ES2989229B2 - Método implementado por ordenador para determinar la configuración óptima de una luminaria formada por LEDs - Google Patents

Description

DESCRIPCIÓN

Método implementado por ordenador para determinar la configuración óptima de una luminaria formada por LEDs

OBJETO DE LA INVENCIÓN

La presente invención se enmarca dentro del campo de la iluminación, y en particular de la iluminación por medio de LEDs.

El objeto de la presente invención es un método implementado por ordenador que permite diseñar una luminaria con un patrón de iluminación deseado, tanto espectral como espacial. Como se describirá con detalle más adelante, la luminaria se define por el número, tipo, posición e intensidad de corriente que atraviesa los LEDs que la conforman.

ANTECEDENTES DE LA INVENCIÓN

Actualmente son bien conocidas las luminarias formadas por LEDs que se utilizan para iluminación en muy diferentes contextos. A modo de ejemplo, se puede hacer referencia a la luminaria descrita en el documento ES2507440A1, que está particularmente diseñada como luminaria de emergencia para su uso en túneles.

En este contexto, frecuentemente se requieren patrones de emisión controlados con determinadas características espectrales y espaciales. Para ello, actualmente la solución más habitual consiste en añadir a las luminarias una óptica adicional que permite controlar la emisión (filtros para controlar la dimensión espectral, lentes y difusores para el aspecto espacial). El documento WO2013105046A1 describe una luminaria dotada de una lente difusora y una pluralidad de elementos ópticos para redireccionar la luz emitida por los LEDs.

Sin embargo, la necesidad de utilizar elementos ópticos adicionales tales como lentes y similares presenta el inconveniente de que implica un incremento de complejidad en los procesos de fabricación de los dispositivos y, en consecuencia, un aumento del coste.

En vista de ello, sería idóneo disponer de un método que permitiera encontrar una solución adecuada para cada caso utilizando únicamente LEDs comerciales sin necesidad de filtros. Esta solución permitiría obtener un patrón de emisión objetivo combinando dispositivos LEDs comerciales, únicamente jugando con su distribución espacial en la luminaria y con la intensidad de corriente a la que se alimentan, sin necesidad de emplear ningún tipo de elemento óptico adicional.

DESCRIPCIÓN DE LA INVENCIÓN

Los inventores de la presente invención han desarrollado un método implementado por ordenador que permite determinar la configuración de una luminaria para irradiar de manera homogénea un área determinada con un patrón espectral de iluminación deseado utilizando únicamente LEDs seleccionados de entre un conjunto predefinido de LEDs disponibles. La luminaria obtenida permite generar una curva de irradiancia deseada sobre el área a irradiar sin necesidad de añadir elementos ópticos adicionales a los propios LEDs, es decir, sin necesidad de utilizar filtros o lentes y, además, utilizando únicamente LEDs contenidos en una base de datos de LEDs disponibles. Esto es muy ventajoso, ya que permite fabricar luminariasad hocpara diferentes aplicaciones de una manera mucho más sencilla y versátil que mediante la aplicación de filtros o lentes.

El método de la invención comprende fundamentalmente los siguientes pasos:

1. Construir una función objetivo que calcula, en función de la geometría de la luminaria y del área a irradiar, y de una configuración de la luminaria que incluye el número total de LEDs de la luminaria así como, para cada uno de dichos LEDs, el tipo, posición e intensidad de corriente que lo atraviesa, una curva de irradiancia espectral en varios puntos del área a irradiar que corresponde a dicha configuración de la luminaria.

Los datos acerca de la geometría de la luminaria y del área a irradiar definen forma, tamaño y posición relativa de ambos elementos, y se establecen ambos al inicio del proceso de búsqueda de la luminaria óptima. La geometría de luminaria y área a irradiar pueden definirse utilizando cualquier sistema de referencia adecuado, aunque normalmente se emplea un sistema de referencia cartesiano. En principio, luminaria y área a irradiar pueden tener diferentes formas, aunque según una realización particularmente preferida de la invención la luminaria es plana y el área a irradiar es también plana, estando ambos elementos ubicados en planos paralelos.

