高光谱图像技术是在种子识别领域广泛应用的农产品品质无损检测方法。 特征信息的充分提取和最优波段的选择是影响高光谱图像技术种子鉴选在线应用的关键因素。 目的在于利用联合偏度算法选择高光谱图像的最优波段, 用于开发在线的种子分级系统。 论文利用高光谱图像采集系统获取10类共960粒玉米种子在438～1 000 nm（共219个波段）波段范围内的高光谱图像, 并提取了种子高光谱图像的平均光谱、 图像熵特征。 利用联合偏度算法选择了高光谱图像的最优波段, 分别建立了基于平均光谱、 图像熵、 平均光谱和图像熵联合特征条件下的支持向量机种子分类模型, 比较不同特征下分类模型的识别精度。 实验结果表明: 无论是全波段分类模型, 还是建立在最优波段基础上的分类模型, 利用平均光谱和图像熵联合特征获得的分类精度均高于平均光谱和图像熵两种单一特征模型。 在10个最优波段条件下, 联合特征分类模型的识别精度达到了96.28%, 比光谱均值和图像熵的识别精度分别提高了4.30%和20.38%, 也高于全波段联合特征识别模型的93.47%。 利用联合特征建立玉米种子分类模型时, 基于联合偏度的波段选择算法的分类精度要高于无信息变量消除法、 连续投影算法和竞争性自适应重加权算法。 该研究为种子高光谱图像识别技术的在线运用提供了可行的途径。

介绍一种入射角调谐红绿蓝三基色导模共振滤光片(GMRF)的实现方法。利用严格耦合波理论(RCWA)分析入射角对导模共振滤光片反射光谱的影响,用TM 偏振波在斜入射下得到两个不同位置的共振峰，通过调节入射角，使两个共振峰分别落在可见光波段和红外波段，并通过调整角度实现对可将光波段滤波波长的调谐。通过对参数的优化、调整，设计并制作了周期为544 nm 的红、绿、蓝三基色导模共振彩色滤光片，结果显示该结构在26.8°、39.6°、46.0°入射角得到了良好的红、绿、蓝三基色，效率均在80％左右，半峰全宽约为5 nm。当其作为蓝、绿两色滤光片工作时，与传统亚波长导模共振结构相比，其周期相对较长，从而大大降低光栅制作难度。实验结果实现导模共振结构在彩色滤光片方面的应用，并对大周期导模共振器件的制作提供了积极的指导。

光学靶标是一种用来在室内检测大型光测设备跟踪性能和测量精度的标校装置,其运动时给出的目标空间角度值可以用来标定光测设备的动态特性.针对光学靶标运动时空间位置动态标定的问题,本文提出了一种应用瑞士Leica公司生产的高精度全站仪TDA5005对其进行自动跟踪标定的新方法.标定结果显示,光学靶标的动态位置误差小于5″,满足标定精度要求.