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。

为了研究室内二氧化碳（CO₂）体积分数变化以及其与人类活动之间的关系，设计了一种开放路径式可调谐二极管激光吸收光谱（TDLAS）传感系统对室内CO₂体积分数进行监测。采用中心波长为2004 nm的分布式反馈（DFB）激光器作为激励光源测量CO₂的R（16）特征吸收线。使用Levenberg-Marquardt非线性最小二乘法拟合测量光谱，实现体积分数测量免定标。与商用XENSIV^TMPAS二氧化碳传感器进行对比测量，二者的相关度R²达到0.89。结果显示，室内CO₂每日体积分数均值为4.63×10^-4，略高于室外的CO₂体积分数，并且一天内波动范围在3.86×10^-4~5.66×10^-4之间。室内CO₂体积分数受通风情况和室内人员活动的影响，其每日体积分数变化趋势与人员工作时间高度相关。在人员密度为0.005 人/m³的情况下，测量得到CO₂体积分数的增长速率为2.3×10^-5 h^-1。因此，人员拥挤的室内环境应及时通风，以防止体积分数过高的CO₂引起不适。

基于实验样品结构，利用PICS3D模拟软件，构建了具有同样结构的InGaN基蓝光激光器，并采取了与实验样品一致的内部参数测定方式，结果表明，内部损耗相对误差为3.5%，实现了严格的比对。随后，构建了一系列InGaN基蓝光激光器，通过比较不同In摩尔分数下的光输出功率、载流子分布、光场分布、辐射复合系数和能带曲线等参数，对上波导层中的In摩尔分数进行优化研究。设计得到了光功率更优的两种不同的优化结构，均有效减少了电子泄漏，提高了斜率效率，从而有效提高了光电转化效率，其中渐变In摩尔分数上波导层结构提升效果更为显著。

可调谐二极管激光吸收光谱(TDLAS)是一种非侵入式光谱检测技术, 具有高选择性、 高响应性和高分辨率等特点。 根据分子光谱吸收原理, 被检测气体所处环境温度的改变会引起分子吸收谱线强度的变化, 进而影响气体浓度反演的准确性。 为提高气体在高温背景下浓度测量的准确性和真实性, 选取工业过程常见的一氧化碳(CO)为目标气体, 设计了基于波长调制技术多温度梯度(室温14～1 100 ℃)的气体吸收光谱检测实验, 与HITRAN数据库中光谱参数进行对比, 并对结果进行校正和分析。 同时, 以探测信号有效扫描区域的线性度、 标准差和残差平方和等参数为依据, 分析了不同材质的窗片对高温实验的影响, 通过升降温实验数据的分析, 选择了降温梯度测量作为高温实验的最佳控温顺序。 经过对标准浓度的CO进行高温实验, 发现随着温度的升高, 二次谐波(2f)幅值和吸收线强有相一致的下降趋势, 符合理论公式的变化规律。 经过分析校正后的2f幅值和温度呈现非相关性, 实现了热背景下光谱检测的校正, 验证了变温时2f幅值校正的准确性。 该研究为光谱检测技术在高温背景下实际应用提供了一定的参考, 尤其是对高精度工业炉内气体燃烧效率的动态评估具有极其重要的意义。

为了研究低强度红色激光能否有效控制近视儿童眼轴的延长, 将50个8～12岁双眼近视的儿童随机分为框架眼镜联合红光组和框架眼镜对照组进行实验, 3个月、6个月后随访眼轴长度、前房深度、角膜曲率、脉络膜厚度及屈光度。结果显示, 红光组3个月和6个月后眼轴相对基线分别有82.5%和72.7%的近视右眼无轴性延长, 而对照组近视眼100%右眼轴延长, 红光组和对照组存在显著差异(p<0.000 1), 低强度红激光治疗有效延缓轴性近视进展。但是其他生物学参数, 比如脉络膜厚度、前房深度、角膜曲率等均无统计学意义上的差别。

针对波长调制光谱技术中二次谐波背景信号漂移的问题，将背景信号历史数据中与实测二次谐波信号相似的信号作为背景信号，提出了一种气体体积分数反演方法。首先，选用中心波长在5.18 μm附近的激光器，搭建了NO体积分数测量系统，并将48 h内测量的纯N₂背景信号作为历史数据构建背景信号库。然后，在系统中通入NO，得到经过吸收的二次谐波信号并计算其与背景信号库中各背景信号的相关系数。最后，扣除最大相关系数下的背景信号后反演气体的体积分数。对体积分数为2.5×10^-6的NO进行了24 h的监测，结果表明，该方法可将平均相对误差从修正前的6.48%提高到3.84%。

根据沙氏成像原理，采用450 nm高功率二极管激光器作为光源，CMOS图像传感器作为探测器，研制了一种水体沙氏激光雷达，并利用该雷达系统实现了动态水体衰减系数测量。针对空气-玻璃-水体交界面的折射效应，对水体测量时的像素-距离关系进行修正。在实验室内，利用沙氏激光雷达系统对加入不同质量浓度脂肪乳(Intralipid)的水体进行探测研究，并利用斜率法及Klett法反演得到水体衰减系数。实验结果表明，沙氏激光雷达不仅可以捕捉水体动态变化过程，而且反演获得的水体衰减系数与加入的脂肪乳质量浓度具有良好的一致性，证明了沙氏激光雷达用于水体衰减系数定量探测的可行性，为下一步开放水域测量提供了参考。

可调谐二极管激光吸收光谱层析成像技术（TDLAT）是燃烧诊断技术之一。针对现有TDLAT重建算法在有限投影数据时较难快速准确地对气体参数进行重建的问题，结合深度学习理论，对已有基于卷积神经网络（CNN）的TDLAT重建算法进行了改进，较大程度上提高了对火焰温度分布的重建精度，适用于不同特征火焰和多种光路布置方式。研究了适用于TDLAT重建的CNN训练和结构优化方法；讨论了将CNN输入的积分吸光度数据和输出的温度数据进行预处理的必要性；提出了一种分层学习模式，有效利用了气体参数的平滑性先验信息。高斯火焰模型上的验证结果表明，本算法在没有噪声时平均重建误差只有0.24%；在湍流甲烷羽流上进一步对本算法进行了验证。最后搭建了平面火焰炉温度测量系统，试验结果证明，本算法可以在不同燃烧状态下快速重建出火焰z=1.5 cm处横截面的二维温度分布。