等离子体加工技术是近年来发展起来的先进光学制造技术，具有快速缓解或去除传统光学加工方法导致的表面/亚表面损伤，以及高效、高精度和高分辨率修整光学面形的优势。从等离子体光学加工基本原理出发，基于等离子体激发频率与特征对发生器进行了简要叙述；进一步对各研究机构在等离子体加工技术涉及的射流特性、界面物化反应、损伤去除机理、去除函数、加工热效应和工艺定位等关键技术研究内容及成果进行分析，并对等离子体的新型光学加工技术进行介绍。随着研究的不断深入，构建多物理场和化学反应综合作用下的等离子体加工模型，揭示表面等离子体特性分布与去除函数的内在联系，从而建立准确的去除函数模型，是提高修形精度的发展方向，研究热效应控制方法和补偿策略在降低由热效应带来的修形误差方面起到了重要作用。

快速周扫探测系统是一种利用高速摆动的反扫装置实现单视场场景凝视补偿成像的新型全景光电系统。对该系统的快速扫描原理进行了详细介绍，指出扫描平台的高精度稳定控制是快速周扫探测系统设计与实现的关键。根据扫描平台的控制机理建立了水平向与垂直向的惯性稳定平台数学模型，采用分数阶 PID（proportion integration differentiation）控制器对扫描平台进行控制，分析并验证了基于分数阶 PID 控制算法对扫描平台的控制性能。实验结果表明：与传统 PID 控制器相比，采用分数阶 PID 控制器的扫描平台具有无超调和抗扰动性能更强的优点，水平向稳定精度由0.005 82°(1\begin{document}$ \sigma $\end{document})提升至0.001 26°(1\begin{document}$ \sigma $\end{document})，垂直向稳定精度由0.003 66°(1\begin{document}$ \sigma $\end{document})提升至0.001 62°(1\begin{document}$ \sigma $\end{document})，能保证给出的快速周扫探测系统获得清晰稳定的全景图像。

为了解决目前国内自主研发的激光位移传感器基准工作距离短和测量范围小的问题，设计了一种适用于远距离测量的大量程激光位移传感器成像光学系统。基于激光三角测量原理，结合具体使用要求计算了大量程激光位移传感器的性能指标和成像光学系统的设计参数。选择5片式透镜结构作为系统的初始结构，利用光学设计软件对大量程激光位移传感器成像光学系统进行了仿真，完成了系统优化和性能分析，实现了基准工作距离为1 000 mm、量程为±500 mm、分辨率为0.4 mm的大量程激光位移传感器成像系统设计。结果表明，在测量范围±500 mm内，系统均可以满足成像质量要求。该激光位移传感器成像系统具有工作距离远、测量量程大、结构简单的特点，可满足1 000 mm远距离处大量程范围的测量使用要求。

全景鱼眼光学系统的成像圆通常为完整的圆形，小于感光芯片的垂直方向尺寸，相比长方形芯片，圆形成像圆面积较小，芯片有效像素利用率低。结合全景鱼眼光学系统成像圆小于芯片的特点，介绍一种基于自由曲面设计的全景鱼眼光学系统，可实现椭圆形成像区域，大大提高芯片有效像素的利用率。采用光学设计软件，构建自由曲面模型，运用玻璃镜片加塑料镜片混合构成的方法，通过消像差和控制不同温度场下焦点漂移设计非对称全景鱼眼光学系统的成像区域为椭圆，实现了镜头成像像高X方向接近芯片的水平尺寸，Y方向接近芯片的垂直尺寸。在不考虑制造公差的理想情况下，对于4:3芯片，根据圆和椭圆面积公式可得圆形成像区域的芯片像素有效利用率约为58.9%，椭圆形成像区域的芯片像素有效利用率约为78.5%。仿真和计算结果表明，采用椭圆形成像光学设计比圆形成像光学设计的芯片有效像素利用率提升15%左右。

为了实现空间中一定距离的近似等光程光束传输，设计了一种包含离轴椭球面反射镜的波面整形系统。基于几何光学与初级像差理论，结合Zemax光学设计软件，分析了椭球面反射镜圆锥系数、离轴量对像面处光程差的影响；设计了平面-椭球面反射镜和双椭球面反射镜2种光学结构的波面整形系统，并比较了2种结构的公差。分析结果表明：平面-椭球面反射系统和双椭球面反射系统均实现了空间中1 m距离的光束传输，且2种结构系统在3 mm物高视场和孔径角为6°条件下，各视场光瞳之间的光程差分别为0.14 mm和0.04 mm，因此，双椭球面反射结构整形效果优于平面-椭球面反射系统，但双椭球面反射结构对公差的敏感度更高。

