针对铁谱图像获取时人工对焦误差大、速度慢等问题，提出了一种融合全局信息和局部信息的铁谱图像自动对焦方法。此方法分为两个阶段：全局对焦阶段利用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)提取整幅图像的特征向量，并利用门控循环单元(Gate Recurrent Unit，GRU)融合对焦过程提取的特征，预测当前全局离焦距离，起到粗对焦的作用；局部对焦阶段提取磨粒的特征向量，利用GRU融合当前特征与前一轮对焦提取的特征，并依据最厚磨粒信息，预测当前磨粒离焦距离，起到精对焦的作用。同时，为了提高对焦准确率，提出了结合拉普拉斯梯度的对焦方向判定法。实验结果表明，此算法在测试集上的对焦误差为2.51 μm，当景深为2.0 μm时对焦准确率为80.1%，平均对焦时间为0.771 s。本文提出的自动对焦方法具有较好的性能，为铁谱图像自动准确采集提供了技术支持。

提出了一种基于轨道角动量全息(Orbital Angular Momentum, OAM)和频移的大容量光学信息加密方法。该方法实现了对多个图像信息的并行加密。首先，对多幅原始图像进行采样，采样阵列的采样间隔取决于具有不同拓扑荷数的螺旋相位的空间频率。然后，多个采样图像信息经过随机相位调制、傅里叶变换和频移相位调制后相干叠加构成轨道角动量保留全息图。最后，将不同拓扑荷的螺旋相位分别编码到轨道角动量保留全息图中，得到轨道角动量选择全息图，进行相干叠加后构成最终的单个加密全息图。解密时，轨道角动量复合选择全息图被加载到空间光调制器上，用包含特定拓扑荷数的涡旋光束照射，并经过傅里叶变换获得多个解密信息。该加密系统具有极高的加密灵活性和极大的加密容量，不仅可以在同一拓扑荷下，设计不同的频移因子来并行加密一组多个图像信息，还可以利用不同拓扑荷对多组图像信息进行加密。该方法将涡旋光束的模式设定为一个新的光学密钥，极大地提高了光学加密系统的安全性。此外，该光学加密方法中，待加密图像信息的尺寸不受空间光调制器的像元数量限制，极大地提高了光学实现信息加密的可行性和有效性。仿真实验结果表明该方法具有较高的安全性、抗噪性和抗剪切能力。

基于麦克斯韦应力张量理论，对多边形金纳米粒子在聚焦场下的光力特性进行了研究。以三角形金纳米粒子为例，从粒子在聚集场中的受力情况出发，分别研究了具有圆对称能量分布的聚焦场和具有三角形能量分布的聚焦场对三角形金纳米粒子的捕获特性。研究结果表明，当使用圆对称聚焦场时，可对边长为50~350 nm的三角形金纳米粒子实现稳定捕获；当使用三角形聚焦场时，在粒子以和聚焦场形状匹配的角度进入聚焦场的情况下，可对边长为100~350 nm的三角形金纳米粒子实现稳定捕获。将圆对称聚焦场和三角形聚焦场对三角形金纳米粒子的捕获特性进行比较，发现三角形聚焦场在x方向的捕获力要强于圆对称聚焦场；而在y方向，三角形聚焦场对粒子的捕获范围要大于圆对称聚焦场。该工作研究了三角形的金属纳米粒子在不同形状聚焦场下的光力捕获特性，为基于非球形金属粒子的光学操纵在拉曼光谱超分辨成像、粒子微加工等领域的应用奠定了理论基础。