立体成像技术广泛应用于增强现实、虚拟现实和混合现实，其中的虚拟空间动态几何畸变是影响视觉舒适度的重要因素。为了更合理地量化立体成像中的虚拟空间几何畸变，本文对立体影像获取、显示，以及人眼感知过程进行了分析，模拟了其中可能产生的各类几何畸变。同时，基于虚拟空间中物体的点云数据，以先分块再聚合的思想对畸变前后的点云进行对比分析，建立了静态几何畸变量化模型。再基于静态模型与物体运动属性的融合，得到动态几何畸变量化模型。为了验证所提方法的有效性，基于6组点云设计了10种不同程度的几何畸变。结果表明，所提方法在量化虚拟空间几何畸变时有最优的指标表现，皮尔逊线性相关系数达到0.93，可以准确地反映受测者所感知到的虚拟空间几何畸变。研究内容有望为立体显示几何畸变优化与视觉舒适度提升等研究提供理论参考。

近年来，内窥镜广泛应用于不同环境下管道内壁疵病检测。针对不同口径炮管内壁高精度疵病检测需求，通过设计一款大视场、短焦距的广角内窥镜头，实现对 Φ76～Φ155 mm 口径范围内炮管内壁的全景成像，确定内壁疵病位置。同时可以旋转整个镜头对炮管内壁进行侧视成像，实现对炮管内壁不同区域疵病 0.5 mm 的高精度测量。该系统基于Zemax 设计软件，采用反远距物镜设计思路，利用非球面改善系统成像质量。最终实现光学系统视场为 120°，焦距为 2.5 mm，总长小于 30 mm，最大畸变值小于 15%，在探测器截止频率 84 lp/mm 处全视场均大于 0.3，且光学系统结构简单、适用口径范围广、有较好的成像质量，满足炮管内壁疵病检的要求。

传统的光学透镜存在体积较大、聚焦效率低、焦点半峰全宽较大以及在高数值孔径的透镜中性能表现不佳等问题。而光学超表面凭借其自身的亚波长结构，具有强大的操控光相位的能力。相比于传统透镜，超透镜具有尺寸小、厚度薄以及聚焦性能好等优点。本文提出一种基于目标优先算法的逆向设计方法，设计了一种基于低折射率聚合物材料的超透镜结构。其在传播方向上的厚度仅为3.2 μm，在1550 nm的工作波长下，数值孔径为0.82，聚焦效率为72%。较传统设计方法而言，该方法具有计算复杂度低和设计效率高等优点。设计的器件可采用高精度微纳打印技术实现批量化的快速制造。考虑到超透镜在制备过程中存在制造容差，进一步讨论了超透镜轮廓偏移以及三维旋转操作对所设计的二维超透镜的影响。

光谱共焦显微技术结合了共焦显微镜的高空间分辨率和光谱分析的高波长分辨率，凭借精度高、适用性强、无损检测等特性，广泛应用于工业生产、生物医疗和半导体芯片等领域。首先介绍点光谱共焦系统的原理，指出点光谱共焦检测效率低的缺点。其次，针对光谱共焦显微技术的关键性能指标改善，阐述了在光源、色散物镜和光谱信号检测等方面所取得的主要成果，并对各类光源进行定性对比。随后展示光谱共焦显微技术的扫描方法，梳理了相关研究进展，并总结了相关方法的优点和缺点。最后，展望光谱共焦显微技术未来的发展趋势。

环境扫描电子显微镜（ESEM）能够在低真空环境模式下对含水、含油以及生物等样品进行高分辨率观测。由于电子束通道与样品室间存在着极大的真空压差，采用真空差分结构会导致出现物镜的工作距离增加、偏转范围缩小、电子束和气体碰撞概率增加等问题，最终影响成像分辨率和效率。针对这些问题，本文从电子光学理论出发，综合考虑了ESEM中物镜结构和真空差分结构，将两者结合在一起进行优化设计，提出了一种具有可变真空结构的物镜设计方法，并搭建了实验平台，开展了物镜磁场测试、真空压差测试和分辨率测试。测试结果表明，在目前实验条件和133 Pa的低真空环境模式下，工作距离为15 mm时，20 μm×20 μm的扫描场对应的成像分辨率优于50 nm。

