(57)【要約】【課題】高い効率で光を取り出すことが可能となる光取り出し構造体を提供する。【解決手段】本発明は、発光基材部１００と接し、前記発光基材部１００における発光を取り出す光取り出し構造体であって、前記発光基材部１００と隣接すると共に、前記発光基材部１００の屈折率より高い屈折率を有する基台部２１０と、前記基台部２１０と隣接すると共に、前記基台部２１０の屈折率より高い屈折率を有する周期構造部２２０と、を有することを特徴とする。【選択図】  図８
2012248794.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
基台部と、
前記基台部と隣接すると共に、前記基台部の屈折率より高い屈折率を有する周期構造部と、を有することを特徴とする光取り出し構造体。
【請求項２】
基台部と、
前記基台部と隣接すると共に、前記基台部の屈折率と同じ屈折率を有する第1の周期構造
部と、
前記第１の周期構造部と隣接すると共に、前記第1の周期構造部の屈折率より高い屈折率
を有する第２の周期構造部と、を有することを特徴とする光取り出し構造体。
【請求項３】
発光基材部と接し、前記発光基材部における発光を取り出す光取り出し構造体であって、前記発光基材部と隣接すると共に、前記発光基材部の屈折率より高い屈折率を有する基台部と、
前記基台部と隣接すると共に、前記基台部の屈折率より高い屈折率を有する周期構造部と、を有することを特徴とする光取り出し構造体。
【請求項４】
発光基材部と接し、前記発光基材部における発光を取り出す光取り出し構造体であって、前記発光基材部と隣接すると共に、前記発光基材部の屈折率より高い屈折率を有する基台部と、
前記基台部と隣接すると共に、前記基台部の屈折率と同じ屈折率を有する第1の周期構造
部と、
前記第１の周期構造部と隣接すると共に、前記第1の周期構造部の屈折率より高い屈折率
を有する第２の周期構造部と、を有することを特徴とする光取り出し構造体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、発光素子の発光基材部と接するように配され、前記発光基材部における発光を取り出す光取り出し構造体に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＬＥＤなどの半導体発光素子の半導体結晶内で生成した光を、発光素子内部から素子外部に取り出す効率を向上させるために、発光素子と外界との境界領域に光取り出し構造体を設けることが行われる。
【０００３】
例えば、特許文献１（特開２００６−２７８７５１号公報）には、ＧａＮ系半導体からなる発光層を含んだ積層体が基板の上面に形成され、該基板の下面側から光を取り出すようにフリップチップ実装可能な構成とされた、フリップチップ型のＧａＮ系半導体発光素子であって、該基板の下面には、該基板の材料の屈折率と同等以上の屈折率を有する光透過性の材料からなり光を散乱させ得る凹凸構造体が形成されていることを特徴とする、ＧａＮ  系半導体発光素子が開示されている。
【特許文献１】特開２００６−２７８７５１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の特許文献1記載の、基板の材料の屈折率と同等以上の屈折率を有する光透過性の
材料からなり光を散乱させ得る凹凸構造体からなる光取り出し構造体では、光の取り出し効率が必ずしも高くない、という問題があった。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は以上のような課題を解決するためのもので、請求項１に係る発明は、基台部と、前記基台部と隣接すると共に、前記基台部の屈折率より高い屈折率を有する周期構造部と、を有することを特徴とする光取り出し構造体である。
【０００６】
また、請求項２に係る発明は、基台部と、前記基台部と隣接すると共に、前記基台部の屈折率と同じ屈折率を有する第1の周期構造部と、前記第１の周期構造部と隣接すると共
に、前記第1の周期構造部の屈折率より高い屈折率を有する第２の周期構造部と、を有す
ることを特徴とする光取り出し構造体である。
