针对单波长Mirau干涉显微镜存在测量范围小和2π模糊等问题，提出了多波长Mirau偏振干涉显微镜，以实现微观轮廓的大动态范围测量的和表面粗糙度等显微结构的瞬态检测。系统利用R、G、B三个单色LED光源实现多波长干涉；利用彩色偏振相机获取瞬态相移干涉条纹图，降低实时瞬态检测中复杂的环境扰动影响；利用线栅偏振片调节条纹对比度，满足不同被测对象的反射率检测要求。为验证系统方案的可行性，经过系统误差补偿校准后测量标称值为1.993 9 μm的标准微米台阶，结果与标称值的偏差约为5.4 nm。利用该方法与Wyko干涉仪对金刚石车削凸面反射镜表面微观轮廓和表面粗糙度进行测量，表面粗糙度测量结果均方根值偏差为3.7 nm，验证了该系统可实现高精度的大动态范围测量。

针对工业环境下粗糙金属表面微小振动的在线测量需求，提出了一种基于差动式双波混合干涉的微小振动检测系统。该系统将极性相反的高电压分别施加在两块硅酸铋晶体上以得到差动式双路振动解调信号，进而通过差分处理抑制对电压极性不敏感的噪声并提高灵敏度。为验证所提出方案的可行性，分别进行了仿真分析与实验验证。对一粘连在压电陶瓷上的紫铜片进行振动测量实验，并将振动测量结果分别与施加在压电陶瓷上的电压和激光测振仪的测量结果进行对比。结果表明，利用所提出检测系统可准确获得振动信号的频率、相位和幅值信息，与单路式结构相比，差动式双波混合干涉仪的灵敏度提高了一倍，信噪比从27.47 dB提高到了30.83 dB，相对误差的均方根值从3.07%降低到了1.42%。

为了提高现有的三维坐标定位技术的测量精度、稳定性和测量效率，提出了基于深度学习的点衍射干涉三维坐标定位方法。该方法设计了一个深度神经网络用于点衍射干涉场的坐标重构，将相位差矩阵作为输入，构建训练数据集，将点衍射源坐标作为输出，训练神经网络模型。利用训练有素的神经网络对测量到的相位分布进行初步处理，将相位信息转换为点衍射源坐标，根据得到的点衍射源坐标进一步修改粒子群算法的初始粒子，进而重构出高精度的三维坐标值。该神经网络为建立干涉场相位分布与点衍射源坐标之间的非线性关系提供了一种可行的方法，显著提高了三维坐标定位的精度、稳定性和测量效率。为验证所提方法的可行性，进行了数值仿真和实验验证，采用不同的方法进行反复对比与分析。结果表明：所提方法的单次测量时间均在0.05 s左右，其实验精度能够达到亚微米量级，重复性实验的均值和RMS值分别为0.05 μm和0.05 μm，充分证明了该方法的可行性，并证明了其良好的测量精度和可重复性，为三维坐标定位提供了一种有效可行的方法。

针对微流控芯片通道和缺陷的检测要求，设计构建了一套基于预放大离轴光路的反射式像面数字全息显微实验系统。探讨了数字全息显微测量中横向尺寸在视场占比较大的低空间频率物体的相位畸变矫正方法，提出两步相位相减法更适用于该类型物体的相位畸变矫正。通过宽度为55 μm、高度为65 nm的台阶标准样板实验对两步相位相减法、一般多项式曲面拟合法和Zernike高阶多项式曲面拟合法在相位畸变矫正效果上进行对比分析，分析结果表明两步相位相减法矫正畸变后的台阶平均高度相对误差为1.1%，较其他方法的误差更小，畸变矫正效果更好。另外，实验以通道宽度为80 μm的微流控芯片为被测样件，实现了芯片通道以及通道表面断裂型和缺损型缺陷的三维形貌检测，并得到定量结果：断裂型缺陷的宽度为14.1 μm，深度为431.7 nm；缺损型缺陷的宽度为33.6 μm，深度为295.1 nm。实验结果表明：像面数字全息显微实验系统为微流控芯片通道及表面缺陷的快速无损测量提供了新的途径，对于微流控实验系统质量评价具有重要意义。

