为了发展全光学流量测量技术，提出了一种基于掺钴高衰减光纤的光纤光栅热线式流量计。通过解调光纤布拉格光栅（Fiber Bragg Grating，FBG）中心波长进行流量测量，具体包括传感器制作、温度传感特性测定和流量测量实验。结果表明，基于衰减系数为89 dB/cm、工作波长约为1480 nm的掺钴光纤的FBG具有103 pm/℃的温度灵敏度；流量计在400~3700 L/h液体流量范围内可高重复性地实现测量；流量--FBG中心波长遵循特定非线性函数计算模型；流量计的平均灵敏度约为 015 pm/(L·h-1)，低流速下灵敏度最高可达到1 pm/(L·h-1)。所提出的流量计丰富了光纤光栅用于液体流量测量的研究。设计中采用了掺钴高衰减光纤自发热和单端毛细管封装，为流量传感器的全光学化、微型化和高灵敏度发展提供了新思路。

该文提出了一种基于飞秒激光直写的高灵敏度光纤光栅折射率传感器, 同时测量了传感器的温度及轴向应变特性。采用波长为800 nm的飞秒激光刻写了周期为150 μm, 周期数为50, 栅区长度为7.5 mm的长周期光栅。该传感器在折射率测量实验中的灵敏度最高可达1 605 nm/RIU, 在30~330 ℃, 温度灵敏度达到76.52 nm/℃, 传感器的稳定性良好且对应变不敏感, 鲁棒性优良。这种基于飞秒激光直写的长周期光纤光栅, 其折射率灵敏度较高, 耐高温, 具有广泛的应用前景。

针对电力设备在线监测系统中红外图像分割效果差, 速度慢等问题, 提出一种改进的 Chan-Vese模型的红外图像分割算法。首先, 通过引入边缘能量项, 一方面增强模型的局部控制能力, 另一方面有效抑制了轮廓偏移。其次, 利用径向基函数取代了传统的长度正则项, 简化了计算。然后, 通过引入内部能量项省去初始化过程, 节省了算法的运行时间。经实验验证, Dice重合率(Dice similarity coefficient, DSC)平均值为 0.9808, 错误分割率(ratio of segmentation error, RSE)平均值为 0.025, 算法运行时间比其他模型总体平均值低 66.8%。改进后的 Chan-Vese模型分割算法的 Dice重合率和错误分割率等均优于 GAC-CV、CV-RSF、区域型水平集和 Multiphase-CV模型分割算法。

传感技术是衡量一个国家信息化程度的重要标志。振动信号的检测在工业尤其在石油勘探方面有着重要作用。其中，基于光纤布拉格光栅（Fiber Bragg Grating，FBG）的振动传感器具有诸多优点而备受关注。简单介绍了FBG振动传感器的原理，并根据结构类型对近几年研发出的FBG振动传感器进行了分类和总结。阐述了四种FBG振动传感器的优缺点，并重点对悬臂梁式和柔性铰链式结构的FBG振动传感器进行了总结。接着从三个方向对现有的FBG振动传感器进行了分析并提出了优化建议。最后对FBG振动传感器的发展做出了预测与展望。

光纤布拉格光栅(Fiber Bragg Grating, FBG)热式流量传感技术具有测量阈值低、灵敏度高等优点，是近年来流量测量领域的研究热点。概述了FBG热式流量传感原理，总结了当前该技术研究的重点和难点问题(主要分为传感器加热、结构设计、温度补偿和封装增敏四个方面)，旨在发现问题、展望未来。从近年来的典型研究成果入手，分析了电加热、光加热两种传感器加热方式和热线式传感结构。温度补偿和封装增敏部分则作为专题来研究,其中温度补偿旨在解决传感器加热换热与环境温度交叉敏感问题。最后归纳分析了该技术在大流量时的低灵敏度特性，并讨论了提升传感器灵敏度未来可能的研究方向和相关方法。

为了解决输电线路防机械碰线实时监测的问题，研制基于多源传感的输电线预警装置，同时提出基于毫米波雷达与视觉融合的输电线预警算法，并在真实场景下对算法的有效性进行验证。该预警装置首先采用基于标准差聚类的视觉识别算法对前方输电线进行检测；其次，通过基于改进抗差卡尔曼滤波的毫米波雷达测距算法对输电线距离进行实时稳定的测量，在视觉检测的基础上实时跟踪输电线距离；最后，根据视觉检测和毫米波雷达测距结果对预设的机械碰撞线条件进行实时预警判断。实验结果表明：基于标准差聚类的视觉识别算法的有效识别距离大于20 m，识别精度达93%，输出频率为1 Hz；基于改进抗差卡尔曼滤波的毫米波雷达测距算法的测距精度为±0.1 m，测距误差为2%，输出频率为1 Hz。本装置满足对输电线路防机械碰线实时监测的整体需求。

针对传统水平集方法在分割灰度不均匀图像的过程中存在分割精度低的问题，提出一种自适应区域拟合的非均匀图像分割算法。首先构建自适应的区域拟合能量项来保留更多待分割图像局部区域内的细节信息，实现图像的准确分割；其次引入非凸正则项来平滑曲线并保护图像的边缘；然后添加能量惩罚项对水平集函数进行约束，提高算法的分割效率；最后对合成图像和真实图像进行实验验证。实验结果表明，所提算法的Dice相似系数平均值为88.62%，Jaccard相似系数平均值为79.86%，准确率平均值为92.48%，比Local Binary Fitting（LBF）、Local and Global Intensity Fitting（LGIF）、Local Pre-fitting（LPF）三种模型的总体平均值分别高18.19个百分点、16.10个百分点、13个百分点。