结构光视觉技术是一种光学三维表面测量技术，具有速度快、精度高、鲁棒性强等优点。在实际应用中，线结构光发射器的镜头失真会导致光平面发生弯曲，而现有的大多数标定方法无法对失真进行补偿，并且会限制线结构光的分布规则。为了避免透镜失真所造成的影响，提出了一种精确且鲁棒性强的线结构光标定方法，通过构建曲面网格模型将水平、竖直射线追踪相结合，克服了现有方法对结构光分布方向的限制，同时，利用微分后的空间网格平面与像素网格平面之间的单应性关系实现了亚像素级的光条中心点三维重建。实验结果表明，该方法可以降低线结构光平面弯曲对标定精度的影响，对间距为55 mm的任意相邻靶标进行距离测量的误差小于0.08 mm，对间距为1133.85 mm的任意相邻靶标进行距离测量的精度可达0.50 mm。

为了研究光学参量如何影响测风激光雷达相干效率的问题，结合理论推导与实验验证进行了研究。基于光场叠加理论，讨论了本振光束腰、光纤耦合器芯径、光学系统像差对系统相干效率的影响;开展大气湍流影响实验，测量了不同光学参量的系统在典型天气条件下的信噪比。结果表明，光瞳口径为100 mm、F数为2时，最优束腰半径为3.3 μm，最佳匹配接收光纤芯径为9 μm，光学系统波像差均方根值应不大于0.06λ; 在强湍流作用下，当能见度小于5 km时，雷达探测距离降低60%。此研究对光学参量的优化具有重要参考意义。

针对一些光轴稳定性要求较高的高空使用战斗机挂载光电系统，分析了光学系统设计中提高光轴稳定性的几点要素，给出了消热差公式的条件，推导了景深公式，并给出了四种提高途径：采用较大温差范围的光学全被动补偿无热化设计、降低公差灵敏度、提高结构件的刚度和强度、使用景深调焦机构(满足较大作用距离的机载高低空使用要求)。介绍了一种小型机载近红外无热化变焦系统的设计思路。该系统采用光学补偿，有4个透镜组(最后一组为景深调焦机构)，在-55~70℃温度范围内均具有较好的像质、较宽松的公差特性和较好的光轴稳定性。

研究了透视投影对同心圆偏心误差的影响并建立了偏心误差数学模型，提出一种基于同心圆偏心误差补偿迭代的高精度相机标定方法，使用基于几何约束的优化算法不断更新同心圆中心投影坐标，以精确地定位图像中同心圆的控制点投影中心，从而实现相机高精度标定。实验和仿真结果验证了所提方法在视觉应用中的有效性。与传统方法相比，所提方法可为计算机视觉和三维重建任务提供更准确的相机标定结果。

为了提高光纤脉冲相干激光测风雷达性能, 采用数学建模的方法来分析光学天线特性。利用后向传播本振原理, 讨论光学天线口径对系统载噪比的影响, 以及光瞳截断比对天线效率的影响;提出光学接收耦合效率的定义, 研究不同大气折射率结构常数条件对耦合效率和测程的影响; 通过搭建实验平台, 测量不同距离门内的载噪比和频谱强度等参数, 验证了仿真结果。结果表明, 当远场探测距离在7km~10km范围内变化时, 天线最优口径为100mm, 光瞳截断比最优值为0.8;相较弱湍流情况, 强湍流会使同一系统测程下降近30%。此研究为光学天线的优化设计提供了理论依据。

针对光学系统中对非球面元件的精度要求，设计了直线光栅式的抛光轨迹，并用磁性复合流体以这一抛光轨迹抛光非球面。根据抛光轨迹和非球面方程计算出每个抛光点的坐标；根据抛光点坐标和抛光头的抛光姿态计算出对应的抛光头中心点的坐标；建立相邻两抛光点的弓高误差模型，仿真出弓高误差模型并分析弓高误差的变化规律；根据弓高误差变化规律，用等弓高误差变步长控制算法实现弓高误差的一致性，提高加工质量。