矿产资源开采中产生的废渣废液长期堆存后产生的渗滤液向土壤中扩散易造成周围土壤的重金属污染, 影响作物生长; 人类通过食物链食用含重金属元素的果实后, 会引起神经系统的神经衰弱、 手足麻木, 消化系统的消化不良, 血液中毒和肾损伤等症状; 这种对生态环境和人身安全的污染和损害是十分严重的。 因此如何快速有效摸清矿区周围农作物土壤污染情况尤为重要。 多光谱遥感由于具备光谱分辨率高、 实时无损、 大面积监测等优势, 在突破植被屏障监测土壤重金属上具有巨大的潜力。 以平谷区主要的农作物桃树为研究对象, 利用桃叶的高光谱数据、 土壤采样数据, 分析桃叶光谱曲线的响应特性, 对桃叶反射光谱进行一阶/二阶微分、 标准正态、 连续去统等四种变换, 结合相关分析及多元线性回归模型确定光谱特征变量, 构建植被指数HMSVI; 结果表明HMSVI与土壤中Cd, AS和Pb含量的相关性较常用植被指数高。 运用线型回归方法进行元素含量与植被指数HMSVI建模后, 选取拟合较好的模型, 实现了叶片高光谱与土壤重金属含量的统计建模, 最后利用Sentinel-2遥感影像反演三种重金属含量空间分布, 并对结果进行精度验证。 结果表明: 受重金属胁迫叶片的平均光谱反射率高于正常叶片且红边位置发生了“蓝移”现象。 780, 945和1 375 nm三个波段对三种重金属污染都较为敏感, 利用三个波段构建的植被指数建立的反演模型能较好的用于桃林土壤重金属元素含量预测, 其预测模型分别为Y=0.44X+0.193, Y=7.436lnX+13.161, Y=-15.359X+13.583X²+23.541, 且具有较好稳定性和适宜性。 空间反演结果表示, 三种重金属高值区均大面积的分布在平谷区刘家店尾矿库、 万庄尾矿库、 金海湖尾矿库附近, 西部相比东部矿区重金属污染更为严重。 研究结果可以为北京平谷区桃林重金属污染的预防与治理提供基础数据支持。

为了降低大气湍流对自由空间光通信系统传输性能的影响，建立了一套自适应光学校正系统来校正高阶像差。对该系统的混频效率，误码率和迭代次数等参数进行研究。首先，将图像的Zernike系数划分为8个大类，256个小类，通过CNN模型预测输入光斑的大类。对于每一小类的像差，取每一阶系数范围的中点作为标准点形成一个标准Zernike系数向量，按照其对应的标准电压作为初始校正电压进行校正。实验结果表明：随机并行梯度下降算法使混频效率达到0.80、0.85和0.9需要的迭代次数分别为110次、161次和280次；在使混频效率达到相同值的前提下，CNN-SPGD（Convolutional Neural Networks-Stochastic Parallelism Gradient Descent）算法所需的迭代次数分别为4次、37次和141次。而在相同的迭代次数下，CNN-SPGD算法在系统中的混频效率更高，误码率更低。CNN-SPGD算法与SPGD算法相比，像差校正速度更快。该CNN-SPGD算法可以大幅度减少传统自适应光学系统的迭代次数，满足激光通信的各种需求。

三维微纳米台阶光学显微测量信息为多维形貌数据，其数据量庞大复杂、多维相关性低、表征难度大，且通常存在测量坏点影响关键尺寸表征精度。本文提出了一种三维微纳米台阶高精度光学显微测量量化表征方法。首先，针对三维微纳米台阶的结构特征选取测量系统并设计测量方法，获取其三维形貌点云数据信息；其次，建立三维形貌实测数据维度重构方法，将复杂的多维面形数据降维至有序二维空间；基于K-means聚类算法和数据映射，创建台阶高度参数量化表征模型，实现识别离群值的同时将二维数据点集中的质心距离映射为台阶高度值；最后，通过迭代收敛设计，进一步提高算法表征的准确度和鲁棒性。对两种微纳台阶标准物质进行实验，结果表明，在测量存在离群值等坏点情况下，本方法能够高精度表征出台阶高度参数，与校准值比对，误差小于1.5%。

为准确评价混合毫米波射频/多输入多输出-自由空间光通信（millimeter Wave Radio Frequency/Multiple Input Multiple Output-Free Space Optical， mmW RF/MIMO-FSO）中继系统的性能，利用Meijer-G 函数推导出混合mmW RF/MIMO-FSO中继系统端到端中断概率、误码率以及遍历容量的闭合解析表达式。该混合系统的中继采用固定增益方案、接收端采用等增益合并方式合并多路信号。mmW RF信道服从Nakagami-m衰落，FSO信道服从Gamma-Gamma分布。数值仿真结果显示，MIMO技术可以有效缓解由于大气湍流强度的增强而导致的混合中继系统性能降低。随着激光发射器和光电探测器相对应的收发孔径数目的增加，混合中继系统性能逐渐增强，但与此同时系统的复杂度也不断提高。综合分析可知，当激光发射器发送的激光信号束与光电探测器使用的接收孔径数相等且都为2时，MIMO-FSO链路的性能达到最佳状态。