Como se ha mencionado, la configuración de la luminaria incluye el número total de LEDs de la luminaria así como, para cada uno de dichos LEDs, el tipo, posición e intensidad de corriente que lo atraviesa. Es decir, la luminaria puede asimilarse a una superficie sobre la cual hay ubicados unos LEDs en diferentes posiciones. Una determinada configuración de la luminaria comprende información relativa al número de LEDs empleados, el tipo de LED ubicado en cada posición particular de la luminaria, y la intensidad de corriente que atraviesa cada uno de dichos LEDs. Como es natural, LEDs que se alimentan con intensidades de corriente iguales o similares pueden estar agrupados eléctricamente.

Opcionalmente, también se pueden establecer otras restricciones adicionales, tales como por ejemplo una o varias de las siguientes:

- Una restricción relativa a una distancia mínima permitida entre LEDs. Se evita así que como resultado del proceso se obtengan LEDs que deban estar más cerca entre sí de lo que permite su propio tamaño físico.

- Una restricción relativa a un número máximo de LEDs de la luminaria. De ese modo, se evitan soluciones con números de LEDs excesivos que tienen poca aplicación práctica.

2. Aplicar un algoritmo genético para optimizar la función objetivo con el propósito de minimizar una desviación entre la curva de irradiancia espectral calculada y la curva de irradiancia espectral deseada, así como una inhomogeneidad espacial de la curva de irradiancia calculada en dichos puntos del plano a irradiar, comprendiendo la luminaria únicamente LEDs de una base de datos de LEDs predeterminada.

Para llevar a cabo este paso, en primer lugar se supone un conjunto de configuraciones iniciales de la luminaria, que llamaremos población inicial, en la que llamaremos ‘individuo’ a cada configuración. Esta población inicial puede determinarse, por ejemplo, eligiendo de manera aleatoria, para cada uno de los individuos de la población, un determinado número de LEDs de diferentes tipos, unas posiciones donde se ubican dichos LEDs, y unas intensidades de corriente que alimentan dichos LEDs. Puesto que la geometría de la luminaria y del área a irradiar son conocidos, ya que están fijados desde el inicio del proceso, es posible utilizar la función objetivo para determinar la curva de irradiancia espectral que corresponde a estas configuraciones de luminaria en particular.

Una vez obtenida la curva de irradiancia espectral para cada individuo de la población mencionada, la función objetivo proporciona como resultado, para cada configuración de la población:

- La diferencia entre la curva de irradiancia espectral calculada y la curva de irradiancia espectral deseada en cada punto del área a irradiar, lo que permite asegurar que la solución obtenida se parece suficientemente al objetivo deseado.

- La inhomogeneidad de la curva de irradiancia espectral calculada para los puntos del área a irradiar determinados anteriormente. Más concretamente, se calcula la irradiancia en cada uno de dichos puntos y, a continuación, se selecciona el valor más alto y el valor más bajo. La inhomogeneidad se calcula teniendo en cuenta estos dos valores.

Se establece como objetivo principal del proceso de optimización la minimización de dichas cantidades. Además de este objetivo relativo a la desviación máxima y a la inhomogeneidad máxima, es posible aplicar otros objetivos adicionales. Por ejemplo, un objetivo adicional podría ser alcanzar un valor mínimo de la cobertura espectral deseada, estando definida como la existencia de un mínimo determinado de irradiancia en cada subintervalo de longitudes de onda dentro de un intervalo espectral deseado.

En definitiva, se comprueba aquí si la curva de irradiancia espectral obtenida para cada uno de los individuos de la población cumple con los objetivos mencionados en los puntos del área a irradiar definidos. Estos puntos se disponen normalmente uniformemente distribuidos por todo el área a irradiar con el propósito de asegurar en la medida de lo posible que dichos objetivos se cumplen también en la mayor parte de dicha superficie.

Si la solución cumple con las condiciones establecidas, se considera la solución óptima. En caso contrario, se continúa con el proceso establecido en el algoritmo genético empleado, aplicando transformaciones sobre los individuos de la población, y se continúa iterando hasta llegar a una solución óptima.

En principio, podrían utilizarse diferentes tipos de algoritmos genéticos para encontrar una solución al problema planteado. Sin embargo, dado el tipo de variables (mezcla de enteras y continuas), el hecho de que existen varios objetivos a minimizar (al menos dos: desviación con relación a la curva deseada e inhomogeneidad espacial máxima), y que entre las restricciones hay al menos una restricción lineal (número máximo de LEDs), preferiblemente se utiliza un algoritmo genético de tipo NSGA (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm).

