激光打印墨粉的品牌型号判别是法庭科学专家认定涉案打印机具和鉴别添加打印文件的关键步骤，已有方法通常需要大量训练样本才能获得可靠的分类模型，但实际案例中往往无法获取足够的样本。针对这一问题提出了基于红外光谱和化学计量法的小样本墨粉种类判别方法。实验采集了8种不同品牌型号的激光打印墨粉红外光谱数据，根据光谱信号的特点以及遍历法选出效果最佳的光谱数据预处理方法，并对处理后的数据建立偏最小二乘判别分析（PLS-DA）模型，以随机森林（RF）和支持向量机（SVM）作为对比算法。实验结果表明：二阶导数与Savitzky-Golay平滑组合使用可以获得实验数据的最佳预处理效果；PLS-DA模型的准确率始终高于RF和SVM，训练集样本数大于90时PLS-DA模型准确率为100%，训练集样本数为60时该模型准确率为95%。提出的基于红外光谱和PLS-DA的激光打印墨粉种类判别模型准确率高、可解释性强且所需训练样本数较少，在物证检验领域具备较强的实用性。

针对三维模型传统顶点着色渲染方法存在数据体量大、渲染效果差等问题，提出了一种利用点云与多站全景图像空间融合技术生成清晰纹理图像的方法。首先计算全景纹理像素点对应的空间映射点到全景球中心的遮挡；其次进行纹理图像素点通视情况下多站全景的空间颜色域反距离加权融合；然后对纹理图像空白区域进行反距离加权填充，生成清晰纹理图像；最后采集全景图像和激光点云作为数据源，进行生成纹理图像实验。实验结果表明：所提方法经过并行设计，实现了多站全景图像到高清纹理图像的快速生成；相比传统顶点着色方法，视觉效果更加真实，更加清晰，提升了犯罪现场三维模型可视化效果。

为了解决在基于金刚石氮-空位（NV）色心的磁场高灵敏度测量中, 高速获取磁场信号引起的NV色心发光强度的微小变化的技术瓶颈问题, 自行设计出一套能够实现金刚石NV色心自发辐射和受激辐射信号同步测量的光学系统, 并利用一个长焦距透镜收集金刚石NV色心受激辐射信号, 从而尽最大可能地滤除金刚石NV色心的自发辐射信号, 提高测量受激放大增益的信噪比。实验中成功观察到NV色心零声子线的受激辐射放大, 分析了抽运光功率、信号光功率、抽运光偏振方向和信号光偏振方向对放大特性的影响。结果表明, 通过对抽运光和信号光相关参量的优化调整, 最终获得了10.5%的受激辐射增益。该研究为实现NV光放大远程磁场监测奠定了研究基础。

本文利用装备有衰减全反射附件的红外光谱仪对62种不同产地、不同品牌的复印纸进行检验,建立了纤维素和无机填料峰面积的比值作为区分鉴别复印纸的新方法,区分度达到了91.96%,达到了无损、快速、准确检验区分的目的。

为了使用快速、无损的方法区分激光打印文件使用的墨粉种类, 利用高光谱成像技术结合化学计量法对6种激光打印墨粉的光谱数据进行建模和种类鉴别的研究。利用可见-近红外高光谱成像仪采集400~1 000 nm波段内的光谱数据, 采用Savitzky Golay 平滑、标准化、多元散射校正和标准正态变量变换4种方法分别对光谱数据进行预处理, 而后分别建立随机森林(RF)、K最近邻(KNN)、支持向量机(SVM)、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和簇类独立软模式(SIMCA)模型, 进而实现激光打印墨粉的种类鉴别。利用准确率、拒识率和误识率3个指标作为模型评价标准。实验结果显示, SVM和PLS-DA模型的效果最佳, 准确率为100%, 拒识率和误识率为0。基于可见-近红外高光谱成像技术可以实现激光打印墨粉的快速种类鉴别。