太赫兹脉冲信号在频域上具有“指纹频谱”特性，利用该性质可以对物质进行定性分析。借助Zemax软件的光学分析与优化功能，设计了二次非球面TPX平凸透镜，提高了透镜对太赫兹波束的聚集能力；采用平凸透镜设计了太赫兹波束整形光学系统，并将该光学系统用于太赫兹时域光谱系统中，对盐酸莫西沙星和左氧氟沙星进行太赫兹光谱测试，经过算法处理后得到二者在频域上的吸收系数与折射率曲线。测试结果表明：左氧氟沙星的折射率在0.1 THz～3.5 THz波段要比盐酸莫西沙星高，但是盐酸莫西沙星的折射率变化更加平缓；盐酸莫西沙星在1.03 THz、1.92 THz、2.58 THz、2.84 THz处具有明显的吸收峰，左氧氟沙星在1.35 THz、1.96 THz、2.52 THz、2.73 THz处具有明显的吸收峰。

提出一种基于双罗兰圆光学结构的光谱仪光学系统及其设计方法。其中，200 nm～500 nm光路为常规的罗兰圆光学结构；500 nm～700 nm光路运用凹面光栅第零衍射级次光谱线，利用平面反光镜将谱线射入另一个凹面光栅，实现了双罗兰圆光学结构。根据设计要求及光学系统各个参数之间的相互约束，设计、计算出光学系统各个参数指标，基于Zemax仿真分析，调整光学参数并验证光学系统的可行性。针对平面信号探测器在罗兰圆周上存在像差问题，利用反光镜增添信号探测器的可摆放个数，使像差比初始结构减小4.475 μm，光谱仪整体光学结构尺寸小于400 mm × 500 mm。仿真结果表明：光谱仪所测的光谱波段范围可达200 nm～700 nm，全波段分辨率达0.4 nm。

航空光电成像系统由于像移的存在导致成像分辨率下降，严重影响航空光电系统的整机性能。采用像移补偿技术可以提高航空光电系统成像质量。分析了移动探测器像移补偿技术原理与运动光学元件像移补偿技术原理，重点研究了基于快调反射镜(FSM)的高精度像移补偿技术。通过工程简化分析，分别推导了快调反射镜位于平行光路和会聚光路的像移补偿随动角度规律，并针对会聚光路中快调反射镜带来的离焦量进行分析，讨论了离焦量对光学系统波像差的影响。仿真结果表明，随着离焦量的增加，波像差呈线性增大趋势。通过分析光学系统波像差对其光学调制传递函数（MTF）的影响，结果表明F数等于8，在奈奎斯特频率处，当离焦量在0.1 mm以内，光学调制传递函数MTF的下降量在26.6%以内。

将传统的关键帧提取算法应用于经纬仪图像序列时，关键帧序列中会包含大量的非稳定跟踪图像帧。为了在关键帧提取过程中更好地保留目标稳定跟踪测量信息，该文在分析了经纬仪图像序列的特点后，构建了一种基于局部极大值的经纬仪图像序列关键帧提取算法。该算法首先计算图像序列的帧间差分，然后使用汉宁窗函数对帧间差分进行平滑，最后基于平滑后的帧间差分局部极大值来提取关键帧。实验结果表明：提出的算法相对于传统的帧间差分强度排序方法能更好地保留目标的跟踪测量信息，提取的关键帧在整个跟踪测量图像序列中分布更为均匀，包含的场景信息更为丰富。

以patch-match为核心的算法在双目立体重建中有着广泛应用，因其具有低内存消耗、重建精度高等优良性能；然而，传统patch-match算法需要有序地对图像中的每一个像素点进行迭代求取最优视差值d，从而导致运行时间较高。为了解决该问题，在传统patch-match算法的基础上引入基于学习的模型作为指导来降低运行时间，提高立体重建精度。利用深度学习模型输出每个像素伴有异方差不确定度的初始视差图，异方差不确定度用于衡量网络模型所预测视差值的准确度；将异方差不确定度和初始视差作为patch-match算法的先验信息；在平面细化步骤中，利用每个像素点的异方差不确定度大小动态调整其搜索区间，实现减少运行时间的目标。在Middlebury数据集上，通过与原有算法比较可知，改进后的算法在运行时间上减少20%，同时，在不连续等区域上的重建精度得到略微提高。

