随着现代建筑对照明质量要求的不断提高，室内眩光问题日益受到重视。统一眩光指数（Unified Glare Rating, UGR）作为评估室内照明眩光程度的关键指标，对于确保视觉舒适性至关重要。为高效、精准地开展UGR测试，我们开发了一款专业的室内眩光测试软件。以下为该软件开发案例的详细说明。
1. 项目背景与目标
室内照明环境中，眩光不仅影响视觉舒适度，还可能导致视力疲劳和注意力不集中。传统UGR测试依赖人工计算和复杂测量流程，效率低且容易出错。本项目旨在开发一款集自动化测量、数据分析与报告生成于一体的软件，以提升UGR测试的效率和准确性。
2. 软件核心功能开发
（1）数据采集模块：软件通过连接照度计和图像采集设备，自动获取室内照明环境的亮度和位置数据。支持多设备同步采集，确保数据的全面性和实时性。
（2）UGR计算引擎：基于CIE（国际照明委员会）标准算法，软件自动计算UGR值。用户可输入灯具参数、观察者位置等变量，系统实时生成眩光评估结果。
（3）可视化分析界面：提供直观的3D模型界面，用户可模拟不同照明布局下的眩光分布。热图功能帮助识别高眩光区域，便于优化照明设计。
（4）报告生成与导出：软件自动生成符合行业标准的测试报告，包括UGR值、数据图表和改进建议。支持PDF、Excel等多种格式导出，方便用户存档和分享。
3. 技术实现与创新
软件开发采用模块化架构，使用Python和C++混合编程，确保计算效率与跨平台兼容性。核心创新包括：
- 智能算法优化：通过机器学习模型对历史数据进行分析，预测不同场景下的眩光风险，提供预防性建议。
- 云平台集成：支持数据上传至云端，实现多用户协作和远程测试管理。
- 用户自定义设置：允许用户根据具体标准（如EN 12464-1）调整计算参数，增强软件的适应性。
4. 应用案例与效果
该软件已成功应用于办公空间、教育机构和医疗设施等多个场景。例如，在某大型开放式办公室的测试中，软件识别出特定区域的UGR值超标，并通过模拟调整灯具布局，将眩光指数从22降低至16，显著提升了员工视觉舒适度。用户反馈显示，测试时间缩短了约50%，数据准确性提高30%以上。
5. 总结与展望
本软件开发案例展示了如何通过技术手段解决室内眩光测试的痛点。未来，我们将进一步集成AI视觉分析功能，实现实时眩光监测，并拓展到户外照明和智能家居领域，为全球照明行业提供更全面的解决方案。