【０００７】
また、請求項３に係る発明は、発光基材部と接し、前記発光基材部における発光を取り出す光取り出し構造体であって、前記発光基材部と隣接すると共に、前記発光基材部の屈折率より高い屈折率を有する基台部と、前記基台部と隣接すると共に、前記基台部の屈折率より高い屈折率を有する周期構造部と、を有することを特徴とする。
【０００８】
また、請求項４に係る発明は、発光基材部と接し、前記発光基材部における発光を取り出す光取り出し構造体であって、前記発光基材部と隣接すると共に、前記発光基材部の屈折率より高い屈折率を有する基台部と、前記基台部と隣接すると共に、前記基台部の屈折率と同じ屈折率を有する第1の周期構造部と、前記第１の周期構造部と隣接すると共に、
前記第1の周期構造部の屈折率より高い屈折率を有する第２の周期構造部と、を有するこ
とを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の実施の形態に係る光取り出し構造体によれば、高い効率で光を取り出すことが
可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】パラメータフィッティング方法で用いられるシステム構成の一例を示す図である。
【図２】本発明の実施形態に係る光取り出し構造体を説明する図である。
【図３】光取り出し構造体の最適化の演算に用いられるパラメータを説明する図である。
【図４】パラメータフィッティング方法によるフローチャートを示す図である。
【図５】図４の続きのフローチャートを示す図である。
【図６】図５の続きのフローチャートを示す図である。
【図７】図４〜図６の遺伝的アルゴリズムを用いた処理を模式的に表現した図である。
【図８】本発明の第１実施形態に係る光取り出し構造体を説明する図である。
【図９】本発明の第２実施形態に係る光取り出し構造体を説明する図である。
【図１０】本発明の第３実施形態に係る光取り出し構造体を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照しつつ説明する。本実施形態においては、光取り出し効率が高い光取り出し構造体を求めるために、パラメータフィッティング方法による最適化を採用している。そこで、まず、パラメータフィッティング方法を実行するためのシステムについて説明する。図１はパラメータフィッティング方法で用いられるシステム構成の一例を示す図である。
【００１２】
図１において、１０はシステムバス、１１はＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、１２はＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、１３はＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、１４は外部情報機器との通信を司る通信制御部、１５はキーボードコントローラなどの入力制御部、１６はディスプレイコントローラなどの出力制御部、１７は外部記憶装置制御部、１８はキーボード、ポインティングデバイス、マウスなどの入力機器からなる入力部、１９はＬＣＤディスプレイなどの表示装置や印刷装置からなる出力部、２０はＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）等の外部記憶装置である。
【００１３】
図１において、ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１３内のプログラム用ＲＯＭ、或いは、大容量の外部記憶装置２０に記憶されたプログラム等に応じて、外部機器と通信することでデータを検索・取得したり、また、図形、イメージ、文字、表等が混在した出力データの処理を実行したり、更に、外部記憶装置２０に格納されているデータベースの管理を実行したり、などといった演算処理を行うものである。
【００１４】