为了获得奥氏体不锈钢在液压支柱钢表面激光熔覆的最佳工艺参数，选取工艺参数激光功率、扫描速度、送粉速度为输入变量，将熔覆层质量作为评价指标建立数学模型，设计了16组正交实验。利用自适应混沌粒子群算法进行寻优，对熔覆层宏观形貌和显微组织进行实验分析，验证优化后的工艺参数的合理性与准确性，并将综合评价值相近的两组试件进行对比。结果表明：激光功率为1200 W、扫描速度为13 mm/s、送粉速度为1.72 g/min是最佳的工艺参数组合；采用自适应混沌粒子群算法对工艺参数进行优化，能够有效地改善熔覆层的宏观缺陷和表面性能，证明了该优化算法在激光熔覆领域应用的可行性。

减速型有限能量Airy脉冲振荡拖尾形状和频谱受多个参数的影响，分别分析减速型有限能量Airy脉冲峰值功率、脉冲宽度、初始啁啾、截断系数和分布因子变化对异常波产生以及超连续谱的相干性和稳定性的影响。研究结果表明，减速型有限能量Airy脉冲参数变化能够对超连续谱中异常波起到调控作用并影响超连续谱的相干性和稳定性。此外，利用多目标粒子群算法对5个脉冲参数同时进行优化，将500次模拟输出孤子峰值功率平均值两倍作为判断异常波产生的标准，将产生异常波的个数及500次模拟输出孤子峰值功率分布作为优化目标，得到减速型有限能量Airy脉冲促进或抑制异常波产生的最佳脉冲参数，实现超连续谱中异常波的可控产生。

针对批量化零件的自动化高效视觉检测需求，传统的先视点再路径的单独规划方法容易导致检测效率陷入局部最优。为此，本文提出一种视点与路径多目标整体规划方法，将视点和路径规划问题建模为一个组合优化问题进行多目标优化，旨在全局寻求检测效率最优解。该方法基于表面曲率对视点进行自适应冗余采样，构造兼顾质量与多样性的采样视点集。针对视点覆盖率与检测时间成本两个优化目标，提出基于约束的非支配排序遗传算法（C-NSGA-Ⅱ）进行优化，快速得到满足最小覆盖率的全局最优解，从而实现视点与路径的整体规划，最小化检测时间成本。仿真实验结果表明，该方法相比于简化为单目标优化问题的整体规划方法，运算效率提升90%左右；与传统的单独规划方法相比，视觉检测时间成本有效缩短10.52%以上。最后通过机器人视觉检测应用验证了本文方法的有效性与优越性。

掺铋光纤放大器有助于将光纤通信系统拓展至新的传输波段。然而，其增益和噪声性能存在相互制约的关系，提升增益往往会导致噪声性能的恶化，反之亦然。因此，提出一种结合反向传播神经网络（BPNN）和带精英保留策略的快速非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）的多目标优化方法，通过对两级掺铋光纤放大器结构进行设计，实现了增益和噪声性能的同时优化。使用经过训练的BPNN对增益和噪声系数预测的均方根误差分别为0.191和0.084，具有较高预测精度。以高增益和低噪声系数为目标，使用NSGA-Ⅱ算法进行优化，得到包含500个解的Pareto最优解集。优化后，放大器所能实现的平均增益范围为15~37 dB，相应的平均噪声系数范围为4.95~5.31 dB。利用BPNN代替求解耦合微分方程来评价个体适应度，使得优化时间较传统方法由10⁶ s左右降低为80 s左右，大幅提升了优化效率。所提方法也为其他掺杂光纤放大器的高效率、多目标结构优化设计提供了一种新的思路。