为提升n型叉指背接触(IBC)太阳电池的光电转换效率, 采用丝网印刷硼浆和高温扩散的方式形成选择性发射极结构, 研究了硼扩散和硼浆印刷工艺对电池发射极钝化性能和接触性能的影响。实验结果表明, 在硼扩散沉积时间和退火时间一定的条件下, 硼扩散通源(BBr3)流量为100 mL/min, 沉积温度为830 ℃, 退火温度为920 ℃时, 发射极轻掺杂(p+)区域的隐开路电压达到710 mV, 暗饱和电流密度为12.2 fA/cm2。发射极局部印刷硼浆湿重为220 mg时, 经过高温硼扩散退火, 重掺杂(p++)区域的隐开路电压保持在683 mV左右, 该区域方块电阻仅46 Ω/□, 金属接触电阻为2.3 mΩ·cm2. 采用该工艺方案制备的IBC电池最高光电转换效率达到24.40%, 平均光电转换效率达到24.32%, 相比现有IBC电池转换效率提升了0.28个百分点。

多晶硅氧化物(POLO)结构是在晶硅表面依次生长一层极薄的界面氧化层与多晶硅层所形成的钝化接触结构。基于POLO结构的钝化接触技术不仅能够获得优异的表面钝化特性,而且避免了金属与晶硅表面的直接接触,极大地降低了金属与晶硅表面的接触复合。目前应用POLO钝化接触结构制作的小面积晶硅太阳能电池转换效率高达26.1%,制作的大面积晶硅太阳能电池产业化效率已经超过24.5%。同时POLO钝化接触技术应用于晶硅电池的制作可以承受高温工艺,兼容现有的晶硅电池产业化设备,是未来极具产业化潜力的钝化接触技术方案。本文主要综述了POLO钝化接触结构中载流子的传输机理及相应的量化参数表征方法; 对比了POLO结构制备中界面氧化层生长、多晶硅层的沉积、掺杂及氢化处理的方法; 总结了多晶硅层的寄生吸收效应、晶硅表面形貌结构、掺杂浓度分布对POLO结构钝化接触特性的影响; 简述了POLO钝化接触技术的研究进展及当前POLO电池制作面临的技术难点。

光学微腔光频梳(Optical Frequency Comb,OFC)具有阈值低、结构紧凑以及易于芯片集成等优势,在精密光谱测量和原子钟等研究领域具有非常好的应用前景。尽管关于OFC的研究已经取得丰富的成果,但大多数OFC具有稀疏的梳齿模式,不利于OFC的调谐。鉴于此,利用高品质因子光学微泡谐振腔的欧姆热实现OFC的调谐。首先理论上分析微腔色散原理,并计算微腔色散参量与微泡谐振腔尺寸的关系。然后制备直径为275 μm和品质因子高达1.2×10 ⁸的微泡谐振腔,在反常色散区通过连续激光泵浦来获得宽带OFC。最后将微金丝集成于直径为297.5 μm的微泡谐振腔中空通道内并置于电路中,利用电流控制器为微金丝施加电流来产生欧姆热以实现OFC的调谐,调谐范围达到0.21 nm。

针对国内军用及民用各类型天线及目标特性测量常用的紧缩场静区平面波幅相性能现场校准需求, 开展了 0.3~110 GHz紧缩场现场校准系统的优化设计。研制了微波幅相收发系统、一体化接收探头天线和八自由度、高精确度可移动大型极坐标扫描设备(半径 3m, 平面度均方根值 0.04 mm), 完成了大型紧缩场静区性能校准系统的研制。利用某航天单位的紧缩场对系统性能进行了现场试验验证, 结果表明, 研制的校准系统功能强, 指标高, 可以满足各类型紧缩场校准需求。

光学微腔品质因子高、灵敏度高，在精密生物传感方面有广阔的应用前景。针对洛伦兹拟合算法不能很好地拟合光学微腔输出端非对称波形和劈裂模式波形的问题，提出了隐函数模型算法。该算法首先建立模板波形，然后经平移、放缩理论实现模板波形操作，利用Levenberg-Marquardt (LM)算法优化参数值，能够实现对称波形、非对称波形和劈裂模式波形数据拟合。通过搭建光学微腔数据采集系统，采用高斯、洛伦兹和隐函数模型算法对不同折射率溶液的实验数据进行拟合。结果表明：隐函数模型算法比前两种算法的MSE低1个数量级，且拟合优度(R²)达到了0.99，拟合效果较好；隐函数模型算法谐振频率误差最小，谐振频率偏移量最大，对应的灵敏度最高，有利于提高光学微腔灵敏度。