また、ＣＰＵ１１は、システムバス１０に接続される各デバイスを統括的に制御する。ＲＯＭ１３内のプログラム用ＲＯＭあるいは外部記憶装置２０には、ＣＰＵ１１の制御用の基本プログラムであるオペレーティングシステムプログラム（以下ＯＳ）等が記憶されている。また、ＲＯＭ１３あるいは外部記憶装置２０には出力データ処理等を行う際に使用される各種データが記憶されている。ＲＡＭ１２は、ＣＰＵ１１の主メモリ、ワークエリア等として機能する。
【００１５】
入力制御部１５は、キーボードや不図示のポインティングデバイスからの入力部１８を制御する。また、出力制御部１６は、ＬＣＤディスプレイ等の表示装置やプリンタなどの印刷装置の出力部１９の出力制御を行う。
【００１６】
外部記憶装置制御部１７は、ブートプログラム、各種のアプリケーション、フォントデータ、ユーザーファイル、編集ファイル、プリンタドライバ等を記憶するＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）や、或いはフロッピーディスク（ＦＤ）等の外部記憶装置２０へのアクセスを制御する。
【００１７】
また、通信制御部１４は、ネットワークを介して、外部機器と通信を制御するものであり、これによりシステムが必要とするデータを、インターネットやイントラネット上の外部機器が保有するデータベースから取得したり、外部機器に情報を送信したりすることができるように構成される。
【００１８】
外部記憶装置２０には、ＣＰＵ１１の制御プログラムであるオペレーティングシステムプログラム（以下ＯＳ）以外に、本発明のパラメータフィッティング方法をＣＰＵ１１上で動作させるシステムプログラム、及びこのシステムプログラムで用いるデータなどがインストールされ保存・記憶されている。
【００１９】
本発明のパラメータフィッティング方法を実現するシステムプログラムで利用されるデータとしては、基本的には外部記憶装置２０に保存されていることが想定されているが、場合によっては、これらのデータを通信制御部１４を介してインターネットやイントラネット上の外部機器から取得するように構成することも可能である。
【００２０】
次に、以上のように構成されるシステムを用いて、本発明の実施形態に係るパラメータフィッティング方法を実現させるための具体的な方法について説明する。図２は本発明の実施形態に係る光取り出し構造体を説明する図である。また、図３は光取り出し構造体の最適化の演算に用いられるパラメータを説明する図である。図２に示すように、発光基材部１００は、ＬＥＤなどの半導体発光素子における発光部であり、光取り出し構造体２００はこの発光基材部１００に接するようにして配されている。
【００２１】
本発明の実施形態に係る光取り出し構造体２００は、発光基材部１００と接する基台部２１０と、この基台部２１０に接するようにして配されてなる周期構造部２２０とから構成されている。周期構造部２２０は、基台部２１０が発光基材部１００と接しない側の面に形成される、同一パターンが繰り返されることによって構成された構造部である。
【００２２】
上記のような光取り出し構造体２００から光が取り出される効率ηは、下式（１）のように定義することができる。
【００２３】
【数１】
2012248794.tif 000003
（１）
ただし、θは発光基材部１００からの光が光取り出し構造体２００に入射する角度を、また、Ｔｓｕｍθは、入射角がθであるときの透過回折効率の全次数の総和を表している。
【００２４】
図３は周期構造部２２０の１周期分の光取り出し構造体２００を模式的に図示したものである。このような光取り出し構造体２００において、パラメータフィッティング方法においては、図３に示すような以下のパラメータをそれぞれ所定範囲内で探索を行い、最適解を得るようにするものである。
Λ：周期構造部２２０の１周期分のピッチ
ｎ1：第１の領域における第１屈折率
ｎ2：第２の領域における第２屈折率
ｎ3：第３の領域における第３屈折率
Ｄ1：同一媒質の第１層の厚さ
Ｄ2：同一媒質の第２層の厚さ
ｄ：周期構造部２２０における一層あたりの厚さ
ｔｈ１：層間の第１の閾値
ｔｈ２：層間の第２の閾値
ｔｈ３：層間の第３の閾値
なお、各閾値ｔｈ１〜ｔｈ３は屈折率が異なる材料の界面の位置を表すパラメータである。
【００２５】
