光束横截面内偏振态分布均匀性是影响径向偏振光光束质量及其实际应用的关键因素。通过PBS测量法、狭缝法和S波片法三种方法对径向偏振光偏振纯度进行测量和对比, 分析了径向偏振光偏振态在横截面内分布均匀性。在PBS测量法和狭缝法测量径向偏振光过程中, 给出了径向偏振光纯度表达式, 分别测得径向偏振光纯度为93.4%和84.1%, 并引入方差公式评价径向偏振光偏振态分布均匀特性。其中PBS测量法表达径向偏振光纯度更为准确, 狭缝法可以通过比较不同区域偏振度更精确地反映径向偏振光偏振态分布特性。S波片法可以使用市场现有偏振分析仪间接测量径向偏振光纯度, 更适应于测量径向偏振光在放大过程中偏振态变化情况。

种子纯度反映种子品种在特征特性方面典型一致的程度,提高种子纯度检测的准确性和可靠性对保证种子的质量具有重要的意义.高光谱图像技术可以同时反映种子的内部特征和外部特征,在农产品无损检测中已经得到广泛应用.利用近红外高光谱图像实现农产品无损检测的实质就是建立光谱信息与农产品品质参数之间的数学模型关系.但光谱信息易受环境、时间的影响,当待测样本的产地或者年份发生改变时光谱信息也随之改变,导致建立的模型的稳定性变差、泛化能力减弱.针对这一问题,采用主动学习算法选择具有代表性的待测样本,最终以添加最少最优的样本数来扩大原模型的样本空间,从而实现模型的快速更新,提高模型的稳定性,同时与基于随机选择算法(RS)和Kennard-Stone算法(KS)的模型更新效果进行比较.实验结果表明:在不同样本集划分比例下(1∶1,3∶1,4∶1),利用主动学习添加40个新样本更新后的2010年的玉米种子纯度检测模型对2011年新样本的预测精度由47%,33.75%,49%提高到98.89%,98.33%,98.33%;利用主动学习添加56个新样本更新后的2011年的玉米种子纯度检测模型对2010年新样本的预测精度由50.83%,54.58%,53.75%提高到94.57%,94.02%,94.57%;同时基于主动学习算法的模型更新效果明显优于RS和KS.因此基于主动学习算法实现玉米种子纯度检测模型的更新是可行的.