单像素成像使用一系列空间光调制掩模对目标场景进行单像素亚采样，再根据掩模与测量值之间的关联重构出物体图像。这种间接获取图像的方式之所以能保证重建质量，除了有重构算法的功劳，更关键的是测量掩模的构造。随着压缩感知理论的引入，随机掩模进入人们视野，但它让测量变得盲目，缺乏针对性，而且这种掩模不便于存储和计算，极大限制了空间像素分辨率。哈达玛基掩模因其结构化特征使快速计算成为可能，且方便存储和提取，近年来得到广泛关注，已发展出诸多哈达玛基掩模优化排序方法，这些方法已被证明能大幅降低采样率。本综述系统地梳理了这类方法的设计框架和前沿进展，展望了确定性掩模构造的未来发展趋势，可为后续的研究工作提供有益的借鉴和指导。

为提升基于带限光电器件及直接调制激光器(DML)的强度调制直接检测(IMDD)系统性能，解决传统均衡器计算复杂度过高的问题，提出深度神经网络(DNN)均衡器简化方案。首先，利用自适应动量估计(Adam)算法更新DNN的权重系数，优化了传统梯度下降算法的迭代速度和收敛性能；然后，在此基础上引入丢弃层和剪切操作以降低DNN的高计算复杂度，减少网络结构的冗余连接，并避免过拟合现象的产生。最后，在80 Gb/s带限DML-IMDD仿真系统中验证了DNN均衡器简化方案的有效性和可行性。

生物气溶胶是指含有细菌、 真菌、 花粉等生物性粒子的气溶胶。 生物气溶胶的传播会造成严重的危害, 对人体健康、 大气环境等有着潜在的影响。 此外, 在**活动中, 生物气溶胶还可作为生物战剂的释放方式。 因此, 对空气中生物气溶胶进行实时检测, 快速识别气溶胶种类, 判断生物气溶胶浓度、 危险程度等, 是降低致病性生物气溶胶暴露, 保护人员及环境安全, 以及防范生物恐怖袭击的重要手段。 基于荧光法的生物气溶胶实时检测系统利用生物粒子含有色氨酸、 酪氨酸、 核黄素等典型荧光基团, 通过激光诱导生物荧光基团产生特定的荧光光谱, 从而完成对生物气溶胶的检测和识别, 具有甄别气溶胶颗粒生物特性的同时, 获取其粒径尺寸及形态等物理特征的技术优势。 简要介绍了生物气溶胶及其实时检测的基本原理, 概述了生物气溶胶实时检测系统在三个方面的研究, 包括荧光激发光源的触发方式、 荧光激发光源类型以及信号采集系统。 最后, 对生物气溶胶实时检测系统的发展方向进行了探讨, 为后续生物气溶胶实时检测系统的研究开发提供了参考。

提出了一种使用多线阵相机、双光源频闪照明成像和分布式并行图像处理技术的锂电池极片涂布涂层缺陷检测方法。该方法使用明、暗光源频闪交替照明，两台高速线扫相机在同一个位置交替分别拍摄明场和暗场图像，既提高了对缺陷的检测分辨能力，也提高了检测效率。在处理环节，该方法使用主从分布式处理架构，使用两台子处理工控机多线程并行处理各自相机的图像数据，并将获得的缺陷数据通过TCP/IP传输至上位处理工控机，进行数据融合与缺陷分类处理。实验表明，使用该方法的锂电池极片涂布检测系统可以实现在线检测，具有极高的实用价值。

在激光制导中,四象限探测器镜头的光学质量决定了目标定位的精度。鉴于此,设计一种非接触式检测四象限探测器镜头光学质量的系统,该系统能够对四象限探测器镜头的光学质量进行在线批量检测。首先将激光光源整形扩束准直为平顶光束,然后通过四象限探测器镜头在磨砂玻璃上显像,最后通过非接触式长工作距离的显微物镜成像在探测器上以探测光斑的形状、位置及均匀度。设计结果表明,此系统能够有效单独对四象限探测器镜头的光学质量进行批量检测,从而提高四象限探测器镜头的品控,有助于提升四象限激光制导探测系统的整体质量。

基于深度学习的目标检测方法是当前计算机视觉领域的研究热点,但在小目标的检测问题上,基于深度学习的检测器存在较多的漏检。高光谱图像的每个像元包含了物质的光谱信息,能够提升小目标的检测率。然而,高光谱图像的相邻波段相关性高,需要从中选取具备代表性的波段以降低计算冗余。为此,提出了一种高光谱小目标检测模型,使用径向基激活函数(RBAF)进行光谱筛选与目标检测。具体而言,针对高光谱图像波段冗余的特点,利用RBAF设计注意力机制进行光谱维的特征筛选;针对小目标纹理模糊,相对于背景不显著的特点,先对输入图像进行分辨率重建,随后利用RBAF构建径向基目标输出子网络(RBOON),以加强目标分类。为了简化模型,将光谱筛选与分辨率重建整合为注意力分辨率重建子网络(ABRRN),配合径RBOON,检测模型能够筛选特定光谱,抑制虚警,从而提高小目标检测的正确率。高光谱小目标检测实验表明,本研究方法可以使两种检测精度评价指标AP50和AP50:95分别提升5.4%和0.2%,相较其他方法更具备优势。

单像素成像借助多次掩模调制和单像素测量值计算获得目标物体的多维光场信息,其降维亚采样、高灵敏探测、谱型适应性等特点为非可视波段成像、极弱光探测、激光雷达等领域带来了福音。当面向动态场景时,单运动帧内多次单像素测量与物体的运动之间存在矛盾,引发图像模糊和噪声问题。针对上述问题,介绍了单像素成像的数学模型及其成像机理,综述了动态单像素成像的发展历程及应用现状,尤其是研究人员在提高成像帧频、改进成像方案或者成像机理方面取得的长足进展;讨论了动态单像素成像目前存在的问题,思考和展望了未来的发展趋势,以期为该领域进一步的科学研究提供有益参考。

航空发动机涡轮叶片叶尖间隙呈三维变化特点, 传统光纤式叶尖间隙检测系统的测量结果受维间耦合影响精度差, 信息源单一。本文利用一种沿直角等腰三角排布的三路双圈同轴式光纤传感基元组成的传感探头, 通过BP神经网络解耦方法, 实现了从传感器输出到叶尖端面径向间隙、轴向倾角和周向倾角三维参量的解耦。设计加工三维测量光纤传感器和后续调理电路并对检测系统进行了静、动态实验验证。实验结果表明: 该系统径向间隙静态测量的最大误差为47 μm, 标准差为10 μm, 轴向和周向倾角的静态测量最大误差分别为0.49°和2.32°, 标准差分别为0.13°和0.36°。系统具有良好的重复性和可靠性, 径向间隙的动态测量标准差小于18 μm, 轴向和周向倾角的动态测量标准差小0.2°和05°, 能够满足航空发动机涡轮叶片叶尖间隙三维参量快速实时检测的需求。