金银花是清热解毒必备良药， 市面上金银花来源复杂， 最著名的山东平邑产金银花在市场上常遭造假。 已有的鉴别方法大多耗时长、 成本高且操作复杂， 亟需一种快速高效的金银花产地溯源方法。 针对应用在金银花鉴别中的近红外光谱(NIRS)数据的一维卷积神经网络（1D-CNN）鉴别模型存在参数量过大、 模型效率过于低下、 计算复杂度高， 同时易产生过拟合问题， 对传统1D-CNN结构作出改进。 使用效率较高的VD（Very Deep）结构替代传统1D-CNN中隐含层结构， 并针对 NIRS 数据适应性改进， 使其可直接应用于一维NIRS数据。 改进分为三步: (1) 将特征层的设计转为2个约束优化设计: 第一约束条件设每个卷积层C值（卷积核与感受野的大小比值）为1/6， 可提高网络模型效率; 第二约束条件取顶层感受野大小为数据向量大小， 实现更深层数据特征提取， 并减小过拟合。 (2) 通过降采样把特征层输出特征向量缩小至较小的尺寸; (3) 使用两个1×5大小的卷积层和一个带有Dropout的池化层将数据大小降采样到只有一个矢量的向量替代分类作用的全连接层， 进而减小参数量。 采集河南、 山东、 河北、 重庆主要产地出产的金银花为样品500份。 测试光谱范围908～1 676 nm， 采用KS法对样品集预处理， 并用shuffle算法完成训练集、 验证集、 测试集划分， 构建基于改进1D-VD-CNN与近红外光谱的金银花产地鉴别模型。 结果表明， 1D-VD-CNN训练集与测试集准确率均达到100%， 损失值收敛为0.001附近。 与传统1D-CNN模型相比， 1D-VD-CNN模型的训练集与测试集准确率分别提升为约0.5%与1.4%， 参数量和FLOPs分别减少近1 M(兆)和20 M(兆)。 与原始光谱数据分析法和PLS-DA法对比分析， 表明1D-VD-CNN模型对金银花近红外光谱分类具有更高的效率和更好的识别性能。

太赫兹（THz）波具有较高的透过性和时空分辨率等特性，在空间观测领域具有广阔的应用前景。对比于扫描成像，凝视成像具有成像性能高、速度快、结构简单等优点，而大视场成像是凝视型光学系统所必需的。因此，设计大视场凝视型THz光学系统具有重要的工程应用价值。采用反远距结构，利用Zemax设计了一款相对孔径为1、全视场角为60°的大视场THz光学成像系统。该系统采用4片式反远距共轴结构，由2片球面透镜和2片非球面透镜组成，同时透镜材料采用聚甲基戊烯（TPX）材料，整个系统具有结构紧凑、质量轻等优点。优化结果显示，各视场内的弥散斑均方根半径均小于艾里斑半径，在空间频率为12.5 lp/mm处全视场的调制传递函数（MTF）值高于0.3，表明该系统具有良好的成像质量。此外，公差分析结果表明，该系统具有较好的稳健性，加工工艺水准易于实现，符合设计要求。本设计对于THz空间大视场高分辨探测具有重要参考价值。

数码裂隙灯显微镜主要用于眼科疾病的检查,而前置物镜作为数码裂隙灯显微镜的重要组成部分之一,影响整个系统的成像质量。根据体视显微镜平行光路系统的原理,利用Zemax软件设计并优化一款高性能数码裂隙灯显微镜前置物镜。实验结果表明:低倍光路和高倍光路的最大均方根半径值分别为2.3 μm和5.1 μm。在空间频率为115 lp/mm处,低倍光路时全视场的调制传递函数(MTF)值达到0.30,接近衍射极限,分辨率较高,高倍光路的MTF值在0.15以上,满足眼科使用要求。最后进一步分析偏心对系统引入的彗差和像散的影响,所得结果为加工和装调提供理论依据。