上記の各パラメータによって、光取り出し構造体２００から光が取り出される効率を理論的に演算することが可能である。すなわち、光取り出し構造体２００から光が取り出される効率は（Λ，ｎ1，ｎ2，ｎ3，Ｄ1，Ｄ2，ｄ，ｔｈ１，ｔｈ２，ｔｈ３）の関数とし
て表現することができる。
パラメータフィッティング方法においては、複数組の（Λ，ｎ1，ｎ2，ｎ3，Ｄ1，Ｄ2，
ｄ，ｔｈ１，ｔｈ２，ｔｈ３）に対する評価関数値ｅを求めるようにする。以下、遺伝的アルゴリズムによるパラメータフィッティングについて説明する。
【００２６】
図４〜図６に、遺伝的アルゴリズムによるパラメータフィッティングのフローチャートを示す。
【００２７】
最初に図４に示すように、ｓｔｅｐ１１〜１２で、初期設定を行う。すなわち、ｓｔｅｐ１１で、初期状態のｔ個の各変数ｖ0k（１≦ｋ≦ｔ）の値の読み込みを行う。
【００２８】
次いで、ｓｔｅｐ１２で、遺伝的アルゴリズム各世代ｇの個体数Ｎg及び第１世代の各
変数の範囲ｖ1kmin，ｖ1kmaxを設定する。変数ｖgkはΛ，ｎ1，ｎ2，ｎ3，Ｄ1，Ｄ2，ｄ
，ｔｈ１，ｔｈ２，ｔｈ３（例えば、ｖg1＝Λ、ｖg2＝ｎ1、ｖg3＝ｎ2、ｖg4＝ｎ3、ｖg5＝Ｄ1、ｖg6＝Ｄ2、ｖg7＝ｄ、ｖg8＝ｔｈ１、ｖg9＝ｔｈ２、ｖg10＝ｔｈ３）を表し、範囲はパーセント（例えば、±何％）としても実寸などの実の値としてもよい。
【００２９】
次いで、遺伝的アルゴリズムの第１世代として、まず、以下のｓｔｅｐ１３〜１６を個体数Ｎ1（Ｎgのｇ＝１：第１世代の個体数）個について繰返す。
【００３０】
ｓｔｅｐ１３で、各変数ｖ0kから各変数ｖ1kの値をｓｔｅｐ１２で設定した範囲内でランダムに決定する。設定した範囲を±Δ1kとし、ｖ1k＝ｖ0k＋２Δ1kｒ―Δ1kである。ここで、ｒは０≦ｒ≦１の範囲でランダムに発生される。
【００３１】
ただし、ｓｔｅｐ１３でｖ1k若しくはｖgkの値を決定する際に値がｖ1kminより小さい
ときにはｖ1kminに、ｖ1kmaxより大きいときにはｖ1kmaxとする。
【００３２】
次いで、ｓｔｅｐ１４で、評価関数値ｅ1（ｅgのｇ＝１：第１世代の評価関数値）を算出する。ここで、評価関数値ｅ1は、（１―η）を用いて算出する。評価関数値ｅ1は、（１―η）とした。
【００３３】
次いで、ｓｔｅｐ１５で、ｓｔｅｐ１４で算出した評価関数値ｅ1が設定した閾値より
小さいか否かを問う。ここで、閾値は十分に小さい値を選ぶ。
【００３４】
ｓｔｅｐ１５で、ｅ1が設定した閾値より小さいと判定されると、それ以上の演算は必
要ないと判断し、処理を終了させる。
【００３５】
ｓｔｅｐ１５で、ｅ1が設定した閾値以上と判定されると、次のｓｔｅｐ１６へ進み、
第１世代の個体数Ｎ1だけ全部が終了したか否かを問う。この判定で、評価関数値ｅ1の算定と閾値との比較が個体数Ｎ1だけ全部終了しない限り、ｓｔｅｐ１３〜１５に戻って各
変数ｖ0kから各変数ｖ1kの値を設定した範囲内でランダムに選んだ個体について評価関数値ｅ1の算定と閾値との比較を行い、同様に繰返す。
【００３６】
ｓｔｅｐ１６で、第１世代の個体数Ｎ1全部について、評価関数値ｅ1の算定と閾値との比較を行ったと判定されると、ｓｔｅｐ１７へ進み、Ｎ1個の個体それぞれの確率ｐ1（ｐgのｇ＝１：第１世代の確率）を算出する。確率ｐは、ｑを各個体の評価関数値ｅが大き
ければ大きい程小さな値として、
【００３７】
【数２】
2012248794.tif 000004
・・・（２）
と、Ｎ個のｑの総和でそれぞれのｑを規格化したもので定義し、ここでは、ｑ＝ｅ-4とした。他にｅ-3を用いてもよい。ｅ-1、ｅ-2を用いると収束が遅くなり望ましくない。
【００３８】
次いで、ｓｔｅｐ１８で、第１世代の個体数Ｎ1の評価関数値ｅ1、確率ｐ1、各変数ｖ1kのリストを作成し、遺伝的アルゴリズムの第１世代の演算を終えて、図５のＡへ進む。
【００３９】
図５は遺伝的アルゴリズムの第２世代以降の各世代の優性遺伝と突然変異を示すフローチャートであり、各世代で繰返し行う処理である。
【００４０】
まず、ｓｔｅｐ２１で、今世代の個体数Ｎgの各変数ｖgkの値を決定する際の範囲を設
