早期压缩感知在光学成像领域的应用主要集中在空域压缩成像。近年来,更多的空域压缩成像采用阵列式探测器取代单元探测器采集测量值。同时,压缩成像的研究也从二维空间拓展到三维测距、高速成像、多光谱成像、关联成像和全息成像等方向。本文针对空域高分辨率压缩成像、压缩感知测距和时域高速压缩成像进行详细分析,结合空域压缩成像总结了测量矩阵设计的研究进展,讨论研究中遇到的困难以及未来可能发展的机遇,并对压缩感知在多光谱、关联成像、和全息成像中的应用研究进行了讨论。此外,本文也总结了近几年深度学习技术在各应用方向上对系统目标恢复性能的改善。

将现代红外光谱分析技术与化学计量学方法相结合, 建立利用红外光谱对短瓣金莲花药材的指标成分进行快速定量分析的方法。 以高效液相色谱法获得短瓣金莲花指标成分(荭草苷、 牡荆苷)的含量作为参考数据, 以傅里叶变换红外光谱技术获取其红外光谱图, 在此基础上利用化学计量学方法将指标成分与红外光谱图数据关联, 构建指标成分的快速预测模型。 以不同比例甲醇-水作为溶剂, 采用室温浸提、 加热回流、 超声辅助工艺提取获得36个短瓣金莲花药材提取物。 利用高效液相色谱法测试短瓣金莲花提取物的荭草苷和牡荆苷含量, 并以傅里叶变换红外光谱仪辅以水平衰减全反射附件测试各样品的红外光谱图。 分别选取29个提取物样品作为检验集, 其余为校正集, 采用TQ Analyst EZ Edition软件进行建模。 以交叉验证相关系数(R2)和交叉验证误差均方根(RMSEC)为指标选择光谱预处理方法、 定量分析方法和建模波段, 用预测误差均方根(RMSEP)考核模型的预测效果。 通过筛选得到优化的光谱预处理方法为标准正态分布校正(SNV)和二阶导数(13点平滑), 定量分析方法为偏最小二乘(PLS)方法, 荭草苷和牡荆苷的最佳波段分别为2 050~650和1 900~650 cm-1。 以PLS法构建的荭草苷和牡荆苷模型的相关系数分别为0.919 8和0.970 8, 模型预测结果的相对偏差分别在-2.0%~3.2%和-3.4%~4.7%之间。 鉴于红外光谱技术所具有的测试迅速、 微观宏观指纹特性、 定性定量皆可分析、 对环境无污染等特点, 利用红外光谱法可对中药提取物的指标成分进行快速、 准确、 环保、 高效的分析, 为中药的质量控制提供了新的思路和解决方案。

针对三维纤维微观结构方向检测的不足,提出一种基于facet模型的三维纤维方向检测方法。该方法将三维纤维方向检测转换为二维平面检测,能够降低计算的复杂度,通过facet模型实现了不同直径纤维方向的精确检测,模型窗口尺寸略大于纤维直径时能达到最优结果。实验结果表明,所提方法可快速准确地获取不同直径的三维纤维方向数据,优于现有的典型算法。

将条纹骨架级次标定算法,用于实验样本中激光干涉条纹的检测。运用自适应窗口滤波处理不同形态的干涉条纹,同时对实验样本作降噪处理,得到了对比度较高的干涉图像,然后根据完善的样本图像提取干涉条纹并实时标定、检测条纹。结果表明:这种基于多噪声的干涉条纹检测模型能够实现光学元件的实时检测,并有效提高光学元件的检测效率,且能够实现基于C++平台的工业自动化检测。

眩光是照明质量评价中一个重要的方面,而且又是在高功率照明中容易出现但经常被忽视的问题,眩光的防治在体育照明中显得格外重要。体育照明种类繁多而且照明要求高,通过DIALux软件对室内篮球场灯光效果进行了仿真模拟,在保证照度达到标准的前提下,结合引起眩光的因素,控制灯具的材料和建筑材料来防治直射眩光以及反射眩光,通过调节合理的环境亮度比以及调整灯具的位置从而达到对眩光的防治。

采用电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)技术结合化学计量学分析技术对采自云南南部的四种特色蜂蜜中的23种矿物元素进行了分析。 结果表明: ICP-MS技术测定蜂蜜中多种矿物元素含量的稳定性、 精确度较好, 回收率较高; 23种矿物元素中有21种元素(Na, Mg, K, Ca, V, Cr, Mn, Fe, Co, Ni, Cu, Zn, As, Se, Sr, Mo, Cd, Sb, Ba, Tl, Pb)在不同蜂蜜品种间存在显著差异; 主成分分析结果显示, 前4个主成分的累积方差贡献率达到77.74%, 第一主成分中的Mg, Ca, Mn, Co, Sr, Cd, Ba 七种元素包含大部分蜂蜜信息; 通过逐步判别分析, Mg, K, Ca, Cr, Mn, Sr, Pb共七种元素被筛选出来并用于建立判别函数模型, 对所建模型进行回代检验和交叉检验, 正确判别率分别为90%和86.7%, 表明多元素指标对云南南部四种特色蜂蜜植物源的判别效果较好。 鉴于所采蜂蜜样品都来自云南南部, 气候和土壤等环境条件类似, 四种蜂蜜中矿质元素的差异主要与对应的蜜源植物有关, 因此, 利用矿质元素差异鉴别蜂蜜植物源具有可行性。

木塑复合材料(wood plastic composites, WPC)中生物质和塑料的比例影响其物理力学性能和价格。 建立一种快速、 准确的方法预测WPC中生物质和塑料的含量对于WPC市场的进一步发展具有重要作用。 现有的检测方法主要为热分析法, 然而, 热分析法固有的缺陷(包括检检测时间长、 测精度低、 操作复杂等)严重限制了其应用范围。 为此, 本研究采用红外光谱(FTIR)结合偏最小二乘法(PLS)对毛竹/聚丙烯(PP)复合材料样品中毛竹及PP的含量进行了快速测定。 以毛竹为生物质填料、 PP为基体材料, 同时加入一定量的添加剂, 采用挤出成型法制备了42个不同毛竹/PP比例的WPC样品。 采用KBr压片法收集42个WPC样品的红外光谱数据, 利用PLS-2和完全交互验证方式建立样品中毛竹及PP含量和光谱数据间的相关性模型。 内部交互验证结果表明, 对原始光谱进行一阶导数和SNV预处理后, 选择1 800～800 cm-1 波段建立的模型性能最佳。 毛竹和PP含量的校正模型决定系数R2均为0.955, 校正标准偏差SEC分别为1.827和1.848。 毛竹和PP含量的预测模型决定系数R2均为0.950, 交互验证标准偏差SECV分别为1.927和1.950, RPD值均为4.45。 外部验证结果表明, 毛竹和PP含量相对预测偏差均低于6%, FTIR结合PLS法可以同时快速、 准确地预测毛竹/PP复合材料中毛竹及PP含量。

通过置换反应在金属铝表面制备了表面没有任何保护剂且具有红外增强作用的镍岛膜,用 SEM、 XRD 和表面增强红外光谱对其形貌和性质进行表征.结果表明:铝片上沉积出的镍呈岛状结构,镍岛膜由大量的二次镍粒子和少量的一次镍粒子通过密堆积的方式构成;首次发现具有这种特殊结构的镍对吸附于其表面的有机分子的红外吸收光谱有较大的增强作用,使得表面增强红外光谱可以用于痕量分析、检测.