正交分光测量系统在动态位姿测量场景中有重要应用，待测目标的特征点坐标快速、有效匹配是系统实现动态测量的关键，传统坐标匹配方法存在速度慢、动态误差大等问题。提出一种基于射影不变量的多点坐标匹配方法，依据正交分光测量系统的成像特性，将射影变换中的交比不变量和顺序性作为坐标匹配的约束条件，设计了一种共线多点的合作靶标，完成图像坐标和物点的匹配，讨论并解决了测量过程中可能出现的坐标重叠情况。实验结果显示：所提方法单帧的坐标匹配时间最多为3 ms；随着被测目标运动速度的增加，与位姿解算方法optimal solution to perspective-n-point problem（OPnP）结合的旋转矩阵误差不超过6°，平移向量误差不超过2%。

针对压电快速倾斜镜的反作用力对有效光学元件的复杂动态耦合干扰问题,提出了基于多体系统的刚柔耦合和基于压电耦合理论的反作用力分析方法,对压电倾斜镜的反作用力进行了分析和补偿,并获取了中心柔性铰链的热点应力。理论和实验结果表明:压电耦合求解相比于多体系统的刚柔耦合方法更能准确地反映反作用力特性,实验测得反作用力的补偿比例可以达到90.14%,与数值计算的差异为3.96个百分点。所提的反作用力分析方法和动量补偿结构可为计算和消除倾斜镜的反作用力对光学系统的耦合干扰提供借鉴。

自适应光学系统中的压电倾斜镜通常是用来实时校正大气湍流引起的波前畸变，但压电倾斜镜的响应都有较大的非线性迟滞效应，大大降低了倾斜镜的到位精度，并且影响系统稳定性，制约了倾斜校正系统的带宽，因此需要对迟滞现象进行建模，通过建立的模型进行补偿。本文通过引入迟滞算子，使用贝叶斯正则化训练算法训练BP神经网络来构建压电倾斜镜迟滞模型，以中国科学院光电技术研究所自主研制的压电倾斜镜为对象开展了实验研究。最后的实验结果表明，通过BP神经网络构建的压电倾斜镜迟滞模型具有较准确的辨识能力，其中，X方向的迟滞大小由6.5%降低到了1.3%，Y方向的迟滞大小由7.1%降低到了1.6%。

自适应光学系统中的倾斜镜、变形镜通常是应用压电陶瓷驱动器来进行精密位移控制，但压电陶瓷驱动器都有较大的非线性迟滞效应，对系统定位性能造成了一定的影响。为了补偿迟滞现象，需要对迟滞效应进行建模。本文通过引入迟滞算子，使用贝叶斯正则化训练算法训练BP 神经网络来构建压电陶瓷驱动器迟滞模型，以中国科学院光电技术研究所自主研制的压电陶瓷驱动器为对象开展了实验研究。实验结果表明，通过BP 神经网络构建的压电陶瓷驱动器迟滞模型具有较准确的辨识能力，其中正模型的相对误差为0.0127，逆模型的相对误差为0.014。利用所建立的模型，压电陶瓷驱动器的非线性度从14.6%降低到了1.43%。

为了测量视网膜血氧饱和度，本文设计一种以商业眼底相机为平台的双波长视网膜血氧测量系统。该系统将商业眼底相机输出的视网膜像进行二次成像，同时采集含氧血红蛋白和还原血红蛋白的等吸收波段和非等吸收波段图像。对获取的双波长图像进行图像配准、血管分割、光密度比计算等一系列运算，最终完成视网膜血管血氧饱和度的测量。对健康人眼进行重复性测量，动脉和静脉的血氧饱和度平均值分别是 92.85%和 56.75%，标准差的平均值分别为 2.41%和 3.63%，表明系统的准确性和重复性较好。本系统在获取视网膜结构图像的同时获得视网膜血管功能信息，可以为生命科学相关研究、眼底相关疾病的诊断提供有力工具。