Por último, es importante remarcar que, durante la aplicación del algoritmo genético, los LEDs que se seleccionan para formar parte de cada luminaria en cada una de las iteraciones son únicamente LEDs de una base de datos de LEDs predeterminada. Esta base de datos de LEDs predeterminada puede corresponder a determinados modelos de LEDs comerciales disponibles. La base de datos podrá incluir los patrones de radiación espectral y angular de los LEDs, así como cualquier otro dato relevante en este contexto. Estos datos se pueden obtener, por ejemplo, de las hojas de características correspondientes a cada tipo de LED incluido en la base de datos. Naturalmente, esta base de datos podrá ampliarse fácilmente añadiendo nuevos modelos de LEDs a medida que estén comercialmente disponibles.

3. Obtener la configuración óptima de la luminaria, que incluye el número total óptimo de LEDs de la luminaria así como, para cada uno de dichos LEDs, el tipo, posición e intensidad de corriente que lo atraviesa.

Una vez el algoritmo genético converge hasta una solución aceptable, el resultado obtenido es una configuración de la luminaria que constituye la configuración óptima.

En definitiva, el resultado de este proceso es una configuración óptima de la luminaria que permite obtener una curva de irradiancia espectral cercana a la deseada y que, además, presenta una homogeneidad espacial suficiente en el área a irradiar. Naturalmente, un último paso de este procedimiento sería dicha fabricación de dicha luminaria óptima.

La presente invención también está dirigida a un programa de ordenador que comprende instrucciones que, cuando el programa es ejecutado por un ordenador, provocan que el ordenador lleve a cabo el método descrito en los párrafos anteriores. El programa puede tener la forma de código fuente, código objeto, una fuente intermedia de código y código objeto, por ejemplo, como en forma parcialmente compilada, o en cualquier otra forma adecuada para uso en la puesta en práctica de los procesos según la invención.

La presente invención también está dirigida a un medio de almacenamiento legible por ordenador que comprende instrucciones que, cuando son ejecutadas por un ordenador, provocan que el ordenador lleve a cabo el método descrito en los párrafos anteriores. El medio de almacenamiento puede ser cualquier entidad o dispositivo capaz de soportar el programa. Por ejemplo, el medio de almacenamiento podría incluir memoria ROM, una memoria CD ROM o una memoria ROM de semiconductor, o un soporte de grabación magnética tal como un disco flexible o un disco duro, un circuito integrado en el que está implementado el programa, etc. Alternativamente, el medio de almacenamiento podría ser una portadora transmisible, por ejemplo, una señal eléctrica u óptica transportable a través de cable eléctrico u óptico, por radio o por cualesquiera otros medios.

BREVE DESCRIPCIÓN DE LOS DIBUJOS

La Fig. 1 muestra una perspectiva esquemática de la luminaria y el área a irradiar de acuerdo con un ejemplo de la presente invención.

La Fig. 2 muestra una vista esquemática de las posiciones que pueden ocupar los LEDs en la luminaria de este ejemplo de la invención.

La Fig. 3 muestra la curva de irradiancia espectral correspondiente a cada uno de los LEDs de la base de datos de LED utilizada en este ejemplo de la invención, así como la forma del espectro solar objetivo AM1.5G.

La Fig. 4 muestra la curva de irradiancia angular correspondiente a cada uno de los LEDs de la base de datos de LED utilizada en este ejemplo de la invención.

Las Figs. 5a y 5b muestran una vista en planta esquemática de la posición de los puntos de control en el área a irradiar utilizados al definir los objetivos 1 (Fig. 5b), 2 (Fig. 5a) y 3 (Fig. 5b).

La Fig. 6 muestra una vista en planta esquemática de la posición de los LEDs en la luminaria óptima, así como la posición del área a irradiar y de sus puntos de control.

Las Figs. 7a y 7b muestran respectivamente la desviación de irradiancia total en cada región del área a irradiar y el número de intervalos espectrales no válidos en cada región del área a irradiar.

La Fig. 8 muestra la curva de irradiancia calculada (azul) y la curva de irradiancia deseada (rojo), que corresponde al espectro solar AM1.5G. En la inserción se muestra la desviación de la proporción de radiación en cada intervalo espectral de la curva calculada con respecto a la proporción que existe en el espectro solar.

