大米是我国最重要的谷类作物。 如何准确的实现地理标志性大米的品种鉴别和外观品质评价, 不仅关乎消费者切身利益, 而且关乎零售商和生产商信誉, 是一项广泛关注的问题。 首先, 为实现集成化的精米品种识别和外观品质检测应用, 建立一种精米品种分类与外观品质多参数检测系统。 该系统采用近红外光谱仪搭配漫反射附件采集米粉光谱信息, 可以实现基于近红外光谱法的精米品种分类; 采用互补金属氧化物半导体(CMOS)显微相机配合机电控制系统采集米粒图像, 基于图像法实现精米外观品质多参数检测, 检测对象包括裂纹、 长宽、 垩白、 碎粒和黄粒。 以上述系统为基础, 为提高精米品种分类精度, 提出一种基于光谱-图像特征模型融合的精米品种分类方法。 以近红外光谱特征与多图像特征作为输入参数, 以精米品种编号作为输出参数, 基于偏最小二乘方法(PLS)建立品种分类融合模型。 在不同融合方案的建模过程中, 每种融合方案都采用变量投影重要性分析方法(VIP)实现融合模型输入参数的最优筛选, 然后通过不同融合方案分类精度对比确定最优融合模型。 最后, 开展精米外观品质多参数检测和不同精米品种分类方法性能对比实验。 结果表明, 建立的精米品种分类与外观品质多参数检测系统可以实现包括裂纹米率、 粒型、 垩白米率、 碎米率和黄粒米率的精米外观品质多参数检测, 检测精度范围为89.2%～97.0%; 提出的基于光谱-图像特征模型融合的精米品种分类方法相比于传统方法可以提高精米品种分类精度, 相比于传统方法中效果较好的近红外光谱法, 面向五常、 响水、 银水、 越光四种大米的分类精度可提高2.5%～7.5%。

多光谱辐射测温在高温测量领域应用广泛。 但是, 未知的光谱发射率是多光谱辐射测温反演过程的最大困难。 目前, 解决方法多采用假设发射率模型法, 二次测量法等, 此类方法反演精度取决于假设的发射率模型和实际发射率是否相符, 多数情况下反演结果误差较大。 基于约束优化的多光谱辐射温度数据处理算法解决了未知发射率的难题, 但受迭代算法的复杂性和初值难以确定的影响, 反演精度和效率不高。 为此, 提出广义逆-坐标轮换算法解决约束优化算法中的反演效率问题。 由于广义逆法需对发射率范围进行约束, 坐标轮换法需设定合适的发射率初值, 考虑两种算法各自的优势与不足, 可对两种算法进行结合。 将广义逆法求得的最小范数解作为约束优化算法中迭代搜索的初始点, 进一步提高了算法对不同材料发射率的适应度。 为验证算法是否能在无需考虑发射率模型的前提下寻找符合待测目标的发射率和真温, 选取六种不同发射率类型的目标材料进行仿真实验。 针对六种典型材料的仿真结果表明, 新方法在真温1 800 K的情况下, 绝对误差和相对误差均小于5.0%, 与梯度投影法相比运算效率平均提高了202倍。 表明该算法具有无需考虑发射率模型、 反演精度高, 速度快, 适合于各类材料等优点, 解决了约束优化算法中初值选择不确定的问题, 为在线实时高温测量中的数据处理提供了解决方案。

多光谱辐射测温是通过测量待测物某点的多个光谱辐射强度信息, 通过普朗克公式反演获得真实温度。 但是, 通过普朗克公式获得的多光谱辐射测温方程组, 是欠定方程组, 即N个方程, N+1个未知数(N个未知的光谱发射率ελi和1个待求真温T)。 目前, 多采用事先假设一组发射率模型(发射率-波长或发射率-温度模型), 假设模型与实际情况如果相符, 则反演结果能够满足要求, 如果假设模型与实际情况不符, 则反演结果误差很大。 但是, 发射率模型受温度、 表面状态、 波长等诸多因素影响, 难以事先确定发射率模型。 因此受未知光谱发射率的制约一直是多光谱辐射测温理论面临的主要障碍, 能否在无需任何光谱发射率假设模型的情况下, 实现真温和光谱发射率的直接反演一直是多光谱辐射测温理论研究的热点和难点。 通过对参考温度模型的分析表明, 多光谱辐射测温反演过程的实质是寻找一组光谱发射率, 使得每个通道方程解得的真温都相同, 如不相同则继续寻找合适的光谱发射率, 直到每个通道解得的真温都相等。 为此, 提出将多光谱辐射测温参考温度模型的求解过程转换为约束优化问题, 即在光谱发射率0≤ελi≤1的约束条件下, 通过梯度投影算法不断寻找光谱发射率, 带入多光谱辐射测温参考温度模型方程组后, 计算温度反演值的方差, 直到每个光谱通道方程获得的温度值应该近似相等, 此时各个光谱通道的温度反演值方差最小, 这样就把多光谱辐射真温和发射率的反演问题转换为约束优化问题。 约束优化算法是解决这一类问题的主要方法, 但为了满足Ax≥b的约束条件, 将0≤ελi≤1分解为ελi≥0和-ελi≥-1的两个约束条件, 从而满足了约束优化问题Ax≥b的约束条件。 这样就可以通过约束优化算法在无需任何光谱发射率假设模型的条件下, 直接求解真温和光谱发射率。 实验采用六种不同光谱发射率分布模式(随波长递增、 递减、 凸波动、 凹波动、 “M”型波动、 “W”型波动)的材料为研究对象, 以验证新算法对不同材料光谱发射率分布反演的适应性, 利用Matlab的minRosen函数, 选择光谱发射率的初始值均为0.5(取中间值, 提高计算效率)。 针对六种不同光谱发射率模型的仿真结果表明, 新算法无需任何有关发射率的先验知识, 对不同发射率模型反演结果均表现较好, 在真温1 800 K的情况下, 绝对误差均小于20 K, 相对误差均小于1.2%, 新算法具有无需考虑任何光谱发射率先验知识、 反演精度较高及适合于各种发射率模型等优点, 进一步完善了多光谱辐射测温理论, 在高温测量领域具有良好的应用前景。