针对传统ViBe算法不能及时反映场景变化，动态场景适应性差等问题，提出一种改进的ViBe算法。改进内容包括：采用随机选取背景样本和24邻域法获取初始背景，可以加速“鬼影”消融；结合大津法（OTSU）和均匀性度量法的平均自适应阈值计算方法，可以提高算法对树叶晃动、水波纹和光照变化等环境的适应性，最大限度保留有效像素；更新阶段引入自适应更新因子，可以有效减少被误判的概率，从而增强算法的鲁棒性；最后通过形态学处理和滤波使目标更加完整。采用标准数据集视频对改进算法进行了测试和对比分析，改进算法相对于KDE算法、GMM算法和传统ViBe算法各项指标均有大幅度提高，精确度分别提高30.44%、40.72%和20.95%，错分比分别降低了43.28%、40.59%和29.43%。

由于室内环境复杂，基于Elman神经网络的可见光位置感知存在收敛速度慢、定位精度低等缺点。论文提出基于麻雀搜索算法（sparrow search algorithm, SSA）优化Elman神经网络，同时融合K-means聚类的一种可见光室内位置感知算法。对采集到的数据建立数据库，利用SSA对Elman的拓扑结构和连接权阈值进行优化，建立训练模型，解决基于Elman神经网络室内位置感知算法易陷入局部最优的问题，提高收敛速度和稳健性；利用K-means对数据库优化分类，将处理好的数据代入模型训练得初步预测结果；将初步预测结果代入子类二次训练得预测点的最终坐标，进一步提高定位精度。基于0.8 m×0.8 m×0.8 m的立体空间进行实验，结果表明：论文算法平均定位误差3.22 cm，定位误差小于6 cm，概率达到90%，相较SSA-Elman算法定位精度提高7.5%；相较Elman网络算法定位精度提高16%。

通过对三维激光扫描技术在铁路罐车中的应用研究，对扫描过程中发现的点云残缺及噪点问题进行研究分析，提出一种快速有效点云优化处理方法，新方法包括sp-H点云预处理和Eti-G建模优化。验证试验表明，采用新的点云优化处理方法可以在较短时间内将扫描点云进行去噪及残缺修补，并能够快速高效进行模型重建，提升了不同工况环境下扫描点云的适用性，提高了扫描工作效率和准确度，铁路罐车容积测量结果的相对扩展不确定度达到2.4×10⁻³，为铁路罐车容积扫描最高准确度等级，为三维激光扫描相关技术的发展提供一定借鉴。

空气中的高危病原微生物对人类社会存在着极大威胁，而传统的监测方法无法对空气中的微生物实现准确的识别与分类。因此采用激光诱导荧光技术原理，以单光子探测器为核心器件，设计并搭建了一种高效的荧光光谱仪用于空气中高危病原微生物的识别与分类，并且该光谱仪可以实现对微生物浓度的预测，其对于环境安全具有重要意义。对于该光谱仪采集的数据，探索了以一维向量和二维矩阵2种输入形式来实现荧光光谱的识别与分类，并研究对比了主成分分析网络、卷积神经网络和全卷积网络等深度学习网络的识别与分类效果。实验结果表明以矩阵形式输入的卷积神经网络模型在测试集中识别分类准确率达到98.05%。采用矩阵形式输入的全卷积网络模型在测试集中微生物浓度预测准确率达到98.97%。

针对航空紧固件分拣过程中现有方法存在效率低、成本高、精度差等问题，提出一种面向边缘智能光学感知的旋转目标检测方法。构建一种基于强化语义和优化空间的特征融合机制，有效提升目标检测模型的性能；设计一种空洞幻影模块，减少特征融合网络的参数量，有利于模型在工业场景下的边缘部署；采用高斯类环形平滑标签方法，在模型检测层预测分支上实现旋转目标检测，显著提升模型检测性能，并更有助于工业机器人自动抓取。在权威公开旋转数据集上，检测准确率达到77.16%。最后，在嵌入式智能设备上进行边缘部署并测试，整体准确率达到99.76%，推理速度超过20 FPS (frames per second)，满足工业应用的要求。

为了设计和制造高角度均匀性的积分球辐射源，需要提供优化的设计参数。基于空腔的辐射传输理论，建立了基于级联积分球结构的发光单元光出射度分布的仿真模型，并获得了朗伯型发光单元安装位置和级联积分球辐射源角度均匀性之间的关系。仿真结果表明：理想情况下，采用2个朗伯型级联子球作为发光单元，对称安装在与级联积分球辐射源出光口法线方向成10°夹角位置时，通过球心与出光口法线方向成±20°夹角观测区域内的角度均匀性可以达到0.03%的水平。最后，通过实验测量级联子球在30°夹角位置时级联积分球辐射源的角度均匀性，发现实验结果与仿真结果接近一致。因此，通过优化发光单元的类型和安装位置，可以有效提升积分球辐射源的角度均匀性。

