长波红外差分干涉仪在低温工况下会因光学元件受到非均匀应力作用产生干涉条纹的畸变，从而降低干涉仪系统性能。本文为解决低温工况干涉条纹弯曲畸变问题，基于长波红外差分干涉仪光机系统进行了干涉条纹畸变影响因素分析，结合光-机-热耦合分析方法，对干涉仪系统低温工作状态进行仿真。随后设计了针对影响条纹畸变的关键元件——光栅元件的低温微应力动态稳定支撑安装结构，结构优化后的光栅表面面形均方根（Root Mean Square， RMS）值为3.89×10^-2 nm，面形峰谷值（Peak to Valley， PV）值为2.21×10^-1 nm，分别较优化前初始系统的分析结果减小了5个数量级，系统仿真干涉条纹畸变小于1个探测器像元。全系统低温验证试验表明，优化结构可有效抑制干涉条纹畸变，畸变量小于2个探测器像元，试验与仿真计算结果一致性较好，验证了优化分析方法的有效性。该优化方案对提升反射式光学系统结构低温稳定性，提高系统工作能力有较大意义和价值。

为实现高亮反射金属圆柱形锅的自动快速检测及分拣，破解目前金属锅表面缺陷检测速度慢、效率低的技术难题，在YOLOX网络基础上引入双向特征融合网络，提出基于注意力机制的轻量化特征融合网络模型，实现计算模型的轻量化设计；同时，通过注意力机制模块对特征信息进行通道与空间的学习，有效缓解多尺度特征的语义鸿沟问题，提高了模型的检测精度；考虑网络对难易分类样本学习权重分配不平衡，设计基于衰减因子的分类损失函数；利用金属锅圆柱表面缺陷数据集完成了特征融合网络对比实验、分类损失函数对比实验和注意力机制模块位置消融实验。实验结果表明，融合注意力机制模型可有效识别6种不同形态的缺陷，测试集的平均检测精度mAP_0.5达到90.92%，检测帧率达到30.84 frame/s，实现了金属锅圆柱表面缺陷的高精度快速识别与定位。

为实现高反射非晶带材传输过程中空间位置的高精度测量，建立了基于光学三角法的双激光位置检测系统。针对该系统的实际应用工况开展了激光缩束、图像采集与处理、质心定位和系统标定等关键技术的研究。介绍了双激光器测量强反射面非晶带材空间位置的原理，设计出检测系统总体结构，在传输光路上增加缩束器来提高激光光斑质心提取的定位精度。搭建带材传输空间位置检测的实验装置，完成了检测系统标定实验，提出基于最小二乘法多项式的光斑质心与带材实际位置对应曲线的拟合方法，进而得出带材传输空间位置的标定曲线。最后，采用高速摄像仪与CMOS相机同时对非晶带材传输位置进行检测，并以高速摄像仪的测量结果为参考值，验证标定了CMOS相机的测量精度。实验结果表明：CMOS相机检测结果与参考值的相对偏差在0.05%之内，满足系统位置检测精度50 μm的要求，可用于高反射面带材传输过程空间位置的高精度测量。

针对微弱拉曼散射光信号的高灵敏度探测需求，使用830 nm的激发光源，对空间外差拉曼光谱仪进行全系统的设计与仿真，并通过研制的光谱仪样机开展拉曼光谱探测实验，其有效光谱分辨率可达3.35 cm^-1（矩形函数切趾），实际可探测的拉曼位移范围为171.01~2 048.19 cm^-1。对不同物体形态、不同拉曼活性的样品进行拉曼光谱探测实验，其中强拉曼活性物质碳酸钙粉末、硫酸钙粉末、硫酸钾粉末的主拉曼光谱峰信噪比均大于370，弱拉曼活性物质甘油、75%酒精溶液、葡萄糖粉末的主拉曼光谱峰信噪比均大于40。实验结果表明830 nm激发光源波长的空间外差拉曼光谱仪系统对多种测试样品均可以获得清晰、准确的拉曼光谱图，具有高灵敏度、高稳定性的拉曼光谱探测能力。

FPGA（field programmable gate array）具有可重复编程、算法实现灵活等优势，以97单元变形镜为原型，提出基于FPGA的SPGD（stochastic parallel gradient descent algorithm）控制算法通用快速实现方案。采用TimeGen软件对SPGD算法进行时序分析，并采用Vivado软件分别对SPGD算法随机扰动电压生成、性能指标计算和控制电压的计算与输出进行FPGA配置和编程，将每个模块的计算结果与Matlab结果进行对比、分析。研究结果证明了该文所提方案的合理性和可行性，为下一步基于FPGA的SPGD算法硬件实现和应用提供基础。

为实时恢复天文或空间目标的湍流退化成像，提出一种适应大气湍流动态变化的多通道自适应光学图像恢复方法.以自适应光学校正后不同时刻的目标成像作为多个通道，建立求解系统点扩散函数的线性方程，根据解出的点扩散函数利用超拉普拉斯算法，求解待观测目标的估计值.结果表明：不同时刻的点扩散函数之间存在互质关系，满足多通道盲识别的理论要求.利用建立的线性方程求解出的点扩散函数与原点扩散函数的均方误差在10^-30~10^-27量级，采用超拉普拉斯算法恢复出的目标成像与原始目标之间的均方误差在10^-5~10^-4量级.本文研究为湍流退化图像的实时恢复提供了理论基础.