可调谐二极管激光吸收光谱层析成像（TDLAT）是一种重要的光学非侵入式燃烧检测技术。然而，TDLAT逆问题的欠定性本质使得现有迭代层析成像算法重建的燃烧场温度分布图像存在较大误差。针对该问题，笔者将图像处理领域的卡通-纹理模型引入TDLAT，提出了基于卡通-纹理模型的温度重建算法（TRACT）。该算法利用全变差约束下的Landweber算法重建气体吸收密度图像中的卡通成分，较好地恢复其中的平滑特征与边缘结构；构建改进的迭代收缩阈值算法深度展开网络，并用其重建气体吸收密度图像中的细节纹理成分；通过卡通成分重建与纹理成分重建的相互补充，提高气体吸收密度图像的整体重建质量，进而提高燃烧场温度分布图像的重建质量。利用火焰动力学模拟器生成的仿真数据与利用TDLAT实验系统实际测量数据进行的重建实验均表明，与现有的迭代层析成像算法相比，TRACT重建的燃烧场温度分布图像在客观评价指标与主观视觉质量方面均有较大提升。

多光谱辐射测温技术获取真实温度时, 目标发射率信息是温度求解的关键。 一般解决的方法是基于发射率与波长或温度之间的函数关系建立发射率假设模型。 然而, 当假设模型与实际情况存在偏差时, 会造成较大的温度测量误差。 因此, 消除目标未知发射率的干扰, 减少对发射率模型的依赖, 增加测温算法的通用性, 是多光谱辐射测温技术亟需解决的难题。 提出了改进的粒子群与遗传混合优化算法（HPSOGA）, 算法的核心思想是将多波长辐射测温问题转化为约束优化问题。 首先根据约束条件所设置的范围, 在可行域内生成若干个群, 每个种群对应一组满足条件的光谱发射率, 然后通过HPSOGA算法不断地进化、 迭代操作, 最终寻得最优适应度值的对应解。 该算法实现了在不需要假设发射率模型的情况下, 同时反演出目标的光谱发射率和真实温度。 通过对六种典型的发射率模型进行仿真, 验证了新算法对不同分布趋势的光谱发射率反演的适应性。 结果表明, 在真温800和900 K的情况下, 反演温度的平均相对误差小于0.73%。 最后, 将该算法应用于火箭发动机羽焰温度测量数据的处理。 结果表明, 当设计温度为2 490 K时, 反演温度的相对误差均小于0.65%。 仿真与实验均表明, 新算法可求解出满足一定精度要求的发射率和真温。 因此, 提出的HPSOGA算法是可靠的、 有效的, 为多光谱辐射测温技术测量目标真实温度提供了一种新的思路。

多光谱辐射测温在高温测量领域应用广泛。 但是, 未知的光谱发射率是多光谱辐射测温反演过程的最大困难。 目前, 解决方法多采用假设发射率模型法, 二次测量法等, 此类方法反演精度取决于假设的发射率模型和实际发射率是否相符, 多数情况下反演结果误差较大。 基于约束优化的多光谱辐射温度数据处理算法解决了未知发射率的难题, 但受迭代算法的复杂性和初值难以确定的影响, 反演精度和效率不高。 为此, 提出广义逆-坐标轮换算法解决约束优化算法中的反演效率问题。 由于广义逆法需对发射率范围进行约束, 坐标轮换法需设定合适的发射率初值, 考虑两种算法各自的优势与不足, 可对两种算法进行结合。 将广义逆法求得的最小范数解作为约束优化算法中迭代搜索的初始点, 进一步提高了算法对不同材料发射率的适应度。 为验证算法是否能在无需考虑发射率模型的前提下寻找符合待测目标的发射率和真温, 选取六种不同发射率类型的目标材料进行仿真实验。 针对六种典型材料的仿真结果表明, 新方法在真温1 800 K的情况下, 绝对误差和相对误差均小于5.0%, 与梯度投影法相比运算效率平均提高了202倍。 表明该算法具有无需考虑发射率模型、 反演精度高, 速度快, 适合于各类材料等优点, 解决了约束优化算法中初值选择不确定的问题, 为在线实时高温测量中的数据处理提供了解决方案。

