根据超声红外热像检测图像的特点，为实现图像中缺陷的识别，提出了一种结合改进的自适应遗传算法和二维最大熵的分割方法，以实现准确、快速地分割出目标缺陷区域。该方法首先对超声红外图像进行预处理，得到了去噪后的图像，然后通过二维最大熵算法选取阈值将图像分为目标区域和背景区域，并结合改进的自适应遗传算法，提高分割速度。实验结果表明，该方法可以有效地滤除图像噪声，相比于穷举法和基于简单遗传算法的二维最大熵分割，本算法具有较好的分割速度和分割精度。

为了优化多毛细管X光透镜的设计，利用旋转坐标系的方法建立子管方程，根据光线追迹原理建立了X 射线在导管中传输的模型，直接求解一元四次方程得到X 射线每次反射时与管壁的交点，从而追踪单根X 射线的运动轨迹，并由大量X 射线的总的运动规律得到X 射线在单根导管中的传输规律，再由单根导管拓展到整个透镜。在此基础上编写程序，实现了对X 光透镜的传输效率和光斑的模拟计算。为了验证模拟的准确性，对两个平行束透镜分别进行了实验测试和模拟。在8.05 keV 下，所测的传输效率为13.0%，模拟计算结果为14.2%。在对光斑的模拟中，模拟所得的光斑也与实验结果相符合。结果表明，模型的建立是合理的，在类似透镜的设计制造中有着潜在应用。

论述了一种高精度、快速的能量色散X 射线荧光（EDXRF）光谱自动分析方法，包括平滑、背底扣除和寻峰等计算过程。该方法不仅可用于单幅谱图的分析，也可用于大批量数据的批处理分析。对实验室测得的微区X 射线荧光光谱数据的测试结果表明，该方法同常用的高斯拟合方法相比，结果基本一致，但算法更加简单，能够有效地识别出弱峰。在当前主流配置计算机上利用该方法进行多文件连续分析时，单个文件的平均用时小于1 s，能够有效缩短数据分析时间、提高工作效率。