定する。この処理は、ｓｔｅｐ１２での設定と同様に範囲はパーセントとしても実寸としてもよい。その範囲の値は第１世代と同じでも、何世代か毎に少しずつ小さくしていってもよい。ｓｔｅｐ２１における前記範囲は±Δgkとする。
【００４１】
次いで、ｓｔｅｐ２２で、優性遺伝の個体数ＮA,g個、突然変異の個体数ＮB,g個を設定する。今世代の個体数はＮgであるから、通常の遺伝の個体数は残りのＮg−（ＮA,g＋ＮB,g）となる。
【００４２】
次いで、優性遺伝のｓｔｅｐ２３へ進み、前世代のリストの中、評価関数値ｅg-1が最
も良い（小さい）方からＮA,g個までの、すなわち、優性な個体の評価関数値ｅg-1、確率ｐg-1、各変数ｖg-1,kのリストを今世代にそのまま継承（ＮA,g個について繰返し）する
。
【００４３】
次いで、突然変異として、ｓｔｅｐ２４で、前世代の中から１つの個体をリストの確率で重み付けてランダムに選定する。この際、ｓｔｅｐ２３で選択されたものも重複して選定される可能性がある。
【００４４】
次いで、ｓｔｅｐ２５で、所定の範囲内でランダムに選んだ一定値（一般的に各変数により異なる値）を選定されたその個体の各変数ｖg-1,kに付加し、今世代の各変数ｖgkの
値に設定する。この一定値の範囲は、ｓｔｅｐ２１で設定した範囲を越えた範囲内でランダムに選ぶ。
【００４５】
ただし、ｓｔｅｐ２５でｖgkの値を決定する際に値がｖgkminより小さいときにはｖgkminに、ｖgkmaxより大きいときにはｖgkmaxとする。
【００４６】
次いで、ｓｔｅｐ２６で、ｓｔｅｐ２５で設定した変数ｖgkの個体について評価関数値ｅgを算出する。その評価関数値ｅgは、（１−η）を用いて算出する。
【００４７】
次いで、ｓｔｅｐ２７で、今世代の突然変異の個体数ＮB,g個の処理が終わったか否か
（優性遺伝の個体数ＮA,g個を加えると、ＮA,g＋ＮB,g個の処理が終わったか否か）を判
定する。個体数ＮB,gだけ全部終了しない限り、ｓｔｅｐ２４〜２６に戻って新たに設定
した変数ｖgkの個体について評価関数値ｅgの算出を行い、同様に繰返す。
【００４８】
なお、以上のｓｔｅｐ２５〜２６の処理は、ランダムな乱数以外に、通常の最適化方法を用いることも考えられる。
【００４９】
さらに、以上の優性遺伝、突然変異の他に、遺伝的アルゴリズムの交叉（異なる２つの個体のｔ個の変数ｖgkを途中で相互に入れ換える。）等を入れることも考えられる。
【００５０】
以上の第２世代以降の各世代の優性遺伝と突然変異の処理の後に、図６に示す通常の遺伝を示すフローチャートの処理が行われる。すなわち、ｓｔｅｐ３１で、前世代の中から１つの個体をリストの確率で重み付けてランダムに選定する。この際、ｓｔｅｐ２３、２４で選択されたものも重複して選定される可能性がある。
【００５１】
次いで、ｓｔｅｐ３２で、前世代から選定した個体の各変数ｖg-1,kから今世代の各変
数ｖgkの値をｓｔｅｐ２１で設定した範囲内でランダムに決定する。
【００５２】
ただし、ｓｔｅｐ３２でｖgkの値を決定する際に値がｖgkminより小さいときにはｖgkminに、ｖgkmaxより大きいときにはｖgkmaxとする。
【００５３】
次いで、ｓｔｅｐ３３で、ｓｔｅｐ３２で決定した変数ｖgkの個体について評価関数値ｅgを算出する。その評価関数値ｅgは、（１―η）を用いて算出する。
【００５４】
次いで、ｓｔｅｐ３４で、ｓｔｅｐ３３で算出した評価関数値ｅgが設定した閾値より
小さいか否かを問う。ここで、閾値は十分に小さい値を選ぶ。
【００５５】
ｓｔｅｐ３４で、ｅgが設定した閾値より小さいと判定されると、それ以上の演算は必
要ないと判断し、処理を終了させる。
【００５６】
ｓｔｅｐ３４で、ｅgが設定した閾値以上と判定されると、次のｓｔｅｐ３５へ進み、
今世代の通常の遺伝の個体数Ｎg−（ＮA，g＋ＮB,g）個の処理が終わったか否か（優性遺伝の個体数ＮA,g個、突然変異の個体数ＮB,g個を加えると、Ｎg個の処理が終わったか否
か）を判定する。個体数Ｎg−（ＮA,g＋ＮB,g）だけ全部終了しない限り、ｓｔｅｐ３１
〜３４に戻って新たに設定した変数ｖgkの個体について評価関数値ｅgの算出を行い、同
様に繰返す。
【００５７】
