针对宽谱连续波差分吸收激光雷达（DIAL）的特点，通过仿真不同大气条件下的激光雷达信号，计算分析宽谱DIAL气溶胶消光和后向散射效应引起的二氧化氮（NO₂）质量浓度反演误差。研究结果表明：当大气气溶胶均匀分布时，NO₂质量浓度反演误差主要取决于气溶胶消光效应，而后向散射效应引起的NO₂质量浓度反演误差一般可忽略不计；当大气气溶胶非均匀分布时，气溶胶后向散射效应引起的NO₂质量浓度反演误差依赖于气溶胶非均匀分布程度，且与波长指数成反比。此外，适当增大分段拟合距离可有效降低气溶胶后向散射效应引起的NO₂质量浓度反演误差。利用光谱近似得到宽谱NO₂-DIAL气溶胶消光和后向散射效应引起的NO₂质量浓度反演误差的近似模型，通过对比模拟计算的结果，验证了近似模型评估NO₂质量浓度反演误差的可行性。

针对智能手机玻璃盖板缺陷检测方法存在检测柔性差、良率低、检测时间长等问题, 提出一种改进YOLOv3的智能手机玻璃盖板缺陷检测方法。在特征提取网络方面增加通道注意力机制以解决缺陷特征不明显的问题, 在特征检测网络方面增加了104×104维度大小的特征图以解决缺陷多尺度的问题, 最后对模型进行剪枝减少模型参数, 提高缺陷检测速度。从智能手机玻璃盖板生产现场获得涵盖崩边、坑点、脏污和划痕等4类缺陷的图片构建缺陷数据集, 对本文提出的方法和Faster R-CNN、YOLOv3、YOLOv4等算法进行对比实验和分析。实验结果表明, 本文提出方法的检测平均精度均值（mean Average Precision, mAP)为81.0%, 检测速度为43.1 fps。相比原始YOLOv3算法, 检测mAP提升了3%, 检测速度增加了6.7 fps, 相比于其他深度学习算法, 检测速度和检测精度均有所提升。所提方法满足智能手机玻璃盖板工业生产现场缺陷高精度、高效检测的需要。

二氧化氮(NO2) 是一种重要的大气污染物, 严重危害人体健康以及生态系统, 实现 NO2 浓度空间分布探测对大气环境监测与治理具有重要意义。作为一种主动式光学遥感探测技术, 差分吸收激光雷达 (DIAL) 技术可实现大气痕量气体水平和垂直空间分布探测、高架源排放气体监测等, 在大气环境监测领域具有重要应用价值。DIAL 技术通过可调谐激光器向大气中交替发射两束波长相近的激光, 一束激光的波长位于待测气体吸收峰 (λon) , 另一束激光的波长偏离待测气体吸收峰 (λoff) 。根据待测气体对波长为 λon和 λoff 的激光的吸收程度不同, 可通过分析大气后向散射信号的比值从而获得待测气体浓度。详细介绍了 NO2-DIAL 技术的基本理论及测量误差, 并系统性地回顾了 NO2-DIAL 技术的发展历程, 最后对 NO2-DIAL 技术进行了总结和展望。

针对薄壁件振动测量的需求,将双目视觉与特征匹配跟踪结合,提出了一种较为准确的薄壁件振动测量方法。先利用双目相机连续采集薄壁件的振动图像,并进行滤波和二值化等图像预处理操作;再选取左右相机拍摄的第一帧图像,根据极线约束原理对图像上的特征点进行立体匹配;利用改进后的光流法对第一帧图像上的特征点进行跟踪,从而获得第二帧到最后一帧图像上特征点准确的像素坐标;最后根据双目视觉测量原理获得物体的三维振动位移信息。实验研究和分析结果表明,该方法能够准确测量薄壁件的振动位移信息,为进一步开展振动特性分析、减振优化设计和结构损伤识别等研究提供一种新的技术参考。