UV指数)的任何已知用途。因此，在通过引用并入本文的任何出版物中使用UV指数的任何方式均明确地并入本公开中。例如但不限于，本文的任何方法可以包括通过利用红斑加权UV照射(例如UV指数)来确定人可安全地在户外度过多的时间，和/或警告用户该时间量。例如，本文的任何方法可以包括在用户设备(例如智能电话、计算机等)的显示器上显示红斑加权UV照射(例如UV指数)的步骤。这些仅仅是示例，并且红斑加权UV照射(例如UV指数)的任何已知用途，包括向用户提供信息，明确地包含在本文中。

即使没有具体指出，本公开中描述的一个或多个方法或技术(例如任何计算机可执行方法)可以至少部分地以硬件、软件、固件或其任意组合来实现。例如，技术或部件的各个方面可以在一个或多个处理器内实现，包括一个或多个微处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑电路等，无论是单独的还是其任何适当组合。术语“处理器”或“处理电路”一般可以指任何前述电路，无论是单独的还是与其它电路组合，或任何其它等效电路。

此类硬件、软件或固件可以在一个设备内或单独的设备内实现，以支持本公开中描述的各种操作和功能。另外，所描述的任何单元、模块或部件可以一起或单独地实施为独立但可互操作的逻辑设备。将不同特征描绘为模块或单元旨在突出不同的功能方面，并且不一定暗示此类模块或单元必须由单独的硬件或软件组件来实现。相反，与一个或多个模块或单元相关联的功能可以由单独的硬件或软件组件来执行，或者集成在共同的或单独的硬件或软件组件内。

当以软件实现时，归属于本发明中所描述的系统、设备和技术的功能可以体现为计算机可读介质上的指令，诸如随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、非易失性RAM(NVRAM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)、快闪存储器等。指令可以由处理器执行以支持本发明中所描述的功能的一个或多个方面。