高光谱显微成像(HMI)是一种新型无损光学诊断技术，其光谱数据能够反映样本的内部微环境变化，图像数据可以反映样本空间结构信息，因此可以作为癌症诊断工具，在未来具有广阔的应用前景。但HMI数据量大且数据结构复杂，将其应用于癌症诊断领域需要进行系统详细的数据解译。设计并搭建了一套推扫式HMI系统，并编写了系统控制、数据采集和数据分析软件，可提供多种基于机器学习的数据处理方法。基于MATLAB编制了具有图形化用户界面的HMI数据采集和数据分析软件，该软件可给出分析结果，为医生病理诊断提供了便利。利用该系统和软件进行皮肤癌的分类与分期研究，验证了系统的性能。HMI系统的光谱范围为465.5～905.1 nm，光谱分辨率约为3 nm，视场尺寸为400.18 μm×192.47 μm，放大倍率为28.15，实际分辨率范围为1.10～1.38 μm。分别采集基底细胞癌、鳞状细胞癌和恶性黑色素瘤组织的HMI数据，利用图像数据实现了三种皮肤癌的分类，准确率为85%；利用光谱数据实现了鳞状细胞癌的分期鉴别，准确率达到96.4%。

重金属污染农作物后可通过食物链进入人体从而严重危害身体健康。 如何快速准确地监测农作物中重金属含量已成为当今生态与粮食安全等领域的重要研究内容。 常规的生化监测方法存在操作繁琐、 过程长、 具有破坏性等缺点, 而高光谱遥感具有光谱分辨率高、 信息量大、 生化反演能力强、 方便快捷、 对监测对象无损伤等优势, 因此利用高光谱遥感技术监测农作物中重金属含量已成为遥感领域的热点研究之一。 以不同浓度Pb(NO3)2溶液胁迫下盆栽玉米植株为研究对象, 基于不同铅离子(Pb2+)胁迫梯度下玉米叶片的反射光谱及其中Pb2+含量的测定数据, 结合奇异值分解(SVD)理论和自适应模糊神经网络推理系统(ANFIS)结构, 建立了一种Pb2+含量预测的SVD-ANFIS模型。 首先对各胁迫梯度下玉米的老叶(O)、 中叶(M)、 新叶(N)三种叶片的反射光谱数据进行SVD处理, 获取原始光谱信息的奇异值; 然后选择O, M和N叶片对应的奇异值来寻求ANFIS结构的最佳输入组合, 最终选定O-M（双输入）组合作为ANFIS结构的输入量, 通过训练和学习获得最优模糊规则库后, ANFIS结构的输出量即为叶片中Pb2+含量, 从而实现了SVD-ANFIS模型的预测性能。 研究结果表明, 该模型的输出误差值较小, 精度较高, 在模糊训练过程中隶属函数选为钟型函数时预测效果最佳。 利用多参数的反向传播(BP)神经网络预测模型对SVD-ANFIS模型的预测优越性进行验证时, 得到BP模型和SVD-ANFIS模型的决定系数(R2)分别为0.977 6和0.988 7, 均方根误差(RMSE)分别为2.455 9和0.601 3, 可见SVD-ANFIS模型的拟合度更高, 预测效果更好。 同时选取不同年份的Pb污染玉米叶片等光谱数据对SVD-ANFIS模型进行可行性检验, 其R2和RMSE分别为0.986 4和0.887 4, 说明SVD-ANFIS模型能较好的用于玉米叶片中Pb2+含量预测且具有较高的鲁棒性, 可作为预测玉米叶片中重金属含量的一种方法。

