(K0.5Na0.5)NbO3(KNN)陶瓷作为一类重要的高性能无铅压电材料体系，有望推动医用超声成像换能器技术的无铅化。对KNN陶瓷进行有效掺杂改性研究，采用固相烧结法制备了具有优异压电性能的KNN基压电陶瓷，其压电常数达400 pC/N，机电耦合系数为55%。基于其高压电、低声阻抗的综合性能设计制备了高分辨力、大带宽及高频率的医用超声换能器，其纵向分辨率达47 μm，-6 dB带宽达93%，中心频率为18.0 MHz。利用此换能器对人体组织模型进行B模式超声成像，获得管状组织的高分辨率结构图像。结果表明，KNN体系陶瓷是一种应用于医用高频超声成像中综合性能优异的材料。

激光外差光谱（LHS）系统具有光谱分辨率高、探测灵敏度高和体积小等特点，在高分辨率太阳光谱和整层大气透过率测量等应用中受到关注。以3.93 μm分布反馈式带间级联激光器（DFB-ICL）作为本振光源搭建了激光外差光谱测量系统，以太阳光作为信号光，利用Zemax光学仿真软件对太阳光与激光的耦合进行设计和仿真。基于开普勒望远镜原理设计了太阳光整形结构。光斑整形后有效提高了外差耦合效率，将系统信噪比提高至162.1，比无整形条件下获得的信噪比提高了一倍。利用搭建的激光外差系统实测了合肥地区整层大气N₂O吸收光谱，采用最优估算法反演了N₂O的柱浓度，均值为0.311×10^-6，反演结果与EM27/SUN的实测结果进行比较，两种方式获得的N₂O柱浓度相关性为0.856。测量结果表明，激光外差光谱测量系统的光学结构经设计和优化后，光学耦合效率和系统信噪比均得到有效提升，基于实测太阳光谱反演获得的N₂O柱浓度也与商用仪器观测结果具有较好的一致性。

偏振光学成像是一种非标记、无损伤的检测技术，对亚波长微观结构的变化比较敏感，可以提供丰富的组织结构和光学信息。然而，在可见波段范围内，生物组织是强散射介质，光在组织中传播时会经历多次散射，失去原本携带的相位和偏振信息，从而影响光学成像的对比度和分辨率。本团队结合空间频域成像和偏振光学成像方法，搭建了偏振空间频域成像系统。通过高频空间频域成像控制照明光的穿透深度，利用穆勒矩阵表征样品浅层的偏振参数，进而反映样品浅层的微观结构信息。实验结果显示：偏振空间频域成像系统测得的灰阶板漫反射率与标准值线性相关（R²=0.99988）；退偏系数与脂肪乳体积分数成正比关系，二向衰减系数随二向衰减器导致的二向衰减增大而增大；该系统可以准确测量四分之一波片和全波片的相位延迟，表明该系统可以准确测量样品的偏振参数。对比传统偏振光成像和偏振空间频域成像结果可以发现，偏振空间频域成像可以有效控制成像深度，精确测量样品浅层的穆勒矩阵。采用该系统对烧伤猪皮进行检测，测量结果显示：猪皮组织内部的胶原蛋白结构被破坏，相位延迟降低。本研究结果预期能够有效提升浅层组织偏振特性检测的准确性，促进肿瘤的早期检测。

差分路径因子(Differential Pathlength Factor, DPF)是用于计算脑血氧生理参数的重要变量之一，可通过蒙特卡罗模拟计算得到，但此方法存在耗时长、提取参数复杂等缺点。针对以上不足，提出了一种DPF快速定量计算方法。首先对不同年龄段人群的脑组织光学参数与颅骨厚度进行归一化处理与主成分分析，采用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)并结合网格寻优(Grid Search, GS)，建立了基于GS-SVM的脑组织差分路径因子的预测模型，对测试样本数据进行了回归预测，最后将所得结果与反向传播人工神经网络(Back Propagation Artificial Neural Network, BP-ANN)的预测结果进行了对比。结果表明，相较于蒙特卡罗模拟，GS-SVM预测模型与BP-ANN预测模型的均方误差(MSE)分别为0.0268与0.25，相关系数(R²)分别为0.97与0.92。基于GS-SVM的脑组织差分路径因子定量模型的预测结果优于BP-ANN，与蒙特卡罗模拟结果呈显著性相关(显著水平P<0.0001)，有望取代传统蒙特卡罗模拟对DPF进行快速批量预测。

