提出了一种利用太赫兹时域光谱技术（THz-TDS）进行红木分类识别方法。 红木价格昂贵, 同时由于种类繁多难以识别, 导致红木市场以次充好, 以假乱真的现象层出不穷, 严重扰乱了市场秩序, 给生产者和消费者造成巨大的经济损失, 传统的红木分类识别方法难以兼顾准确性和快速性, 因此需要研究一种新的方法对现有木材分类识别方法进行补充和发展。 相比于传统方法, 太赫兹波对红木具有良好的穿透性及指纹特性, 在红木的分类识别中有较大的应用潜力。 选用5种红木（巴里黄檀、 奥氏黄檀、 大叶紫檀、 小叶紫檀、 交趾黄檀）作为试验样品木材。 利用THz-TDS系统得到木材的太赫兹时域光谱, 通过对五种木材的太赫兹时域光谱进行快速傅里叶变换, 得到木材太赫兹频域光谱, 并对太赫兹时域光谱提取光学参数, 分别得到木材的太赫兹折射率谱和吸收系数谱, 结果表明不同种类的木材在时域光谱上具有时间延迟线与振幅的差异, 在频域光谱上显示衰减趋势及幅值各不相同, 在吸收系数谱中各种类红木吸收峰出现的频段不同, 能够直观地展示出各种类木材之间的区别, 表明THz-TDS进行红木分类识别具有一定的可行性。 利用连续投影算法（SPA）提取吸收系数谱和折射率谱的特征频率, 对吸收系数谱260个频率点筛选出28个特征频率点, 频段占比1077%; 对折射率谱260个频率点筛选出12个特征频率点, 频段占比462%。 分别建立基于吸收系数谱和折射率谱的随机森林分类模型和支持向量机（SVM）红木分类模型, 并对各模型分类结果进行对比。 实验结果表明, THz-TDS具有良好的木材识别效果, 基于木材太赫兹吸收系数谱和折射率谱建立的随机森林分类模型对红木种类有着较好的分类性能, 总体分类准确率分别达到了94%和96%, 能够准确对红木种类进行分类识别。 利用太赫兹时域光谱技术实现了红木的分类识别, 为红木的分类识别提供了一个新的思路和技术方案, 能够作为近红外光谱木材检测方法的补充, 同时为太赫兹技术在木材分类识别领域的应用提供了理论基础。

在理论和实验上,分析了皮秒激光脉冲抽运所产生的参量荧光的时间相干特性。通过引入二阶复相干度,理论研究了在信号光与闲频光群速度走离存在的条件下,抽运功率和抽运脉宽对参量荧光时间相干性的影响。计算结果表明适当的抽运功率和较短的抽运脉宽是提升参量荧光时间相干性的重要条件,而过高的抽运功率或者较宽的抽运脉宽则会降低参量荧光的时间相干性。利用周期极化铌酸锂晶体,在实验上对理论结果进行了初步的实验验证。

为了获得油品在太赫兹波段的衰减全内反射光谱, 实现对油品的在线检测, 利用光的折射定律, 对太赫兹衰减全内反射系统中的核心部件——衰减全内反射棱镜进行了设计和实验。设计了单次反射棱镜, 根据不同物质对太赫兹波的吸收程度不同, 将单次反射棱镜用于太赫兹衰减全内反射系统, 并进行了水和成品油的测试实验, 取得了样品的光谱数据;进一步设计了多次反射棱镜, 以增加油品对太赫兹的吸收, 并对其进行了光学仿真。结果表明, 经过单次全内反射, 油品对太赫兹的吸收非常有限, 无法实现对成品油的检测。该研究对下一步的油品检测是有帮助的。