针对传统智能交通系统(Intelligent Transportation System, ITS)的计算能力和通信能力无法满足其强实时性、高可靠性的需求问题, 且边缘计算(Edge Computing, EC)技术是解决强实时性和高可靠性最有效的技术途径, 设计研发了一套基于塑料光纤(Plastic Optical Fiber, POF)的智能交通EC短距离(小于100m)通信系统。该系统采用POF作为主要通信介质, 并根据通信系统的需求, 设计开发了POF的光纤网络单元(Optical Network Unit, ONU)与各类介质转换器, 实现了POF与RS485、100Mb/s以太网等标准协议接口相连。系统实现与应用表明: POF比较适用于短距离通信系统, 该系统具有传输速率快、带宽高、不受电磁干扰、弯曲半径小、弯曲柔韧性与实时性较好、成本低、可靠性高、现场部署操作方便、不易折断等优势, 因而, 所设计系统具有较好的参考与应用价值。

利用高光谱技术对血迹种类进行无损识别研究。采用小波变换技术对 400~950 nm之间的原始光谱进行去噪处理，并对处理后的光谱进行特征波段选择，建立全波段和特征波长下的血迹种类识别模型。结果表明，利用特征波长与支持向量机 (SVM)结合建立的血迹种类识别模型的识别准确率及识别时间分别为 98%和 0.2 s，优于全波段建立的模型。研究表明，采用高光谱技术对血迹种类识别是可行的。

茶多酚是茶叶中的主要成分, 其含量约占30%左右, 决定着茶汤的味道、颜色等。利用近红外光谱法对茶多酚含量进行快速检测, 在茶叶品质的快速识别中具有极高的实用价值。基于光谱技术结合化学计量学方法, 对不同茶叶的不同成分进行了研究, 结果表明: 茶叶中的主要成分茶多酚含量与近红外波段(1800~2500nm)的吸光度存在近似的线性关系, 在此基础上建立拟合曲线, 得出了不同拟合曲线的相关系数和校正均方根误差; 采用近红外光法结合偏最小二乘法在1872nm建立了茶多酚含量预测模型, 其相关系数达到0.9378, 均方根误差为0.008015。

通过模式耦合理论, 建立了基于长周期光纤光栅(LPFG)的二层圆光波导模型; 结合传输矩阵法, 仿真得到了外部介质折射率呈线性分布情况下LPFG的透射谱。仿真结果表明: 该结构下的LPFG透射谱特性强烈依赖于外部介质折射率梯度, 当外部介质折射率梯度升高, 透射谱的损耗峰深度逐渐降低, 损耗峰3dB带宽逐渐增加, 且增加量与折射率梯度的增加量呈较好的线性关系; 当外部折射率梯度由1.111 1×10-7 riu/mm增加到1.111 1×10-5 riu/mm时, 其梯度灵敏度可达到2.2×107 nm·mm/riu。这一结果使折射率梯度的高灵敏度测量成为可能, 为设计和制作基于LPFG的折射率梯度传感器提供了一定的理论依据,并有望用于生化反应中微小尺度下折射率呈梯度分布的液相介质的测量。