由于受到化学检测手段限制，无法获取光谱图像中的农产品品质在各像素位置处的参考值，因此无法直接验证基于光谱图像得到的农产品品质空间预测结果。为探索基于光谱图像的农产品空间品质检测规律，本文采用计算机生成已知空间品质样本，并分别以固定曝光和变曝光方式采集不同灰度等级标准板的光谱图像。定量分析采集系统误差，借助样本区域光谱与区域指标之间的全波段偏最小二乘(ALL-PLS)和遗传特征波长偏最小二乘(GA-PLS)预测函数，研究出区域指标预测准确时样本空间品质指标的预测精度规律，建立光谱成像空间预测准确度模型。实验结果表明：变曝光方式下的数据采集可以提高光谱图像信噪比，在波段两侧极限处尤为明显；应用区域品质数据预测空间品质分布，空间预测误差主要受光谱图像采集噪声影响:即使区域预测准确，空间预测可能已完全失真。通过衡量数据采集系统误差，可以间接评价农产品品质空间预测的准确度。只有在数据采集系统误差在允许范围内时，光谱成像技术才可准确预测农产品品质的空间分布。

针对轻量化发展中铝合金焊前表面清理的工艺需求, 研究了铝合金板材光纤激光清洗机理。通过分析激光空间与能量分布参数, 确定激光清洗中需要的激光密排方式。在此基础上, 进行激光清洗工艺实验, 得到了激光参量对表面状态的影响规律, 探究并优化了氧化膜剥离工艺, 并提出铝合金表层氧化膜可能的两种剥离机制。通过对优化后的清洗参数进行焊接评估, 发现激光清洗可以改善焊缝成形, 显著提升接头力学性能, 验证了光纤激光清洗改善铝合金接头质量的可行性, 有助于高强度铝合金接头在制造业领域的大面积推广。

根据模块化的设计思想, 设计并实现了一个可扩展的光学薄膜Mapping测量平台。通过添加设备模块, 可以使此平台支持多种Mapping测量类型。利用此平台成功测量了波分复用(WDM)滤波片的透射光谱特性Mapping图。

微电子技术的瓶颈和信息技术发展的需求加速了光电子学在硅基材料上实现光信息处理、光电子集成的研究，利用硅基材料制造出高质量的发光器件对光电子学以至整个信息技术均具有重要意义。由于受间接带隙能带结构的限制，天然硅材料具有很低的发光效率，不利于硅光源的实现。通过采用人工改性的方法提高硅的发光效率，多孔硅、硅纳米晶体、掺Er3+硅纳米晶和硅的受激拉曼散射均是目前可实现硅发光甚至硅激光的可行途径。回顾硅发光研究的历史进程，归纳总结了近年来可实现硅发光几种方法的原理、特点以及当前的研究进展。相信随着硅发光效率的提高及器件制备工艺的发展，硅发光研究不久将出现重大突破性成果，并有可能引起新的信息技术革命。

根据红外图像的特性,对常用的图像增强算法进行了详细分析,提出了采用平台直方图均化和增强高通滤波加权平均的红外图像增强算法.该算法具有良好的图像增强能力,且易于采用FPGA达到实时图像增强的效果.