近年来在工业化和城镇化快速发展的地区, 由重金属污染导致的环境问题尤为突出, 特别是农业重金属污染更为社会所关注, 因此, 探索快速便捷的重金属污染甄别与监测方法极为重要。 高光谱遥感作为新兴的重金属污染监测技术已有了深入研究。 提出了固有波长尺度分解（IWD）概念和方法, 并结合Hankel矩阵和奇异值分解（SVD）等建立了植被重金属污染程度预测的IWD-Hankel-SVD模型, 该模型分为单变量模型和多变量模型。 单变量模型主要是通过重金属污染的植被光谱IWD处理来获取光谱信息固有旋转分量（PRC）以提取最佳PRC的有效特征波段; 在对各特征波段所构建的Hankel矩阵进行奇异值分解（SVD）基础上, 依据获得该模型的奇异熵实现重金属污染信息预测。 多变量模型是以植物叶绿素浓度相对值、 单变量模型奇异熵作为参数实现重金属污染的信息预测。 根据不同重金属Cu2+胁迫梯度下玉米植株污染的叶片光谱和叶绿素浓度以及叶片中Cu2+含量测定的数据, 首先对不同浓度Cu2+胁迫下玉米叶片光谱进行IWD分析, 获得能够较好保留原始输入光谱信息的最佳PRC, 并从中提取到有效特征波段553~680, 681~780, 1 266~1 429, 1 430~1 631, 1 836~1 913和1 914~2 111 nm; 然后对每一个特征波段构造其Hankel矩阵并进行SVD处理, 以求取单变量的IWD-Hankel-SVD模型奇异熵; 最后通过各特征波段所对应模型奇异熵与玉米叶片中Cu2+含量的相关分析, 得到依据1 266~1 429和1 836~1 913 nm特征波段计算出奇异熵与玉米叶片中Cu2+含量的决定系数R2均高达0.9左右, 说明这两个特征波段用于IWD-Hankel-SVD模型的Cu污染程度预测更具优越性和解释能力。 同时, 再把玉米叶片中叶绿素浓度相对值、 1 266~1 429和1 836~1 913 nm特征波段相应模型奇异熵作为参数, 采用偏最小二乘回归分析, 得出多变量IWD-Hankel-SVD模型的玉米叶片Cu污染程度预测能力更强, 决定系数R2达到0.9476, 证明了多变量模型更具有鲁棒性和稳健性。

铁矿是全球储量最高的金属矿产之一。 全铁含量是评价铁矿石、 铁矿粉品质的重要指标, 在铁矿开采、 矿石精选、 矿粉冶炼等生产环节中有特殊意义。 传统的铁矿粉全铁含量化学分析方法存在耗时久、 操作复杂、 污染严重等缺点, 因此, 探寻一种快速、 有效、 无污染的检测方法越来越成为矿山环境的研究热点。 高光谱技术具有光谱分辨率高、 曲线连续、 无损伤、 无污染、 可对物质特征或成分进行精确探测等特点。 使用铁矿粉高光谱数据, 通过建立用于光谱特征筛选的光谱特征重要性评分(SFIM)指标, 并结合随机森林回归(RFR)方法构建铁矿粉全铁含量预测的SFIM-RFR模型。 以河北省阳原县三义庄铁矿为研究区, 于2018年11月与2019年3月在研究区收集铁精粉、 铁尾砂原料, 分别制作第一批次的训练组和验证组铁矿粉试样以及第二批次的二次验证组铁矿粉试样, 并使用ASD Field Spec4型光谱仪测量试样的光谱反射率; 然后使用第一批次的训练组光谱数据训练SFIM-RFR模型, 对第一批次的验证组样本的全铁含量进行预测, 同时采用常规RFR、 线性回归(LR)预测模型来对比分析铁矿粉样本全铁含量预测结果; 最后使用二次验证组光谱数据检验多模型鲁棒性。 结果表明: SFIM-RFR, RFR和LR模型全铁含量预测结果与2018年11月采集的验证组样本全铁含量真实值的确定系数(R-Square)分别为0.991 8, 0.988 4和0.898 7, 均方根误差(RMSE)分别为0.016 9, 0.020 1和0.059 6, 多模型预测效果总体较好, SFIM-RFR模型预测结果误差最小, 说明了SFIM-RFR模型用于预测铁矿粉中全铁含量的可行性和有效性, 且SFIM-RFR模型预测效果优于常规的预测模型; SFIM-RFR, RFR和LR模型全铁含量预测结果与2019年3月采集的二次验证组样本全铁含量真实值的R-square分别为0.976 8, 0.974 5和0.914 0, RMSE分别为0.034 6, 0.036 2和0.071 9, 证明了SFIM-RFR模型的预测效果较为理想且鲁棒性很强。