REALIZACIÓN PREFERENTE DE LA INVENCIÓN

Para ilustrar con más detalle en qué consiste el método propuesto, se describe a continuación paso a paso a través de un ejemplo particular de aplicación.

1. Definición del problema, geometría, restricciones y base de datos

Se desea obtener una luminaria (1) que proporcione en un área a irradiar (3) una curva de radiación similar a la irradiancia solar. En adelante, se hace referencia a la curva de irradiancia deseada como AM1.5G, que es la denominación convencionalmente asignada al espectro estándar en la superficie de la Tierra.

La luminaria (1) está contenida en un plano separado 5 cm de un plano paralelo en el que está contenida el área a irradiar (3). La luminaria (1) tiene unas dimensiones de 5 x 5 cm, mientras que el área a irradiar (3) tiene unas dimensiones de 1 x 1 cm y está en una posición centrada con relación a dicha luminaria (1). La Fig. 1 muestra de manera esquemática los datos geométricos relativos a la luminaria (1) y el área a irradiar (3).

Se establece como restricción adicional una distancia mínima entre LEDs (2) de 0,5 cm. Para implementar esta restricción, se utiliza un mallado en el plano de la luminaria (1) de 5x5 que respeta esta separación mínima, dando lugar a 100 posiciones discretas numeradas de la manera que se muestra en la Fig. 2. Se establece también una restricción adicional que limita el número de LEDs (2) de la luminaria a un máximo de 40.

Para este ejemplo, se utiliza una base de datos de LEDs (2) comerciales actualmente en stock que comprende 19 modelos de LEDs (2) distintos. Cada uno de estos LEDs (2) emite en intervalos diferentes, estando el patrón de radiación espectral y angular emitido por cada LED (2) almacenado en dicha base de datos. Las Figs. 3 y 4 muestran respectivamente los patrones de emisión espectrales y angulares correspondientes a los LEDs (2) de la base de datos.

2. Definición de la función objetivo

Conforme a lo establecido en la invención, la función objetivo se construye con el fin de que su minimización por medio del algoritmo genético permita obtener la luminaria (1) deseada. Las variables de esta función son:

a) El número de LEDs (2) utilizados de cada uno de los 19 tipos almacenados de la base de datos. Es una variable entera de rango [0,40].

b) La intensidad de corriente que alimenta cada grupo de LEDs (2). Se define como grupo a un conjunto de LEDs (2) de un mismo tipo que, además, están alimentados por la misma intensidad. Esto facilita la construcción de la luminaria (1) en la práctica real. Se trata de una variable continua de rango [Un, Imáx] (según los parámetros correspondientes a cada tipo de LED).

c) La posición en el mallado de cada uno de los LEDs (2) utilizados. Es una variable entera de rango [1,100] (según la distribución anteriormente mostrada).

Se crea un vector de variables conforme a la definición anterior, siendo cada vector la descripción exacta de una luminaria (1), que llamaremos individuo. Un ejemplo de vector de variables de la función sería el siguiente:

Este vector está formado del modo que se describe a continuación:

- El primer conjunto de elementos define el número de LEDs (2) de cada tipo que tiene la luminaria (1). En este caso concreto, la serie inicial de números 1 0 0 2 ... 8 indica que la luminaria tiene 1 LED del primer tipo, 0 LEDs del segundo y del tercer tipo, 2 LEDs del cuarto tipo, etc.

- El segundo conjunto de elementos (220 351 400.02 611.3 ... 21.4) describe la intensidad de corriente asociada a cada tipo de LED (2). En este caso, se asignan intensidades de 220 mA al conjunto de LEDs del primer tipo, 351 mA al conjunto de LEDs del segundo tipo (aunque en este caso no haya), etc.

- El tercer conjunto de elementos (21 30 78 2 . 22) describe la distribución espacial de los LEDs (2) individuales en la luminaria (1). En este caso, el primer LED (que sería del primer tipo) estaría colocado en la posición 21, los dos siguientes (que serían del cuarto tipo) en las posiciones 30 y 78, y así hasta completar el número total de LEDs de este individuo en concreto.

