高亮度白光LED发展趋势

高亮度白光LED发展趋势

随著LED性能持续地提高，应用市场也随之急速扩大，隐藏在背后的原因是使用GaN、AllnGaP发光材料的高辉度LED，拥有著长寿命、省电、耐震、低电压驱动等优秀的特色，并且超越灯泡和卤素等，而高发光效率的LED更是在最近几年陆续被研发出来，因此，未来高亮度LED市场的发展，将会更快速与广泛的成长。

其中普及率最明显的就是白光LED，90年代末期在环保节能的背景下更被市场所期望着，同时也刺激了业者迅速研发相关的技术。就目前而言，白光LED主要的应用包括了手机液晶背光照明和车用内装照明，单单是这些市场就已经占了LED整体销售量的25％左右。

另一方面关于照明应用的部份，则处于刚起步的境界。一般建筑物的照明，往往占了整个消耗电力的20％，在日本，90年代已经超过每年1,000亿 kWh。所以对于新一代节能型光源的期望相当大，但遗憾的是到目前为止，白光LED还只能够使用在相当小的范围。因为像5mm的小型白光LED，无法像电灯泡或者萤光灯那样，只用一个就能得到使用环境所需的光量。因此如果希望LED能够跨足到建筑照明，在整体技术上则需要更大的突破才行。

高亮度白光LED基本结构

白光LED基本上有两种方式。一种是多芯片型，一种是单芯片型。前者是将红绿蓝三种LED封装在一起，同时使其发光而产生白光，后者是把蓝光或者紫光、紫外光的LED作为光源，在配合使用萤光粉发出白光。前者的方式，必须将各种LED的特性组合起来，驱动电路比较复杂，后者单芯片型的话，LED只有1 种，电路设计比较容易。单芯片型进一步分成两类，一类是发光源使用蓝光LED，另一类是使用近紫外和紫外光。现在，市场上的白光LED 大多数是蓝光LED 配合YAG萤光粉。

在过去，只有蓝光LED使用GaN做为基板材料，但是现在从绿光领域到近紫外光领用的LED，也都开始使用GaN化合物做为材料了。并且伴随著白光LED应用的扩大，市场对其效能的期待也逐渐增加。从单纯的角度来看，高效率的追求一直都是被市场与业者所期待的。但是另一方面，演色也将会是一个重要的性能指标，如果只是做为显示用途的话，发光色为白色可能就已经足够了，但是从照明的用途来说，为了达到更高效率，如何实现与自然光接近的颜色就显得非常必要了。

GaN作为高亮度LED基材逐渐普及

在技术发展的初期，全球只有23家业者发展及生产GaNLED，但是到今天为止生产业者的数量已经接近10家企业，因此在市场上也展开了激烈的竞争。与初期相比较之下，尽管今天已经实现了飞跃性的亮度提升，但是技术上即将面临更困难的门槛，所以现在不管是学术界，还是企业界都在集中精力进行技术和研究研发。以目前GaNLED整体的研发方向来看，大概分为，大电流化、短波长化，以及高效率化等等的发展方向。

如何让LED支持更大的电流

近年来，业者对于只需一颗就可达到相当亮度的LED研发相当积极，因此在这一方面的技术也就落在如何让LED能够支持更大的电流。通常30u㎡的LED 最大可以驱动30mA的电流，但是这样的结果还是远远无法满足市场的期望，所以目标是需要将10倍以上的电流，导通到LED元件中。因此当LED的面积尺寸可以扩充到1m㎡时，那么紧接下来的工作便是如何让电流值能够达到350500mA，因为驱动电压是3V多，所以就可以有1W的电力能被流进1m㎡的芯片面积。

而在发光演色的方面，虽然有这么大的功率输入到GaNLED中，但是所投入电力的四分之三都无法转换成光而形成热量，因此 LED就会出现过热的现象，这也会直接影响到LED 的演色结果。因为LED元件的基本特性是，如果温度上升，发光效率就会下降以及造成演色性偏差，所以如何有效的释放大量产生热量的放热技术成为了关键，因此将LED装在热传导率大、热容量大的材料上就成了相当重要的问题，以目前来说大多是使用有价金属或者陶瓷。

短波长带来励起光的高能量化提升萤光粉的发光效率

从蓝光开始的 GaNLED，目前已经成功研发了高辉度绿光LED，开始虽然也有长波长化的研发趋势，但是因为InN的混晶比提高而导致的结晶性恶化，现在已经逐渐被业界放弃了。另一方面，为了诸如成为雷射代用品等的新型应用研发也开始被考量，所以目前业界对于短波长的研发正在积极进行。最近日本一些大学的实验室已经成功地研发出250nm的LED，不过实用性还是有待思考，因为人眼对于波长的接受度约为380nm，所以波长如果比380nm更短时，是无法生产出可视域内的LED，或者会产生低输出的情况。

为了避免遇到前述的问题，目前大多都采用以下的解决方法：

1.变更发光层结构：不在可视域LED的芯片上采用的GaInN结构，而是采用Eg更大的AlGaN或者AlGaInN。

2.回避光吸收损失：在LED的芯片结构中存在GaN或者GaInM层的话，会因为自身将光吸收而无法将光散发出去，所以利用AlGaN层为基础，来构成出全体结构层会有比较好的成果，或者利用GaN作为重要的n型底层。

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