基于原子力显微镜平台设计了可见 .近红外波段的散射型近场扫描光学显微镜 ,通过理论模型计算和实验测量，分析了散射探针振动的调制振幅和扫描反馈幅值对近场信号的影响。研究表明：与探针针尖尺寸相近的调制振幅有利于抑制背景散射噪声及优化近场信号的信噪比；当探针扫描反馈幅值与自由空间调制振幅之比大于 90%时，可基本消除探针扫描过程中非简谐振动对近场成像测量的影响。

胭脂红是一种应用广泛的食品色素, 在各种食品、 饮料的添加剂里都有它的身影, 过量食用人工合成色素会严重危害健康。 食物中色素一般都是多种联用, 各种色素之间会相互产生干扰, 这加大了对食品中色素检测的难度, 模拟食品中多种色素共存的环境, 采用荧光光谱技术, 结合PSO-SVM算法, 建立一种测定混合溶液中胭脂红含量的方法。 从试剂公司购买胭脂红和苋菜红固体粉末, 选择胭脂红为待检测色素, 苋菜红为干扰色素, 配成不同浓度的胭脂红单色溶液以及加入苋菜红后的混合溶液样本, 其中胭脂红的浓度在0.1~30 μg·mL-1之间, 干扰色素苋菜红的浓度在0.1~10 μg·mL-1之间随意添加。 运用Edinburgh Instruments 公司生产的FS920稳态荧光光谱仪, 测得胭脂红单色溶液与加入苋菜红后混合溶液的荧光光谱图, 分析得到胭脂红的最佳激发波长为λex＝326 nm, 最佳发射波长为λem＝430 nm。 各选取6组不同浓度的单色样本以及混合色素样本, 其中, 胭脂红的物质浓度同为3, 4, 5, 6, 7和8 μg·mL-1, 苋菜红的物质浓度都定在2 μg·mL-1。 观察6组样本在激发波长λex=326 nm时的发射光谱和荧光强度的关系。 单色样本中, 胭脂红浓度与荧光强度线性关系良好; 而在混合溶液中, 随着胭脂红浓度的增加, 荧光强度呈现出先降后增再降的过程, 光谱线型、 强度与各组分浓度间存在复杂的非线性关系, 得以证明混合溶液的荧光光谱并不是由各组分光谱简单的叠加, 而是在吸收光谱的过程中, 胭脂红溶液与苋菜红溶液存在竞争和相互影响。 配取25组胭脂红、 苋菜红混合溶液, 从中选择7个作为预测样本, 其余18组作为训练样本。 7 个预测样本中胭脂红的浓度分别为 1.0, 2.0, 4.0, 6.0, 9.0, 12和15 μg·mL-1, 干扰物质苋菜红的物质浓度在0.1~10 μg·mL-1之间。 选择各组样本在最佳激发波长λex＝326 nm 下对应的荧光强度, 作为检测模型的输入, 以胭脂红的预测浓度作为输出。 对PSO参数初始化设置后, 训练输出SVM的最佳参数c和g, 将所得的最佳参数输入PSO-SVM模型, 得到7组预测样本的浓度预测结果分别为: 1.146 9, 1.860 6, 3.854 4, 6.146 9, 9.133 8, 11.857 6和14.859 8 μg·mL-1。 分析PSO-SVM的预测结果, 得到胭脂红平均回收率为100.84%, 预测均方根误差（RMSEP）为1.03×10-4, 模型输出与真实值之间的相关系数是0.999。 在同等条件下, 采用误差逆向传播算法（BP）预测得到的7组样本浓度分别为: 1.140 1, 2.139 8, 3.188 2, 6.436 2, 8.882 7, 11.860 1和12.664 3 μg·mL-1, 其平均回收率为98.56%, 均方根误差为4.65×10-3, 输出值与真实值之间的相关系数为0.972。 与误差逆向传播算法（BP）的预测结果相比较, PSO-SVM 相关系数高出2.7%, 平均回收率高出0.6%, 均方根误差降低了将近一个数量级。 分析结果表明, 通过荧光光谱技术与PSO-SVM相结合的方法, 能够有效的避开干扰色素的影响, 准确的测定混合溶液中胭脂红的含量, 并且效果相比较于BP更加理想。