Este vector permite realizar el cálculo de irradiancia tal como se describe en la invención, pues ya describe perfectamente la luminaria (1). El siguiente paso es establecer los valores que se desean alcanzar en los parámetros de la función objetivo, a fin de minimizar la diferencia.

En este problema concreto, al estar diseñando un simulador solar, se busca que cumpla la norma actual para ser clasificado como A+A+ en cuanto a uniformidad espacial y coherencia espectral. Además, se desea que tenga una irradiancia total (en mW/cm2) similar a la del espectro AM1.5G. Esto define los tres objetivos:

a) OBJ1: una cierta no-uniformidad espacial máxima en el área a irradiar (3) (en concreto, la norma requiere menos de un 1% para la clase A+).

b) OBJ2: una cierta desviación media con respecto a la irradiancia total del sol (la norma no tiene un criterio en este sentido, pero se establecerá que sea menor de un 5%).

c) OBJ3: una cierta desviación de la proporción de radiación espectral respecto a la del espectro de radiación ideal (en concreto, la norma requiere que el acoplamiento debe encontrarse entre un 0,875 y un 1,125, donde 1 equivaldría a la misma proporción de radiación que en el caso del sol) entre los 6 intervalos recogidos en la siguiente tabla:Rango de longitud de onda

Para establecer estos objetivos de manera matemática, se definen puntos de medida en el área a irradiar (3) que permitan monitorizar el cumplimiento de estas condiciones. Para estar lo más cerca posible de la norma, se establecen 5 puntos en forma de cruz para el segundo objetivo (OBJ2) y 9 puntos para los objetivos primero y tercero (OBJ1 y OBJ3), tal como se muestra en las Figs. 5a y 5b. Esta elección se basa en que el segundo objetivo no es tan exigente como los otros dos, y basta con que se minimice de forma más aproximada.

Pasamos a definir matemáticamente los tres objetivos, cuantificando así la desviación respecto a la luminaria (1) ideal buscada:

Elobjetivo 1, que dará cuenta de la no-uniformidad espacial, se calcula a través de la diferencia entre las irradiancias máxima (Imáx) y mínima (Imín) encontradas entre los 9 puntos descritos:

Elobjetivo 2se define como la media de la desviación con respecto a la irradiancia total solar en los 5 puntos seleccionados. Esta restricción se implementa mediante la siguiente fórmula:

Elobjetivo 3representa la suma del número de intervalos ‘erróneos’ (en los que no se cumple el acoplamiento espectral 0,875-1,125 que establece la norma) existentes en cada uno de los 9 puntos seleccionados. Esta restricción se implementa mediante la siguiente fórmula:

Para obtener una luminaria (1) que pertenezca a la clase A+A+ en uniformidad espacial y acoplamiento espectral, el OBJ1 debe ser menor que 1 y el OBJ3 debe ser 0. La minimización del OBJ2, por su parte, asegura que la configuración de la luminaria (1) permite conseguir una irradiancia media cercana a 1 sol, es decir, la irradiancia propia del espectro AM1.5G.

3. Proceso de optimización

Una vez establecidas geometría y función objetivo, se puede acotar el problema con las siguientes características matemáticas:

- Es Mixto, es decir, contiene una mezcla de variables enteras y continuas.

- Es Multiobjetivo, es decir, busca minimizar varios objetivos simultáneamente, en concreto tres.

- Posee restricciones lineales, por ejemplo: queremos que el número total de LEDs no supere los 40.

El algoritmo genético concreto que se utiliza en este ejemplo para resolver este problema pertenece a la familia de los NSGA(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm).Estos algoritmos se basan en generar una población de muchos individuos diversos (vectores de variables como el descrito anteriormente) y aplicarles dos tipos de transformaciones:

•Crossover.mezcla entre individuos de la población.

• Mutación: variaciones aleatorias e individuales de sus parámetros.

Se define como“generación”a la población de individuos obtenida como resultado de cada transformación de la anterior. En cada iteración se debe ir excluyendo a aquellos individuos poco favorables de acuerdo a los objetivos definidos, y beneficiando a los que permitan minimizarlos, emulando el proceso natural evolutivo de la vida.

A través de las sucesivas‘generaciones’,los individuos de la población conservada irán evolucionando hacia configuraciones que se irán acercando cada vez más a la meta establecida para estos tres objetivos.

