目标检测与跟踪是机载光电设备至关重要的功能模块，其检测跟踪的性能直接关系到目标感知的精度。近年来基于Siamese 网络的改进跟踪算法在各种挑战性的数据集上取得了优异的效果，但大多数改进算法采用局部搜索策略，无法更新模板，且模板会引入背景干扰，最终因跟踪点漂移导致跟踪失败。为了解决这些问题，本文提出了一种结合目标边缘检测的改进全连接Siamese 跟踪算法，该算法利用目标的轮廓模板代替边界框模板，减少了背景杂波的干扰；同时，在Siamese 网络的基础上增加了一路改进tiny-YOLOv3 目标检测网络，利用K 均值聚类找到最合适的锚框（anchor box），引入了扩张模块层来扩展感受野，增加了系统的抗遮挡能力，提高机载光电设备的目标捕获概率。在基准测试数据集以及挂飞数据集基础上的仿真测试性能表明本文提出的改进模型特别适合机载光电设备在跟踪与重捕复杂环境下的运动目标，在长期跟踪中能够更好地适应目标的变形和遮挡，提升系统响应时间与适应性。

基于超对称的概念,在超对称光学波导对的基础上设计出超对称三波导结构,并引入斜波导作为绝热耦合中间介质,以解决超对称波导器件的定向模式耦合问题。通过束传播方法模拟了耦合过程,讨论了斜波导倾斜角对耦合效率的影响,并得出了最佳的耦合条件。最后设计了一种基于超对称波导结构的三通道模分复用器,为高速短程光复用/解复用交互技术提供了新思路。

将连续激光、脉冲激光分别与脉冲GMAW(熔化极气体保护焊)进行复合,研究了不同复合焊接模式下激光离子体与电弧等离子体的动态交互行为。研究结果表明:与连续激光+脉冲GMAW复合焊接模式相比,脉冲激光+脉冲GMAW复合焊接模式可以在激光平均功率较小的情况下获得更大的熔深;在复合过程中,当激光脉冲峰值出现的时刻错开电流峰值的上升期时,这一瞬态时刻等离子体的急剧膨胀现象可以得到抑制,激光能量的传输可以得到改善。

针对多线阵CCD相机应用于航空、航天等大型装备测量过程中普遍存在的视场遮挡问题, 提出一种基于正交柱面成像的单目坐标测量方法。该方法由一个正交柱面成像相机和一个光立体靶组成, 应用空间后方交会原理, 无需多相机交会即可完成测量。分析了正交柱面相机的测量原理和内参校准过程, 设计了光立体靶的结构参数和标定方法。重点研究了正交柱面相机与光立体靶之间的配合测量过程, 并推导了坐标解算的数学模型。最后在测量场距离相机 3 m的1 000 mm×1 000 mm×1 000 mm空间内, 在水平与竖直方向的距离测量精度优于0.4 mm, 深度方向的距离测量精度优于0.7 mm, 三维坐标测量误差小于0.5 mm。实验验证结果表明: 该方法有效, 可被灵活应用, 具有良好的测量精度。

使用传统公共点定向方法很难在狭小、受限空间下完成对大尺寸测量仪器的定向, 故本文提出了一种受限空间下球坐标测量系统的双面互瞄定向方法, 并以激光跟踪仪为例进行了理论分析和实验验证。该方法结合激光跟踪仪的测量原理和使用特点, 通过激光跟踪仪本体测头的运动特性构建几何约束, 仅要求测量仪器之间相互可视, 便可依靠较小公共视场完成仪器定向。阐述了该方法的数学建模过程, 研究了定向优化算法, 并在上海光源环形测量控制网建立过程中进行了相关实验验证。结果表明: 该方法在仪器相距5 m以内时, 参考点转站误差优于0.12 mm, 定向旋转角误差不超过1.5″。与频繁转站的传统方法相比, 可在保证精度的同时, 极大地提高现场测量效率。该方法亦可推广应用于其它单站坐标测量系统。

十二烷基苯磺酸钠( Sodium Dodecyl Benzene Sulfonate,SDBS)是一种通用的阴离子表面活性剂,其洗涤性能优良,配伍性能好,可与其他无助剂以不同比例配比,且价格便宜,被广泛应用于洗衣粉中。应用FS920荧光光谱仪分析了不同浓度的十二烷基苯磺酸钠水溶液和不同品牌洗衣粉水溶液的荧光光谱特性,发现十二烷基苯磺酸钠溶液的荧光特征峰位于λex/λem=315/350 nm,洗衣粉水溶液的荧光特征峰位于λex/λem=356/430 nm,经分析是由于洗衣粉中添加了其他非离子表面活性剂、沸石等物质使特征峰发生红移。根据荧光强度与浓度的关系,采用径向基神经网络完成了水溶液中十二烷基苯磺酸钠含量的定量测试,同时通过采用荧光光谱技术和径向基神经网络相结合的检测方法分析了生活中常见的7个常用品牌洗衣粉中表面活性剂的含量。

