激光点云技术可用于苗圃树木生长状态监测与管理，为农业植保机器人提供有效的靶标信息。为了进一步提高树种分类和树冠、树干内部分割的精准性，提出一种基于改进PointNet++的激光点云苗圃树木分类与分割方法。首先，调整PointNet++深度网络邻居点云的相对特征值，同时融合三维点云的低维和高维特征，充分利用各层级点云的特征。然后，将坐标注意力模块与注意力池化融合，进一步增强局部特征提取的能力，提高分类和分割的准确性。最后，针对苗圃常见树木自制了包含7类苗圃景观树木点云的数据集并用于实验。实验结果表明，提出的树种识别方法总体精度可达92.50%，平均类别精度为94.22%；提出的树冠、树干分割方法的平均交并比为89.09%。所提方法在分类和分割性能方面均明显优于经典的PointNet和PointNet++，能够为苗圃树木检测识别和农业机器人作业提供更精确的信息。

锂离子电池作为目前应用最广泛的电化学储能器件，其安全性和循环稳定性问题备受关注。负极材料表面析锂是锂离子电池常见的失效原因，因此也是相关产业界的研究热点。然而，由于锂离子电池的封闭式外包装，许多常规的检测手段无法直接应用于电池内部，导致析锂检测成为了锂离子电池行业的难点问题。针对该问题，从构造特殊原位电池、外部特性推测、新物理量测量等角度出发，综述了近期析锂检测方法的研究进展，并对未来发展方向进行了展望。

眼底照相是获取眼部图像的主要技术之一。利用眼底相机对视网膜病变区域进行拍摄可以获得清晰的图像，从获取的图像中能够直接观察到眼球中的渗出物、出血点和微血管瘤，根据检测出的病灶类型、数量和位置等信息可进行糖尿病视网膜病变分类。基于此，本文利用深度神经网络对糖尿病视网膜病变进行自动分类识别，提出了一种体系结构简单、在通用设备上运行速度快的卷积神经网络CA-RepVGG(CA代表Channel Attention，RepVGG为现有模块)。利用单路极简结构的RepVGG模块替代复杂的可使用性较差的模块作为分类模型的主体部位，并选用高效通道注意力机制ECA替代压缩注意力机制SE，以此来提升模型对病变分级的能力。此外，本文还将CA-RepVGG模型与传统的分类模型VGG-16、Inception-V3、ResNet-50和ResNext-50模型进行了比较。从比较结果可以看出，虽然CA-RepVGG模型的参数量最大，但由于其是单分支结构，且只有3×3卷积块，因此它的模型复杂度并不高，分类速度很快，比另外4个模型中分类速度最快的ResNet-50还高出15.3%。另外，利用两个混淆矩阵展示了所提模型的分类结果，其在两个数据集上的准确度都超过了92.4%，精确度不低于91.6%，灵敏度在93.8%以上。从实验结果可知，所提模型不仅可对糖尿病视网膜病变进行分类，而且相比其他现有模型具有一定的优越性。若将该模型应用在临床上，可以提高专业眼科医生在眼科疾病上的诊断效率。

实验研究了基于超连续谱滤波的可调谐双色同步皮秒脉冲产生技术,将全保偏掺铒锁模光纤激光器输出的脉冲分为两路,其中一路耦合到高非线性光纤,获得了覆盖掺镱光纤发射谱带的超连续谱,通过结合窄带可调谐滤波器和全保偏掺镱放大器,实现了平均功率为70 mW,脉冲宽度为4.0 ps,中心波长为1025~1055 nm的可调谐脉冲。掺铒光纤激光器的另一路输出光经过窄带滤波器和掺铒光纤放大器,实现了中心波长为1580 nm,平均功率为200 mW,脉冲宽度为4.2 ps的激光输出。上述基于超连续谱滤波的可调谐双色皮秒脉冲具有良好的同步特性,可以作为相干反斯托克斯拉曼散射的泵浦光和斯托克斯光。研究发现,选取超连续谱平坦位置的光谱成分作为掺镱放大器的种子光时,脉冲幅值及平均功率抖动更小,相对强度噪声更低。