针对宽波段、高精度、大能量范围的激光能量测量需求，设计了激光能量计。利用快速响应的热电堆作为传感器，在热电堆探测面涂覆高吸收率碳纳米烯材料，实现了宽光谱吸收。采用大小2个热电堆探测器布置于能量计正反两面的方法，使能量计具有1 mJ～40 J超宽能量范围，并且具有较高的测量精度。利用有限元仿真软件建立了吸收腔热路结构的三维有限元模型,并对不同类型的激光脉冲做了加热模型模拟仿真。根据仿真结果，对探测器的线性进行了修正，从而减小了由于传感器的输出电信号与被测光信号之间的非线性所导致的测量误差。用激光能量计标准装置对能量计进行了标定实验，测量结果表明，经修正后激光能量计的测量重复性优于0.6%，线性度优于1.1%。将激光能量计溯源到国家激光能量基准，测量相对扩展不确定度达到2.5%（k=2）的优异水平。

为了实时在线监测颗粒物料在装卸和运输过程中所产生粉尘的浓度，提高粉尘浓度测量结果的精确性与可靠性，提出了一种基于图像透光率特征值计算的粉尘浓度测量算法。通过搭建粉尘浓度视觉测量实验平台，采集粉尘图像，再提取粉尘图像的透光率特征，以暗通道理论为基础，结合图像饱和度与亮度信息对粉尘图像透光率值进行计算，并采用多项式拟合的方式建立了粉尘浓度与图像透光率之间的映射关系，实现了粉尘浓度的高效率、高精度测量。研究结果表明：该算法不仅能有效地测量出粉尘浓度，且平均相对误差仅为7.77%，精确度得到有效提高，测量范围更大。

采用线结构光法测量金属表面形貌时，由于受到金属表面光学特性和散斑噪声的影响，条纹中心的提取误差往往较大。为此，提出了一种非相干线结构光形貌测量方法，避免了散斑噪声的影响。通过分析该方法测量金属表面形貌时的条纹图像特点，提出一种适合非相干线结构光条纹的中心提取方法。该方法首先采用结合积分图像原理的自适应阈值分割算法，对原条纹图像进行分割。采用灰度重心法粗提取原条纹中心坐标，以该坐标为基准向条纹宽度方向延伸，从而确定阈值分割后条纹图的感兴趣区和背景区，并去除背景区的噪声。经中值滤波后，采用几何中心法提取条纹中心。实验结果表明：采用该方法提取粗糙度样块表面非相干光条纹中心的平均误差为1.5 μm，提取齿轮渐开线样板表面非相干光条纹中心的平均误差为0.9 μm，均比其线激光条纹中心的提取误差小。所提方法能实现金属表面非相干线结构光条纹中心的精确提取。

光的反射和光的折射是几何光学应用中最基本的方法。在现代精密光学元件加工过程中，其不同的表述方法可以为光线追迹、棱镜误差分析以及棱镜装调提供不同的解决思路。介绍了光的反射定律和折射定律的传统形式表述方法，并推导了光的反射定律和折射定律的矢量、矩阵及四元数3种表述方法。通过Matlab辅助下的模拟计算，得到施密特棱镜检验光路中2个不同区域入射光线的反射在水平方向上对称分布于前表面反射像两侧，与实际应用相符，实现了矢量、矩阵和四元数表述方法在施密特棱镜检验光路中的应用。3种表述方法可以为光线追迹、棱镜误差分析以及棱镜装调提供科学、实用的解决方法。

近年来，磁流变抛光作为一种确定性加工方法已成为获得高精度非球面的重要手段。作者以回转对称二次抛物面为例，分析了磁流变抛光中使用抛光轮校正工件位置的理论方法，并通过实验在Φ230 mm熔石英样件上验证对刀理论，分别在X方向和Y方向以少于3次的调整次数校正工件位置，实现了X方向、Y方向偏置量均低于0.009 mm；采用磁流变抛光技术对工件进行了修形实验验证，加工后面形精度RMS由λ/7收敛至λ/40。实验结果表明：作者提出的非球面工件位置对刀校正方法简单、可靠，能够很好地对工件进行精确定位，利于高精度非球面磁流变抛光加工。

