将普通光学显微镜的均匀照明替换为光场具有空间结构分布的照明，可为显微镜增添超分辨和光切片的新功能。结构光照明显微（SIM）技术与传统宽场光学显微镜具有良好的结构兼容性，继承了传统光学显微镜非侵入、低光毒性、低荧光漂白、快速成像的优点。其高时空分辨率和三维光切片能力非常适合活体细胞或组织的观测，受到生物医学和光学界的持续关注。快速产生高对比度、高频率的结构光场并进行快速相移和旋转调控是SIM的核心技术。近年来基于数字微镜器件（DMD）调制的SIM（DMD-SIM）发展迅速，它利用DMD高刷新率、高光通量、偏振不敏感的优势，克服了传统器件如物理光栅和液晶空间光调制器在调控速度上的缺点。本综述首先介绍了SIM超分辨和光切片的基本原理，然后着重阐述了DMD-SIM通过光投影和光干涉产生结构光照明及调控光场的方法，对当前的DMD-SIM研究进展进行了归纳评述，总结了DMD-SIM的优缺点，最后对DMD-SIM面临的挑战和发展趋势进行了展望。

与可见光区（400~700 nm）和近红外一区（NIR-I，700~900 nm）荧光成像（FL）相比，近红外二区（NIR-II，1000~1700 nm）荧光成像具有更深的穿透深度、更高的信噪比。开发亮度高、吸收/发射波长长、生物相容性好的NIR-II荧光探针一直是NIR-II荧光成像领域的一个重要研究方向。有机NIR-II荧光探针以其优异的生物相容性和良好的药代动力学特性而备受关注。本文从红移吸收/发射波长、提高荧光量子产率/摩尔吸光系数、改善生物相容性等角度系统总结了近年来花菁类染料、D-A-D小分子、聚合物点等有机NIR-II荧光探针的研究进展，重点介绍了具有代表性的荧光探针在活体NIR-II荧光成像中的应用，最后讨论了有机NIR-II荧光探针迈向临床应用面临的潜在挑战。

神经网络中的非线性激活层可以改变多层网络数据间的线性变换关系，使神经网络得以进行更复杂的学习。为实现处理速度更快，能耗更低的运算，近年来光子领域的神经网络逐渐受到重视，一系列光学非线性激活函数器件应运而生。本文综述了近年来在光学神经网络中引入非线性激活函数的工作，从光学非线性函数的物理机制及其在光学神经网络中的应用出发，对该领域的工作进行了回顾；总结并讨论了光学神经网络中光学非线性激活函数器件发展所面临的挑战及变化趋势，并基于此展望了其发展前景。

ADS TFT-LCD暗态受外力时存在漏光亮度高、范围大、颜色偏黄的敏感性差问题, 模组极易产生漏光。本文研究了玻璃、液晶和隔垫物（PS）3方面对暗态漏光敏感性的影响。研究得出, 玻璃厚度减小, 可以改善按压亮度变化, 例如外力30 N时,0.5 T 玻璃的Lo亮度相比0.7 T Lo亮度下降了33%; 降低液晶Δnd可以改善按压发黄; 相同Δnd, 减小Δn, 增加K, 可减少LC 散射, 继而可减小按压亮度高和范围大问题, 例如外力30 N时, 散射值0.027的Lo亮度相比散射值0.038的Lo亮度下降了28%; 增加PS的支撑密度, 可以减小按压亮度和范围的变化, 例如PS密度3 168 μm2/mm2的Lo亮度相比PS密度2 364 μm2/mm2的Lo亮度下降了22%。通过以上措施, 可以改善ADS产品Lo漏光敏感性。本文对敏感性改善的机理也做了相应解释。

提出了三角形栅格布局的多单元径向线子阵的设计思想，根据该子阵馈电系统耦合量的需求，设计了一种新型耦合探针，并基于此探针，对中心频率为2.856 GHz的66单元三角形栅格径向线子阵的馈电系统进行了分析和设计。仿真计算结果证明：该66单元三角形栅格径向线子阵馈电系统在中心频率处基本实现了66路等幅馈电，在2.78~2.92 GHz的频带范围内，反射系数小于0.1。此外对加载单元天线的66单元阵列辐射特性进行了仿真计算，进一步验证了该馈电系统设计的可行性。

提出并设计了一种新型耦合探针，研究表明，该探针能有效地扩大耦合调节范围，并基于此探针，研究了中心频率为2.1 GHz的64单元矩形径向线天线阵馈电网络,并进行了优化设计。模拟结果表明:该口径为744 mm×744 mm的馈电网络在中心频率处能达到64路近似等幅馈电，中心频率处的反射系数小于0.1，在2.05～2.15 GHz的频带范围内，反射系数小于0.2。

进行三维图像边缘检测时，利用Facet模型能够获得较精确的边缘信息，但耗时较多；而利用小波变换可获得较快的检测速度，但得到的边缘依赖于阈值的大小。综合上述两种方法的特点，提出了一种基于小波定位及Facet模型的三维边缘检测方法。首先，对工业CT 三维图像进行三维小波变换，设定较小阈值，得到三维粗边缘，即对图像边缘进行粗定位；然后，针对粗边缘点逐个进行三维Facet拟合，得到实际边缘点，从而完成图像边缘的精确定位。该方法通过小波变换粗定位这一前处理过程减少了Facet拟合的体素点数，加快了Facet模型三维边缘检测的速度。实验结果显示，本文方法不仅能得到与直接Facet模型效果相当的边缘，还能使Facet模型三维边缘检测的速度提高3.51~7.39倍，而且图像边缘越简单加速比越高。实验结果表明，基于小波定位和Facet模型的边缘检测方法可满足工业CT三维图像边缘检测对精度和速度的要求。