基于一套由PROSPECT模型模拟的包含叶绿素含量(Cab)、类胡萝卜素含量(Car)和叶片水含量(LWC)等重要植物生理生化参数及其光谱的数据, 通过对光谱进行系列梯度的重采样和CWA分析, 详细研究了光谱分辨率对植物生理生化参数反演的影响.结果表明：(1)采用CWA能够成功提取对Cab, Car和LWC等参数敏感的特征并建立具有较高精度的反演模型；(2)随着光谱分辨率的降低, 敏感小波特征的数量、相关性以及反演精度总体均呈下降趋势, 但下降的幅度、拐点均不相同, 体现出分辨率对不同参数影响的差异性；(3)采用CWA反演建模时, 不同植物生理生化参数对光谱分辨率敏感性差异较大, LWC敏感性较低, Cab次之, Car敏感性较高.根据这一结果, 采用CWA反演Car, Cab和LWC时光谱数据在分辨率不低于8 nm, 32 nm和64 nm时能够得到较理想的结果.上述研究能够为实际中进行植被生理生化参数监测时的传感器选择提供依据.

农作物病害是制约产量的重要因素之一, 目前农作物病害的早期监测主要依靠植保人员田间取样判断危害等级的传统方式, 存在主观性强、效率低、滞后性等弊端, 也有些病害采用提前施药来进行预防, 但此方法有农药过量的风险, 从而影响到水稻生长的生态环境。 近年来随着信息技术的快速发展, 高光谱技术以数据量丰富、 灵敏、 可靠的特点迅速应用于农业生产中, 成为主要检测农作物病害的有效技术手段之一。 文章阐述了植物在病害胁迫下光谱响应机制, 从粮食作物、 经济作物、 蔬菜作物、 果类和其他农作物五个方面梳理和总结了近七年国内外高光谱技术在农作物病害的研究进展, 在此基础上提出目前该技术在农作物监测应用领域的不足以及对未来的展望。 为农作物的病害监测提供参考。

为了确保植保无人机在飞行作业过程中的安全,要求植保无人机具有自动避障能力,为此提出了基于结构光视觉的障碍物检测方法。为提高障碍物检测的实时性,重点研究了基于嵌入式平台的植保无人机障碍物检测系统,通过将障碍物图像处理算法的并行计算映射到GPU硬件资源上完成,大大提高了算法的运行效率。实验表明,在保证障碍物轮廓线完整的前提下,通过对比CPU和CPU-GPU实现处理算法,障碍物检测系统获得了约46.15的加速比,采集及处理时间约为48.985 ms。该系统具有处理效果明显与实时性好等优点,为植保无人机的实时障碍物检测和进一步实现自动避障奠定了基础。

针对存在障碍物农田区域的植保无人机避障问题，提出了一种基于结构光视觉的植保无人机障碍物检测方法。本文基于激光三角测量原理，通过半导体激光器与CCD 传感器间特殊的光路，设计了可探测前方障碍物信息的光学检测系统。激光器发出的线结构光经障碍物表面的反射，成像于CCD 靶面上，通过图像采集、处理和计算提取出前方障碍物距离、方位角和宽度等参数信息。实验表明，该方法能够有效检测出未知环境下障碍物的距离、方位角和宽度，并且距离检测误差小于0.06 m。

基于光截图像的轮对在线检测中,摄像机的标定技术直接影响轮对参数的检测精度。针对轮对在线检测环境,设计了一套摄像机标定系统。在该系统中,设计特制的平面标定板,将其竖直固定于轨道面不同位置,通过异面特征点实现了摄像机的标定。并利用摄像机标定软件实现了标定板图像采集,图像处理,特征点计算机图像坐标提取和摄像机内外部参数计算。实验结果表明,该标定系统的摄像机标定精度在0.1 mm以内,可应用在轮对在线检测中。

针对轮辋厚度参数的在线检测,提出了基于双相机的轮辋厚度参数检测方法,其中图像配准是影响该参数计算的重要因素。在分析轮对轮廓线图像特点的基础上，提出了利用配准板特征点的图像配准方法,设计了图像配准步骤,采用仿射变换作为图像配准中的变换模型。为保证配准精度,在综合考虑配准板上特征点的数量和特征点的分布的基础上设计了配准板。通过图像配准实验,提取了配准板特征点坐标,求解了仿射变换矩阵。实验表明,该方法的配准精度为2个像素。

基于光截图像测量技术的轮对在线检测中，面阵CCD 摄像机拍摄的轮对光截曲线畸变严重，摄像机标定方法和标定精度直接影响轮对检测精度。本文根据非线性畸变成像模型，提出了一种基于移动平面标定板的Tsai异面标定算法。根据径向约束条件和一阶径向畸变公式，利用最小二乘法和Levenberg-Marquardt 优化算法标定出摄像机内、外部参数。并根据现场安装位置要求和光截曲线关键点区域分布情况，设计了标定板及其三个安装位置，实现了图像特征点提取和摄像机参数的标定。实验结果表明，Tsai 异面标定算法标定精度在0.1 mm 以内，满足轮对在线检测对标定精度的要求。

针对工件表面质量在线检测过程中的高速图像采集环节,提出了一种工件图像高速采集方法。分析了图像采集中定位精度、运动模糊、曝光时间和工件运行速度之间的定量关系,研究了传送机构与工件表面的振动对图像采集的影响,设计了图像采集时序。利用光电传感器实现工件的快速触发,使用高精度延时模块实现工件的准确定位,通过减小曝光时间控制运动模糊。基于高速采集方法设计了高速图像采集系统,定位精度小于0.1 mm,运动模糊小于1pixel,保证了工件的准确定位和图像的清晰度,有效保证了工件表面质量检测。

以轨道交通轮对参数在线检测中的图像采集为背景, 针对车辆轮对快速运动时曝光时间短曝光量不足的问题, 提出一种具有高精度同步闪光功能的图像采集方法。设计了曝光、闪光同步时序, 采用高亮度闪光光源来保证光通量, 通过光电耦合器和单片机对触发信号进行处理, 利用高精度的延时控制模块来调节曝光、闪光起始时刻。设计并实现了异步图像采集功能, 保证车辆轮对运动到预设位置时能够精确地曝光和闪光。分析了同步误差的影响因素, 通过实验验证, 当运行速度不高于 80 km/h时系统的同步误差小于 25 μs, 运动模糊小于 1 mm。

研制了一套高速三维扫频光学相干层析(SS-OCT)成像系统。该系统基于快速扫频激光技术，轴向扫描速率可达50 KHz。为了缩短开发周期，系统软件部分采用LabVIEW和Matlab混合编程，实现了模块化设计，主要包括时序控制、数据采集、数据处理和图象重建，界面友好并方便维护。系统基于K线性时钟触发的数据采集模式，无须额外的光谱标定，可以实现实时等波数间隔的干涉光谱信号采样。实验测得系统的轴向分辨率为8.9 μm，灵敏度在整个成像深度范围保持在100 dB以上。系统可以实现二维OCT图像的实时显示和1.8 s内三维OCT图像的采集。利用研制的SS-OCT系统，成功获得了手指和苹果果皮的在体二维和三维图像。三维OCT图像可以显示出指纹特征，而在二维手指图像上很难看到。