ｓｔｅｐ３５で、今世代の通常の遺伝の個体数Ｎg−（ＮA,g＋ＮB,g）個の処理が終わ
ったと判定されると、次のｓｔｅｐ３６へ進み、今世代の個体数Ｎg個それぞれの確率ｐgを算出する。これは、ｓｔｅｐ１７と同様に、式（２）を用いて算出する。
【００５８】
次いで、ｓｔｅｐ３７で、今世代の個体数Ｎgの評価関数値ｅg、確率ｐg、各変数ｖgk
のリストを作成する。
【００５９】
次いで、ｓｔｅｐ３８で、終了条件を満たすか否かを判定する。終了条件としては、世代数が所定の値までや、評価関数値の世代中の最小値が所定の値になるまでや、評価関数値の世代中の最小値がほとんど変わらなくなるまで等がある。
【００６０】
ｓｔｅｐ３８の終了条件を満たさない場合は、図５のＡへ戻り、次の世代の処理を同様に行う。
【００６１】
図７は、以上の図４〜図６の遺伝的アルゴリズムを用いた処理を模式的に表現した図であり、図４が対応する第１世代で第０世代のパラメータｖ0kを設定した範囲でＮ1個の個
体に変形し、次に、図５〜図６が対応する第２世代でその第１世代のＮ1個の個体から所
定数の個体のパラメータを優性遺伝、突然変異、通常の遺伝として引継ぐ。以下、第３世代以降も同様に引継ぐ。
【００６２】
ここで、優性遺伝は、前世代の中から適合度が最も良い方から特定個体数までをそのまま継承する。突然変異は、前世代からランダムに個体を選び、指定した範囲内でランダムに決定（ｓｔｅｐ２１で設定した範囲を越えた範囲内で）（個体毎に実行）した一定値（一般的に各変数により異なる値）を全パラメータに加える。通常の遺伝は、前世代からランダムに個体を選び、その個体が持つ各パラメータを指定した範囲内でランダムに決定する。なお、第１世代は第０世代の１つの個体を元に通常の遺伝を行うものである。
【００６３】
なお、図７では、世代間にわたって個体をそのまま引継ぐように見えるが、優性遺伝以外は、上記のような変形を加えて継承する。
【００６４】
以上のような遺伝的アルゴリズムによるパラメータフィッティングを用いて最適化された本発明の実施形態に係る光取り出し構造体２００について説明する。図８は本発明の第１実施形態に係る光取り出し構造体２００を説明する図である。発光基材部１００における屈折率ｎsubは１．９であり、光が光取り出し構造体２００から取り出される空間は空
気を媒質としており、その屈折率ｎairは１であり、これらの屈折率はいずれも既定の定
数である。なお、発光基材部１００として想定される材料はＩＴＯである。また、第１実施形態に係る光取り出し構造体２００では周期構造部２２０における層数を３６として得た結果である。
【００６５】
図３に示すような前提条件によって、光取り出し構造体２００からの光取り出し効率が０．６３２と高い値を示す構造が図８に示すものである。図８に示す光取り出し構造体２００は、発光基材部１００と隣接すると共に、発光基材部１００の屈折率より高い屈折率（ｎlay＝２．１）を有する基台部２１０と、基台部２１０と隣接すると共に、基台部２
１０の屈折率より高い屈折率（ｎgrt＝２．６）を有する周期構造部２２０と、を有する
構成となっている。基台部２１０に用いる材料としてはＺｎＯやＺｒＯ2を、また、周期
構造部２２０に用いる材料としてはＴｉＯ2を想定することができる。
【００６６】
第１実施形態に係る周期構造部２２０は、パラメータフィッティング方法によって光取り出し効率が最適となるように構成されたものであり、このような本発明の実施の形態に係る周期構造部２２０によれば、高い効率で光を取り出すことが可能となる。
【００６７】
次に、本発明の他の実施形態について説明する。図９は本発明の第２実施形態に係る光取り出し構造体２００を説明する図である。発光基材部１００における屈折率ｎsubは１
．９であり、光が光取り出し構造体２００から取り出される空間は空気を媒質としており、その屈折率ｎairは１であり、これらの屈折率はいずれも既定の定数である。なお、発
光基材部１００として想定される材料はＩＴＯである。また、第２実施形態に係る光取り出し構造体２００では周期構造部２２０における層数を１２として得た結果である。
【００６８】