单晶硅阶梯光栅闪耀面表面粗糙度会引起入射光的散射形成杂散光，为获得低杂散光的阶梯光栅槽形，减小单晶硅阶梯光栅闪耀面表面粗糙度显得尤为重要。在单晶硅湿法刻蚀工艺中，阶梯光栅闪耀面表面粗糙度较大的原因是反应生成的氢气易在硅片表面停留，形成虚掩模，阻碍反应的进一步进行。基于超声波空化作用及异丙醇(IPA)增加单晶硅表面润湿性的原理，在单晶硅湿法刻蚀制作阶梯光栅工艺过程中分别利用超声波震荡法及润湿性增强法对所制阶梯光栅闪耀面表面粗糙度进行改善。利用超声波震荡法所制阶梯光栅闪耀面表面粗糙度小于15 nm，利用润湿性增强法所制阶梯光栅闪耀面表面粗糙度小于7 nm。同时施以超声波震荡法和润湿性增强法，在异丙醇质量分数范围为5%~20%，超声波频率为100 kHz，功率范围为30~50 W时，所制阶梯光栅闪耀面表面粗糙度小于2 nm，而且当异丙醇质量分数为20%、超声波频率为100 kHz以及超声波功率为50 W时，所制中阶梯光栅闪耀面表面粗糙度达到1 nm。实验结果表明，同时施以超声波震荡法及润湿性增强法，并优化实验参数可以制备更低粗糙度的阶梯光栅。

为了制作基于ZnS的对雷达波高效电磁屏蔽的金属网栅，采用了一种新型的先胶后镀的光刻复制工艺。但在制作过程中，发现影响金属网栅成品率的主要因素为ZnS材料的颜色，即由于多晶ZnS的颜色和所用光刻胶的颜色相似，很难判断网栅是否显影彻底，进而影响真空镀膜过程中金属网栅膜的形成。结合金属网栅的制作工艺，通过采用镀一层过渡膜的方式，即采用镀膜、涂胶、显影、腐蚀、镀膜、去胶、腐蚀的工艺，有效地解决了ZnS颜色带来的影响。实验表明，采用该工艺一次性成功制作出线宽为8 μm、周期为400 μm的金属网栅。该工艺使基于ZnS金属网栅的成品率在90%以上。

设计了小型光电编码器自动检测系统, 用于准确快速地检测小型光电轴角编码器的误差。采用21位高精度光电编码器作为角度基准来检测低精度的小型光电编码器。用控制系统转动编码器, 此时高精度编码器与被检编码器之差即为小型编码器在该位置的误差。检测完毕, 根据需要将编码器的误差通过USB接口传输给上位机保存并进行深度分析。采用该系统检测某型号的15位编码器, 得到的均方差为291″, 而传统方法检测的误差均方差为285″, 表明设计的检测系统满足检测精度要求。

为了解决目前计量圆光栅的玻璃基片无法适应振动强度大、冲击力强等恶劣环境的问题，提出了采取新型材料聚碳酸酯(PC)来替代玻璃作为计量圆光栅制作基片的方法。分析了PC光学树脂的透光特性、耐热性和耐化学性能，给出了清洗PC的具体配方；结合现有光刻复制工艺，研制出先胶后铬的新型复制工艺；最后，以PC作为计量圆光栅基片，在蒸镀真空度为1.2×10-3 Pa，蒸发距离为150 mm的条件下，采用蒸发源质量控制膜厚的镀铬工艺参数，制作出了PC光学树脂基片的计量圆光栅。在45×显微镜下观察光栅线条，结果显示，线条陡直，无龟裂，表明该新型工艺可行，工艺参数正确，为进一步研制以PC光学树脂计量圆光栅为核心元件的精密测角仪器等提供了试验基础。