为了同步获取夜间晴空视线无云下整层大气透过率和水汽总量,将望远镜、多波段滤光片与近红外增强型CCD相结合,搭建了利用恒星辐射进行测量的研究平台。首先通过望远镜收集恒星辐射,辐射通过分波段滤光片滤光,利用CCD采集恒星图像。进一步提取拍摄图像的灰度值,采用Langley标定法计算整层大气透过率,同时利用改进的Langley法计算大气水汽总量。对测量结果、激光雷达和微波辐射计的测量值进行比较,验证了测量方法的可靠性。所开展的工作丰富了夜晚同步测量整层大气透过率和水汽总量的手段,对空间遥感和气象研究有一定的应用价值。

多环芳烃是具有致突变、 致癌和致畸作用的一类持久性有机污染物, 广泛分布在大气、 水、 土壤等不同环境介质中。 多环芳烃一旦进入土壤便会长期存留于其中, 土壤成为环境中多环芳烃的重要储藏库和最终归宿。 土壤中的多环芳烃可以通过多种途径进入人体, 对人类健康造成威胁。 因此, 对土壤中多环芳烃的监测十分必要。 当前, 传统的土壤多环芳烃检测方法过程繁琐、 费时, 不利于污染场地多环芳烃的大范围快速检测, 而基于激光诱导荧光光谱技术的土壤多环芳烃检测法能够快速识别、 检测土壤中的有机污染物。 多环芳烃类物质具有易挥发, 可被紫外光降解等特性, 实验中紫外激光能量的选择至关重要, 本文利用实验室搭建的266 nm激光诱导荧光系统, 以蒽、 芘、 菲为研究对象, 探究不同激光能量下多环芳烃分解和荧光光谱的变化特性。 结果表明, 当激光的能量密度变化时, 荧光中心峰位置未发生偏移, 但蒽、 芘、 菲三种多环芳烃荧光峰处最大强度的相对标准偏差随激光能量密度的下降呈现出先下降后上升的趋势: 当能量密度为8.54 mJ·cm-2时, 三种物质在10次光谱测量结果的相对标准偏差均为最大, 蒽、 芘、 菲三种物质的荧光峰强度相对标准偏差分别在1.72, 1.00和1.47 mJ·cm-2的能量密度下达到最小值；蒽、 芘、 菲在100 s时, 分解率分别达到59.3%, 69.8%和63.6%, 在较高的能量下, 蒽、 芘、 菲三种物质发生了较快的分解, 芘相比于其他两种多环芳烃类物质更易发生光降解和热分解等作用, 荧光峰强度相对标准偏差也高于蒽与菲；蒽在激光能量密度为1.72 mJ·cm-2时, 10 s时的分解率已经接近于0, 100 s时分解率仅为12.8%, 荧光峰强度相对标准偏差达到最低, 当激光能量密度降至0.88 mJ·cm-2时, 蒽在100 s内的分解几乎可以忽略不计；对于芘而言, 当激光能量密度降至1.00 mJ·cm-2以下时, 分解作用基本趋于一致, 100 s时分解率在47.3%~47.4%；而对于菲而言, 当激光的能量密度低于1.47 mJ·cm-2后, 分解率不再随激光能量密度的降低而明显下降, 在100 s时的分解率在36.8%~38.6%；在低能量密度土壤中芘与菲下仍发生分解作用。

采用荧光分光光度计直接获取土壤中多环芳烃(PAHs)的三维荧光光谱,并利用非平滑非负矩阵分解(nsNMF)对其进行解析,结果表明,非负矩阵分解(NMF)能够从混叠光谱中提取出单一多环芳烃的荧光光谱信号。在随机初始值下,nsNMF优于基于交替式非负最小二乘的标准非负矩阵分解(NMF/ANLS),解析光谱与参考光谱的相似系数均在0.824以上。特别是在农田土壤中,菲和蒽的解析光谱与标准参考光谱的相似系数分别由0.758、0.845(NMF/ANLS)提高到0.907、0.913(nsNMF)。三维荧光光谱结合nsNMF能够实现土壤多环芳烃组分的快速识别。

将激光烧蚀与吸收光谱技术结合,搭建一套激光烧蚀吸收光谱实验测量装置。将合金钢作为待测样品,选择铝原子的基态跃迁(394.40 nm)作为分析谱线,开展合金钢中铝元素的定量检测与分析实验。实验结果表明,在激光脉冲能量为30 mJ、探测高度为2 mm及采样延迟时间为8 μs的实验条件下,较为适宜对合金钢中不同含量铝元素进行定量检测与分析。在优化的实验条件下,获得合金钢标准样品中铝原子的高分辨率和灵敏度吸收光谱信号,并建立铝含量与吸收强度的定标曲线。定标曲线的拟合相关参数优于0.999,检测限为0.066%。研究结果证明激光烧蚀吸收光谱技术在合金钢中铝元素定量分析方面的可行性,以及在合金钢及其他材料中痕量元素和同位素定量分析方面具有巨大潜力。