为实现干制红枣的快速鉴别, 提出了一种基于近红外高光谱成像技术的鉴别方法。 采集四个品种共240个样本干制红枣的近红外高光谱图像(1　000～1　600　nm)。 通过主成分分析法(principal component analysis, PCA)、 载荷系数法(x-Loading Weights, x-LW)和连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)分别提取7个、 8个和10个特征波长; 基于灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix, GLCM)提取第一主成分图像的纹理特征。 分别以光谱特征、 纹理特征、 光谱和纹理融合特征作为输入, 建立偏最小二乘判别分析(partial least squares-discriminant analysis, PLS-DA)、 反向传播神经网络(back-propagation neural network, BPNN)和最小二乘支持向量机(least squares support vector machines, LS-SVM)模型。 结果显示, 基于融合特征的模型鉴别率高于分别基于光谱特征或纹理特征的模型鉴别率; 基于融合特征的BPNN模型的结果最优, 对预测集样本鉴别正确率为100%。 说明近红外高光谱成像技术可用于干制红枣品种的快速鉴别。

种子纯度是衡量种子品质的重要指标。 提出一种基于近红外(874～1　734 nm)高光谱技术实现玉米种子可视化鉴别的方法。 采集4个品种共384个玉米种子样本的高光谱图像数据, 随机选择288个样本作为建模集, 剩余96个样本作为预测集。 对玉米种子光谱曲线进行分析后, 通过连续投影算法（SPA）选取7个特征波段作为输入, 结合偏最小二乘法判别分析(PLS-DA)模型, 对预测集进行预测, 获得较好的分类效果, 其中RC=0.917　7, RMSECV=0.444　2; RCV=0.911　5, RMSECV=0.459　9, 建模集和预测集的总体鉴别率分别为78.5%和70.8%。 通过图像处理技术提取高光谱图像中每个玉米颗粒的平均光谱数据, 输入建立的SPA-PLS-DA模型, 在计算生成的鉴别图中以不同颜色标识不同类别, 实现了混杂玉米种子样本的可视化鉴别。 对3份不同组成的混杂种子样本进行鉴别, 达到了较好的可视化效果。 结果表明, 通过可视化鉴别技术, 可以直观方便地观察混杂种子样本中不同品种种子的分布和数量, 为农业生产中种子的纯度鉴别和筛选提供了帮助。

现有的线结构光传感器标定方法中，结构光平面上标定点的计算精度将会直接影响到传感器最终的标定精度。提出了一种基于共面靶标的线结构光传感器标定新方法，该方法无需计算光平面上的标定点，也无需反复计算摄像机的外参数。多次移动共面靶标计算不同方向激光条纹直线的消隐点，并对其拟合直线得到光平面的消隐线，完成光平面法向的标定。根据交比不变原理计算共面靶标上标定点间的距离，并以其为约束来标定剩余参数。考虑到误差传递的影响，定义了优化目标函数，以已求得参数为初值进行非线性优化。对比实验表明了该方法具有较高的标定精度，测量误差均方根为0.0306mm，且标定过程简单，计算复杂度低，适合现场标定。

提出了一种基于主动视觉的光平面标定方法实现对线结构光传感器的自动标定。与以往求取光平面上标定点后拟合平面的方法不同，该方法通过控制传感器做若干平移运动分两步完成标定。首先，经多次平移运动得到光平面中相互平行直线在摄像机中的投影，经计算消影点完成光平面法向的标定。然后，控制传感器沿设定的与光平面法向垂直的方向做2次平移运动，使其满足三点透视模型(P3P)，完成摄像机坐标系原点到光平面距离信息的标定。实验结果表明：该标定方法具有较高的准确性，平均绝对测量偏差为0.015 4 mm，相对误差为0.183 0％。该方法本质上属于自标定方法，标定过程无需使用标靶，降低了标定成本，且操作灵活方便，适合现场标定。

提出了一种构建超材料带通频率选择表面的新方法，该方法通过调节单元结构的等效介电常数实现.金属丝阵列在等离子频率以下等效介电常数为负，产生传输禁带，在金属丝阵列中加入介电常数符合Lorentz模型的短金属线结构，可得到一维带通频率选择表面，理论分析和仿真计算充分验证了这种方法的可行性.基于这种方法，将一维超材料频率选择表面单元拓展设计为二维对称结构，实现了一种宽入射角、极化无关的频率选择表面，最后加工了两个样品对基于等效介质理论的频率选择表面设计方法进行了实验验证.这种设计方法不必考虑常规频率选择表面所涉及的复杂计算和多参数优化等问题，拓展了频率选择表面的设计思路，对于THz频段频率选择表面的设计，及多通带、可调、小型化频率选择表面都具有借鉴意义.