Comenzando con una población inicial de 10.000 individuos se obtiene, tras 100 generaciones, una luminaria de clase A+A+ que cumple los criterios establecidos, siendo sus valores concretos:

• OBJ1 (no-uniformidad espacial): 0,836 %

• OBJ2 (desviación media con respecto a la irradiancia total del sol): 0,680 %

• OBJ3 (intervalos no válidos en acoplamiento espectral): 0

La solución se muestra en la Fig. 6, donde se muestra gráficamente la posición de cada uno de los LEDs (2) en la luminaria (1) por medio de un código de colores que representa el tipo de LED (2). En la parte inferior derecha de esta figura se añade un gráfico de barras que representa las intensidades de corriente asignadas a cada tipo de LEDs, en color naranja, superpuestas sobre barras azules que indican su valor máximo posible.

Las Figs. 7a y 7b muestran respectivamente mediante un código de colores la desviación en la irradiancia total en tanto por ciento en cada región del área a irradiar (3) y el número de intervalos espectrales no válidos en cada región del área a irradiar (3).

La Fig. 8 muestra la irradiancia espectral en el punto (0,0) del área a irradiar (3), habiéndose representado en el lado derecho una gráfica de barras adicional que muestra el acoplamiento con la curva de radiación deseada AM1.5G en ese punto (0,0).

El último paso del procedimiento descrito sería la fabricación de la luminaria de acuerdo con la configuración óptima calculada.

Claims (9)

REIVINDICACIONES

1. Método implementado por ordenador para determinar la configuración óptima de una luminaria (1) formada por LEDs (2) con el propósito de conseguir una curva de irradiancia espectral predeterminada sobre un área a irradiar (3), donde la luminaria (1) carece de elementos ópticos adicionales a los propios LEDs (2),caracterizado por quecomprende:

- construir una función objetivo que calcula, en función de la geometría de la luminaria (1) y del área a irradiar (3), y de una configuración de la luminaria (1) que incluye el número total de LEDs (2) de la luminaria (1) así como, para cada uno de dichos LEDs (2), el tipo, posición e intensidad de corriente que lo atraviesa, una curva de irradiancia espectral en varios puntos del área a irradiar (3) que corresponde a dicha configuración de dicha luminaria (1);

- aplicar un algoritmo genético para optimizar la función objetivo con el propósito de minimizar una desviación entre la curva de irradiancia espectral calculada y la curva de irradiancia espectral predeterminada, así como una inhomogeneidad espacial de la curva de irradiancia espectral calculada en dichos puntos del área a irradiar (3), comprendiendo la luminaria (1) únicamente LEDs (2) de una base de datos de LEDs (2) predeterminada que incluye los patrones de radiación espectral y angular de los LEDs (2); y

- obtener la configuración óptima de la luminaria (1), que incluye el número total óptimo de LEDs (2) de la luminaria (1) así como, para cada uno de dichos LEDs (2), el tipo, posición e intensidad de corriente que lo atraviesa.

2. Método de acuerdo con la reivindicación 1, donde la luminaria (1) es plana y el área a irradiar (3) también es plana, estando ambas ubicadas en planos paralelos

3. Método de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones anteriores, que además comprende establecer una restricción relativa a una distancia mínima permitida entre LEDs (2) .

4. Método de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones anteriores, que además comprende establecer una restricción relativa a un número máximo de LEDs (2) de la luminaria.

5. Método de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones anteriores, que además comprende establecer una restricción relativa a la diferencia máxima permitida entre la curva de irradiancia espectral calculada y la curva de irradiancia espectral predeterminada.

6. Método de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones anteriores, que además comprende establecer una restricción relativa a la mínima cobertura espectral predeterminada, estando definida como la existencia de un mínimo determinado de irradiancia en cada subintervalo de longitudes de onda dentro de un intervalo espectral deseado

7. Método de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones anteriores, donde el algoritmo genético empleado es un algoritmo NSGA (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm).

8. Programa de ordenador que comprende instrucciones que, cuando el programa es ejecutado por un ordenador, provocan que el ordenador lleve a cabo el método de cualquiera de las reivindicaciones 1-7.

9. Medio de almacenamiento legible por ordenador que comprende instrucciones que, cuando son ejecutadas por un ordenador, provocan que el ordenador lleve a cabo el método de cualquiera de las reivindicaciones 1 -7.