针对Tiny YOLOV3目标检测算法在实时检测中对行人等小目标漏检率高的问题, 对该算法的特征提取网络、预测网络、损失函数等进行研究改进。首先, 在特征提取网络中增加2步长的卷积层, 代替原网络中的最大池化层进行下采样; 接着, 使用深度可分离卷积构造反残差块替换传统卷积, 降低模型尺寸和参数量, 增加高维特征提取; 然后, 在原网络两尺度预测的基础上增加一尺度, 形成三尺度预测; 最后, 对损失函数中的边界框位置误差项进行优化。实验结果表明, 改进后的Tiny YOLOV3算法的目标检测准确率比原算法提高了9.8%, 满足实时性要求, 具有一定鲁棒性。本文方法能够更好地提取目标特征, 多尺度预测和边界框位置误差的改进能更准确地对目标进行检测。

针对目前人工进行光束精密耦合所存在的装配效率低,质量一致性差的问题,开发出了一套激光陀螺光束精密耦合装配系统。分析了激光陀螺光束精密耦合原理,发现耦合光束的光场强度具有高斯分布特点,提出了光电探测器位姿的调整方法。分析了合光棱镜转动时的光路变化,提出了合光棱镜位姿的调整方法。并制定了光电探测器位置和合光棱镜位姿调整策略。依据上述调整方法和策略,在激光陀螺光束精密耦合系统上进行了光束耦合装配实验,实验结果表明该实验装配平台能够完成光束精密耦合装配任务。

为了将荧光分子成像技术应用于临床进行手术导航、肿瘤边界识别、在体显微病理诊断等, 设计了一种双模切换显微内窥镜成像系统, 采用荧光素钠作为荧光分子探针, 高亮度蓝光LED光源作为荧光激发光源, 通过切换内窥成像探头, 实现了两个模态下的成像: 宽场白光内窥成像模式下进行手术导航, 荧光分子成像进行病变肿瘤边界识别; 显微内窥成像模式下, 进行在体显微病理分析, 确定肿瘤良恶性及其种类。本文研究了双模切换显微内窥镜成像系统的光学特性, 搭建系统并测试了相关的性能指标, 展示了该系统在小鼠肝脏多模式内窥成像下的效果。研究结果表明: 宽场内窥成像可以实现组织颜色和边界特征识别, 显微内镜成像系统可以实现分辨率达4.4 μm的组织显微成像, 能够满足在体肿瘤实时手术导航和显微病理诊断的临床需求。

考虑激光陀螺调腔人工检测耗时较长、易受干扰，本文建立了激光陀螺自动调腔系统。在分析激光陀螺调腔工艺的基础上，构建了一种由CCD相机和光电倍增管组成的多传感器信息融合体系结构，提出了基于D-S证据理论的激光陀螺调腔检测方法。通过分析计算CCD相机和光电倍增管检测到的信号得出光斑、光阑中心点坐标差值及陀螺损耗值，并由这些信息获得调腔质量的评价函数。然后，根据D-S证据理论对评价函数进行融合处理，分别获得陀螺调腔质量合格与不合格的信度函数，应用最大支持度规则对调腔质量进行综合判断。实验结果显示，基于D-S证据理论的激光陀螺调腔方法检测准确率为91.14%，有效提高了调腔质量，验证了该方法的可行性。

解析梯度折射率(GRIN)光纤探针的光学特征参数，用于光学相干层析技术(OCT)探头超小型化的研究。在概述由单模光纤、无芯光纤和GRIN光纤镜头构成的GRIN光纤探针模型的基础上，定义GRIN光纤探针的工作距离和聚焦光斑尺寸等光学特征参数，并用高斯光束复参数矩阵变换的方法推导探针光学特征参数的数学表达式，提出了探针光学特征参数的验证方法。结果显示，当无芯光纤和GRIN光纤镜头长度分别为0.48 mm和0.17 mm时，理论计算的工作距离和聚焦光斑尺寸分别为1.05 mm和28.2 μm；实验测得的工作距离和聚焦光斑尺寸分别为1.0 mm和28 μm。理论计算与实测结果吻合，验证了GRIN光纤探针光学特征参数及其解析方法的有效性。

为解决激光陀螺人工调腔质量低、效率不高等缺点，提出一种由CCD相机和光电倍增管构成的多传感器信息融合调腔检测方法，该方法同时检测光斑、光阑中心点及陀螺损耗值，并将这些信息送入融合中心，经过融合计算得到陀螺调腔是否合格的综合判断。融合系统采用动量BP神经网络对多源信息进行融合，根据调腔过程中的输入、输出情况，设计包含输入层、隐含层及输出层的3层网络拓扑结构。实验结果表明，此种方法对激光陀螺调腔质量是否合格判断准确率为93.81%，比人工采用单一传感器分步检测准确率提高了6%。

实验数据的非线性建模,是对各种仪器、设备的性能进行校正和补偿的基础.讨论了神经网络非线性建模时数据中的噪声成分造成的过拟合现象以及对模型精度的影响,针对RBF网络给出了2种提高建模精度的方法:建模数据预处理法和网络参数优化法.在数据预处理方法中,根据建模样本的特点,分别采用滑动平均法和灰色模型法对原始建模数据进行修正,并分析了它们的适用场合;对于后一种方法,选择径向基函数分布宽度和学习目标进行优化.以精密平台为例进行了实验,通过对其定位误差的测量、建模和预测,证明了上述各种方法的有效性,特别是后一种方法,可以得到非常高的建模精度.