根据污染气体的光谱吸收特性与荧光特性, 设计了一套时分复用检测系统, 既可以使用光谱吸收法检测甲烷和二氧化硫又可以使用荧光法检测二氧化硫。 系统采用组合可切换光源、 共用光路、 气室及信号处理部分, 首先进行光谱吸收和荧光的特性测量, 然后进行光谱吸收法检测甲烷与二氧化硫浓度实验, 以及紫外荧光法检测二氧化硫浓度实验。 经过光谱吸收和荧光的特性测量得出吸收法测二氧化硫和甲烷的吸收峰处的激发波长分别为280 nm和1.64 μm, 荧光法测二氧化硫最佳激发波长为220 nm。 经光谱吸收法实验可得甲烷浓度与相对强度的线性关系和二氧化硫浓度与输出电压的线性关系, 线性度分别为98.7%, 99.2%; 经荧光法实验可得二氧化硫浓度与电压成线性关系, 线性度达到了99.5%。 研究表明, 该系统能使用于污染气体的光谱吸收检测和紫外荧光检测。 将两种测量方式组合在一起, 降低了成本与体积, 同时此系统也可用于其他气体的检测, 有一定的应用价值。

研究了山梨酸钾在水溶液和橙汁中的荧光特性, 结果表明在两种溶液中山梨酸钾的荧光特性虽然有很大的区别, 但是它们的荧光特征峰都存在于λex/λem=375/490 nm。 从二维荧光光谱可以看出, 橙汁中山梨酸钾的浓度和相对荧光强度关系错综复杂, 两者不再满足线性关系。 为了准确测定橙汁中山梨酸钾的浓度, 提出了一种微粒群(PSO)算法优化的误差逆向传播(BP)神经网络的新方法。 两组预测浓度的相对误差分别为1.83%和1.53%, 预测结果表明该方法具有可行性。 在浓度范围为0.1~2.0 g·L-1内, PSO-BP神经网络能够完成橙汁中梨酸钾浓度的准确测定。

对羟基苯甲酸甲酯钠是一种使用广泛的防腐剂, 食用过量将会危害身体健康, 因此各国对对羟基苯甲酸甲酯钠的用量有严格规定。 采用FS920荧光光谱仪分析了对羟基苯甲酸甲酯钠在水和橙汁溶液中的荧光光谱特性, 发现水溶液的荧光特征峰位于λex/λem=380/510 nm, 橙汁溶液两个荧光特征峰, 分别位于λex/λem=440/530 nm和470/530 nm, 最佳激发波长为440 nm。 从实验结果可以看出两者的特征峰发生了明显的变化。 经分析得出, 对羟基苯甲酸甲酯钠橙汁溶液与对羟基苯甲酸甲酯钠水溶液相比, 荧光特征峰发生变化是由橙汁的荧光特性干扰引起的。 为了准确测定鲜橙汁中对羟基苯甲酸甲酯钠含量, 根据对羟基苯甲酸甲酯钠橙汁溶液在激发波长λex=440 nm时的相对荧光强度和对羟基苯甲酸甲酯钠含量的关系, 基于GA-BP神经网络构建了橙汁中对羟基苯甲酸甲酯钠含量检测数学模型, 当网络训练过程中误差精度达到10-3时, 网络输出与期望的相关系数为0.996, 预测样本的平均回收率为99.52%, 平均相对标准偏差为0.86%, 预测结果较为理想。 结果证明, 当浓度范围为0.02~1.0 g·L-1时, 荧光光谱技术和GA-BP神经网络相结合的方法能够准确地测定鲜橙汁中对羟基苯甲酸甲酯钠的含量, 此方法具有新颖简便性, 同时有望应用于一般饮品中对羟基苯甲酸酯类钠盐含量的快速测定。

山梨酸钾是一种常用防腐剂，应用非常广泛，但食用过量会严重危害人体健康。研究了山梨酸钾在水溶液和橙汁中的荧光特性，山梨酸钾水溶液荧光特征峰为λex /λem = 375 nm/485 nm ，山梨酸钾和橙汁的混合溶液除了存在此荧光特征峰，还有一个侧峰λex /λem = 470 nm/540 nm 。在混合溶液中，橙汁和山梨酸钾的荧光特性相互干扰，加大了山梨酸钾浓度检测的难度。为准确测定混合溶液中山梨酸钾的浓度，采用微粒群算法优化的误差逆向传播(PSO-BP)神经网络对其进行检测。3 组预测样本的平均回收率为98.97%，PSO-BP 神经网络能够精确测定混合溶液中山梨酸钾的质量浓度范围为0.1~2.0 g/L。预测结果表明荧光光谱法和PSO-BP 神经网络相结合的方法能有效地检测山梨酸钾在橙汁中的浓度。