近年来, 由亚波长人工微结构单元组成的超构材料, 因其具有自然材料所不具备的奇特物理性质, 吸引了人们的广泛关注.其中最有趣的应用之一就是利用亚波长人工微结构增强对电磁波的吸收.设计并实现了一种人工超构材料柔性可弯曲的高性能太赫兹吸收器.为了实现最优的结构设计, 分别对器件的结构周期、金属条宽度、介质层厚度和材料光学性质等关键结构及材料参数进行了系统优化.实验结果显示在频率3 THz附近器件峰值吸收率高达99%, 与数值模拟结果相吻合.

提出了一种利用激光跟踪仪进行镜面准直和姿态测量的方法, 分析了测量精度。分别利用高精度电子经纬仪与激光跟踪仪对单个立方镜和双立方镜进行准直和姿态测量, 计算固定立方镜相邻镜面夹角和双立方镜坐标系间的转换参数, 对比新方法的测量精度。同时比较测量效率、测量环境要求。实验结果显示: 比于传统镜面拟合法低于0.5′的准直测量精度, 新方法精度达到10″量级, 与主流的经纬仪方法相当; 同时, 新方法在测量效率上较经纬仪方法提高1倍以上, 对测量环境的要求也较为宽松, 在实际生产中可以代替经纬仪进行准直与姿态测量工作。

The rectifying behavior between graphene and semiconductors makes novel type of solar cells, photodetectors and light emitting diodes (LEDs). The interface between graphene and ZnO is the key for the performance of the optoelectronic devices. Herein, we find that green light emission is very strong for the forward biased graphene/ZnO nanowire van derWaals heterostructure.We correlated the green light emission with the surface defects locating at the ZnO nanowire surface through the detailed high resolution transmission electron microscopy and photoluminescence measurements. We pointed out engineering the surface of ZnO nanowires could bring a dimension of designing graphene/ZnO LEDs, which could be extended to other types of graphene/semiconductor heterostructure based optoelectronic devices.

水下激光主动成像系统的探测能力不仅与探测系统自身参数有关, 还与水质等环境因素有关。为评估水质对水下激光成像系统探测能力的影响, 根据圆盘透明度成像模型, 研究了吸收系数、散射系数、漫射衰减系数等水体水质参数与圆盘透明度的关系, 给出了圆盘透明度与水下激光主动成像系统最大探测深度的表达式。实验表明, ICCD距离选通水下激光主动成像系统最大探测深度值与理论计算值相对误差小于20%。基于成像理论的圆盘透明度模型反映了水下激光成像系统探测能力与水体水质参数的关系, 可用圆盘透明深度来评估水下激光成像系统的探测能力。

为解决热像仪测试设备校准问题，设计了内部参考黑体温度与环境温度相等的红外辐射计。为评估精密红外辐射计的性能指标，指导精密红外辐射计的设计，建立了红外辐射计NETD (噪声等效温差，Noise equivalent temperature difference)数学模型。估算了在不同电子带宽、光谱波段下红外辐射计的NETD。结果表明，当噪声带宽小于1 Hz时，红外辐射计自身的NETD在MWIR(mid-wavelength infrared )、LWIR(long wavelength infrared)波段均小于0.01℃,能够满足热像仪测试设备校准需要。

复杂背景下低信噪比弱小目标的检测是红外预警系统中的重点和难点。为解决红外图像中杂波干扰多、目标信噪比低等问题,提出一种非线性空间滤波的目标检测方法。该算法在传统线性空间滤波算法的基础上,通过对预测点周围4个象限的背景灰度值进行计算,并动态地调节阈值,以达到突出小目标的目的。试验结果表明：当背景包含较多复杂因素时,采用非线性空间滤波的检测方法可有效地抑制杂波,实现弱小目标的提取,与线性滤波算法结果相比较,虚警数降低了3/4,且易于工程实现。