多光谱测温依据黑体辐射定律, 通过辐射光强、 多组波长即能推测出温度值, 克服了比色测温要求光谱单一和比色光谱相近的约束, 在工程实际中得到了广泛的应用。 在多光谱温度反演的过程中, 光谱发射率的求解及多光谱数据处理是精确测温的关键。 目前, 光谱发射率的求解大多以光谱发射率假设模型为主要的方法, 当假设模型与实际情况接近时, 反演的温度与光谱发射率精度很高, 当二者不相符时, 反演的结果与实际情况相差甚大, 对于复杂材料和燃烧过程中材料性能动态变化情况下的测温, 以光谱发射率假设模型的方法存在盲目性; 近年来, 基于神经网络的深度学习的方法应用于多光谱测温, 避免了光谱发射率假设模型, 可建立温度与多光谱的非线性统计规律关系, 但需要海量数据与超强算力支撑, 且建模过程复杂。 针对上述问题, 提出了一种基于多元极值优化的多光谱温度测量方法(MEVO), 该方法利用不同温度下多光谱信号之间的关联性, 通过分析在多光谱温度反演过程中各通道测量温度之间的联系, 基于多光谱辐射测温原理以及温度反演过程中各通道数据之间的信息关联, 建立多元温差关联函数, 通过关联函数的寻优, 建立高精度测温模型。 该方法将建模过程简化为多元温差函数的寻优问题, 避免了光谱发射率与其他物理量的关系假设, 降低了深度学习方法对数据样本量的要求, 简化了多光谱温度测量的过程。 为了验证该方法的可行性与可靠性, 利用一套简单的8通道多谱测温装置进行实验验证, 实验中认定黑体炉发射的温度是标准值, 在1 923.15～2 273.15 K温区内对468～603 nm波段的光谱数据进行标定, 实现了基于多元极值优化的多光谱温度测量, 其测温精度在0.5%左右, 温度反演时间在2.5 s以内。 与二次测量法(SMM)、 神经网络方法相比反演精度有所提高; 反演速度与SMM法相比有大幅度提升。

红外相机的噪声等效温差（NETD）是评价成像质量的一项重要准则。红外相机NETD测试装置中的黑体辐射源、靶标、入瞳（平行光管加待测相机）三者的位置、口径需要满足一定的数学关系，否则会降低测试精度。基于几何光学理论、辐射度学，推导出红外相机测试系统中黑体辐射源、靶标、入瞳三者的空间分布关系，研究靶标孔处的测量温度与后方黑体辐射源温度之间的关系，建立数学模型，指导红外相机测试系统的试验，并结合一套测试系统，验证了测试装置空间分布满足本模型要求时，相对误差小于7.4%，否则测试精度迅速下降。分析了以靶标为目标时，靶标孔处的温度均匀性和稳定度的变化。

采用熔融急冷法在母体玻璃中原位析出四方LiYF4和立方ZnAl2O4两种纳米晶。结构和光谱表征表明Ln3+(Ln=Eu, Tb, Dy)随玻璃原位晶化进入LiYF4晶相, 而Cr3+进入ZnAl2O4晶相中, 因此发光中心Ln3+和Cr3+实现空间隔离, 有效抑制其能量传递, 从而同时得到Ln3+和Cr3+的高效发光。此外, 利用Ln3+和Cr3+发光对温度的不同响应, 实现Ln3+/Cr3+的荧光强度比温度传感。在 377 nm波长激发下, Tb3+和Cr3+同时被有效激发, 并且Tb3+: 5D4→7F5和Cr3+: 2E→4A2能级跃迁强度比呈现出强烈的温度依赖特性, 测温相对灵敏度在570 K时达到最大值0.80%·K-1; 在364 nm波长激发下, Dy3+的4F9/2→6H13/2和Cr3+离子的2E→4A2能级跃迁强度比随温度变化而剧烈变化, 测温相对灵敏度在573 K时达到最大值0.86%·K-1。因此, 双晶相玻璃陶瓷可有效隔离Ln3+和Cr3+等不同发光中心, 同时实现高效发光, 有利于荧光强度比光学测温, 同时也拓展了玻璃陶瓷材料的应用。