図３に示すような前提条件によって、光取り出し構造体２００からの光取り出し効率が０．６９３と高い値を示す構造が図９に示すものである。図９に示す光取り出し構造体２００は、発光基材部１００と隣接すると共に、発光基材部１００の屈折率より高い屈折率（ｎlay＝２．１）を有する基台部２１０と、基台部２１０と隣接すると共に、基台部２
１０の屈折率と同じ屈折率（ｎgrt1＝２．１）を有する第1の周期構造部と、前記第1の周期構造部と隣接すると共に、前記第1の周期構造部の屈折率より高い屈折率（ｎgrt2＝２
．６）を有する第２の周期構造部と、を有するものである。なお、図９において、周期構造部２２０のうち、ｘ−ｘ’より上側の周期構造部を第１の周期構造部とし、ｘ−ｘ’より下側の周期構造部を第２の周期構造部としている。基台部２１０に用いる材料としてはＺｎＯやＺｒＯ2を、また、周期構造部２２０のうち第1の周期構造部に用いる材料としてはＺｎＯやＺｒＯ2を、また、周期構造部２２０のうち第２の周期構造部に用いる材料と
してはＴｉＯ2を想定することができる。
【００６９】
第２実施形態に係る周期構造部２２０は、パラメータフィッティング方法によって光取り出し効率が最適となるように構成されたものであり、このような本発明の実施の形態に係る周期構造部２２０によれば、高い効率で光を取り出すことが可能となる。
【００７０】
次に、本発明の他の実施形態について説明する。図１０は本発明の第３実施形態に係る光取り出し構造体２００を説明する図である。発光基材部１００における屈折率ｎsubは
１．９であり、光が光取り出し構造体２００から取り出される空間は空気を媒質としており、その屈折率ｎairは１であり、これらの屈折率はいずれも既定の定数である。なお、
発光基材部１００として想定される材料はＩＴＯである。また、第３実施形態に係る光取り出し構造体２００では周期構造部２２０における層数を１２として得た結果である。
【００７１】
図３に示すような前提条件によって、光取り出し構造体２００からの光取り出し効率が０．６９２と高い値を示す構造が図１０に示すものである。図１０に示す光取り出し構造体２００は、発光基材部１００と隣接すると共に、発光基材部１００の屈折率より高い屈折率（ｎlay＝２．１）を有する基台部２１０と、基台部２１０と隣接すると共に、基台
部２１０の屈折率より高い屈折率（ｎgrt＝２．６）を有する周期構造部２２０と、を有
する構成となっている。基台部２１０に用いる材料としてはＺｎＯやＺｒＯ2を、また、
周期構造部２２０に用いる材料としてはＴｉＯ2を想定することができる。
【００７２】
第１実施形態においては、周期構造部２２０における層数は３６としたが、第３実施形態においては、周期構造部２２０における層数は１２とした。このような周期構造部２２０における層数の影響により、第３実施形態の光取り出し効率が、第１実施形態のものより高くなるものと考えられる。
【００７３】
上記のように、第３実施形態に係る周期構造部２２０は、パラメータフィッティング方法によって光取り出し効率が最適となるように構成されたものであり、このような本発明の実施の形態に係る周期構造部２２０によれば、高い効率で光を取り出すことが可能となる。
【符号の説明】
【００７４】
１０・・・システムバス、１１・・・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、１２・・・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、１３・・・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、１４・・・通信制御部、１５・・・入力制御部、１６・・・出力制御部、１７・・・外部記憶装置制御部、１８・・・入力部
、１９・・・出力部、２０・・・外部記憶装置、１００・・・発光基材部、２００・・・光取り出し構造体、２１０・・・基台部、２２０・・・周期構造部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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