为了提高发光二极管（light emitting diode，LED）光源阵列的光照均匀度，提出一种改进粒子群算法和新型等差LED阵列排布方式。根据光照分布模型建立了照射面的光照均匀度评价函数，使用改进的粒子群算法对新型等差LED阵列、矩形及圆形阵列进行优化。将优化后的LED阵列数据导入光学软件TracePro中进行仿真验证，得到优化后等差、矩形及圆形LED阵列的光照均匀度分别为82.89%、73.31%及78.56%，比优化前LED阵列的光照均匀度分别提高了15.84%、10.65%及15.57%。研究结果表明，改进后的粒子群算法收敛速度更快、精度更高，且提出的新型等差LED阵列有着更好的光照均匀度。

在增材制造技术中，树枝晶的表征对于分析激光熔覆层的机械性能至关重要，但目前树枝晶的标记主要由人工完成，耗时长且容易引入人为误差，而深度学习可提高目标识别准确度。基于U-net网络提出了适于识别分割树枝晶的BNC-Unet网络，将串行注意力机制和Batch Normalization层有效地部署在上采样和下采样区域，调整图像特征的权重信息。选取交并比作为分割结果的评价指标，并对比了原Unet以及不同的改进方法在该指标下的结果。在测试集中，BNC-Unet网络分割树枝晶准确率指标为84.2%，比原U-net网络结果提升了8.97%。该指标表明网络能准确地从激光熔覆层金相图中识别出树枝晶形貌，且识别树枝晶的准确率显著提高，便于在激光熔覆试验后评估熔覆层性能。

针对激光诱导击穿光谱(laser-induced breakdown spectroscopy，LIBS)数据中存在的周期性拱形突起问题，提出了一种改进的基线校正算法。该算法基于惩罚最小二乘方法，通过改变局部惩罚系数，使其在拟合周期性拱形突起的同时降低谱线强度对拟合基线的影响。与其他基线校正方法相比，该算法在拟合仿真基线时的均方根误差更小，并且基于该算法得到光谱数据绘制的定标曲线的相关系数达到了0.997 2。结果表明：该算法相较于现有的去基线方法，在拟合中阶梯光栅光谱仪采集激光诱导击穿光谱的基线时，能更好地保留光谱数据的有效信息。

大气湍流对无线光通信系统的影响不可忽视，为了更准确地反映实验室模拟多输入、多输出(MIMO)大气湍流信道的实际特征，提出了一种利用相位屏来模拟MIMO大气湍流信道的方法，并针对基于液晶空间光调制器（LC-SLM）的液晶调制法展开研究，通过实验验证该方法的可行性。实验结果表明：通过相位屏模拟MIMO大气湍流信道的激光光斑发生不同程度的畸变，湍流环境下两路激光发射系统比单路发射激光系统功率稳定性好，在前向纠错误差极限（3.8×10⁻³）下，单个发射单个接收系统的链路代价为10.5 dB，2个发射2个接收的MIMO系统的链路代价为9.3 dB。该项研究对于实验室模拟MIMO大气湍流信道实验方法提供一种新思路。

设计了一种基于双芯光纤耦合效应和游标效应的高灵敏度温度传感器，传感器是由2个相差一定长度的双芯光子晶体光纤和单模光纤级联构成。双芯光子晶体光纤通过级联实现游标效应，同时对纤芯中间的气孔填充乙醇实现温度传感。仿真结果表明，该温度传感器在35 ℃～45 ℃范围内的平均温度灵敏度可达−20.37 nm/℃。与单纯依靠双芯光子晶体光纤能量耦合效应的传感器相比，该传感器的温度检测灵敏度提高了10倍。

光学元件的表面疵病，即表面缺陷，其形状的大小会直接影响光学系统的性能，在对表面缺陷进行分类时，所面对的很多表面缺陷的形状都是不规则的，依靠普通的模式识别技术，分类很难达到预期的效果。为解决精密光学元件表面缺陷分类方法中精度低、耗时长的问题，提出了基于卷积神经网络的精密光学元件表面缺陷分类方法。采用散射法获取表面缺陷图像分析其成像特点，通过对图像进行旋转，镜像扩增了数据集，加强了网络的训练能力。使用AC训练网络模型，在不增加额外计算量的同时加强了网络的特征获取力。通过Softmax分类器，将精密光学元件表面缺陷分为划痕、麻点及噪点3类。实验结果表明，所使用的模型对缺陷分类精度超过99.05%。