为了实现森林地表凋落物含水率的实时测量, 研究了森林地表凋落物含水率与红外光谱特性参数之间的关系。 选取了四种森林地表凋落物, 搭建了含水率红外光谱测量装置, 获得了不同含水率所对应的红外吸收光谱图, 分析了不同含水率与峰值吸收光强、 谷肩连线与谷底连线交点纵坐标、 吸收谷面积之间的关系。 结果表明, 含水率吸收谱线峰值在1 450 nm附近; 三种光谱参数中, 森林地表凋落物含水率与峰值吸收光强线性相关性最好, 所得一元回归方程经F检验显著性良好, 斜率的相对不确定度均小于1.0%和截距的相对不确定度小于0.51%, 相关系数γ＞0.95。 为含水率实时测量仪的光源选择和标定提供了依据。

基于多光谱辐射测温技术，提出一种无需假设发射率模型的梯度投影算法，并对6 种发射率模型进行了仿真计算。结果表明：梯度投影法反演结果误差小于20K，发射率反演结果的趋势与模型吻合。梯度投影法属约束优化算法，与多光谱辐射测温技术结合可避开发射率无法确定需要假设模型的难题，开辟了多光谱辐射测温新的研究思路。

基于二次测量的多光谱辐射测温反演算法由于无需事先假设发射率模型而受到广泛关注, 但需要较长的迭代时间, 并且需要设定合适初始温度和发射率范围。 为此提出了基于发射率偏差约束的多光谱真温反演算法。 将二次测量法中发射率连续迭代转变为发射率偏差约束后迭代, 拟合了光谱发射率偏差和温度偏差之间的函数关系, 依据此函数关系确定每次迭代所产生的发射率偏差, 从而迅速减小发射率搜索范围, 提高计算效率。 针对四种光谱发射率模型的仿真结果表明, 与二次测量法相比, 新算法无需设定温度初值范围, 在保证反演精度的前提下, 运算效率提高60%以上。

以多光谱技术作为基础, 针对CCD二维温度场测量的特点, 提出了彩色CCD二维温度场多光谱真温在线多点标定系统。 通过对多光谱辐射测温理论和CCD的测量模型的分析, 推导出气体燃烧时的真温与CCD亮度之间的近似关系。 使用多光谱多点测温技术计算出多点的发射率和真温并使用这些真温值完成CCD面阵上与之对应点的真温标定。 将该真温标定系统应用于CO2激光焊接火焰的二维温度场测量过程中, 不但得到了波长与光谱发射率之间的变化规律同时也得到了CO2激光焊接火焰的二维真温分布图。 研究提出的多光谱标定技术具有实时性、 灵活性的特点, 是一种可行的CCD在线真温多点标定与测量的方法。

温压炸药爆炸温度高且具有较强的破坏力, 因而使其爆炸温度测试较为困难。 为有效评估温压炸药的热温度毁伤效力, 将多光谱温度测量系统应用到温压炸药瞬态高温测试中, 利用二次测量法计算出爆炸火焰的发射率与真温。 在数据采集系统中结合光纤线传感技术, 在确保参试人员的安全前提下, 可在500 m外测试仪器状态进行数据采集, 实现了测量数据信息的远距离传递。 测试结果表明, 所设计的测量系统工作稳定、 安全性高, 具有良好的应用前景。

对于2 000 K以上的温度场, 采用热像仪对温度场进行检测时, 由于热像仪存在饱和问题, 所以采用热像仪重建温度场这种测量的方法已不再适用。利用多组光学探头通过光纤远传, 实现多光谱多通道数据的测量。在无需预先假设发射率与波长之间的模型关系基础上, 通过迭代算法获得表面某些点的真温。通过布置成十字测温结构的多光谱方法实现涡轮增压锅炉多点温度的测量, 构建了整个高温温度场的温度分布。结果表明: 该方法用来测量高炉温度场分布可行、预测误差较小, 可以为高温温度场的分析诊断提供参考。